01> リリースまでの道のり
// 課題01
インドの食生活は、欧米の分量と加工食品を前提にしたカロリー計算アプリでは成立しません。そして料理を捏造する栄養アシスタントは、アシスタントがいないより悪いものです。
// アプローチ02
両ストア向けに単一のFlutterコードベース、その下に自前運用のFastAPI + Postgres。同じデータベース内でpgvectorとParadeDBがインド食材コーパスを保持します。AIの回答はすべてそのコーパスから取り出され、そこへ根拠が戻ります — 手ぶらで書き起こすことはありません。
// 成果03
問診・プラン・日々の記録が一つのループとして動き、写真からの記録が上に乗ります。助言は実在する料理と実際の分量に縛られたまま — この製品で信頼に値する唯一の形です。
case --info idyora
> クライアント · IDYORA
> 業種 · ヘルス&ウェルネス
> 技術スタック · Flutter · FastAPI · PostgreSQL · pgvector · RAG
> 結果 · iOS + ANDROID · 単一コードベース · 稼働中
> case/idyoraリリース済み ▮
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