個人開発ハッカソン1日目：AIと壁打ちして「にゃんトーク」に辿り着くまで🐈

題材を決めるため、AIから自分に対して質問してもらった

一人で考えても堂々巡りになりそうだったので、Claude（チャット）に質問攻めにしてもらいながらアイデアを掘り出すことにしました。

最初の質問：「めんどくさいこと」は？

「日常で地味にめんどくさいと感じることは？」と聞かれて、いくつか選択肢を出してもらいました。

• iOSで興味がある領域 → ヘルスケア・フィットネス連携（筋トレが好き）

• 開発ツール → React Native / Expo

• ゴール → App Storeに公開したい

• AIも絡めたい

ここまでで「筋トレ × AI × Expo」という方向性が見えてきました。

筋トレアプリ案、全部ボツ

AIから3つの提案が出ました。

1. AIトレーナー — トレーニングログ + AIが記録を見てコメント

2. 食事カメラ — 写真からPFCを推定してアドバイス

3. 筋トレ日記 — テキスト記録をAIが振り返ってくれる

正直、どれもピンとこなかった。既存アプリとの差別化が見えないし、自分がワクワクしない。

ここで「ピンとこない」と素直に伝えたのが良かったと思います。

方向転換：「本当に好きなもの」を聞かれた

筋トレに固執せず、もう一度自由に考え直しました。

• 「あったらいいなと思うアプリは？」→ 猫が好き

• 「どんなタイプのアプリが嬉しい？」→ 人に見せて「すごい」と言われるもの

この2つの回答で、一気に方向性が変わりました。

「にゃんトーク」爆誕

猫 × AI × 「すごいと言われたい」。ここから出てきたのが猫語翻訳アプリでした。

コンセプト

📸 猫の写真を撮る → 🤖 AIが表情・ポーズを分析 → 💬 猫の気持ちをユーモアたっぷりに翻訳 → 📲 カードにしてSNSシェア

たとえばこんなイメージ：

「ごはんまだ？もう15分も待ってるんだけど。」— 空腹度 ★★★★☆

AIがユーモアある「猫のセリフ」と、表情分析の根拠（耳の向き、目の開き具合など）をセットで出してくれます。

技術スタック

• Expo（React Native）

• Claude Vision API（画像解析 + セリフ生成）

• ローカルストレージ（翻訳履歴）

差別化ポイント

「猫語翻訳」系アプリは音声ベースのものはあるけど、写真からAIが表情分析してセリフを生成するタイプは少ない。十分勝負できそうです。

4週間ロードマップ

Week 1：題材決定 + 環境構築

• ✅ 題材決定（←今ここ！）

• Expoプロジェクト初期化、基本ナビゲーション構築

• カメラ撮影 / カメラロールからの画像選択を実装

• Claude Vision APIへの接続テスト

Week 2：コア機能完成

• AI翻訳の結果画面UI（猫写真 + セリフ + 表情分析）

• プロンプト調整

• 翻訳履歴の保存・一覧画面

Week 3：シェア機能 + デザイン磨き

• シェア用カード画像の生成

• SNSシェア実装

• UI/UXブラッシュアップ

• アプリアイコン・スプラッシュスクリーン作成

Week 4：テスト + App Store申請

• 実機テスト・バグ修正

• App Store用素材作成

• 審査提出 → リジェクト対応

今日の学び

題材探しで大事だったのは、「ピンとこない」を正直に言うことでした。

最初は「筋トレアプリ」に引っ張られていたけど、「どれも微妙」と素直に伝えたら、そこから「本当に好きなもの＝猫」に辿り着けた。AIとの壁打ちは、自分の中にある答えを引き出すのにめちゃくちゃ使えます。

明日からWeek 1の実装に入ります。まずはExpoのセットアップから！

ちなみにこの記事はvibely MCPで自動投稿しています。