# ラーメン豚山 スープAI評価 — 開発リポジトリ

動画からスープ状態を評価し、スコア／グレードを算出するAIシステムの開発・検証リポジトリ。

**➡ VPSに設置する場合は [VPSデプロイパッケージ_20260714/README_デプロイ手順.md](VPSデプロイパッケージ_20260714/README_デプロイ手順.md) を参照（これ1つで完結）。**

## フォルダ構成

| フォルダ | 役割 |
|---|---|
| **`VPSデプロイパッケージ_20260714/`** | ★サーバー設置用の自己完結パッケージ（ソース＋モデル重み＋API＋手順書） |
| `AI利用システム_完成_20260619/` | 推論システム本体（開発機用。パッケージの元） |
| `AI開発システム_完成_20260619/` | 学習・検証システム（再学習はこちら） |
| `完成システム_v1.0_20260619/` | v1.0成果物（後段パイプライン・学習済み.pkl・最終検証） |
| `local_batch_api/` | 上流バッチ処理（フレーム抽出・濃度解決・LLM評価）※利用システムが参照 |
| `APIテスト/` | LLM評価プロンプト定義ほか ※`豚山スープ画像評価プロンプト方針.md` は実行時必須 |
| `common/` | 共通モジュール（データ読込・メトリクス等） |
| `secrets/` | APIキー（gitignore済・外部送信しない） |
| `学習データ/` | 学習・検証用動画（gitignore済） |
| `docs/` | 仕様・報告書・引き継ぎ資料（`報告書/`・`引き継ぎ・作業メモ/`） |
| `reports/` | 精度改善・モデル比較レポート |
| `analysis_v1/` `検証/` `精度改善_20260619/` `trackA_byteplus/` `trackB_claude/` | 開発過程の分析・検証（履歴） |

## 使い方（開発機）

```powershell
# 推論（画面UI）
cd AI利用システム_完成_20260619
& "C:\rmlenv\Scripts\python.exe" app.py

# 再学習 → モデル更新
cd AI開発システム_完成_20260619
& "C:\rmlenv\Scripts\python.exe" train_model.py
# 出力の *.pkl / metadata.json を AI利用システム_完成_20260619/models/ へコピー
```

## 参考精度（学習時 5-fold OOF / 採点対象346件）
- 総合: グレード一致 88.7% / ±15点以内 91.6% / MAE 8.35
- スープ: グレード一致 87.6% / ±15点以内 90.5% / MAE 8.04

## 注意
- `secrets/`・動画・学習データは `.gitignore` 済み。**APIキーをチャット・メール・gitに載せない。**
- 初期の検証計画は [PLAN.md](PLAN.md)、LLM入出力仕様は [docs/LLM入出力データ仕様.md](docs/LLM入出力データ仕様.md) を参照。