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SUMMARY:スマホで撮れるコーヒー粒度計測ツールをゼロか
 ら設計・実装した話：AIエージェントとの協調設計から
 自動計測・推薦エンジンまで - 大石直哉
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DESCRIPTION:家で飲むコーヒーの美味しさにグラインダー
 で挽いた粉の粒度分布が大きく関係します。「自分の
 グラインダーで今どんな粒度の粉が出ているか知りた
 い」。コーヒー愛好家なら一度は感じるこの疑問を、
 スマートフォン撮影のJPEG画像から粒度分布を自動計測
 するPythonツールGrindGuideで解決することを目指したプロ
 ジェクトを進めています。\n\n本発表では、このプロジ
 ェクトを通じて得た「設計からAI機能実装まで」の実践
 知識を共有します。発表は大きく３つのテーマを軸に
 展開します。\n\n**1. テキストC4モデルで始めるAIエージ
 ェント協調開発**\n最初に設計書をMarkdownベースのC4モデ
 ルとして書くことで、AIエージェントとの実装の議論に
 明確な「共通認識」が生まれました。コンテナ・コン
 ポーネントの責務分担が文書化されていることで、AIエ
 ージェントの実装過程の方向性確認や進捗管理がスム
 ーズになった経験を紹介します。\n\n**2.  Python × OpenCV ×
  ImageJによる計測の完全自動化**\nスマートフォンで撮影
 した画像から、OpenCVでスケールを自動検出しpx/mmを算出
 、ヘッドレスFiji（ImageJ）で粒子を測定、KDEプロットと
 統計値を返すパイプラインをPythonで構築しました。手
 作業ゼロの計測フローの実装上の工夫を解説します。\n
 \n**3. データが育てるAIレコメンドエンジン**\n計測で蓄
 積した粒度分布・抽出条件・味プロファイルを知識ベ
 ースとし、抽出プロファイルの照合で最適レシピを提
 案します。コーヒーの抽出は方法も好みも多様で、一
 つの正解を出しにくい領域です。LLMによる根拠付きの
 説明の生成を組み合わせ、「この粒度ならこの淹れ方
 が合う」を理由とともに伝えることを目指しています
 。「データを生むサービスがそのデータで賢くなる」
 設計思想についてお話しします。
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