Project · 01
The Interior Auction(RIA)
Alpha · 資金調達中 · Closed Beta 準備中- Q01
なぜ作ったか - 韓国の 22 兆ウォン規模のインテリア市場は人生を左右するほどの大きな取引でありながら、価格競争がまったく機能していません。業者ごとに実測も見積フォーマットも異なり、追加費用や AS 紛争は日常茶飯事。施工会社も非標準の見積に毎回 1〜3 日を費やしています。標準化と AI でこの情報の非対称性を解消するため、親しい仲間と新しい挑戦を始めました。
- Q02
一言で言えば - Inspector が一度実測すれば、認定された 5 社の施工会社が同じ基準で価格を提示する —— インテリアを初めて「比較できる市場」にします。
- Q03
差別化 - 単なる仲介ではなく「実測と見積の分離」です。モバイル LiDAR の 1 回のスキャンが、73 項目のチェックリスト・3D メッシュ・写真 200 枚・リスク等級を自動生成。施工会社は同一の項目体系の上で単価とマージンのみを競争します。中古車市場の HeyDealer がもたらした変化を、インテリアでもう一度。顧客は一度のミーティングで 5 件の見積を比較できます。
- Q04
現状 - 自己資金で MVP の Alpha サービスを稼働中、シードラウンドの調達も進行中。MVP から本番までのコードはすべて 100% Vibe Coding で書かれています。チームは 3 名 —— AI(シン・スンホ)・インテリア運営(ウ・ソンギル)・マーケティング(ナ・ジンホン)。
- Q05
次の一手 - 南楊州・九里拠点での Closed Beta dry-run から始まり、首都圏外縁 → 首都圏 → 広域圏の順で段階的に拡張。2026 年に見積自動化エンジンと LiDAR ベースの室内モデリング、2027 年に適正価分析と紛争予測を導入します。収益は取引手数料(顧客は無料)と AI 見積 SaaS ライセンス。
Project · 02
Connie Quest
家庭利用 · 報酬システム再設計中- Q01
なぜ作ったか - 「子どもが良い価値を知っている」と「良い価値の通りに生きる」の間には、長い川があります。『How to Become a Person』を読んで、書籍の段階的な人格発達モデルを、娘の毎日の行動に落とし込む道具が必要になりました。最初のユーザーは私の娘です。
- Q02
一言で言えば - 子どもが「読む → 知る → 行動する」のフローで人格を習慣化するための、家族向けの人格成長 PWA。ゲーミフィケーションで行動を強化し、遊びを通じて価値を伝えます。
- Q03
差別化 - 市場の子ども向けアプリは広告と課金が中心ですが、Connie は「良い行動の強化」のみがゲーム化されるよう設計しています。家族単位のデータは Supabase RLS で完全に隔離。
- Q04
現状 - 現在のユーザーは娘 1 人。報酬への動機が想定以上に強くなり、報酬設計を組み直しています。他業務との兼ね合いで開発は一時停止中。
- Q05
次の一手 - 報酬システムが整い次第、稼働を再開。著者とのコラボでコンテンツの整合性を強化する方向も検討中(コンタクト探索中)。
Project · 03
Marketing SH.AI
知人ベータ · 自動配信は未実装- Q01
なぜ作ったか - AX 導入の次に自然に続く課題は GEO(Generative Engine Optimization)です。しかし GEO に詳しくない、または代理店を雇えない事業者が大多数。彼らにもマーケティングのスタート地点が必要でした。
- Q02
一言で言えば - 個人事業主向けの GEO コンテンツ自動化 1-click プラットフォーム —— アイデア発掘からコンテンツ配信までを一度のクリックで完結します。
- Q03
差別化 - Vibe Coding によって ROI の「投資」コストが下がり、「instant app の全盛期」が到来。これまで ROI が合わずに作れなかったサービスが、いま作れる時代になりました。マーケティングも例外ではなく、代理店レベルの GEO ワークフローをワンクリック・インターフェースに圧縮しました。
- Q04
現状 - 知人ベータで運用中。Google Trends データに基づくタイムリーなアイデア発掘がコア機能。自動配信は未実装。
- Q05
次の一手 - 自動配信のターゲットチャネルはブログ・LinkedIn・YouTube・Instagram・X。ユーザー規模と収益の見通しが立ち次第、段階的に実装し、その後ブランド別カスタマイズへ拡張します。
Project · 04
GolfShin
本人 + 知人で利用- Q01
なぜ作ったか - 週末のラウンドを 1 つ取るために、何十ものサイトを一つずつ確認していました。主要予約アプリが扱わない人気ゴルフ場のティータイムは、ばらばらに散らばっていました。最初に作ったトイプロジェクトの出発点です。
- Q02
一言で言えば - 主要予約アプリが扱わない、韓国の人気ゴルフ場 34 コースのティータイムを、1 つの画面で比較できます。
- Q03
差別化 - 未提携の人気クラブだけを選んでリアルタイムでスクレイピングし、ばらばらな情報を 1 つのインターフェースで即比較 —— 情報の非対称を解消する小さな事例です。
