大学入試の過去問題から英単語をAIで収集し、高校生の英語学習を支援する学習アプリ「Castdice」の開発事例です。SupremeTechは、データマイニングとOCRによる単語データベースの構築と、Flutterを用いた2つのモバイルアプリの開発を担当しました。
課題
日本の高校生の間では、単語帳や暗記カードを使った語彙学習が広く定着しています。志望大学の入試に出題されそうな英単語を網羅するため、複数の単語帳を購入する生徒も少なくありません。
ソリューション
プロジェクト概要
Castdiceチームは、データマイニングとコンピュータービジョン技術を活用し、公開されている大量の入試問題から語彙を網羅的に収集しています。ユーザーはこのデータをもとに、モバイルアプリ上で大学別・レベル別の単語帳を閲覧・作成できます。
開発上の課題
- 公開されている入試データは整理されておらず、PDFやスキャン画像など形式もさまざま
- 入試問題から収集した英文を、活用する前に辞書形式の単語へ変換する必要がある
- 時間とリソースが限られるなか、2ヶ月以内にベータテストを開始するため、2つのモバイルアプリを短期間で開発する必要がある
成果
データマイニングモジュールを構築して単語データベースを整備し、Flutterを用いて単一のソースコードから2つのモバイルアプリを開発しました。
主な機能
クローラーによるデータマイニング
Webクローラーでデータを収集し、OCRで画像をテキスト化したうえで、ステミング（語幹の抽出）を行って単語データをデータベースに登録するデータマイニングモジュールを実装しました。このモジュールを毎月実行することで新しい入試データを取り込み、単語データベースを継続的に更新できます。
過去問から単語帳を作成
各単語には、出題された大学と試験年度のラベルが付与されています。ユーザーは動的フィルターで大学や年度を選ぶだけで、自分に合った単語帳を作成できます。
技術スタック
- モバイルアプリ：Firebase、Flutter
- サーバー：Python、GCP