AI資格学習サポートアプリを作る【構想編】

1.はじめに

資格勉強って、最初のやる気はあっても「何を・どの順番で・どのくらい」やればいいのか迷いやすい。
特にAWS資格のように範囲が広い試験だと、独学ではペース配分が難しい。

自分自身も同じ課題を感じていた。
「誰かに学習の進め方を一緒に考えてもらえたらいいのに」と思ったのがきっかけで、
AIが学習計画を立てて、進捗に合わせて提案を調整してくれるアプリを作ることにした。

2.どんなアプリなのか

このアプリは、AIがユーザーの資格学習を“伴走”することを目的にしている。

ユーザーは資格名と試験日を入力するだけ。
AIがそこから逆算して週ごとの学習テーマを提案し、
日々の進捗や日報をもとに学習計画を自動で調整してくれる。

3.技術構成（予定）

フロントエンド React
バックエンド Node.js（Express想定）
インフラ AWS
デザイン Figma
AI連携 OpenAI API
認証 Cognito

4. 今後の開発と記事シリーズ

① 構想編 ← 今回
② モック作成編 Figma AIで画面を自動生成
③ フロント試作編 ReactでのUI構築
④ バックエンド編 Node.jsでAPIとDB連携
⑤ 認証編 ログインとユーザー管理
⑥ AI機能追加編 学習計画・日報フィードバック生成
⑦ デプロイ編 AWSでの公開手順まとめ

5.まとめ

「勉強を続ける仕組み」をAIで作れないか。
そんな小さな問いから始まったこのプロジェクト。

資格勉強だけじゃなく、“学習の習慣化”を支えるAI体験を形にしていきたい。
構想から完成までの過程を、少しずつQiitaにまとめていきます。

6.追記：構想時点での問題意識と仮説（2025年12月時点）

本記事ではアプリの全体構想について書いたが、
ここで改めてこの構想を考え始めた時点での問題意識と仮説を整理しておく。

正直に言うと、この時点では
いわゆる「プロダクトとして整理された課題定義」まではできていなかった。

■当時感じていた違和感

自分自身が資格学習を進める中で、次のような感覚を持っていた。
学習計画は立てるのが大変。
継続もとにかく難しい
1日サボると、その後一気にモチベーションが落ちる
「今日はできなかった」という事実だけが積み上がり、立て直しづらい

このとき考えていたのは、
「計画の立て方が悪いのではないか」
「もっと賢い計画をAIで作れれば解決するのではないか」
という、かなり粗い仮説だった。

■当時の問題仮説（未完成）

そのため、構想段階で持っていた仮説は次のようなものだった。
資格学習者は、計画を“続けられない体験”に強いストレスを感じているのではないか。

ただしこの時点では、
何が改善されたら「成功」と言えるのか
ユーザー行動として何を変えたいのか
といったアウトカムの定義までは明確にできていなかった。

なぜすぐにUIや実装に進んだのか
本来であれば、課題定義やKPI設計を先に行うべきだという理解はあった。

しかし今回は個人開発ということもあり、
言語化できていない違和感を、UIや操作体験から掘り起こしたい
という考えから、まずは形にして使ってみることを優先した。

その結果として、
UIモックの作成
最低限の機能実装
実際に数日使ってみる
という流れに進んでいる。

この構想は「完成形」ではない
ここで書いている構想は、
完成されたプロダクト像ではなく、
あくまで仮説を検証するための出発点である。

実際に使ってみる中で、
想定していなかった使いづらさ
想像以上に重要だったポイント
が次々と見えてきた。

7.追記：途中で行った課題定義とアウトカム（KPI）の再整理

アプリを実際に数日使い、最低限の機能を実装した段階で、
当初の構想だけでは不十分だと感じるようになった。

特に強く感じたのは、
機能は動いているが「使い続けたい理由」が弱い
日報を入力しても、達成感や前進感がほとんどない
1日サボった時点で、心理的に復帰しづらくなるという点だった。

この違和感をきっかけに、
改めて課題定義とアウトカム（KPI）を整理し直すことにした。

■課題の再定義

当初は「計画をうまく立てられないこと」が課題だと考えていたが、
実際に使ってみると、問題はそこではないことが分かってきた。

再定義した課題は次の通り。
資格学習者は、「計画が崩れた瞬間」に適切な復帰導線がないことで、
学習そのものをやめてしまいやすい。

つまり問題は、計画の精度ではなく
継続が途切れたあとの体験設計にあった。

■行動変化として定義したアウトカム（KPI）

この課題に対して、「良くなったかどうか」を主観で判断しないため、
アウトカムをユーザー行動ベースで定義した。

現時点で設定している指標は以下。
初回利用から7日以内の再訪率
日報入力が2日以上連続するユーザーの割合
計画修正機能の利用率
これらは単なる数値目標ではなく、
ユーザーが「やめずに戻ってこられたか」
を確認するための指標として位置づけている。

■この時点でのスタンス

このKPI設計も、
最終形ではなく検証用の仮説である。
実際に数値を見ながら、
指標がズレていないか
行動変化を正しく捉えられているか
を見直し、必要であれば破棄・再定義する前提で進めている。