ユーザーが「いまの気持ち・状況・見たいものの雰囲気」を自然な日本語（や英語）で打ち明けると、AIが意図をくみ取って最適な動画を根拠つきでレコメンドする、会話型のセマンティック検索・推薦エンジンを開発しました。

■ プロジェクト概要

「不安な気持ちを落ち着かせたい。静かで安心できる声のものがいい」のように話しかけると、キーワードの一致ではなく意味で動画を探し出し、なぜその動画がよさそうなのかを添えて1〜2本を提案。さらに視野を一歩広げる次のテーマまで会話で案内し、探し方が分からないユーザーでも、気持ちを言葉にするだけでぴったりの一本に出会える体験を実現しました。

技術的な核心の一つは、動画のタイトル・説明文・字幕（多言語）をAIで意味ベクトル化し、ベクトル検索（pgvector）で意味の近さから探すRAG／セマンティック検索パイプラインです。会話の文脈を踏まえて要望を検索クエリへ翻訳・分解し、避けたい内容を除外する再ランキングや、テキストだけでなく動画そのものを理解する最新のマルチモーダル埋め込みまで取り込んでいます。加えて、メンタルウェルネスという繊細な領域に向けて、断定しない・共感を押し付けない・ユーザーの選択を尊重する・動画内の根拠に基づいて説明する、といった安全性に配慮したAI応答設計を作り込んでいます。

もう一つの核心が、AI検索の精度を「測って改善できる」検索品質評価基盤を最初から組み込んでいる点です。埋め込みモデル・検索対象データ・クエリ書き換え方式・ランキングロジックといった条件をWeb上で横並びに比較でき、評価用データセットの自動生成から人手評価用の画面出力まで用意。なんとなく動くがPoCで止まりがちなAI検索を、定量・定性の両面で比較・検証しながら磨き込める仕組みとして構築しました。