Case Study React App / 診断システム / 自社開発

Order Diagnosis System — Regalis Japan Group

AIオーダースーツ
診断システム開発

自社課題を、自分たちで設計し、自分たちで実装した。
ヒアリングコストという「現場の摩擦」を、15問のReactアプリで解決する。

診断システムを体験する → 同様のシステムを相談する
15問
診断の質問数
4Lines
コレクションライン分類
3分
診断所要時間
↓工数
初回ヒアリング工数削減
01
Challenge

解くべき課題

「フルオーダーで何を作るか」を決めるまでの
ヒアリングコストが、ビジネスの摩擦になっていた。

オーダースーツの顧客は、初回来店時に「どんなスーツが自分に合うか」をほとんど知らない状態で来る。フィッターが1から趣味・用途・体型・哲学をヒアリングするのに30分以上かかる。これは顧客にとっても「決め疲れ」のストレスになっていた。

「何が欲しいかわからない状態でフルオーダーの相談をするのは、ハードルが高い」
── 顧客インタビューより

問題 A

初回ヒアリングに30分以上。フィッターの稼働コストが大きい

問題 B

選択肢が多すぎて顧客が「決め疲れ」を起こしやすい

問題 C

「オーダースーツって高い・難しそう」という心理的ハードル

問題 D

オンライン接点でのCV(問い合わせ)につながりにくい

02
Design

設計プロセス

MBTI × スーツ設計のマッピングから、
「コレクションライン振り分け」の構造を設計した。

1

ユーザー理解:「なぜ選べないか」を先に理解する

設計思考の手法を用い、顧客の「決定プロセス」を分解。スーツ選択に影響するのは用途・体型ではなく「その人の在り方・価値観」だという仮説を立てた。

2

マッピング:MBTI軸 × コレクションライン

MBTI(Myers-Briggs)の4軸(E/I・S/N・T/F・J/P)をスーツデザイン要素と対応づけ。NOBLE(クラシック格式)/ URBAN(都市的機能)/ ROYAL(威厳と存在感)/ CEREMONY(晴れの一着)の4ラインへの振り分けロジックを構築。

3

質問設計:15問で「スコア計算」に落とし込む

直接的な「どんなスーツが欲しいか」ではなく、「どんな場面で力を発揮するか」「他者にどう見られたいか」などの間接的質問設計。回答ごとにスコアを付与し、最高スコアのコレクションラインを推薦する。

4

導線設計:診断結果から相談・購入へのCV設計

診断結果ページにコレクションライン紹介 + 「このラインで相談する」CTAを配置。ヒアリング前に「自分はこのラインが合いそう」という自己認識をもって来店してもらう流れをつくった。

4 Collection Lines

NOBLE

クラシックな格式・品位を重視。伝統的なビジネスシーンに最適。

URBAN

機能性と都市的モダンさを融合。アクティブなビジネスパーソンに。

ROYAL

威厳と存在感。重要な商談・式典で「その場を支配する」着こなし。

CEREMONY

晴れの一着。卒業式・結婚式・就活など人生の節目に寄り添う一着。

03
Implementation

実装の詳細

Jekyllサイトの中にReactアプリを
共存させる構成で、SEOと体験を両立した。

Frontend
React

診断ステップ管理・スコア計算・結果レンダリングをReact Stateで制御

Styling
Tailwind CSS

ブランドカラー(#B89F5D)・Noto Serif JP・Playfair Displayでブランド統一

SEO
JSON-LD

WebApplication・BreadcrumbList・Organizationスキーマを実装。AI検索対応。

Analytics
GA4

診断開始・各ステップ完了・結果表示をカスタムイベントで計測

Base
Jekyll

既存のJekyll/GitHub Pagesサイトのページとして共存。ヘッダー・フッターを統一。

UX
Progress Bar

15問の進捗をプログレスバーで可視化。「あと何問か」の不安を除去。

Technical Challenge

Jekyll(静的サイト)内でのReactアプリ共存

GitHub Pagesで動くJekyllサイトの1ページとしてReactアプリを動かすため、Reactをビルドしてstaticアセットとして配置し、Jekyll側のHTMLから #regalis-suit-app マウントポイントにReactをアタッチする構成を採用。SEO用のメタタグ・構造化データはJekyll側で管理し、インタラクション部分のみReactが担う分離設計。

04
Outcome

成果と示唆

「来店前に自分のラインを知っている」顧客が
生まれ、ヒアリングの質が変わった。

↓ ヒアリング時間

診断済みの顧客は「自分はURBANが合いそうです」という状態で来店。フィッターが「なぜURBANか」を確認する会話に移行でき、ヒアリング工数が大幅に削減。

↑ 顧客の自己開示

「診断で自分の価値観を考えてきた」顧客は、初回面談から深い会話ができる。顧客とフィッターの関係性が早期に構築される効果が生まれた。

オンラインCV

「まずAI診断してみよう」という低ハードルなCTAで、オンラインからの問い合わせ起点を設けることができた。

自社実証の確立

「診断システムが欲しい」という法人ニーズに対し、自社での設計・開発・運用経験を持ってWeb開発サービスの実証として提示できる。

設計者のコメント:
このシステムで本当に解きたかったのは「技術的課題」ではなく「顧客の認知構造」だった。MBTIとスーツをマッピングするという一見突飛なアプローチも、「自分の在り方を可視化することで、最適なスーツが選べる」という設計仮説から始まっている。ツールを作る前に設計する——これが Regalis DX のアプローチの原点。

— Regalis Japan Group

Next Step

同じ課題を、あなたの現場でも解決する。

診断システム・採用適性ツール・顧客ナビゲーションUI——現場の「摩擦」をデジタルで設計し直す開発を承ります。まずは30分の無料相談から。

Webシステム開発を相談する 診断を体験する →

← 制作実績一覧に戻る