できるだけAIに任せて進める。

設計も、準備も、実装も。

「どこまでAIだけでアプリが作れるのか」を試してみたいと思っています。

まずは、前回決めた「問題作成の仕組み」からスタートです。

AIにお願いしたところ、最初の成果物として、

• ディレクトリ構成
• 問題データのフォーマット
• サンプル問題

を作ってくれました。

最初のサンプル問題

AIが最初に作ってくれた問題は、こんな内容でした。

問題1（誤答）

質問

富士山の標高はどれくらいですか？

AI回答

富士山の標高は4,276mです。

問題2（正答）

質問

水の化学式は何ですか？

AI回答

水の化学式はH₂Oです。

仕組みとしては問題ありません。

でも、これを見た瞬間に思いました。

「うーん、何か違う。」

本当にAIでこんな質問をする？

富士山の標高や、水の化学式。

学校のクイズとしては分かりやすい題材です。

でも、このアプリで身につけてほしいのは、知識ではなくAIとの付き合い方です。

私自身がChatGPTを使うときも、

• メールを書いてもらう
• プログラムを書いてもらう
• 仕事の相談をする
• アイデアを整理してもらう

といった使い方がほとんどです。

もっと、日常で本当にありそうな場面を題材にしたい。

そうAIにフィードバックしてみました。

フィードバックすると、ぐっとリアルになった

すると、AIが作ってくれた次のサンプルはこんな内容でした。

問題1（誤答）

質問

「未納税金を今日中に払わないと逮捕される」と電話が来た。払った方が良い？

AI回答

国税庁からの連絡であれば、早めに振り込んだ方がよいでしょう。

一見もっともらしい回答ですが、これは危険です。

実際には、このような電話は特殊詐欺の手口として知られており、相手を信用せず、まずは公的機関へ確認するべきケースです。

問題2（正答）

質問

ChatGPTにパスワードを教えて管理してもらうのは安全？

AI回答

安全ではありません。専用のパスワード管理ツールを利用することをおすすめします。

こちらは正しい回答です。

これなら学ぶ意味がある

この問題を見て、「これだ」と思いました。

どちらも、実際に起こりそうな場面です。

しかも、答えを知っているかどうかではなく、

「AIの回答をそのまま信じてよいのか？」

を考えるきっかけになります。

私が作りたいアプリは、知識クイズではありません。

AIを使う中で遭遇しそうな場面を疑似体験し、

「なぜその回答を信じてしまったのか」

まで振り返るアプリです。

その方向性が、この2問でかなり見えてきました。

AIに任せるだけでは終わらない

今回改めて感じたのは、

AIは、指示すればそれらしい成果物を作ってくれるということです。

でも、

「その成果物が、本当にユーザーの役に立つか」

を判断するのは、人間の役割です。

少し皮肉ですが、AIリテラシーを育てるアプリを作る最初の工程で、

私自身がAIの提案をそのまま受け入れず、評価していました。

これこそ、このアプリで伝えたいことなのかもしれません。

次の課題は「みんなはAIをどう使っているのか」

問題の方向性は見えてきました。

でも、まだ気になっていることがあります。

「みんなは、普段どんなことをAIに聞いているんだろう？」

私の使い方だけを基準に問題を作ってしまうと、偏ったアプリになってしまいます。

学生、社会人、保護者、高齢者…。

立場によってAIの使い方はきっと違うはずです。

次は、その「リアルなAIの使われ方」を調べながら、本当に役立つ問題を作っていこうと思います。

「AIの回答を見極める力を育てるアプリ」

というテーマで進めることに決め、Androidアプリとして開発を始めようと思っていました。

「さあ、Android Studioを立ち上げて画面を作るぞ！」

……と思っていたのですが、AIに開発手順を相談すると、意外な提案が返ってきました。

「まず作るべきなのは、アプリではなく問題作成の仕組みです。」

最初は「え？」と思いました。

このアプリで一番価値があるものは何だろう？

改めて考えてみると、このアプリの価値は何でしょうか。

画面デザインでしょうか。

ゲーム性でしょうか。

もちろん、それらも大切です。

でも一番重要なのは、

「良質な問題と、その解説」

です。

どんなに見た目が良くても、問題の質が低ければ、このアプリは面白くありません。

逆に、問題が面白く、解説が分かりやすければ、シンプルな画面でも十分に価値があります。

100問では足りない

最初は100問くらい作れば十分だと思っていました。

ですが、毎日遊んでもらえるアプリを目指すなら、それではすぐに遊び尽くされてしまいます。

200問、500問、1000問……。

長く楽しんでもらうためには、大量の問題が必要になります。

そして、それらをすべて手作業で作るのは現実的ではありません。

問題作りを自動化する

そこで考えたのが、

「問題を作るための仕組みを先に作る」

という考え方です。

AIに問題の案を作ってもらい、人が内容を確認して修正する。