- Q04
現状 - 本人と知人グループが実際の予約判断に利用中。収益化の意図はなく、「日常の小さな不便を AX で解いた事例」として残るだけで十分だと考えています。
- Q05
次の一手 - 比較から予約自体の自動化へ。すべての人が Vibe Coding で自分の日常の不便を解決できるように —— 奉仕として無料で実施する AI 講座の信念も同じです。
Project · 05
Ikeike Kitchen
サイト構築完了 · コンテンツを順次アップロード中- Q01
なぜ作ったか - ある Instagram の料理インフルエンサーが、闘病中の父のために考案した自然派レシピが SNS にばらまかれたまま埋もれていました。AI や IT に距離のある彼女のコンテンツをそのままにするのは、あまりに惜しい。
- Q02
一言で言えば - Instagram の料理インフルエンサーの自然派・旬のレシピを、AI コンテンツと Coupang Partners で再び生かすサブスクサイト。
- Q03
差別化 - コアは彼女の自然派・local food・旬の食材レシピ、そして「闘病中の父のために考案した」という背景の真実味。AI がコンテンツ生成を補助し、Coupang Partners が食材購入導線を自然に接続します。コンテンツと収益が同じレールに乗ります。
- Q04
現状 - サイト構築は完了。既存コンテンツを順次アップロード中。
- Q05
次の一手 - 他の料理インフルエンサーも参加し、マルチ・クリエイター・プラットフォームへ拡張するのが次の目標です。
Project · 06
AstroECCOUNT
稼働中 · 弟の貿易会社 Astros に導入- Q01
なぜ作ったか - 弟が経営する貿易会社 Astros では、多数の取引データ・精算・決算を 3 人の会計担当が手作業でこなしていました。決算シーズンは残業が常態化し、本来システムが担うべき業務を人が背負っていました。家族の会社という点で、AX が本来あるべき姿を一度ちゃんと検証してみたいケースでした。
- Q02
一言で言えば - 弟の貿易会社 Astros の会計・精算を自動化した社内 AX システム —— スタッフ自身が MCP を扱い、人とシステムが協働して運営するモデル。
- Q03
差別化 - 出発はごく普通の ERP 自動化でした。途中で MCP(Model Context Protocol)への切り替えを提案。『システムが代わりにやる』のではなく、スタッフが Claude などの LLM に自然言語で会計タスクを指示し、結果を検証する構造に再設計。Vibe Coding 研修もセットで行い、スタッフ自身が MCP ツールを追加・修正できるようにしました。コンサル終了後も、システムはスタッフの手で進化し続けます。
- Q04
現状 - 3 人で 1 日かけていた会計業務のうち 60% をシステムが代行。決算シーズンの残業が減り、担当者は単純入力から検証・分析・意思決定へ業務の重心を移しました。現在はスタッフが自ら MCP を呼び出し、システムと一緒に運営しています。
- Q05
次の一手 - 自動化の範囲を会計から、輸出入通関・物流・税務・内部統制へと広げます。新しい自動化はコンサルではなく、スタッフが自ら発見し MCP ツールとして実装する —— 『人 + システム』が並走する AX のモデルを、まず家族の会社で確立します。
Project · 07
歯科保険約款チャットボット(DIT)
v1 本番稼働中 · Telegram @DentalInsuBot · Slack · 病院 B2B API- Q01
なぜ作ったか - 歯科保険の約款は、一般の消費者には読み解きにくいものです。歯の保険は保険会社ごとに異なる非標準の商品で、実損(医療費)保険は加入時期によって世代別の政府標準約款が変わります。いざ『自分の治療は保障されるのか』を約款の根拠で確認しようとすると、分厚い約款を自力で探すしかありませんでした。推測ではなく約款条項に基づく回答だけを返すツールで、この情報の非対称を解きたいと考えました。
- Q02
一言で言えば - 歯の保険・実損(歯科治療)約款の条項を検索し、根拠(出典)とともに回答する RAG チャットボットです。Telegram で質問すると、関連条項を見つけて引用付きで案内します。
- Q03
差別化 - 核心は grounded-or-silent の原則です。検索された約款の根拠がなければ推測せず回答を控え、引用は LLM が生成せず約款条項のメタデータからのみ取得します。実損は加入時期を尋ねて世代別の政府標準約款へ案内し、特定商品の推奨・比較・加入勧誘は一切行わない、情報提供専用のツールです。
- Q04
現状 - v1 を本番で運用しています(Telegram @DentalInsuBot と Slack)。保険会社ごとの歯の保険約款コーパスと世代別の実損標準約款を読み込み、さらに加入の年・月から当時施行されていた約款バージョンを施行日とともに正確に引用する機能(positive-pin)、約款改定バージョンの比較、保険詐欺への注意喚起、歯科クリニックのウェブサイトに組み込める B2B チャットボット API チャネルまでライブで提供しています。
- Q05
次の一手 - 今後は実損を全世代へと約款カバレッジを広げ、利用量ベースの課金モデルを検討しています。
