天気・予算・親の体力・子どもの興味——バラバラの条件をミックスして、いま現実にできる「あそび体験」を提案する、保護者のためのiOSアプリです。
子どもとの休日は楽しいはずなのに、行き先を決めるまでがいちばん疲れる。あそびミックスは、この「意思決定コスト」に絞って作られています。
天気、予算、移動手段、親の体力、子どもの気分。検索サイトはスポットは教えてくれても、「今日のうちの条件」では絞ってくれません。
候補を見つけても、営業しているか、予約は要るか、雨でも大丈夫かの確認で時間が溶ける。決められないまま「また今度ね」に。
子連れのお出かけ情報は、イベント終了・時間変更・予約枠の変化が激しい。古い情報を信じて出かけた失敗は、親の信頼を一発で失います。
家庭内パイロットの完了条件を「アプリ起動から5分以内に、今日の予定を決められること」と定義。3回の実利用検証で「候補を実際の行動判断に使えるか」を記録票つきで確認するプロセスを設計し、実施済みです。機能を足すことではなく、保護者の朝の5分を取り戻すことをゴールにしています。
検索結果のリストではなく、「あそびマップ」から始まる体験。SwiftUIで、絵本のような世界観と実用性を両立させました。
※ 実装済みホーム画面（あそびマップ + 推薦カルーセル）の構成を再現したイメージ
推薦された体験が、水彩の街にピンとして灯る。ピンチ・ドラッグで探索でき、ピンとカードの選択が連動してぽんっと弾みます。
今日／今週末／今月 × 予算 × 天気 × 移動手段 × 親の体力 × 興味タグ。未指定の条件は家庭プロフィールから自動補完します。
気になる体験を保存し、実際にやってみた記録を実施メモに。家庭の「あそびの履歴」が次の推薦の材料になります。
「春のあそびビンゴ」のように、季節ごとのあそびをビンゴ形式で。子どもと一緒に埋めたくなる仕掛けです。
Wi-Fi切断・スリープ復帰・サーバ再起動を想定し、再接続導線とエラー文言を人の言葉で設計。設定復旧フローはUIテストで担保しています。
アプリ内イラストはすべてAI生成。スタイル定義を「スキル」として整備し、量産しても世界観が崩れない仕組みにしています。
このプロダクトのAI活用は2層あります。プロダクトの中でのAIの役割設計と、開発プロセスそのもののAIエージェント活用です。
思想は一貫して、「AIに任せる範囲を、契約とテストで縛る」。
速度は借りて、品質の責任は人間が持つ。
個人開発でも、落ちたら直る・追跡できる・安全に公開できる基盤を整備。家庭内LANのMVPから、TestFlight外部配信まで同じコードベースで運用しています。
MVVM / XCUITest E2E / 再接続リカバリ
外部公開時のみ経由 / レートリミット / LAN時はWi-Fi直結
launchd常駐 / 3種トークン認証 / 公開時はdocs閉鎖
migration管理 / seed分離 / E2E用の隔離DB
隔離したPostgreSQLでAPI検証 → 管理コンソールのdry-run → L3公開/修正/ライフサイクル → SwiftUI XCUITestまでを一気通貫で流すE2Eプロファイル。リリース前の「全部つないで動くか」を1コマンドで判定します。
JSON Linesの構造化ログにX-Request-IDがAPI応答まで貫通。一方でトークン・リクエスト本文・IP・子どものメモは記録しないことを明文化。障害切り分けとプライバシーを両立します。
APIとトンネルをlaunchdで常駐化し、Mac mini再起動・プロセス停止から自己回復。iOS側もWi-Fi切断・スリープ復帰後の再接続をUIテストで担保しています。
App / Admin / Developerの3種トークン + scope判定で権限を分離。公開環境ではOpenAPIドキュメントを閉じ、ヘルス応答の情報量も削減。Cloudflareのレートリミットも設計済みです。
推薦の信頼はデータの鮮度で決まる。大宮エリアの一次情報を対象に、自動化と人間レビューを組み合わせた更新パイプラインを実装しました。
地域情報ソースを優先度つきで巡回取得
コンテンツのハッシュ比較で変化だけを抽出
変更点からイベント下書きを自動作成
事実確認と修正を経てはじめて公開可能に
推薦へ反映後も再検証ジョブで鮮度を監視
推薦コア・管理コンソール・ジョブワーカーまで、テストファイル48本で契約を固定。
シミュレータに加え、LAN接続の実機iPhoneで保存〜メモ削除までのタップ操作E2Eを自動化。
自動テストでは測れない「本当に決められるか」を、実利用3回の記録票で検証済み。
API契約・テスト設計・運用手順まで設計ドキュメント21本。実装と同一タスク内で同期。
MVPは開発途中です。できていること・これからやることを正直に分けて示します。
OpenAPI契約・推薦ロジック仕様・DB設計を先行整備。決定的な推薦コア、条件正規化とキャッシュ、SwiftUI MVPの主要画面を実装。
家庭内LANで実運用を開始。構造化ログ、launchd自動復旧、実機受入テスト、再接続リカバリを整備し、実利用3回のパイロット検証を実施。
Codemagic CIで署名〜TestFlight配信を自動化し、公開リハーサルを完了。大宮L3鮮度パイプライン、管理コンソール、リリースゲートを実装。
TestFlight経由の実機受入テストを行い、家族・知人枠での外部テストを開始できるかを判定するフェーズ。ここを越えると「自宅の外」で使われ始めます。
複数家庭の利用を通じて推薦品質と情報鮮度の運用を検証。天気APIの自動取得、実距離計算の導入を予定。
大宮で確立したL3パイプラインを他エリアへ横展開。反ハルシネーションのガードレールを維持したまま、AIによる表示コピー生成を本番へ。その先にApp Store公開を見据えます。
※「計画」の項目は現時点で未実装の構想です。実装済みの範囲と混ざらないよう、明確に分けて記載しています。
2026年7月時点のリポジトリ実測値
