まじめな技術に、 風変わりなフレーバーを。

IoTデバイス、大規模言語モデル(LLM)、大量のデータ。まじめな技術ほど、論理をほんの少しズラすと、おかしくて、なぜか愛おしい体験になる。
私たちは“役に立つ”の少し隣に、ちょっとシュールなエンターテインメントを仕立てます。

2015 Founded
5 Service Areas
Possibilities
01

About Us

真面目な技術で、
ちょっとおかしな体験をつくる。

ビーコンやセンサーから集まる行動ログ、顧客データ、統計、自然言語処理、大規模言語モデル(LLM)。 ふつうに使えば、便利なものが生まれます。 けれど私たちは、その素材をほんの少しだけズラして使います。

どこにも使えないのに増えていくポイント。原形をとどめないまま可決される願い。 ——“役に立つ”の少し隣には、笑えて、不思議で、なぜか愛おしい体験がある。 味気ないデータを「なんだか良い」に仕立てる、それが Appflavor の“ひとふり”です。

data_pipeline.py
from appflavor import Service, LLM

iot     = IoT.collect(beacons, cameras)
profile = Data.stream(customers)

# 便利さを、ほんの少しズラす
service = Service.design(
    ingredients = iot + profile,
    spice       = LLM("frontier"),
)

return service.flavor()
→ "ちょっとシュールな体験"

ニヤッと笑ってもらえたら、それでいい。

ファンは、多くなくていい。けれど少ないファンにこそ、末長く楽しんでほしい。 だから私たちは、小さなサービスを何年も静かに動かしつづけるために、コストと運用を切り詰める工夫を積み重ねてきました。 たくさんの人に届けるためではなく、好きな人に、ずっと届けつづけるために。

もうひとふり

ただ笑わせるだけじゃない。

徳って、何だろう。法律は、誰が決めているんだろう。——遊んでいるうちに、ふだんは素通りしている社会の不思議に、ふと立ち止まる。 私たちは笑いの裏に、小さな問いをそっと忍ばせます。声高に主張はしません。気づいた人だけが、もう一度ニヤッとする。

裏側は、真顔

表現はユニーク、システムは真面目。

おもしろさに囚われても、土台は揺らがせません。テスト、高可用性、負荷分散、セキュリティ、運用監視—— ユーザーから見えない裏側こそ、いたって真面目に作っています。 ちょっとおかしな体験を、長く・静かに・落とさず動かしつづけるために。

02

Services

IoT・LLM・データを“素材”に、体験へと仕立てる。私たちが扱う5つの専門領域です。

現実に、しかけをする

ビーコン・センサー・カメラで「近づいた」「その場にいる」という"きっかけ"を捉え、体験に変える。リアルとデジタルの境目に、小さな違和感やサプライズを仕込みます。

IoT / Beacon / Sensor

言葉に、人格を宿す

大規模言語モデルで、妙に丁寧だったり、妙にズレていたりする"語り手"をつくる。査定員もAI議員も案内人も。ユーザーの入力を、予想外の方向へ仕立て直します。RAG・自社データ連携も。

LLM / RAG / GenAI

日常を、へんな単位で測る

大量データを蓄え・集計・可視化する基盤を設計・構築。そこに"徳"や"国民の願い"のような独自の単位を載せれば、なんてことない毎日が、つい眺めたくなる数字や明細になります。

BigData / Cloud / Pipeline

世界観を、形にする

スマホアプリやWebサービスの企画・UX設計・開発・グロースまで。レトロな質屋、慇懃な役所——作品ごとの世界観を、触れて気持ちいいプロダクトに仕立て、本番運用まで届けます。

App / Web / UX / Product

あなたの事業にも、ひとふり

この技術と"おかしみ"の引き出しは、受託開発や技術アドバイザリにもそのまま。事業の上流から伴走し、まじめな課題解決に、ちょっと記憶に残る一手を添えます。

受託 / Advisory / PM

つくりたい
“おかしみ”、ありますか?