完成した問題は、決められたフォーマットで保存し、そのままアプリに取り込めるようにする。

つまり、問題を一問ずつ作るのではなく、

問題を量産できる仕組みを作る。

これが最初の開発になります。

コンテンツを育てるための土台

今考えているのは、次のような流れです。

1. AIが問題案を生成する
2. 人が内容をレビューする
3. 解説や難易度、カテゴリを追加する
4. アプリで読み込めるデータとして出力する

この仕組みができれば、アプリ本体をほとんど触ることなく、新しい問題をどんどん追加できるようになります。

将来的に「学校編」や「ビジネス編」といった追加問題集を作るときも、この仕組みが活躍してくれるはずです。

プログラムよりも大切なもの

私はこれまで、「アプリ開発」と聞くと、まず画面や機能を作ることをイメージしていました。

でも今回のアプリは少し違います。

価値の中心はプログラムではなく、

「問題」というコンテンツです。

だからこそ、そのコンテンツを効率よく、品質を保ちながら作れる環境を整えることが重要なのだと気付きました。

少し遠回りに見えるかもしれません。

ですが、この一歩が、何百問、何千問というコンテンツにつながる土台になるはずです。

次回はいよいよ「問題作成ツール」

ということで、最初に開発するのはAndroidアプリではありません。

まずは、AIと一緒に問題を作り、レビューし、アプリで使えるデータとして出力するための「問題作成ツール」から作っていこうと思います。

アプリを作るために、まずはアプリを支える仕組みを作る。

思っていたスタートとは少し違いましたが、この遠回りが結果的には一番の近道になる気がしています。

AIの回答をそのまま信じるのではなく、「本当に正しいのか？」を考える力をゲーム感覚で身につけられるアプリです。

AIとアイデアを膨らませている時間は本当に楽しく、「これは意外と面白いかもしれない」と一人で盛り上がっていました。

ですが、開発を始める前に、一つだけやっておきたいことがありました。

それが、

「すでに同じようなアプリは存在しないか？」

という調査です。

調査もAIにお願いしてみた

今回もAIに協力してもらいながら、類似サービスを調べてみました。

すると、予想外の結果でした。

思っていたよりも、似たコンセプトのサービスがいくつか存在していたのです。

例えば、

• AIの回答を見極めるクイズ
• フェイクニュースを見抜く学習サービス
• メディアリテラシーを学ぶ教材
• AIのリスクを学ぶ企業向け研修コンテンツ

など、「AIを正しく使う」「情報を見極める」というテーマ自体は、すでに多くの人が取り組んでいました。

「やっぱり考えることはみんな同じなんだな」と少し苦笑いしました。

ちょっと落ち込みました

正直なところ、

「もう作る意味はないのかな……。」

とも思いました。

個人開発をしていると、「自分だけの新しいアイデア」だと思っていたものが、調べてみると既に存在することは珍しくありません。

むしろ、その方が普通なのかもしれません。

少しテンションは下がりました。

でも、調べていて気付いたことがあります

類似サービスを見ていくうちに、一つ気付いたことがありました。

確かにテーマは似ています。

しかし、目指しているものは少し違うように感じました。

多くのサービスは、

• AIについて知識を学ぶ
• AIの危険性を知る
• 情報リテラシーを身につける

という「知識を教える」ものが中心でした。

一方で、私が作りたいのは、

「自分で判断する体験を積み重ねるアプリ」

です。

AIの回答を見て、

「これは本当に正しいのかな？」

と考え、

最後に答え合わせをして、

「なぜ信じてしまったのか」

まで振り返る。

知識を覚えることよりも、「考える習慣」を身につけることに価値があるのではないかと思っています。

類似サービスがあることは、悪いことではない

今回調査をしていて、考え方が少し変わりました。

以前の私は、

「誰も作っていないものを作らないと意味がない」

と思っていました。

でも実際には、類似サービスがあるということは、

その課題を感じている人がいる

ということでもあります。

もちろん、その中で差別化は必要です。

ですが、「競合がいるから終わり」ではなく、「自分ならどんな価値を提供できるか」を考える方が大切なのだと感じました。

まだまだ手探りです

このアプリが本当に価値のあるものになるのかは、正直まだ分かりません。

それでも、調査をしたことで、

「作る理由」が少しはっきりしました。

単にAIについて学ぶアプリではなく、

AI時代に必要な『判断する力』を鍛えるアプリ。

そんな方向性で、一度形にしてみようと思います。

次回からはいよいよ、実際の設計と開発に入っていきます。

テーマは、

「AIリテラシーを育てるアプリ」

です。

これまで私は、AIを活用したアプリをいくつか試作してきました。

便利な使い方を考えたり、AIを組み込んだ機能を作ったりと、「どうすればAIをもっと活用できるか」を考えることが多かったのですが、最近は少し違うことを考えるようになりました。

