音声解析AI × ウェアラブルIoT × スマホアプリ
カテゴリー：音声解析AI / ウェアラブル IoT / iOS / BtoC / アジャイル開発/flutter/負荷対策
担当：開発計画 / 要件定義 / 開発
About- プロジェクト概要
「専用に開発されたIoTハードウェア端末」と「音声解析AI」を連携させた toCアプリの開発を対応致しました。
ハードウェア端末はアプリと連携して初期設定を行い、サーバー側認証フローについても対応。
UI/UXについての洗練度にもこだわりながら、AI × IoTを実現する難易度の高いプロジェクトでした。
ハードウェア開発企業、AI提供企業、インフラ対応企業と連携する大規模開発でした。
Point – 課題
大量ユーザーを想定
専用端末からサーバーに送信されるデータ量、その音声解析AI負荷や掛かるタイムラグ、それに伴うユーザビリティ設計が非常に難しく、サーバー費用含めて期間を掛けて検証を行いました。幾つかのフェーズに分けてユーザーテストを入念に行い、アジャイル/スクラムで結果を取り込みながら開発を完遂いたしました。優れたUI/UXの追求
アプリもアニメーションを多量に含み「シンプルなデザイン」と「感覚で操作できるインターフェース」の実現という優れたUI/UX設計を求められるプロダクトでした。
要件定義と開発を進めながらも、UI/UXの深掘りを継続して最適化を工数の許す限り行いました。
お客様もスクラムの開発ポイント感覚を掴み、開発作業量と締切をコントロールしながら最後までこだわりを追求する開発が行えました。IoTならではの多岐に渡るエラーケースに対応
WiFi切断、端末故障、電池切れ、Bluetooth接続エラー、不正アクセス対策など通常のアプリ開発では発生しないあらゆるエラーケースを検討して対応いたしました。
異常系検討の専用体制と分科会を設置し、細部に渡るまで入念に検討実施いたしました。
Development – 開発
アプリの開発言語はflutterを採用し、Android/iOSの両方に対応。
ハードウェア側は Python、Cなど端末とAIに合わせた言語を各所組み合わせて対応。
開発体制は「フロント」「バックエンド」「ハードウェア」とチームを分けて同機を同期を取りながら進めました。
AI解析精度の問題、音声データの容量やサーバー負荷による基本サイクルの調整、アプリUI/UXの追求など進める中で様々な課題が多く発生しました。
3ヶ月毎に全体の課題を洗い出し、再概算とロードマップの再検討、チーム毎のコスト配分検討とプロダクトバックログの整備を実施。無駄な会議は減らしながらも必要な管理コストは割くという判断を随時行いながら対応いたしました。
Result – 結果
複数企業が連携して対応するプロダクトでしたが、各担当分野ごとに色々な問題が発生しました。
そのような状況下では「いかに企業の枠を超えてスクラムを組めるか（一枚岩になれるか）」が大切だと考えます。お客様と一緒に深夜までWeb会議をしながら一緒に状況をまとめて、多くの課題解決を共に行うことができました。プロジェクトをご一緒した方々とは仕事を超えて仲良くさせて頂いております。
弊社は特に「課題管理」「予算管理」「開発実現ロードマップ及びその遂行」を高く評価頂きました。
現在もプロダクトのグレードアップ対応を進めています。