まじめな技術で、ちょっとおかしな体験を。領域横断のチームで、一緒に仕立てます。

相談する
03

Works

真顔の技術で仕立てた、ちょっとおかしな“自社サービス”たち。

CASE 01 — 自社サービス / LLM × 日常

徳屋(TOKUYA)— 毎日を査定して買い取る

あなたの1日の行動・気持ち・出来事を、専門の査定員(LLM)が一つずつ査定し、「徳ポイント・徳Pay」で買い取るWebアプリ。起床も、コーヒーも、誰かに怒られたあの瞬間も、ぜんぶ“徳”に。 貯まったポイントはどこにも使えないのに、なぜか得した気分になる——マルチプロバイダLLM、買取明細の生成、ポイント・サブスク体系まで、企画から開発・運用まで自社プロダクトとして手がけています。

徳屋(TOKUYA)のトップ画面。暖簾の「徳」ロゴの下に「あなたの毎日の行動・気持ち・出来事を、まるごと“徳”に変えます。」の一文が並び、出来事を選ぶ/買取明細になる/ポイントになる の3枚のカードが続く。
トップ画面 — 1日を持ち込むと、専門の査定員が一つずつ査定し、6つの徳になって積もっていく。
  • Next.js
  • LLM (Multi-provider)
  • Firebase
  • Stripe
toku-ya.jp を見る

CASE 02 — 自社サービス / LLM × 架空国家

第二公国 — 願って、待つだけの国

国民にできるのは、願い(陳情)を投じて待つことだけ。四名のAI議員が国会を開いて審議し、あなたの願いを、たいていは原形をとどめないトンチキな法律として可決していく、小さな架空国家のシミュレーション。 可決された法は翌朝の新聞が報じ、一冊の法律全書に綴じられていきます。国会も新聞も法律全書も、すべてLLMが自動生成する自社プロダクトです。

第二公国のトップ画面。明朝体の大きな「第二公国」の下に国の説明文が置かれ、一・願いを投じる/二・四名が捌く/三・法が積もる/四・国民は暮らす の4枚の札と「入国する」ボタンが並ぶ。
入国前の案内 — 投票はできません。議員にもなれません。できるのは、願って、待つことだけ。
  • 生成AI
  • Multi-agent
  • Web
  • Generative
dainikokoku.jp を見る

CASE 03 — 自社システム / 弱い信号 × 生成AI

lowband — 言葉になる前の兆しから、未来のアイデアを取り出す

世の中にうっすら漂う“弱い信号”——まだ誰もはっきり言葉にしていない違和感や兆しを拾い上げ、そこから未来のアイデアやコンテンツを自動で生み出す自社システム。確信度の低さこそ、まだ誰も手をつけていない価値の在り処だと考えています。 発明アイデア記事、地域スキャン、「数年後に流行りそうなアプリ」構想から、週末に始められるビジネスの第一手まで。「眺めて終わり」ではなく、「手を動かす最初の一歩」までを射程に入れています。

lowband のトップ画面。暗い背景に波形のヒーロー画像と「まだ言葉になっていない兆しから、未来のアイデアを取り出す」の見出し、続いて「これは何?」「できること」のセクションが並ぶ。
トップ画面 — 強いトレンドは追わない。確信の持てない小さな兆しのほうを出発点にする。
  • 生成AI
  • データマイニング
  • Weak Signals
  • Idea Generation
  • 自動化

CASE 04 — 自社サービス / 地図 × 永遠に歩く

おじさんウォーカー — 永遠にたどり着けない、ある配達の話

街はずれの店で一つのハンバーガーを託された配達員。「西園寺様まで、お届けを」——けれど、その住所はどこにもない。地図のピンは近づくほど遠ざかり、ハンバーガーはとっくに冷めました。それでも彼は引き返さず、東京の街をさまよい続けます。お腹がすけば道端の店で何かを腹に入れ、ひとりごとをつぶやき(たまにLLMが一句詠む)、また歩き出す。 あなたにできるのは、地図でただ見守ることだけ。常時起動するサーバを持たず、誰も見ていない間も彼は歩いている——実時刻から現在位置を補間する設計で、ほぼ無課金のまま“永遠の配達”を成立させた自社プロダクトです。

おじさんウォーカーの画面。上野・不忍池あたりの地図の中央に配達員のドット絵が立ち、「和食屋の人に聞けば、分かるかもしれんぞ」と吹き出しが出ている。上部に「西園寺様どこですか! 61日15時間・5767.6km・歩いてる」の表示。
配達61日目、上野。歩いた距離5767.6km。ハンバーガーはとっくに冷めている。
  • Next.js
  • Cloud Functions
  • 地図 / 経路探索
  • LLM (haiku)
sj.e2d.jp を見る