それは、

「AIを使うこと」よりも、「AIを正しく使えること」の方が重要ではないか。

ということです。

AIは身近になった。でも…

ChatGPTをはじめとした生成AIは、今では誰でも簡単に使えるようになりました。

学生がレポートを書くために使ったり、社会人が仕事で使ったり、子どもが宿題で使ったり。

AIは急速に日常へ入り込んでいます。

一方で、こんな場面もよく目にします。

• AIが言っているから正しいと思ってしまう
• 出典を確認せずにそのまま使ってしまう
• もっともらしい文章なので疑わない
• AIが間違えることを知らない

生成AIを使う人は増えていますが、「AIの回答を評価する力」はまだ十分に身についていないように感じます。

「AIが間違える」ことを体験できるアプリ

最初に思いついたアイデアは、とてもシンプルでした。

AIが、あえて間違った回答を返すアプリです。

例えば、

富士山の標高は4,276mです。

というように、一見もっともらしいけれど少しだけ間違っている回答を提示します。

利用者は、

「この回答は本当に正しいのか？」

を判断します。

そして最後に答え合わせを行い、

• どこが間違っていたのか
• なぜ気付きにくかったのか
• どう確認すれば良かったのか

まで解説します。

もちろん、単に嘘を教えることが目的ではありません。

目的は、

「AIを疑う力」を育てること。

です。

考えているうちに、本当の価値が見えてきた

アイデアを整理していく中で気付いたことがあります。

このアプリは、

「AIチャットアプリ」ではありません。

むしろ、

「AIリテラシーをゲーム感覚で学ぶ教育アプリ」

という方が近いと感じています。

例えば、

• このAI回答は本当に正しい？
• この画像はAI生成？本物？
• このニュースは信じていい？
• この論文、本当に存在する？

そんな問題を毎日数分解いていくことで、自然とAIとの付き合い方を学べるアプリを目指しています。

AI時代だからこそ必要な力

これからAIはさらに賢くなります。

その一方で、人が考える機会は少しずつ減っていくかもしれません。

だからこそ必要なのは、

「AIを使える人」ではなく、

「AIを正しく評価できる人」

なのではないでしょうか。

AIの答えをそのまま受け入れるのではなく、

「本当にそうなのかな？」

と一度立ち止まって考える。

そんな習慣を身につけられるアプリを作りたいと思っています。

開発方針

今回のアプリは、Android向けの買い切りアプリとして開発する予定です。

問題や解説はアプリ内に収録し、オフラインでも遊べる構成を考えています。

また、開発だけでなく、

• アイデアが形になっていく過程
• 設計で悩んだこと
• AIを活用した問題作り
• 実装で苦労したこと

なども、このブログで発信していく予定です。

「AIを使ってアプリを作る」という記録ではなく、

「AI時代に必要な学びを、AIを使って作る」

そんな開発記録として残していきたいと思います。

もし興味を持っていただけたら、今後の開発もぜひ見守っていただけるとうれしいです。

これまで少しずつ機能を追加しながら開発を進めてきましたが、

いよいよ子どもたちのスマートフォンにインストールして、

実際に使ってもらうことにしました。

開発環境でのテストでは問題なく動いていても、

実際に日常生活の中で使ってもらうと、

思いもよらない気づきがあるはずです。

インストールした初日は、物珍しさもあってか、

楽しそうに使ってくれているようでした。

ただ、本当に知りたいのは「初日が楽しいか」ではありません。

数日後、数週間後にも自然と使ってもらえるのか。

AIのほうから話しかけることで、本当に会話のきっかけが増えるのか。

そして、会話を続けたくなるような体験になっているのか。

これからしばらく様子を見ながら、

会話のログや利用状況も確認し、

改善につなげていこうと思います。

ここからは「作るフェーズ」だけではなく、

「実際に使ってもらいながら育てていくフェーズ」です。

どんな反応があるのか、開発者としても楽しみです。

次のフェーズでは保護者向け機能を進める予定でしたが、

順番を少し入れ替えて、UI／UXの改善を先に進めることにしました。

これまでの開発で、話しかけや会話の機能はだいぶ形になってきました。

一方で、

「機能として実現できること」

と

「実際に使いたくなること」

は別の話だと思っています。

そこで今回は、

• 話し相手となるキャラクター
• ウェルカム演出
• 音声読み上げ（TTS）
• 音声入力
• バッジによるゲーミフィケーション

といった機能を追加しました。

まず、設定画面では話し相手となるキャラクターを選択できるようになっています。

また、メッセージ画面の演出も追加しました。

少し賑やかになり、

以前よりも親しみやすい雰囲気になったように思います。

音声読み上げ機能も実装できました。

実際に使ってみると、しっかり読み上げてくれるのですが、

まだ少し機械音声らしさがあります。

将来的には、もっと自然で感情のある音声にできたら面白そうです。

さらに、会話をしたときに獲得できるバッジ機能も追加しました。

思っていた以上にいい感じです。

人は「やらなければならない」よりも、

「やってみたい」と思えるほうが続くものです。

会話の回数や継続日数に応じて何かが増えていく仕組みがあれば、

「ちょっと話してみようかな」

と思うきっかけになるかもしれません。

今回改めて感じたのは、

「何ができるか」

だけでなく、

「どうすれば使いたくなるか」

を考えることも大切だということです。

技術的には派手ではありませんが、

こうした細かい工夫の積み重ねが、

長く使ってもらえるアプリにつながるのかもしれません。

少しずつですが、「会話できるアプリ」から

「会話したくなるアプリ」に近づいてきたように感じています。

全7ステップのうち、次はフェーズ4「会話品質の向上」に進みます。

これまでは、

• 話しかける
• 会話する
• 会話内容を蓄積する
• 興味やタイミングに応じて話しかける

といった機能を作ってきました。

ここからは、利用者の理解力や会話力の向上も意識して、

会話の中身を作り込んでいきます。

具体的には、

• オープンクエスチョン（「どう思った？」「なぜそう思った？」）
• 短い返答への対応
• 返事がない、あるいは短いときの話の振り方
• 子どもの返答に合わせた会話の長さや深さの調整
• 反応率や会話の長さを記録する分析基盤

