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© 2025 Seiya Iwabuchi's Portfolio

Works

制作実績・ポートフォリオ

スーパーせい屋

スーパーせい屋

スーパーせい屋

地域密着型店舗Webサイト

概要

地域の新規住民・若い世代・既存常連客への認知拡大と来店促進を目的とした店舗Webサイトです。 温かみのある生成り・深緑・ブラウン系カラーで食材写真が映えるデザインを採用し、 スマートフォンファーストのレスポンシブ対応を実現しました。 企画から公開までわずか1日で完成させました。

制作期間

1日

担当範囲

企画・設計・実装すべて担当

使用技術

Astro TypeScript GitHub Pages GitHub Actions

工夫した点

1日での高速開発

企画・設計・実装・公開をわずか1日で完遂。 Astroの静的サイト生成とGitHub Actionsによる自動デプロイで迅速な公開を実現しました。

モバイルファーストデザイン

ターゲットである地域住民・若い世代がスマートフォンで快適に閲覧できるよう、 モバイルを最優先にレスポンシブデザインを設計しました。

温かみのあるブランドデザイン

生成り・深緑・ブラウン系の温かみあるカラーパレットを採用。 食材写真が映える背景で、地域商店らしい親しみやすい雰囲気を表現しました。

プロジェクト詳細

ページ構成

  • • トップ
  • • お店について
  • • 商品・こだわり
  • • アクセス

サイトの目的

  • • 新規顧客への認知拡大
  • • 来店促進
  • • 地域の新規住民・若い世代へのアプローチ

プロジェクト概要

1日
開発期間
4
ページ数
SP
モバイルファースト
CI/CD
自動デプロイ
ガジェットコンパス PC版

Desktop View

ガジェットコンパス スマホ版

Mobile

ガジェットコンパス

ガジェット・製品レビューサイト

概要

2025年7月に開始された、ガジェット・製品レビューサイトです。このプロジェクトは、わずか67日間という短期間で開発されました。 開発期間中には合計161件のコミットが行われ、1日平均2.7件という継続的な開発ペースを維持しました。 パフォーマンス面では、PSIスコアでモバイル・デスクトップともに97点という高い評価を獲得し、 LCP(Largest Contentful Paint)は0.4秒という驚異的な高速表示を実現しています。

制作期間

2025年7月〜 継続開発中

担当範囲

企画・設計・実装・運用すべて担当

使用技術

Astro.js TypeScript AWS S3 AWS CloudFront AWS Route53

工夫した点・課題解決

高速表示への徹底的なこだわり

Astro(SSG) + AWS S3 + Cloudfrontのシンプルな構成でありながら高速な配信システムを構築しました。

独自フォント最適化エンジン

PSIスコア97点を達成!独自開発のフォント最適化エンジンにより、重いフォントも高速読み込みを実現しました。

OGP画像自動生成

OGPの画像を記事から自動生成するため、SNSシェアで注目されやすいです。

モバイルファーストの高速化

読み込み速度が高速なため低速になりやすいモバイル回線でも素早く表示できます。

学んだこと

SEO対策関連技術

検索エンジン最適化の実践的ノウハウ

フォント最適化

独自サブセット生成による革新的パフォーマンス改善

困難でも継続の精神

技術的困難に直面しても継続する重要性

完璧主義と実用主義の戦略的使い分け

状況に応じたアプローチの選択

パフォーマンス指標

97
PSI Score
0.4s
LCP
67
開発日数
161
総コミット数

動画自動生成システムのデモ

Auto Movie Generator

AI駆動動画自動生成システム

概要

このプロジェクトは、ガジェットコンパスのブログ記事を動画化したいというニーズから始まりました。 手動での動画制作の手間を省き、サイト流入を増やすため、効率的に高品質な動画コンテンツを生成する方法を模索。 AI技術の進展により音声合成や画像生成が容易になったことから、これらを活用した完全自動化の実現を目指しました。

制作期間

2025年8月〜 13日間

担当範囲

企画から実装まですべて担当

使用技術

Anthropic Claude Python MoviePy Docker Voicevox Engine Marp

工夫した点・課題解決

プログラム動画編集システムの構築

課題

そもそもプログラム上で動画編集する試みが初めてであり、また音声生成、スライド作成をどのようにAIと組み合わせるかが見えていなかった。

解決策

試行錯誤を繰り返し、AIによる台本とマークダウンスライドの生成を実現し、これらを連結、合成することで実現できることが分かった。

分割生成データの結合処理の改善

課題

大きなテキストではチャンク化が必要だが、各チャンクで生成されたコンテンツのトーンや文体が微妙に異なり、つなぎ合わせた際に不自然な境界が発生

解決策

生成プロンプトの微調整を繰り返し、確実に一貫したトーンとスタイルを維持するよう改善

LLMのエラー対応とレスポンス安定化

課題

LLM APIのレスポンスが不安定で、特に生成が途中で切れる問題が頻発

解決策

リトライロジックを実装し、APIレスポンスの検証機能を追加、不完全なデータが返されても継続して処理を進められるように改善

🎓 技術的な学び

AI技術の実用化における発見

  • • AI技術の進展による自動化の可能性
  • • プログラムによる動画編集の実現
  • • AIによる低コストスライド生成

データ処理の複雑性への対応

  • • チャンク化処理の課題と解決策
  • • 意味的区切りの識別技術
  • • データ結合時の品質管理

外部API統合での堅牢性設計

  • • LLM APIの不安定性対応
  • • 音声・映像同期の精度管理
  • • Docker統合によるインフラ管理

🚀 非技術的な学び

開発哲学・アプローチの確立

  • • MVPファースト思考の重要性
  • • 最低限の品質基準の設定
  • • 実用性重視のマインドセット

AI技術に対する洞察

  • • AI協働の重要性
  • • ルールベースとAIのバランス
  • • 人間とAIの役割分担

プロジェクト成果

13日
開発期間
100%
自動化達成
6つ
主要技術
MVP
アプローチ

その他の実績

職歴での主要プロジェクト

賃貸検索・管理サービス

BtoC・BtoBの賃貸サービス開発

現在参画中

医療機関向け勤務管理システム

働き方改革新制度対応

保守・機能開発

県向けWeb給与明細システム

3万人同時利用可能システム

新規開発

官公庁向け基幹統計サーバー

統計情報集約・分析システム

サーバー構築

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これまでの経験と技術を活かして、あなたのアイデアを形にします