はじめに

「あと5分だけ…」の二度寝からの遅刻、誰もが経験あると思います。

既存の目覚ましアプリの多くは「パズルを解かないと止められない」というストレス方式。でも本当の問題は起きた後にあります。天気が急変した、電車が遅延してる、今日に限って予定が詰まってる——何から手をつければ間に合うかが分からず、結局遅刻する。

そこで作ったのが Stellise（ステライズ） です。

💡 オンデバイスAIで睡眠を解析し、天気と交通情報を加味して「今朝やるべきこと」をリアルタイムに再計算する、プライバシー重視のiOSアプリ

朝（晴れ）	朝（雨）	夜

背景は画像素材ではなく、SceneKitでリアルタイム生成しています（後述）

この記事の目的: 実装を晒して、設計・UX・コード品質について忌憚のないフィードバックをいただきたいです。「ここがダメ」「この設計は危ない」「こうしたほうがいい」など、なんでも歓迎です。

🎯 解決したい課題

起きられない → 起きた後も迷う → 遅刻する

この3段階の課題を一気通貫で解決したいと考えました。

スマートアラーム: 眠りの浅いタイミングで起こす（オンデバイスML）
朝タスクの自動再計算: 天気悪化・電車遅延を検知 → AIがタスクの取捨選択と順序を再構成
ストレスなし: パズルではなく「やることリスト」で自然に行動を促す

🏗 技術構成

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  iOS App (Swift / SwiftUI / Combine)        │
│  ├── SceneKit (手続き生成の3D背景)            │
│  ├── TensorFlow Lite (YAMNet 音声分類)       │
│  ├── CoreMotion (体動検知)                    │
│  ├── CoreLocation / MapKit (経路計算)         │
│  └── StoreKit 2 / App Intents / EventKit     │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Backend                                     │
│  ├── Flask (PythonAnywhere) ← 本体API         │
│  ├── Vercel Serverless (Node.js) ← チャット   │
│  └── Firebase (Auth / Firestore)              │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  外部API                                     │
│  ├── OpenWeather                              │
│  ├── Google Maps Distance Matrix              │
│  └── Gemini (タスク提案 / サポートチャット)     │
└─────────────────────────────────────────────┘

🔥 技術的にがんばったポイント

1. SceneKitで3D背景をフルプロシージャル生成

画像素材を1枚も使わず、空・太陽・月・星・雲・雨をすべてコードで生成しています。

// 月のクレーターもCGContextで手続き生成
private func createMoonCraterTexture() -> UIImage {
    let size = CGSize(width: 256, height: 256)
    UIGraphicsBeginImageContext(size)
    let ctx = UIGraphicsGetCurrentContext()!
    // ランダムな位置・サイズでクレーターを描画
    for _ in 0..<12 {
        let x = CGFloat.random(in: 30...226)
        let y = CGFloat.random(in: 30...226)
        let r = CGFloat.random(in: 8...25)
        ctx.setFillColor(UIColor(white: 0.6, alpha: 0.3).cgColor)
        ctx.fillEllipse(in: CGRect(x: x-r, y: y-r, width: r*2, height: r*2))
    }
    // ...
}

時刻に応じて太陽/月が東→南中→西へ弧を描いて移動
天気APIの結果で雲の密度・雨の強さが変化
雨は「降雨」だけでなく「窓ガラスに伝う水滴」まで表現
preferredFramesPerSecond = 30でバッテリー消費を抑制

🙏 フィードバック求む: SceneKitの使い方、パフォーマンス最適化の観点で「こうしたほうがいい」があれば教えてください。

2. オンデバイスMLで睡眠解析（プライバシー重視）

マイク入力 → AVAudioEngine → PCM変換 → YAMNet (TFLite) → いびき/咳の分類
CoreMotion → 加速度センサー → 体動カウント → 睡眠深度推定

すべて端末内で完結。音声の生データをサーバに送りません。

// SoundAnalyzer.swift — スレッドセーフなTFLite推論ワーカー
final class SoundInferenceWorker: @unchecked Sendable {
    private let interpreter: Interpreter
    private let queue = DispatchQueue(label: "tflite-inference", qos: .userInitiated)
    
    func classify(audioData: Data) async throws -> [ClassificationResult] {
        return try await withCheckedThrowingContinuation { continuation in
            queue.async { [self] in
                // TFLite Interpreter はスレッドセーフでないため、
                // 専用キューでシリアライズ
                // ...
            }
        }
    }
}

3. 夜空の星を決定論的に生成（メモリ節約）

NightViewの背景の星は、SwiftUIの@Stateに座標を保持するとメモリが無駄なので、線形合同法（LCG）ベースの擬似乱数で毎フレーム同じ位置に再描画しています。

// 決定論的な擬似乱数 → 毎回同じ星空を再現
struct LCG {
    var state: UInt64
    mutating func next() -> UInt64 {
        state = state &* 6364136223846793005 &+ 1442695040888963407
        return state
    }
}

4. AppState（状態管理の中核）

AppStateがObservableObjectとして天気・タスク・交通・睡眠・アラームの全状態を一元管理しています。

自覚している問題: AppStateが62KBの巨大ファイルになっており、明らかなGod Objectです。TaskService、WeatherService、AlarmServiceなどに分割すべきと思いつつ、個人開発の速度を優先してしまいました。

🙏 フィードバック求む: SwiftUIアプリでの状態管理分割のベストプラクティス、iOS 17+の@Observableへの移行判断基準など、知見があれば教えてください。

