生配信分析プラットフォーム
人が目視で追っていた視聴者の反応を自動収集に変え、ロイヤルカスタマーの検知から自動応答まで運営するクリエイター管理プラットフォーム
サイトへ移動 →重要ユーザーの動きを人が目視で追っており、見落としと対応遅れが日常的に発生していました
クラウドを契約せず、手元のPC 3台で止まらない収集体制をつくり、固定費を削減しました
秒間数千件の視聴者の反応を自動収集し、ロイヤルカスタマーの入場をその場で通知します
役割
Full-Stack Engineer
期間
2026
クライアント
Visual Art Communication Agency
01課題
ライブ配信では、チャットや投げ銭で動く重要なユーザーの反応を人が目視で追っていました。見落としと対応遅れが日常化し、配信中の収益機会がその場で失われていました。反応の量は多く、運用が止まれば記録が途切れる — その両方に耐える仕組みが必要でした。
02意思決定
インフラ投資: クラウド契約 vs 手元資産の活用
技術選定
家庭用PC 3台を一つのクラスタとして運用
選定理由
クラウドを契約しない判断をしました。手元のPC 3台を専用ネットワーク（WireGuardメッシュVPN）で束ねて同等の安定性を確保し、1台が故障しても残りが引き継ぎ、運用が止まらない構造に設計しました
トレードオフ
ハードウェア管理の手間は残りますが、事業初期の固定費を最小化し、月数万円のインフラコストを削減しました
データの記録方式: 都度書き込み vs まとめて書き込み
技術選定
まとめて一括書き込み（EventBufferバッチ）
選定理由
秒間数千件を1件ずつ記録するとデータベースの増設、つまり追加費用が必要になります。まとめて書き込む方式に変えてDB負荷を90%削減し、追加投資なしで同じ規模を処理できるようにしました
03成果
重要なユーザーを見逃さない体制 — 入場した瞬間に過去の投げ銭・チャット・訪問履歴を照会し、その場で通知
月数万円のインフラコスト削減 — 家庭用PC 3台の分散クラスタで安定収集
秒間数千件の反応を取りこぼしなく記録し、データベースの負荷を90%削減 — データベースを増強せずに同じ規模を処理し続けています
対応の自動化 — 投げ銭パターンを検知し、その場で自動応答
04技術スタック
frontend
Next.js, React
backend
NestJS, WebSocket
database
PostgreSQL, Redis
infra
Docker, WireGuard VPN
etc
SSE, LLMOps