【ITニュース解説】I build (not really, Google AI studio did) an app to track babies sleep
2025年09月22日に「Dev.to」が公開したITニュース「I build (not really, Google AI studio did) an app to track babies sleep」について初心者にもわかりやすく解説しています。
ITニュース概要
Google AI Studioを活用し、赤ちゃんの睡眠を記録して次の昼寝時間をAIで予測するアプリ「Nap Catcher」を開発した。新米親の負担軽減が目的で、直感的で使いやすいインターフェースが特徴だ。AI開発ツールの手軽さと強力さを実感したプロジェクトである。
ITニュース解説
このニュース記事は、Google AI Studioというツールを活用して、「Nap Catcher」という名前の赤ちゃんの睡眠トラッキングアプリを開発した体験について詳しく解説している。このアプリの主な目的は、赤ちゃんの睡眠パターンを記録し、人工知能(AI)の技術を使って次に赤ちゃんが昼寝をする時間を予測することだ。
開発者は、新しい親たちの日常生活を少しでも楽にしたいという思いから、このアプリの構想を練った。親が赤ちゃんの次の昼寝時間を事前に知ることができれば、日中の計画を立てやすくなり、親子の双方にとってより穏やかで快適な時間を過ごせる可能性が高まる。もちろん、赤ちゃんは一人ひとり異なるため、AIによる予測が常に完璧に当たるわけではないと開発者は前置きしているが、このアプリを開発する過程自体が非常に楽しく、学びの多い経験だったと語っている。
「Nap Catcher」の開発において、実際にコードを記述してアプリを「構築」したのは開発者本人ではなく、Google AI Studioだった点が非常に注目される。開発者はAI Studioに対して、具体的な指示、つまり「プロンプト」を与えただけだ。与えられたプロンプトの内容は、「可愛くてシンプルな、赤ちゃんの睡眠パターンを追跡するためのモバイルアプリを作成すること」と、「AIの魔法を使って、赤ちゃんの次の昼寝時間を予測すること」というものだった。さらに、睡眠時間の記録機能や、AIが導き出したスマートな予測結果を表示する機能もAIにリクエストしている。
実際に公開されているアプリのデモを見ると、「Nap Catcher」の主な特徴がよく理解できる。アプリは、クリーンで落ち着いた雰囲気のホーム画面で構成されており、中央には大きくて分かりやすいボタンが配置されている。このボタンを使って、赤ちゃんの睡眠時間の計測を簡単に開始したり停止したりできる。過去に記録されたすべての昼寝時間は「スリープログ」として一覧表示され、いつでも振り返ることが可能だ。そして、このアプリの最も重要な機能であるAIが予測した次の昼寝時間は、画面上で特に目立つように大きく表示される。このインターフェースは、睡眠不足で疲労困憊している新しい親でも、直感的に迷うことなく簡単に操作できるよう、細部にわたって配慮されたデザインとなっている。
開発者は、Google AI Studioがこのアプリの開発に選んだ技術スタックに驚きを隠せない様子だった。Google AI Studioも、そして一般的なWebアプリケーションフレームワークであるAngularも、どちらもGoogleが開発したものであるにもかかわらず、AIはAngularではなくReactとTailwind CSSという組み合わせを選択したのだ。開発者は、アプリのデザインについて「可愛い」というキーワードを明確に指示しており、一般的なビジネスダッシュボードのような機能的だが無機質な見た目になることを避けたかった。その結果、期待通りの、親しみやすく安心感のあるインターフェースを持つアプリが完成したことに、開発者は非常に満足している。このプロジェクトを通して、AIを活用した開発ツールがどれほど強力で、しかも手軽に利用できるようになったかを実感したと語っている。
しかし、AIが生成したコードには、いくつかの改善点も見られた。具体的には、特定のコード部分でJavaScriptのコード品質チェックツールであるeslintの警告を一時的に無効にする指示が含まれていたことを開発者は指摘している。これは、本来であれば警告が出るべきコードが存在するが、それを一時的に「無視」するようにAIが指示している状態を意味する。開発者は、このような「チート」行為は避けるべきであり、警告が出ないようにコードそのものを修正し、よりクリーンでバグのないアプローチを取るべきだと自身の意見を述べている。
こうした一部の課題にもかかわらず、開発者はプロジェクト全体の成果には非常に満足しており、その結果を高く評価している。この経験は、AIがアプリケーション開発プロセスの多くの部分を自動化し、効率化できる大きな可能性を秘めていることを示している。しかし同時に、AIが生成したコードの品質を最終的に評価し、必要に応じて修正や改善を加える役割は、依然として人間のシステムエンジニアにとって非常に重要であることを示唆している。AIツールは開発者の強力な助手となり得るが、最終的な品質保証や責任は人間の開発者が負うべきだという視点も含まれている。この「Nap Catcher」の事例は、AIがソフトウェア開発の現場にどのような形で影響を与え始め、どのように共存していくかを示す、現代的で興味深い一例と言えるだろう。