5. ドラッグ&ドロップで朝タスクを並べ替え

SwiftUIのレイアウトシステムとドラッグジェスチャーの衝突を防ぐため、ドラッグ中は一時的なorderedTasksを保持し、リリース時にAppStateへコミットするパターンを採用しました。

// TaskListView.swift
// .global 座標系を使うことで、ビュー内部オフセット変化による
// ジェスチャーのグリッチを防止
.gesture(
    DragGesture(coordinateSpace: .global)
        .onChanged { value in
            // 一時配列を操作
            updateDragPosition(value.translation)
        }
        .onEnded { _ in
            // AppStateにコミット
            commitReorder()
        }
)

🔒 プライバシー設計

データ	処理場所	サーバ送信
音声（いびき・咳検知）	端末内（YAMNet）	❌
体動データ	端末内（CoreMotion）	❌
睡眠スコア（数値のみ）	サーバ	✅（Firebase匿名認証経由）
カレンダー予定	サーバ	✅（タイトルと時刻のみ）
おおよその位置情報	サーバ	✅（天気・経路計算用）

広告SDK・トラッキングSDK は一切搭載していません
ユーザーデータをAIモデルの学習に二次利用しません

🛡 バックエンド設計で気をつけたこと

サーバサイドでのプレミアム検証

クライアントのis_premiumフラグは一切信用しません。Firestoreのサブスクリプション状態を2日TTLでキャッシュし、サーバサイドで毎回検証しています。

# backend.py — クライアントを信用しない設計
def get_user_premium_status(uid: str) -> bool:
    """
    ⚠️ クライアントが送ってくる is_premium は絶対に使わない。
    サーバ側で Firestore のサブスク状態を検証する。
    """
    cached = _premium_cache.get(uid)
    if cached and (now - cached["checked_at"]).days < 2:
        return cached["is_premium"]
    # Firestore から直接確認
    doc = db.collection("users").document(uid).get()
    # ...

クォータのトランザクション保証

Firestoreトランザクションでアトミックにインクリメント＆チェック。レースコンディションでの無料ユーザーの超過を防止しています。

AI出力のサニタイズ

LLMの出力は信用できないので、sanitize_tasks()で所要時間を1〜30分にクランプ、時刻フォーマット検証、禁止キーワードフィルタ、最大15タスクキャップを適用しています。

⚠️ 自覚している課題・改善したい点

ここから先が特にフィードバックをいただきたい部分です。

アーキテクチャ

課題	詳細
AppState の God Object 化	62KBの巨大ファイル。天気・タスク・アラーム・睡眠の責務が混在
3言語のバックエンド	Python (Flask) + Node.js (Vercel) + PHP (レンタルサーバ) の3ランタイム。保守コスト高
APIバージョニング未実施	`/suggest_tasks` のような非バージョン付きエンドポイント。破壊的変更時に全旧バージョンが壊れる
DIの欠如	`AppState`が`LocationManager`等を直接生成しており、ユニットテスト困難

バックエンド

課題	詳細
Vercelのレートリミットが実質無効	`new Map()`はコールドスタートでリセットされ、インスタンス間で共有されない
チャットエンドポイントに認証なし	`backend.py`はFirebase Auth必須だが、`chat.js`は認証なし。URL発見でGemini APIを無断利用される
`datetime.now()`のTZ問題	travelエンドポイントで1箇所だけnaive datetimeを使用。サーバTZが想定と異なると誤動作
sleep logのペイロード未ホワイトリスト	リクエスト全体をFirestoreに保存しており、任意フィールドを注入可能

iOS

課題	詳細
NightViewの毎秒再描画	`Timer.publish(every: 1.0)`で時計を駆動。睡眠中のバッテリー消費が気になる
プライバシーポリシー/利用規約リンク	アプリ内はまだNotionのURLを参照。Webサイトのページに統一すべき
テストカバレッジ	`delete_account`、認証失敗パス、クォータ境界値のテストが不足

📊 技術スタック一覧

区分	使用技術
言語・UI	Swift / SwiftUI / Combine
3D・グラフィックス	SceneKit（背景の手続き生成）、Canvas
機械学習（オンデバイス）	TensorFlow Lite（YAMNet）
センサー・位置	CoreMotion / CoreLocation / MapKit
音声	AVFoundation / AudioToolbox
OS連携	App Intents / EventKit / UserNotifications
課金	StoreKit 2
認証・同期	Firebase (Auth / Firestore)
バックエンドAPI	Flask (Python) / Vercel (Node.js)
外部API	OpenWeather / Google Maps / Gemini

💬 フィードバックをください！

以下の観点で特にご意見いただけると嬉しいです。もちろんそれ以外も大歓迎です。

アーキテクチャ: AppStateの分割方法、iOS 17+ @Observable への移行判断
SceneKit: パフォーマンス改善、Metal移行の是非
オンデバイスML: YAMNet以外の選択肢、Core ML移行のメリデメ
バックエンド: 3ランタイム統合の現実解、Vercelでの適切なレートリミット実装
UX: オンボーディングフロー、遅刻警告の改善案
プライバシー設計: 見落としているリスク
課金設計: サブスクの価格設定、フリーミアムの境界線

App Store: https://apps.apple.com/jp/app/id6760934295
GitHub: https://github.com/yuu-0617
公式サイト: https://stelise-app.com
X (Twitter): https://x.com/yuu_tokiwai
Instagram: https://www.instagram.com/stellise_app

コメント・Issue・プルリクエスト、なんでも歓迎です。厳しめのフィードバックほど成長につながると思っているので、遠慮なくお願いします 🙇

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