Projects

革新的なテクノロジーで創造した
デジタルソリューション

Starflect 詳細

技術スタック

フロントエンド

  • React 18
  • TypeScript
  • Tailwind CSS
  • Chart.js

バックエンド

  • Node.js + Express
  • Python + FastAPI
  • PostgreSQL
  • Redis

開発プロセス

1

リサーチ・企画

西洋占星術の理論研究と市場調査を実施

2

設計・プロトタイプ

UI/UXデザインとアーキテクチャ設計

3

開発・テスト

アジャイル開発とテスト駆動開発を採用

4

デプロイ・運用

継続的インテグレーションとモニタリング

技術的チャレンジ

天体計算の正確性

スイス天文学計算ライブラリを使用し、高精度な天体位置計算を実現

AI分析の品質

大量の占星術データを学習し、個人に最適化された分析を提供

レスポンシブデザイン

複雑な占星術チャートをモバイルデバイスでも見やすく表示

データセキュリティ

個人情報保護とプライバシー配慮を最優先に設計

開発ケーススタディ

実際の開発プロセスと技術的な課題解決の詳細

Starflect開発における技術的チャレンジと解決策

課題1: 天体計算の正確性

問題: 西洋占星術では1度の誤差も許されない高精度な天体位置計算が必要

解決策:

  • スイス天体計算ライブラリ(Swiss Ephemeris)を採用
  • NASA JPLデータとの照合による精度検証
  • タイムゾーンとサマータイムの正確な処理

結果: 秒単位の精度での天体位置計算を実現

課題2: 複雑なチャートの可視化

問題: 占星術チャートには多くの情報を分かりやすく表示する必要がある

解決策:

  • Canvas APIを使用したカスタムチャート描画
  • レスポンシブデザインでの情報表示最適化
  • インタラクティブな要素でユーザビリティ向上

結果: 全デバイスで見やすいチャート表示を実現

課題3: AI分析の品質向上

問題: 一般的なAIでは占星術の専門知識が不足

解決策:

  • 占星術専門書籍からの知識ベース構築
  • プロンプトエンジニアリングによる分析精度向上
  • ユーザーフィードバックによる継続的改善

結果: 専門家レベルの占星術分析を自動化

課題4: パフォーマンス最適化

問題: 複雑な計算とAI処理によるレスポンス遅延

解決策:

  • Redisを使用した計算結果キャッシュ
  • バックグラウンド処理によるUX改善
  • CDNとエッジコンピューティングの活用

結果: 平均レスポンス時間を3秒以内に短縮

技術的な学びと知見

開発を通じて得られた技術的な知識と経験

React 18のConcurrent Features活用

useDeferredValueとuseTransitionを使用して、重い天体計算処理中でもUIの応答性を維持。ユーザー体験の大幅な改善を実現しました。

React 18 Concurrent Rendering Performance

PostgreSQLでの天体データ管理

時系列データの効率的な格納と検索のため、パーティショニングとインデックス最適化を実装。クエリ性能を10倍向上させました。

PostgreSQL Time Series Optimization

CI/CDパイプラインの構築

GitHub ActionsとDockerを使用した自動テスト・デプロイパイプライン。コード品質チェックから本番デプロイまで完全自動化を実現。

GitHub Actions Docker DevOps

今後のプロジェクト

現在企画・開発中のプロジェクト

データ分析プラットフォーム

ビジネスデータを直感的に分析・可視化できるプラットフォーム。Starflectで培ったデータ処理技術を活用し、より幅広い業界に対応。

企画中
Python Pandas D3.js

学習管理システム

AIを活用した個人学習最適化システム。学習者の進捗と理解度を分析し、最適な学習経路を提案します。

設計中
Next.js TensorFlow MongoDB

コミュニティプラットフォーム

専門家とユーザーをつなぐマッチングプラットフォーム。スキルベースのマッチングアルゴリズムを開発中。

アイデア段階
GraphQL Redis WebRTC

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