CASE 05 — 自社サービス / マルチAI × 無限漫画

Manga Loop — 終わらない1コマ漫画

擬人化した三体のAI——アント・ジェム・チャッピー——が登場人物としてぐだぐだ絡み合う、無限に続く1コマ漫画。4時間ごとに、脚本担当のLLMが「これまでのあらすじ」と「直前のコマ」から次の1コマの脚本とセリフを書き、作画担当の画像生成AIがキャラ設定シートと前のコマを見ながら絵を描き足していきます。 誰も完結を約束していないのに、物語だけが静かに伸び続ける。キャラクターの見た目も絵柄もコマ間でぶれないよう参照画像を引き回す設計で、無人のまま描き継がれていく自社プロダクトです。

Manga Loop の画面。第1話「三人の発見」の1コマ漫画に、机の上の本を囲むアント・ジェム・チャッピーの三体が描かれ、下にセリフの書き起こしと「1 / 298」のページ送りが並ぶ。
第1話「三人の発見」— 誰も完結を約束していないまま、コマだけが増えていく。
  • LLM (脚本)
  • 画像生成AI (作画)
  • Cloud Functions
  • Firebase
ml.e2d.jp を見る

CASE 06 — 自社サービス / 学習 × 気持ち

habily(ハビリィ)— 気持ちとの付き合い方を、技として学ぶ

イライラ・不安・落ちこみとの付き合い方を、気合いではなく「技」として学ぶアプリ。1日数分のレッスンで具体的なやり方をひとつ身につけ、暮らしの中で練習します。テーマは90以上、技は630以上。学んだ技は忘れそうなころに復習として顔を出します(間隔反復方式)。 測らない、責めない。気分に点数はつけず、数えるのは練習した回数だけ。テーマを学び終えると確認テストがあり、合格すると「なんちゃって資格」とお守りがもらえます。ただしその資格には有効期限があり、更新テストを受けないと失効します——本物の資格みたいに。

habily のトップ画面。アプリアイコンと「気持ちとの付き合い方を、技として学ぶ。」の見出し、Google Play バッジが並び、下に「測らない」「責めない」「技として学ぶ」の3つの約束カードが続く。
トップ画面 — 約束は三つ。測らない、責めない、技として学ぶ。
  • iOS / Android
  • 間隔反復
  • オンデバイス保存
  • 買い切り課金

CASE 07 — 自社システム / AIエージェント × アプリ自動生成

automation — テーマを1行渡すと、アプリが配布されて返ってくる

テキストファイルに「電卓」とだけ書いて実行する。あとは企画・仕様・設計・実装・レビュー・テスト・品質評価・配布までの12ステージを、複数のAI CLI(Claude / Codex ほか)が役割を分担して回し切る自社システム。出てくるのはiOS / Android両対応のFlutterアプリです。人が手を出すのは、テーマを書くときと、公開するかどうかを決めるときだけ。 肝は「AIに合否を採点させない」こと。整形・静的解析・単体テスト・リリースビルド・シミュレータ実機での統合テストは終了コードで白黒がつくので、LLMに判定させません。書く側とレビューする側には必ず別モデルを割り当て、エラーは握り潰さずその場で止める。1行のテーマから起こした実測値は、受け入れ基準30件・実装タスク21件・コミット27本、iPhone 16シミュレータでの統合テストは7スイート全合格、3モデル合議による品質評価は4.0/5。成果物のrelease APKはFirebase App Distributionへ配布されます。

automation の実行モニタ画面。12ステージのパイプライン進行、実装タスク21件の一覧、モデル別のトークン消費、生成された成果物とログが1画面に並んでいる。
実行モニタ — 12ステージの進行、タスクごとの再試行回数、モデル別トークン消費、生成物とログを1画面で追う。
  • Multi-agent (Claude / Codex)
  • Python (Orchestrator)
  • Flutter (iOS / Android)
  • Firebase App Distribution
  • Next.js (進捗ダッシュボード)

CASE 08 — 受託 / 小売 × IoT × モバイル

小売チェーン向け スマートフォンアプリ

複数の小売企業に向けて、店舗ビーコンを活用した来店検知・送客導線の設計から、スマホレジ決済・会員管理・AIレコメンド・行動データ可視化までを備えた自社アプリを、ブランドごとに企画・開発・運用しています。 ブランドをまたいだ累計ダウンロードは100万を超えています。

  • iOS / Android
  • Beacon / IoT
  • AI / ML
  • Real-time / Cloud
04

Idea Knock

Powered by lowband

今は小さい信号だけど、数年後に流行るかもしれないものを妄想しています。当たるかは、知りません。弊社lowbandシステムの結果からピックアップ!

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