ID:81615さん

## TOKIUM AI照合システム 発注書と請求書の照合作業を自動化するWebアプリケーション。 ### チーム構成 - PdM 1名: 要件定義・優先順位決定 - リーダー 1名: コードレビュー・アーキテクチャ判断 - 私: インフラ・認証基盤以外の全機能の設計・実装 ### 技術スタック - フロントエンド: Next.js 14 (App Router) / TypeScript / TanStack Query / Zustand / Tailwind CSS - バックエンド: Ruby on Rails 8 / RSpec / PostgreSQL ### 担当範囲 - フロントエンドからバックエンドまで全レイヤーを一貫して担当 - インターン生のコードレビュー --- ### 主な実装内容 #### 1. 照合エンジン **【課題】** 発注書と請求書の照合処理において、LLMを活用するか従来のルールベースで実装するかの技術選定が必要だった。 **【工夫】** 以下の理由からルールベースのロジックを選択： - 精度: 金額・日付など数値比較が中心であり、決定論的なロジックの方が100%の再現性を担保できる - 速度: LLM API呼び出しのレイテンシ（数百ms〜数秒）に対し、コードベースなら数ms以内で処理完了 - コスト: 大量データの照合でAPI課金が膨らむリスクを回避 具体的な設計： - 複合キー機能: 単一フィールドだけでなく、複数フィールドの組み合わせ（例: 取引先名+発注番号）でマッチング可能に。compound_groupとpriorityで柔軟にグルーピング - 演算子の多様化: =, >, <, >=, <=, contains, starts_with, ends_withなど8種類の比較演算子を実装 - 文字列正規化: トリム、置換、大文字小文字変換などの前処理をStringOperatableモジュールとして共通化 - 集計処理: 複数明細の合計・最大値・最小値での比較に対応 **【成果】** - LLM利用時と比較してAPI費用ゼロ、レスポンス時間を大幅短縮 - ルールの組み合わせで多様な照合パターンに対応可能な拡張性を実現 --- #### 2. カラム自動マッピング機能 **【課題】** 顧客ごとにCSVのカラム名が異なる（「伝票番号」「doc_no」「発注書番号」など表記揺れが多数）。毎回手動でマッピングするのは非効率で、特に初回インポート時のUXが悪い。LLMで自然言語処理するか、ルールベースで実装するかの技術選定が必要だった。 **【工夫】** LLMではなくルールベース＋類似度アルゴリズムを採用。理由は照合エンジンと同様（精度・速度・コスト）。 具体的な実装： - Jaro-Winkler距離: 文字列の類似度を0〜1で算出。共通接頭辞にボーナスを与えることで「伝票番号」と「伝票No」のような表記揺れに対応 - 3段階マッチング: 完全一致（正規化後）→ 部分一致（キーワード包含）→ あいまい一致（閾値0.85以上）の優先度で判定 - グローバル最適化: 全フィールド×全CSVヘッダーの組み合わせでスコア計算し、スコア順にソート。重複を回避しながら最適な割り当てを決定 - 文字列正規化: BOM削除、全角→半角変換、大文字→小文字変換、スペース除去などで表記揺れを吸収 - キーワード辞書: 35フィールドに対して200以上のキーワードを定義。顧客ごとの固有フォーマット（例: ラクスル）にも対応 **【成果】** - 初回インポート時のマッピング作業を大幅に削減 - 信頼度スコア表示により、ユーザーが確認すべき箇所を明示 - 新規顧客のCSVフォーマットにもキーワード追加のみで対応可能な拡張性を実現 --- #### 3. テンプレート管理機能 **【課題】** 照合設定（キー・ルール）を都度手動で設定するのは非効率。一方で、組織ごとに異なる照合ルールを柔軟に保存・共有・適用できる仕組みが必要だった。また「手動設定」と「テンプレートからの適用」を両立させるDB設計が難航。 **【工夫】** - テンプレートと現在設定の分離: template_idがNULLのレコードを「現在の手動設定」、テンプレートに紐づくレコードを「保存済み設定」として区別。これによりテンプレート適用・解除を柔軟に切り替え可能に - マルチテナント対応: root_group_idで組織単位のデータ分離を実現。スコープ（for_root_group）で常にテナント境界を意識したクエリを強制 - ソフトデリート: is_deletedフラグによる論理削除で、誤削除時の復元や監査証跡の保持に対応 - 設定のコピー・複製: create_from_current_settingsやapply_to_current_settingsで現在設定⇔テンプレート間の双方向変換を実装 **【成果】** - 一度作成した照合ルールをワンクリックで再利用可能に - 組織内でのテンプレート共有により、新規ユーザーのオンボーディング工数を削減 --- ### 出したバリュー - 入社半年で170件のPRをマージ、主要機能の大部分を単独で設計・実装 - 機能単位でフロント〜バックエンドを一貫して担当し、仕様理解から実装まで一気通貫で完結 - API呼び出し最適化（TanStack Queryのキャッシュ活用）、ハイドレーションエラー修正などパフォーマンス改善にも注力

⏺ ## 海外大学検索サービス「College Spark」 URL: https://college-spark.com/ ### 概要 アメリカ・オーストラリア・カナダ・ニュージーランドの大学情報を検索できるWebサービス。