だしトモ　〜話して、食べて、好きになる〜

だしトモ ～話して、食べて、好きになる～ 九州工業大学 4年 松木 翼,中野 陽介

転換背景 開始時のプロダクト 特産品に根付いた文化を継承するプロダクトを作りたい →かつお菜の栽培補助を行うAIの作成 課題： ・かつお菜を栽培するための動機付けが難しい ・AI栽培サポートがあっても、かつお菜を新規に栽培してくれるわけではない ・かつお菜の需要・知名度の向上が必要 考察 ・栽培の前に特産品を認知して、関心を持ち、味を体験することが重要

転換背景 AI栽培補助→かつお菜の出汁体験 スキャン→会話→食べるを物語の山場に（出汁の感動を体験化） 狙い：愛着形成×出汁体験をUXの芯に据える ターゲットユーザ：話し相手が欲しい一人暮らしの学生や社会人 ・必要性：食事は孤独を感じやすいが、日々の行動として必須 ・ソリューション：「話し相手」を「食べる対象」と結びつけることで、孤独な食事 の時間を命と向き合い感謝する時間というポジティブな体験に変 化させる

かつお菜特化 価値：かつお菜はかつお出汁いらずの香りと風味（汁物で真価を発揮） 演出：食べる→出汁光AR→「食べてくれて、ありがとう」→転生 継承：前回の会話内容や調理内容によって性格を形成

既存資産の再利用 ・RAG（育成TIPS/レシピ）：キャラ口調で日々の出汁TIPS応答に転用 ・直売所/道の駅マップ：近場の購入スポットを提示 ・フロント流用：AIアシスタントをキャラ会話に転用、ARタブ追加

最初の購入を促す仕組み 課題 アプリのためにかつお菜を初めて購入する動機が弱い →アプリ起動時のプロローグで、かつお菜との出会いを物語化し魅力を伝える 1.プロローグ ・アプリ初回起動時、スワイプで読み進めるプロローグを表示 ・プロローグの各ステップ STEP1：ターゲットユーザの孤独な食事シーン 例）いつもの食卓に、温かい「だしの声」を。 STEP2：かつお菜の持つ縁起物としての側面や栄養素を紹介 STEP3：様々な料理に使える万能性を紹介

最初の購入を促す仕組み 2.購入への誘導 ・プロローグの最後に、STEP4として「だしトモはあなたを 待っています」というメッセージを表示し、直売所マップ へ誘導する ・かつお菜の購入を物語の最初のステップに位置付ける 3.簡単なレシピの提案 ・初めての人でもすぐ作れる、かつお菜を使った簡単なレシ ピを紹介（味噌汁や炒め物など）

体験の流れ ①発見：かつお菜をスキャンすると命がやどる ②育成：毎日の会話やかつお菜のTIPSで理解していく

体験の流れ ③食事：「君に食べられるなら幸せだよ」と光に包まれる お別れの演出 ④転生：次のスキャン時に記憶が継承される 食べてくれて、 ありがとう

継続的な購入を促す設計 1.出汁体験の習慣化： だしトモが日々の会話の中で、RAG（TIPS/レシピ）を活用し、自然な形でかつお菜 の調理法を提案する。 ・例）「今日は寒いから、お味噌汁になって君を温めたいな」（レシピも提示） ・食生活に「かつお菜」を組み込むことをサポートし、継続的な需要を生み出す 2.感謝の可視化（コレクション要素） コアサイクルを完了するごとに「食べてくれて、ありがとう」の証として「感謝のし ずく」ポイントを付与、過去のだしトモが図鑑に登録 ・ポイントが貯まると、だしトモの新しい表情や特別なTIPSが解放され、継続利用を 促す ・過去のだしトモを図鑑に登録することで、コレクションする楽しさを創出

コア機能 ・かつお菜の物体認識 ・LLMによるキャラクター会話 ・かつお菜のTIPSや出汁紹介 ・記憶の継承 ・直売所マップ

ARスキャン実装（かつお菜vs他野菜） STEP1.AIによる大分類 EfficientNet-Lite0を使用し、まずかつお菜と全く違う野菜 （トマト、人参など）を分類 STEP2.詳細な特徴比較（vs 類似野菜） OpenCV+ARKit/Coreで詳細な特徴分析を実行する。 比較例） 葉の表面 かつお菜：縮れている 葉縁： かつお菜：ギザギザ 小松菜：ツルっとしている 小松菜：丸い

ARスキャン実装（代替案） 誤検出によってユーザ体験を低下させないためにかつお菜 検出精度が十分に確保できない場合以下の代替案を実装す る ・レシート/パッケージスキャン かつお菜を購入したことを100％に近い精度で判定可能 レシート/パッケージをスキャン後、かつお菜をスキャン するモードに入り「だしトモ」の召喚を行う

技術スタック フロントエンド：Flutter バックエンド：Go、PostgreSQL AI：OpenAI API

今後の展開 11月：プロトタイプ作成（AR基盤、デザイン等） 12月：LLM機能開発 1月：動作検証、改善