現場とコードの間 - 7ngenious
2026.02.11
📝 毎日書く習慣日誌、でも何か足りない
日本の自動車製造現場でPLCエンジニアとして働いて9ヶ月が経った。韓国で大学を卒業して日本に来て新しい環境に適応する過程は容易ではなかった。それで始めたのが習慣管理だった。
毎朝の運動、日本語の勉強、技術ブログの執筆... 目標は明確だったが、実践は難しかった。それでNotionに表を作って毎日チェックし始めた。
✅ 2026.02.01 - 朝の運動、日本語の勉強
✅ 2026.02.02 - 朝の運動、ブログ執筆
❌ 2026.02.03 - (疲れて休み)
✅ 2026.02.04 - 朝の運動、日本語の勉強、ブログ執筆
しかし1ヶ月が経つと問題が見え始めた。
🤔 問題：文章では「流れ」が見えない
問題 1：直感性の欠如
毎日文章で記録していると一目で把握できなかった。
- 「今週の達成率は何パーセントだろう？」
- 「先月に比べて良くなった？」
- 「どの習慣を一番よく見逃した？」
このような質問に答えるためには、スクロールしながらいちいち数えなければならなかった。
問題 2：モチベーション不足
数値による統計がないので達成感も少なかった。
製造現場では毎日生産量、不良率、稼働率のようなデータ指標を見ながら仕事をする。ペイントラインのSFC（Supervisory Control and Data Acquisition）画面ではリアルタイムでチャートが上がり、目標対比の現況が一目で見える。
「自分の習慣もこのように見られないだろうか？」
問題 3：パターン把握が難しい
「週末になると運動をしないな...」のようなパターンを発見するのが難しかった。月別カレンダーで見ればすぐ分かることを、文章では見つけにくかった。
💡 インスピレーション：「データ可視化が答えだ」
ある日YouTubeで偶然見た動画。
「これだ！」
月別カレンダービューで一目で見える習慣チェック。週間別達成率グラフ。まさに私が望んでいたものだった。
PLCエンジニアの視点
製造現場で学んだこと：
- データ収集：センサーでリアルタイムデータ収集
- データ分析：平均、トレンド、異常値の把握
- データ可視化：チャートで直感的に表現
これがまさにMES（Manufacturing Execution System）の核心だ。
ところが習慣管理も同じではないか？
- データ収集：毎日の習慣チェック
- データ分析：達成率、連続達成日数の計算
- データ可視化：カレンダー、グラフで表現
🎯 決心：直接作ろう！
既存の習慣トラッカーアプリを探してみた。良いものも多かったが：
- 広告が多いか
- 有料機能が多いか
- 自分が欲しい機能がないか
そして何より、開発者に転換しようとする私にとって、これは完璧なポートフォリオプロジェクトだった。
目標設定
- 速く作る：1週間以内にMVP完成
- 実際に使う：自分が毎日使えるレベル
- ポートフォリオとして活用：GitHub、デプロイ、ドキュメント化
技術スタック決定
なぜReact + LocalStorage？
- Spring Bootを学習中だが、フロントエンドを先に完成
- バックエンドなしで速くプロトタイプ可能
- 後でSpring Bootで拡張予定
MES開発者への第一歩
PLCエンジニアからMES開発者へ。現場データをITシステムにつなぐ**「ブリッジエンジニア」**になることが目標だ。
習慣トラッカーは小さいが、MESの核心要素をすべて含んでいる：
センサー → データ収集 → DB保存 → 分析 → 可視化 → アクション
↓
習慣 → 日別チェック → 保存 → 統計 → グラフ → 改善
📅 次の話
1編では実際の開発過程を扱う。
- Claude AIとの「バイブコーディング」
- Reactコンポーネント設計
- LocalStorage活用
- Rechartsでグラフ実装
- たった1日でMVP完成まで
🔗 プロジェクトリンク
- Live Demo: https://habitflow-mvp.vercel.app
- GitHub: https://github.com/7ngenious/habitflow-mvp
💭 おわりに
「必要は発明の母」
直接経験した不便さが一番良いプロジェクトアイデアだ。そしてその不便さを解決する過程で一番多く学ぶ。
次の編では、どのように1日で完成したか、その過程を共有する。
シリーズ
- 0編：習慣を「感じられる」ように（現在）
- 1編：バイブコーディングで1日でMVP完成（予定）
- 2編：デプロイ後Git Pushができない時 - HTTP 400エラー解決記（予定）
Tags: #React #プロジェクト #ポートフォリオ #習慣管理 #データ可視化 #MES #キャリアチェンジ