【ITニュース解説】Building Youtangen: An AI-Driven Sustainable Material Platform with Kiro #kiro

Youtangenは、持続可能な素材の利用を促進するためのAIを活用したプラットフォームだ。特に、中小規模のファッションブランドが、リサイクルコットンやポリエステルなどの環境に優しい素材へ移行する際の経済的、性能的なリスクを軽減することを目指している。

背景として、持続可能なファッション市場は成長しているものの、ブランドは複雑なサプライチェーン、価格変動、素材の性能に対する懸念といった課題に直面している。既存のプラットフォームは基準や素材調達を提供するが、採用を阻む障壁を克服するための予測分析は提供していない。Youtangenは、AIを活用した意思決定支援によってこのギャップを埋める。

Youtangenのプラットフォームは、主に2つの機能を提供する。1つ目は、AIベンチマークを備えた素材データベースだ。このデータベースには、リサイクルコットンやポリエステルなど10種類の素材に関する情報が収録されており、ライフサイクルアセスメント（LCA）による比較が可能だ。例えば、リサイクルポリエステルは、通常のポリエステルと比較してCO2排出量を58%削減できることが示される。ユーザーは、コストや耐久性などの独自の仕様をアップロードし、素材を比較検討できる。

2つ目は、将来のコスト予測機能だ。AIツールを用いて、1〜10年先の素材コストを予測する。EUの2027年規制（コストへの+15%の影響）やサプライチェーンの変動（±5%）などの要因を考慮し、ブランドは20〜30%のコスト削減を期待できる。

Youtangenは、Google Cloud Run上でホストされており、100%再生可能エネルギーを使用している。UIはTailwind CSSでスタイリングされており、直感的な検索、ベンチマーク、インタラクティブなコストチャートを提供する。

開発には、KiroというAI搭載IDEが使用された。Kiroは、コード生成、チャットによる設計支援、自動タスク実行などの機能を提供し、開発プロセスを大幅に効率化した。

具体的には、Flask APIのエンドポイントやReactコンポーネントの70%をKiroが生成した。例えば、素材検索のために最適化されたMongoDBクエリを提案し、コーディング時間を大幅に短縮した。また、データベーススキーマの設計やコスト予測ロジックの改善にもKiroのチャット機能が活用された。Kiroは、データベースの初期データ投入やAPIテストなどのタスクを自動化し、手作業による時間を削減した。/.kiro/spec.ymlファイルにデータベーススキーマや予測アルゴリズムを定義することで、一貫性のあるコード構造を生成し、プラットフォームのスケーラビリティを確保した。

プラットフォームのデモでは、「リサイクルコットンブレンド」を検索し、ユーザーの仕様に基づいてベンチマークを行い、CO2削減量を表示する。また、リサイクルポリエステルの5年間のコスト曲線を表示し、EUの2027年規制の影響を考慮したコスト削減効果を視覚化する。

技術的な詳細として、バックエンドはFlask、コスト予測にはnumpy、LCA計算にはsympyが使用されている。フロントエンドはReactで構築され、Rechartsでインタラクティブなチャートを表示し、Tailwind CSSでスタイリングされている。データベースはMongoDB Atlasを使用している。

Youtangenは、現在10〜20の中小規模ブランドでベータテストを実施し、指標の検証とプラットフォームの改善を行っている。今後の拡張として、Higg APIデータの統合、トレーサビリティのためのブロックチェーンベースのデジタルパスポートの追加、React Nativeモバイルアプリの開発などが計画されている。