アプリにAI機能を追加
チャットボット、パーソナライゼーション、レコメンデーション、スマート通知でアプリをインテリジェントに。どのAI機能を追加すべきか、統合方法を学ぶ。
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🔄 前回のおさらい: レッスン4では、ファウンデーションプロンプトの書き方、反復改良、バックエンド接続、実機テストを学びました。アプリは動いています。今回はアプリをインテリジェントにします。
アプリをスマートにする
AI機能が「1回使って終わり」のアプリと「毎日使う」アプリを分けます。レシピを並べるだけのアプリは100万のアプリと競合。冷蔵庫の中身から献立を提案し、家族の人数に合わせて分量を調整するアプリ?それは手放せなくなります。
AI機能の追加は、AIをゼロから構築することではありません。既存のAIサービスを賢く統合することです。
AI機能メニュー
すべてのアプリにすべてのAI機能が必要ではありません。ユーザー体験を本当に改善するものだけ選びましょう:
| AI機能 | 何をするか | 最適な用途 |
|---|---|---|
| チャットボット | 自然言語でQ&A・アシスタント | 質問が多いアプリ(レシピ、学習、サポート) |
| パーソナライゼーション | コンテンツをユーザーに適応 | コンテンツが多いアプリ(ニュース、EC、フィットネス) |
| レコメンデーション | 関連アイテムを提案 | マーケットプレイス、コンテンツライブラリ |
| スマート通知 | AIで最適なタイミング・内容 | 日常利用を狙うすべてのアプリ |
| 画像認識 | 写真からオブジェクトを識別 | ショッピング、健康(食事記録)、教育 |
| テキスト生成 | オンデマンドでコンテンツ作成 | ライティングアプリ、メール下書き |
原則: AI機能がユーザーの問題を直接解決するか、コアワークフローを高速化しないなら、追加しない。「AIのためのAI」は機能であってベネフィットではありません。
チャットボットの追加
アーキテクチャ
アプリ内チャットボットは思ったよりシンプル:
ユーザーがメッセージを入力
↓
アプリがAI API(OpenAI、Claude、Gemini)に送信
↓
APIが処理してレスポンスを返す
↓
アプリがチャットUIにレスポンスを表示
複雑さはコードではなく、チャットボットの挙動を定義するシステムプロンプトにあります。
システムプロンプトの設計
あなたはFreshPlateアプリの献立アシスタントです。
ルール:
- ユーザーが挙げた食材だけでレシピを提案
- 調理時間と難易度(簡単/普通/難しい)を含める
- 提案前に食事制限を確認
- 200文字以内で回答
- 生肉の調理法は推奨しない
- 料理以外の質問は献立の話題にリダイレクト
性格:フレンドリー、励まし、実用的。
プロのシェフが講義するのではなく、料理好きの頼れる友人。
統合方法
- Lovable/Bolt: 「ボトムタブにチャット機能を追加、OpenAI APIに接続、このシステムプロンプトで」と記述
- FlutterFlow: API統合機能でAIプロバイダーに接続
- 汎用: Voiceflow、Botpressなどのチャットボットサービスのウィジェットを埋め込み
✅ 確認クイズ: AIモデルよりシステムプロンプトが重要な理由は?(システムプロンプトがチャットボットの性格、知識範囲、応答ルールを定義するため。同じAIモデルでも異なるプロンプトで全く異なるユーザー体験になる。モデルは知性を提供し、プロンプトはアイデンティティを提供する。)
パーソナライゼーションの構築
シンプルから始めてスケール
レベル1:嗜好ベース(AI不要) — ユーザーが「ベジタリアン」を選択→ベジタリアンコンテンツを優先表示。プロフィールデータに基づくDBフィルタリング。
レベル2:行動ベース(簡単なアナリティクス) — ユーザーがヨガを5回完了→もっとヨガを提案。いつも19時にアプリを開く→18:45にリマインダー送信。SupabaseやFirebaseのアナリティクスでデータ取得。
レベル3:AI駆動(API統合) — ユーザー履歴+嗜好をAI APIに送信→パーソナライズされたコンテンツランキングを返す。最も強力だが統合工数も最大。レベル1-2で不十分な場合のみ実装。
コールドスタート問題の解決
新規ユーザーには履歴がない。何をレコメンドする?
解決策:3つの質問オンボーディング
- 目標: 「メインの目標は?」(減量/筋力増強/柔軟性/全般的なフィットネス)
- 経験: 「経験レベルは?」(初心者/中級者/上級者)
- 好み: 「何が一番好き?」(ヨガ/筋トレ/有酸素/色々)
3つの質問は15秒で完了し、初日からパーソナライズされた体験を提供できます。
スマート通知の3次元
- タイミング: ユーザーの通常のアプリ使用時間の15分前に送信
- 内容: 使っている機能に関連するコンテンツについて通知、無視されるタイプは送信停止
- 頻度: 控えめに開始(1日最大1回)、エンゲージメントが高ければ増加、開封率が低下すれば減少
サービス: OneSignal(無料プラン)、Firebase Cloud Messaging(無料)、Braze(エンタープライズ)
まとめ
- AI機能はユーザーの問題を解決する場合のみ追加——「AIのためのAI」は複雑さを増すだけで価値なし
- チャットボットはAPIコール+良いシステムプロンプト——モデルではなくプロンプトが性格と境界を定義
- パーソナライゼーションはルールベース(レベル1)→行動ベース(レベル2)→AI駆動(レベル3)の順に段階的に構築
- コールドスタート問題は3つの質問オンボーディングで解決——初日から即座にパーソナライズ
- スマート通知はタイミング・内容・頻度の3次元をユーザーごとに最適化——関連性のある1通は汎用的な8通に勝る
次のレッスン
次は「テストと仕上げ」——デバイス互換性の確保、エラー処理、実ユーザー向けの完成度を高める方法を学びます。
理解度チェック
まず上のクイズを完了してください
レッスン完了!