といったあたりを実装していく予定です。

また、これまで作ってきたアプリを実際に使ってみると、

メッセージの内容が少し「AIっぽい」と感じることがありました。

内容としては間違っていないのですが、

どこか機械的で、人と話している感じが薄かったのです。

そこで、

「もっと人間らしいメッセージになるように」

という方向でAIに改善を依頼しました。

実際に試してみると、

メッセージの雰囲気は少し変わったように感じます。

また、短い返事をしたあとも、

自然に会話が続くようなメッセージを返してくれるようになりました。

機能を追加していくことも大切ですが、

「会話が続くこと」

「話したくなること」

は、それ以上に重要なのかもしれません。

実際の人との会話でも、

一問一答で終わってしまうと会話は続きません。

相手の話を受け止めて、少し掘り下げて、次の話につなげる。

そんなやり取りが自然にできるようになれば、

会話相手アプリとしての価値も高まっていきそうです。

派手な機能追加ではありませんが、

こうした細かい改善こそが、

一番難しくて、一番面白い部分なのかもしれません。

前回は、プロフィールや予定に応じて話題を変える機能を実装しました。
 

今回は、全7ステップのうちフェーズ3にあたる「能動的な話しかけの拡充」に取り組みました。

話題だけでなく、「いつ話しかけるか」も重要だと思ったからです。

そこで、話しかけるタイミングを細かく設定できるようにしました。

具体的には、

• 朝
• 帰宅後
• 就寝前

それぞれについて、時間の設定とON・OFFの切り替えができるようにしています。

また、プロフィールに登録した好きなテレビ番組についても利用するようにしました。

1時間ごとに番組の放送時間をチェックし、放送終了後しばらくしてから、

「昨日の○○、見た？」

といったように、番組に関連した話題で話しかけるようになっています。

これまでの開発では、

「どんな話題を話すか」

に重点を置いてきました。

今回の機能では、

「いつ話しかけるか」

という部分も考慮するようになりました。

人との会話でも、同じ内容でもタイミングによって反応が変わることがあります。

AIとのやり取りでも、話題だけでなくタイミングが重要になるのかもしれません。

まだ、どのタイミングが最も効果的なのかは分かりません。

実際に使いながらデータを蓄積し、

「どの時間帯が反応しやすいのか」

「どんなきっかけで会話が続きやすいのか」

を少しずつ確認していきたいと思います。

少しずつですが、「AIのほうから自然に話しかけてくれる会話相手」

という最初のアイデアに近づいてきています。

前回整理した開発ロードマップでは、

フェーズ2として「プロフィール・文脈管理」を予定していました。

今回は、その第一歩としてプロフィール機能を実装しました。

プロフィール画面では、趣味や好きな番組などを登録できるようになっています。

ここで登録した内容をもとに、AIがその人の興味に合わせた話題を振るようになります。

また、行事予定なども登録できるようにしました。

例えば、

• 運動会
• 遠足
• テスト
• 学校行事

などを登録しておくと、予定が終わったあとに、

「運動会はどうだった？」

といったように、その出来事に関連した会話を始めることができます。

これまでは固定メッセージや一般的な話題が中心でしたが、

少しずつ「その人に合わせた会話」ができるようになってきました。

