アプリにAI機能を追加

🔄 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。