Surf Buddy
技術・機能紹介
Surf Buddyを支えるAI技術と機能の詳細
AIマッチングシステム
Surf Buddyの核となるAIマッチングシステムは、複数の要素を総合的に分析し、 その日のコンディションに最適なサーフボードを推薦します。
分析プロセス
気象データ取得
リアルタイムAPI連携
ユーザー分析
プロフィール評価
ボード特性照合
カタログデータ参照
AI推論
LLMによる判断
気象データシステム
データソース
-
StormGlass API
世界中の海洋気象データを提供する専門API。高精度な波情報・風情報をリアルタイムで取得しています。
取得データ項目
波高（m）
波周期（秒）
波向き
風速（m/s）
風向き
潮位
水温
気温
更新頻度
気象データは毎日午前6時に自動更新されます。急激な天候変化には対応できない場合があります。
ユーザープロフィール分析
より精度の高い推薦を行うために、以下のユーザー情報を分析に活用しています。
体格情報
- ・身長
- ・体重
- ・年齢
- ・性別
スキル情報
- ・サーフィン歴
- ・スキルレベル
- ・頻度（週/月）
スタイル
- ・ライディングスタイル
- ・好みの波質
- ・目標・志向
サーフボードカタログ
主要サーフボードブランドの製品データを網羅したカタログシステムを構築しています。
対応ブランド（一部）
Channel Islands
JS Industries
Firewire
DHD
Lost
Pyzel
その他多数
分析される特性
- ボードタイプ（ショート/ミッド/ロング）
- サイズ・ボリューム
- ロッカー形状
- フィンセットアップ
- 推奨波サイズ
AI推論エンジン
最終的なボード推薦は、大規模言語モデル（LLM）による高度な推論によって行われます。 気象データ、ユーザープロフィール、ボード特性を総合的に分析し、最適な1本を提案します。
自然言語での説明
なぜそのボードが推奨されるのか、理由を分かりやすく説明します
複数要素の総合判断
単純なルールベースではなく、文脈を考慮した判断を行います
今後の開発予定
- 対応エリアの拡大（全国主要サーフポイント）
- AIモデルの精度向上（ユーザーフィードバック学習）
- リアルタイム通知機能
- コミュニティ機能
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