前回までの記録はこちらをご覧ください。今回はアプリ開発の具体的なロードマップを紹介します。あくまで現在の案になりますので、今後の展開やみなさまのアドバイで変更はもちろんあります。開発アドバイスなどあればぜひぜひコメントください！
🚀 最終目標
スマホのカメラで車を撮影すると、「車種名」＋「新車価格」＋「中古価格」が表示されるアプリ
✅ 開発ステップ一覧（フェーズごと）
🔹 STEP 1: 車種判別AIの精度確保
- 必要な車種データを収集（日本車を中心に）
- 画像前処理＋分類モデル（ResNet・YOLOなど）の学習・検証
- 精度評価・誤判定パターンの分析
- Grad-CAM等による可視化（信頼性向上）
🔹 STEP 2: 相場価格データの取得方法確立
- WebスクレイピングまたはAPIを使って「新車価格・中古車価格」情報を収集（例：カーセンサー、Goo-net）
- 車種名から価格情報を引ける仕組みを構築
- 同一車種でも年式別・グレード別に価格が変動するため、シンプルな代表価格＋平均価格で設計
🔹 STEP 3: スマホカメラ連携の最小プロトタイプ（PoC）
- スマホで撮影 → 写真をアップロード or APIで送信
- Pythonバックエンドで車種推論 + 価格推定
- 結果をスマホに返す（Web UIでも可）
🔹 STEP 4: スマホアプリ化（本格開発）
- カメラ機能付きモバイルアプリを開発（Flutter or React Native）
- 撮影 → 推論APIへ送信 → 結果表示
- UI/UX設計（サムネ画像・価格表示・購入ボタン風デザイン）
- ログインや履歴保存、位置情報連携なども検討
🔹 STEP 5: 追加機能 & マネタイズ
- 📈 推定価格の履歴グラフ
- 🛠 年式/走行距離も推定（外観情報 or OCR追加）
- 💰 広告モデル or 提携サービス（中古車買取・販売）への導線
- 📊 車の人気度、レビュー、燃費情報なども拡張
🔑 技術要素まとめ
| 要素 | 技術 |
|---|---|
| 車種識別AI | PyTorch / YOLOv8 / ResNet |
| 価格取得 | スクレイピング（Selenium / BeautifulSoup） or API |
| サーバーAPI | FastAPI / Flask |
| スマホアプリ | Flutter / React Native / Expo |
| デプロイ | Google Firebase / Vercel / AWS Lambda etc |
💡 まずやるべきミニゴール（MVP案）
1枚の車の画像をアップロード → 車種名と中古相場が表示されるWebアプリ
これが完成すれば、スマホからもブラウザ経由で使える「使えるプロトタイプ」になります！
