製造
食品加工会社の社内レシピ検索システム刷新
数万件のレシピ資産をAI検索で発見可能に — 発見率数倍(想定)で開発の初速を上げる
Next.jsTypeScriptOpenAI APIRAGPostgreSQLAWS
数倍
レシピ発見率の向上
自然言語の複合条件検索で実現
0.8秒
数万件からの検索応答
意味検索 + 全文検索の併用
42,800件
レシピ資産の一元化
Excel・旧システムから移行
想定期間4〜6ヶ月(データ移行を含む)
想定体制PM 1名 + エンジニア 2名
※数値・期間・体制は想定事例に基づく試算です。
課題
数万件のレシピという会社の資産が、10年前の自社システムとExcelの中に埋もれていた。開発者の退職でメンテナンスは事実上不可能になり、複数条件では目当てのレシピにたどり着けない。見つからなければ、過去に確立した配合や工程をもう一度ゼロから開発することになる — ナレッジの死蔵は、開発スピードと原価の両面で機会損失を生み続けていた。
アプローチ
Next.js/TypeScriptでWebアプリケーションとして再構築し、レシピデータをPostgreSQLへ移行する。全文検索に加え、OpenAI APIを用いたセマンティック検索(RAG)で「鶏むね 高たんぱく 和風」のような自然言語の複合条件に対応。検索結果には一致した条件の根拠を表示し、現場が結果を信頼して使える設計とする。登録・更新・バージョン管理も整備し、特定個人に依存しない標準的な技術構成で保守可能性を回復する。
想定される成果
従来のキーワード検索では見つけられなかったレシピの発見率が数倍に向上し、検索時間も大幅に短縮される見込み。過去の配合・工程を再利用できることで、新製品開発の初速と原価検討の精度が上がる。ベテランのノウハウはシステム上の資産となり、退職で失われないナレッジ基盤が整う。
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