カスタムNLPモデルでIELTS自動採点を実現。月次収益3倍・採点コスト50%削減を達成したEdTech事例。
Project Overview
課題
プロジェクトの背景と課題を整理し、改善の方向性を明確化しました。
解決策
要件に合わせた設計と実装により、業務フローとユーザー体験を改善しました。
技術構成
教育 / Python を中心に、拡張性と運用性を重視した構成を採用しました。
成果
運用負荷の軽減と体験向上により、継続利用と成果指標の改善に寄与しました。
Challenges
要件変更への追従
仕様変更が発生しても品質とスピードを維持できる開発プロセスが求められました。
運用を見据えた設計
リリース後の保守運用を想定し、監視や改善サイクルを回しやすい設計が必要でした。
Solution
ステークホルダーとの認識合わせを重ね、スコープを整理しながら段階的にリリース。業務にフィットする体験を実装しました。
- 段階導入を前提としたスコープ設計
- 品質と運用性を両立する実装体制
Technical Structure
Infrastructure
スケーラビリティを確保し、運用負荷を抑えるインフラ構成を採用しました。
Framework
プロジェクト要件に適したフレームワーク選定と、再利用性の高い設計を行いました。
Data Processing
データ品質と処理の安定性を重視し、拡張可能なパイプラインを構築しました。
Key Metrics & Results