【ITニュース解説】Building an AI-Powered Expense Tracker with Spring Boot, Spring AI, and Google Gemini

現代社会において、個人の家計管理は多くの人々が直面する共通の課題だ。従来の家計簿アプリケーションは支出を記録する機能に特化していたため、単に「何にいくら使ったか」を把握するに留まり、「どうすれば節約できるか」といった具体的な行動につながる洞察を提供することは難しかった。しかし、AI（人工知能）の進化により、この状況は大きく変わろうとしている。今回紹介するプロジェクトは、まさにAIの力を活用し、家計管理に革新をもたらす「AI搭載型家計簿」の構築事例である。

このプロジェクトで開発されたAI家計簿は、単に支出を記録するだけでなく、Google GeminiというAIモデルと連携することで、リアルタイムでユーザー個別の節約アドバイスや洞察を提供するバックエンドアプリケーションだ。例えば、ユーザーが食事代、買い物代、娯楽費などを記録すると、システムは「買い物を控え、家で料理する機会を増やせば、今月3,000ルピー節約できる」といった具体的な提案を自動的に行ってくれる。これは、JavaとSpring Bootという強力な技術基盤にAIの知能を組み合わせることで実現されている。

プロジェクトの中心となる技術スタックは以下の通りだ。まず、基盤となるプログラミング言語はJava 17が使用されている。Javaは大規模なシステム開発にも適した汎用性の高い言語である。アプリケーション開発の効率化にはSpring Boot 3が採用されている。Spring Bootは、Javaアプリケーション、特にWebアプリケーションのバックエンド開発を容易にするフレームワークで、複雑な設定を減らし、開発者がビジネスロジックに集中できるようにする。ユーザーの認証とAPIへの安全なアクセスを確保するためには、Spring SecurityとJWT（JSON Web Token）が用いられている。JWTは、ユーザーが一度ログインすると、その後のAPIリクエストに添付される暗号化されたトークンで、認証情報を安全に伝える役割を果たす。

AI機能を実現するために重要なのは、Spring AIとGoogle Gemini APIだ。Spring AIは、Spring BootアプリケーションがGoogle GeminiのようなAIモデルと簡単に連携できるように設計されたライブラリである。これにより、開発者はAIモデルとの通信の複雑さを意識することなく、AIの機能をアプリケーションに組み込むことができる。Google Gemini APIは、Googleが提供する高度なAIモデルで、自然言語処理やデータ分析の能力に優れており、この家計簿アプリではユーザーの支出データからパターンを分析し、洞察や節約の提案を生成する中核的な役割を担う。データベースとしてはMySQLが採用されており、ユーザーの支出データ（カテゴリ、金額、説明、日付など）をリレーショナル形式で格納する。Javaオブジェクトとデータベース間のデータのやり取りを効率化するためには、HibernateとJPA（Java Persistence API）というORM（Object-Relational Mapping）技術が使われている。これにより、開発者はSQL文を直接書かずにJavaのオブジェクト操作でデータベースを扱えるようになる。開発中にAPIのテストを行う際にはPostmanが使用され、エンドポイントの動作確認が容易に行われる。

アプリケーションの内部構造、つまりアーキテクチャは以下のように設計されている。まず、Expense Entityは、支出データを表現するための設計図のようなもので、金額、カテゴリ、説明、日付、そしてその支出を行ったユーザーへの参照といった情報を持つ。このExpense EntityのデータをMySQLデータベースから読み書きするのがRepository Layerの役割だ。ここには、データベース操作のためのメソッドが集約されている。AIとの連携部分では、ユーザーの支出データがGemini Integrationモジュールを通じてGoogle Gemini APIに送信される。Geminiは受け取ったデータを分析し、節約のための実行可能な提案を生成してアプリケーションに返す。ユーザーからのリクエストを受け付け、これらの内部処理を適切に呼び出し、結果をユーザーに返すのがController Layerだ。この層はRESTful APIのエンドポイントを提供し、ユーザーが支出の追加・更新・取得、AIによる提案の取得などを行えるようにする。

このAI家計簿アプリが提供する主な機能は多岐にわたる。まず、基本的な支出の追跡機能として、ユーザーは支出の追加、更新、削除、取得を自由に行える。最も特徴的なのは、AIによる提案機能であり、ユーザーはリアルタイムで具体的な節約に関する洞察を受け取ることができる。アプリケーションへの不正アクセスを防ぐためには、JWTセキュリティが導入されており、APIへのアクセスは常に安全に保たれる。開発効率を高めるため、PostmanでのAPIテストが容易に行える設計になっている点も重要だ。さらに、AIの応答をユーザーにとって最も役立つ形にするため、カスタムプロンプトの機能が備わっている。これにより、AIからの提案を「短く、シンプルで、実行可能なヒント」として調整することが可能になる。

具体的なワークフローを見てみよう。例えば、ユーザーが「食費12000」「買い物8000」「交通費5000」といった支出データを入力する。システムはこれらの支出情報を受け取り、Google Gemini AIへの問い合わせ（プロンプト）を生成する。このプロンプトは、「ユーザーの支出は Food: 12000, Shopping: 8000, Transport: 5000 です。3〜5つの短く、シンプルで、実行可能な節約のヒントを提案してください」といった形になる。これに対してGemini AIは、過去のデータ分析や一般的な節約術に基づいて、「外食を控えて自炊する」「不必要な買い物を遅らせる」「公共交通機関や相乗りを利用して交通費を削減する」「使っていないサブスクリプションをキャンセルする」といった具体的な提案を返すのだ。

このプロジェクトが持つ意義は非常に大きい。従来の家計簿が単なる「記録ツール」であったのに対し、AI家計簿は「行動を促す洞察ツール」へと役割を進化させている。つまり、「何にどれだけ使ったか」という過去のデータから、「どうすれば将来的に節約できるか」という未来志向の具体的なアドバイスへとシフトしているのだ。これは、Spring Bootという安定したフレームワークにAIを実用的に統合することで、現実世界の問題を解決するアプリケーションを構築できるという、AI活用の優れた事例である。このシステムは、単なる技術デモンストレーションに留まらず、ユーザーの経済的な意思決定を支援し、より賢い支出習慣を育むための強力なツールとなり得る。