manabiQ: 社内のマニュアルやSOPを、AIでスマホ対応の短時間トレーニングに変換する新人教育・オンボーディング支援サービスを、バイブコーディングで作りました。

何故作ったか

AIシステム開発のビズデブ（事業開発）活動をしている中で、私を含め多くの人が、もともとの基礎知識が無いために案件化しない、ということが頻発していました。そこで当初は、AIに関する基礎知識講座を作るつもりでした。

しかし、お客様のお話を聞いているうちに、特に流通・小売の領域では、AI以前の問題として従業員の入れ替わりが激しく、同じ研修を高頻度でやり直していることを知りました。しかもベテランを現場から外して新人に教えるので、教える側のコストも大きい。「すでに手元にあるマニュアルを、初出勤前にスマホで終わる研修に変えられないか」——その繰り返し作業を肩代わりしたくて作りました。

何を作ったか

・PDF・Word・テキスト、Google Drive・OneDrive の資料をアップロードすると、AI がクイズ付きの5〜15分のコースを自動生成する SaaS です。

・受講者はマジックリンクを開くだけ（アプリ不要）でスマホ受講でき、日本語・英語・スペイン語をワンクリックで切り替え。管理者はクイズの結果で「誰が現場に出る準備ができたか」を把握できます。

工夫したところ

・Gemini呼び出しが混雑で失敗しても少し間隔を空けて自動で再試行する仕組みを入れ、生成が途中で止まらないようにしています。

・言語を TypeScript に統一: フロントもバックエンドも同じ TypeScript（Node）で書けるので、言語を行き来せずに済み、少人数でも開発が速い。

・AI生成しっぱなしでは大きな誤りが出てしまうので、「元資料との整合性チェック＋人の承認(HITL)」をセットにしてみました。

・コスト最適化: 通常は軽くて速い Gemini Flash を使い、簡単な処理では Gemini の「思考モード」をOFFにしてトークン（＝コスト）を節約するようにしました。

・セキュリティ：全API を「認証→レート制限→入力検証→処理→ログ無害化」という同じ順序にしたことで、漏れが減り、あとの管理がラクになった気がします。

仕組み

モデル: Google Vertex AI / Gemini 2.5 Flash

生成パイプライン（Agentic）: 資料抽出 → コース構成 → 各モジュール本文 → クイズを段階生成

整合性チェック（Fidelity Check）: 生成結果を元資料と突き合わせ、捏造（ハルシネーション）や抜け漏れを検出

Human-in-the-Loop: 公開前に人が確認・編集・承認

多言語対応：英、日、スペイン語

Text-to-Speech 読み上げ

サポートチャットにも AI（RAG） を活用

技術スタック Next.js 16 / React 19 / TypeScript、Firebase Auth・Firestore

決済　Stripe

インフラ Google Cloud Run / Cloud Build / Artifact Registry（Docker, node:20-alpine）

です。

今後やりたいこと

・SMS対応（今はいちいちメールソフトを開けてリンクをクリックしないといけないのでめんどくさい。）

・Gusto、BambooHR、日本だとsmartHR、freeeなどの中小企業向けの人事・労務プラットフォームと連携し、新入社員を登録した瞬間にオンボーディング研修が自動で始まる流れを作っていきたい。