VTracer
概要
VTuberやストリーマーの配信情報を自動で整理・統合するデータウェアハウス（DWH）構築基盤です。複数動画に散らばるエピソードや出来事をAIが分析・名寄せし、自動で「情報データベース（Wiki）」を構築・運用するシステムです。
※デモサイトへのアクセス： ID: portfolio / Password: 2026
本システムは、LLMを用いた動画解析およびデータウェアハウス構築の技術実証（ポートフォリオ）を目的とした非営利のプロトタイプです。
サイト内で使用されている画像等の著作権・肖像権は各権利者様に帰属します。
本サイトはBasic認証および検索除外（noindex）により一般公開を制限しており、技術評価目的以外での利用・転載は一切行いません。
データモデリングとAIパイプライン
1. Cloudflare D1上の12テーブルによるRDB設計
単なるテキスト情報の保存ではなく、「基本情報」「使用デバイス」「歴史・年表」「大型イベントの行動ログ」「日々の配信コンテンツ」「トリビア」など、抽出された情報を12のテーブル群に正規化して保存しています。このデータモデリングにより、複雑な情報の関連付けやクエリ検索を実現しています。
2. AIによる文脈統合と「名寄せ」（Profile & Event Merge）
単一動画の要約を行うだけでなく、「複数の動画に散らばる関連情報」をAIに比較させ、矛盾を解消して1つの最新データに統合・名寄せするパイプラインを実装しています。
例えば、「昔の動画で好きだった食べ物」と「最近の動画でハマっている食べ物」の情報をLLMが分析し、時系列を考慮して「最新のプロフィール」としてデータベースを更新します。
3. Exponential Backoffによるリトライ制御
Node.jsの抽出サーバーからWrangler CLIを経由してCloudflare D1にアクセスする際、SQLite特有のデータベースロックや通信エラーを想定し、「ジッター（揺らぎ）を伴う指数的バックオフ（Exponential Backoff）」を用いたリトライ機構を実装しています。これにより、非同期書き込みが発生するバッチ処理においても、プロセスが安定して稼働するよう設計しています。