個人dev

概要

利用している技術

■ フロントエンド：Next.js / React / TypeScript（Vercel）
■ バックエンド：FastAPI / Python
■ DB・認証：Supabase（PostgreSQL、RLSで権限分離）
■ 変換ジョブ：Google Cloud Run。ページ単位で並列処理し、リクエスト量に応じて自動スケール
■ AI処理（1ページごとに4段）
1. 文字認識（OCR）：Azure Document Intelligence で文字と座標を取得
2. 図表の分類：Vertex AI Gemini で文字と図・イラストを見分け、消してよい文字だけを選別
3. 背景復元：RunPod上で自前の画像インペインティング
4. スタイル推定と再配置：色・サイズ・位置をバックエンドの自前ロジックで推定
■ 決済：Stripe（月額プラン・追加パック）
■ その他：多言語対応（日本語・英語）、完了メール通知、元ファイルの処理後自動削除

サービスのPR点

■ 「変換して終わり」にしていない
AI変換は完璧になりません。だから変換後にブラウザ上のエディタを用意しました。文字をクリックして書き換え、ドラッグで移動、消し残しはブラシでなぞればAIが背景ごと修復。消えた図やロゴは元画像から範囲指定して復元できます。作り直させるのではなく、元のデザインを保ったまま細かく直せるのが差別化点です。

■ 消さないほうがいい文字は消さない
イラストに焼き込まれた文字を消して背景を埋めると、絵として破綻します。そこは意図的に剥がしません。全部をAIに任せるより、外したくない部分は人が触れるようにしておく方針です。

■ 速度
全ページ並列処理で、1ページ約27秒、111ページでも約3分54秒（当社実測例）。ページ数が増えても時間は比例して増えません。

■ 業務で使える運用
元ファイルは処理後に削除、AIの学習には不使用、委託先はプライバシーポリシーで開示。変換に失敗したページは消費されません。登録不要で編集エディタを試せるデモもあります。

今後の追加機能など

・2026年9月15日に Product Hunt / Show HN で英語版をローンチ予定
・変換精度（消し漏れ・再配置・色の再現）の改善を継続

その他メッセージ

勤務先のセキュリティ制約で既存サービスが使えず、NotebookLMのインフォグラフィックを画像編集ソフトで手直ししていたのが出発点です。社内用のプロトタイプから約6ヶ月でSaaSにし、2026年9月8日にリリースしました。

2月時点では先行サービスにコスト・精度・速度の全項目で負けていました。8月末までに何をしたかは Solomaker の記事に書いています。
https://www.solomaker.dev/articles/f1d8a1b5-38e5-491a-b2eb-7172e58b8c03

開発の経緯（note）
https://note.com/tsuyoshibuilds/n/nf725cf619256

運営：Swift-Triad合同会社（東京）