What is My Korean Name? サービスを作りました
(jangmoonjang.com)バイブコーディングが話題になってからかなり経ち、今ではバイブコーディングを超えて、oh-my-opencode のようなエージェントベース開発こそが未来のSWエンジニアリング環境の中心になるだろう、という見方が広く浸透しています。
会社でも cursor のようなサービスは提供されていますが、やはりプロダクションレベルのサービスをAIに任せることには会社が保守的なので、個人的にバイブコーディングを体験してみるために試してみました。
外国人向けに、英語の名・姓を入力すると発音をもとに韓国の姓・名を生成し、漢字を対応付けてその意味まで提供するサービスを作ってみました。
音声変換には Epitran パッケージを使い、国際音声記号（International Phonetic Alphabet）に変換したうえで距離ベースでマッチングする方式を使いました。たとえば "chang kalguksu" は IPA で "t͡ɕaŋ kʰaɭɡuk̚su" に変換され、これを再び英語にすると chang kalguksu になります。
外国人と会話するとき、発音をもとに韓国名を作ってあげるアイスブレイクをしていた経験から着想を得ました。韓国特有の名前の語形成が、外国人のオリエンタリズムを刺激する面もあるのではないかと思います。
人名データを入手するのが難しかったため、Gemini を使って 1. 名前に使われそうな漢字を用意し 2. 実際に使われそうな名前を作り 3. 漢字の意味を付けました。
開発プロセス全体を通して、私がコードを修正した部分は1行もなく、すべての工程を Gemini CLI と Google の Antigravity で開発しました。
AWS にプロジェクトを上げる際、Gemini が Amplifier + Lambda の組み合わせを勧めてきたので、そのまま従いました。1. Amplifier については初めて聞きましたが、問い合わせを通じてすぐに理解できました。2. Lambda の実行が想像より遅かったので、コードを確認して修正を依頼しました。認証キーの発行など、ユーザーが直接行う必要のあるGUI上の作業がまだ統合されていないことも感じましたが、これすらも時間の問題に見えます。
先ほど述べた Epitran のようなパッケージや Amplifier も、私にとってはまったく知らないもので、要件を伝えると Gemini が先に提案してきたものです。AI は学習における2つ目の難しい部分である「何を知るべきか？」を非常に素早く満たしてくれます。（1つ目の難しい部分は「自分が何を知らないのか」です）
広告を1つも付けていない興味本位のプロジェクトではありますが、あちこちで広報したり Facebook 広告も回してみるつもりです。
2026年の目標が、会社の下請けではなくプロデューサーとしての自己を確立することなので、このように商品レベルのプロジェクトを3つほどやってみて、それを基盤にさらに大きく難しいプロジェクトのためのチームを組んでみたいと思っています。
3件のコメント
姓と名を別々に試せるとよかった気がしますが、そうではないので思ったほど満足できない気がします。
例としてあったアンジェリーナ・ジョリーを入れてみたら、チェ・エリンが出ました。私は高得点を付けるのは難しそうです（笑）;
入力された名前とマッピングされている感じはあまりしないのですが……良い例はありますか？
どんな名前を試してみましたか？ 姓→姓、名前→名前でマッチングしているのですが、姓の場合は名前に比べてバリエーションがかなり少ないため（50個）、うまく合わないことが時々あり、名前のほうはそれでもそこそこ自然に出る確率が高いようです。例えばいくつか試してみると
Anthony Hopkins -> ハン・インファン だと50点くらい、
Erika Kirk -> クァク・エリン くらいなら70点くらいはあげられそうです。