企画・設計・実装・デプロイ・運用保守まで**全工程を1人で担当**。開発期間：約6ヶ月（設計・調査含む）。その後も継続運用中。 ### 技術スタック - **Backend**: Ruby on Rails 8.0, PostgreSQL, SQLite(開発) - **Frontend**: Bootstrap 5, JavaScript ES6+, Hotwire(Turbo/Stimulus) - **Infrastructure**: Render.com, GitHub Actions CI/CD - **Authentication**: Google OAuth 2.0 - **Testing**: Minitest（253テスト/487アサーション） - **External API**: College Scorecard API, Wikimedia Commons API --- ### 取り組み詳細①：6000校以上の複合検索機能 #### 課題 - College Scorecard APIから6000校以上の大学データを取得する必要があったが、**APIレスポンスのフィールド名がDBスキーマと異なる**ため、手動でマッピング定義が必要だった - ユーザーが「学費」「SAT/ACT」「専攻」「地域」「学校規模」など**10以上の条件を組み合わせて検索**するため、クエリが複雑化。初期実装では検索に**3〜5秒**かかっていた - 外部APIのレート制限（1日あたりのリクエスト上限）があり、6000校のデータを効率的に取得・更新する仕組みが必要だった #### 工夫 - **データ取得の自動化**: Rakeタスクを50以上作成し、API連携・データ更新を自動化。バッチ処理でレート制限を回避しつつ、差分更新で既存データとの整合性を担保 - **検索最適化**: 頻繁に使われる検索条件（州、学費範囲、学校タイプ）に**複合インデックス**を設定。N+1問題はeager loadingで解消 - **スコープによるクエリ分離**: 各フィルター条件をActiveRecordスコープとして分離し、条件の組み合わせを柔軟に対応。コードの可読性と保守性を両立 #### 成果 - 検索速度を**3〜5秒から1秒程度に改善**（体感で明確に高速化） - 6000校以上のデータを正確に反映し、継続的に更新可能な仕組みを構築 - 複合条件検索でもストレスなく動作するUXを実現 --- ### 取り組み詳細②：日本語・英語両対応の検索機能 #### 課題 - 日本人ユーザーが「ハーバード」「スタンフォード」など**日本語で大学名を検索したい**ニーズがあったが、元データは英語名のみ - ひらがな・カタカナ・漢字が混在する入力に対応する必要があった - 日本語名と英語名の**紐付けテーブル設計**と、検索時のパフォーマンスを両立させる必要があった #### 工夫 - **文字種判定ロジック**: 正規表現 `\p{Hiragana}|\p{Katakana}|\p{Han}` で入力が日本語かどうかを判定し、検索先テーブルを動的に切り替え - **翻訳テーブル設計**: `UniversityTranslation`モデルを作成し、`condition_id`と`locale`の複合ユニーク制約で多言語対応を実現。将来的に中国語・韓国語などへの拡張も可能な設計 - **オートコンプリート最適化**: 英語名・日本語名の両方から部分一致検索を行い、`includes`でN+1を防止。重複排除ロジックも実装 #### 成果 - 日本語入力でも**直感的に大学を検索**できるUXを実現 - 4カ国対応（米・豪・加・NZ）を見据えた**拡張性のある多言語設計**を構築 - ユーザーが「ハーバード大学」と入力すれば「Harvard University」がヒットする、自然な検索体験を提供 --- ### その他の実装 - お気に入り・比較・閲覧履歴機能（ユーザーごとのデータ管理） - 管理画面（ニュース/ブログ/相談のCRUD、ロールベース認証） - Action Mailerによるメール通知システム ### セキュリティ対策 - CSRF/XSS対策、認証・認可の適切な実装 - 環境変数による機密情報管理 - 脆弱性のあるデバッグ機能を発見・削除 ### 品質管理 - モデル層のユニットテスト網羅（253テスト/487アサーション） - RuboCopによるコード品質維持 ### 出したバリュー - 企画〜運用まで全工程を1人で完遂 - 6000校以上のデータを扱う検索システムを設計・実装 - 253テスト/487アサーションでコード品質を担保 - アメリカ大学留学経験を活かし、実ユーザー視点でUXを設計