体験・安全・コストをトレードオフにしない、「美容医療 AI相談」の設計と実装（フロントエンド編）

美容医療アプリにAI相談機能を導入する際の設計と実装について、フロントエンドの視点から解説する記事です。安全性、コスト、体験のトレードオフを解消し、ユーザーに最適な機能を提供するための工夫が述べられています。

• 美容医療アプリ「トリビュー」に、AIによる悩みヒアリングから施術・クリニック候補の検索、予約までを支援するAI相談機能がリリースされました。
• この機能は、ユーザーの意思決定に寄り添い、情報検索だけでは得られない体験を提供することを目的としています。
• 安全性とコストを両立するため、LLMは「何を見せるか」の指示データ生成に留め、UI構築やデータ取得はフロントエンドが担う設計が採用されています。
• LLMへのHTML直接生成による不安定さや高コストといったプロトタイプ段階の課題を、フロントエンドとバックエンドの責務分離で見直しました。