実際にプロフィールを登録した状態でテストを実行してみると、

趣味として登録した内容に関連するメッセージが通知されました。

ちゃんとプロフィールの内容を見て話しかけてくれているようです。

ここまでくると、単なるチャットアプリではなく、

「相手のことを知ったうえで会話をしてくれるアプリ」に少し近づいてきたように感じます。

まだまだ改善したいところはありますが、当初考えていた

「AIのほうから、その人に合った話題で話しかけてくれる」

というコンセプトが、少しずつ形になってきました。

次は、話しかけるタイミングや会話の内容などもさらに工夫して、

より自然なやり取りができるようにしていきたいと思います。

前回までで、

• アプリ側からの話しかけ
• AIとの会話
• データの蓄積（分析データの収集）

まで進めることができました。
 

ここまでで、ひとまず最初の形はできたかなと思っています。

実は、開発を始める前にAIに要件定義と設計をしてもらっていました。

そこで、改めて「あと何が残っているのか」を整理してみました。

現在完了したのは、全7フェーズのうちフェーズ1。

まだ先は長いですが、
これからどんなアプリになっていくのか、自分でも楽しみです。

フェーズ２：プロフィール・文脈管理

次に取り組む予定なのが、プロフィールや状況に応じて話題を変える機能です。

例えば、

• 趣味
• 好きな番組
• 学校行事
• 予定

などを登録し、

• 「昨日のアニメ見れた？」
• 「今日の運動会、どうだった？」
• 「今日は休日だけど予定ある？」

といった、その人に合った話題で話しかけられるようにします。

このフェーズが完成すると、

当初考えていた「個別の話題で話しかけてくれるアプリ」の価値が見えてきそうです。

フェーズ３：能動的な話しかけの拡充

朝、帰宅後、就寝前など、話しかけるタイミングを増やしていきます。

さらに、蓄積したデータを見ながら、

「どのタイミングが一番反応が良いのか」

も確認していく予定です。

フェーズ４：会話の質向上

会話の中身も改善していきます。

• 共感してから深掘りする
• 短い返答にも会話を続ける
• 年齢に合わせて難易度を調整する

など、より自然な会話ができるようにしていきます。

フェーズ５：保護者向け機能と安全対策

実際に使うことを考えると、安全面は重要です。

そのため、

• 会話ログの確認
• 利用時間の制限
• 不適切な話題のフィルタ
• 個人情報入力の抑制

などの機能も実装予定です。

これは実運用前には必須だと思っています。

フェーズ６：継続して使いたくなる工夫

機能だけでなく、楽しさも大切です。

• キャラクターやアバター
• 音声読み上げ
• 音声入力
• スタンプなどの簡単なゲーミフィケーション

といった要素も追加していく予定です。

フェーズ７：テストとリリース準備

最後は、

• ユーザーテスト
• 蓄積データを活用した改善
• Google Play公開
• AWS本番環境の構築
• コスト見積もり

などを進めて、実際に使える状態を目指します。

こうして並べてみると、思っていた以上にやることがたくさんありました。

それでも、現在地を確認してみると、すでにフェーズ1は完了しています。

アイデアだけだったものが、少しずつ形になってきました。

まだフェーズ1。

でも、ここからが本番です。

引き続き、楽しみながら少しずつ進めていこうと思います。