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        <title>Software Engineer に関連するフィード</title>
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        <description>Software Engineer に関連する記事のRSSフィードです</description>
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            <title>Software Engineer に関連するフィード</title>
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            <title><![CDATA[Bookstacks]]></title>
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            <guid>http://izanami.dev/post/62d50c95-d09f-46a9-9e54-3f14c3cfa4f6</guid><dc:creator>Kenta Takeuchi</dc:creator>
            <pubDate>Fri, 20 Mar 2026 18:11:30 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[Bookstacksとは
ISBNバーコードをスキャンするだけで書籍を登録・管理できるiPhoneアプリです。

「あの本、もう持ってたっけ？」をなくす、シンプルな本棚管理アプリです。

主な機能
-]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[Bookstacksとは
ISBNバーコードをスキャンするだけで書籍を登録・管理できるiPhoneアプリです。

「あの本、もう持ってたっけ？」をなくす、シンプルな本棚管理アプリです。

主な機能
- ISBNバーコードスキャン＋手動入力で書籍を登録
- 書名・著者・書影をOpenBD APIから自動取得
- ラベルで本棚を整理・フィルタリング
- カメラ・フォトライブラリから書影を設定
- キーワード検索
- 日本語 / 英語 対応

こんな方におすすめ
- 所有している本を一覧で管理したい方
- 本を買うとき「これ持ってたかな？」と迷う方
- シンプルで使いやすい本棚アプリを探している方

技術スタック
Flutter / Riverpod / Hive / Clean Architecture

開発者のメッセージ
本が増えてきて「これ買ったっけ？」と迷う機会が増えたので作りました。スキャンして登録するだけというシンプルさを最優先に設計しています。アカウント不要・データはデバイスに保存なので、気軽に使い始められます。]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[tongari]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/cc269ee6-8260-438d-ae9f-8efa95144a16</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/cc269ee6-8260-438d-ae9f-8efa95144a16</guid><dc:creator>早乙女智也</dc:creator>
            <pubDate>Thu, 19 Mar 2026 15:52:55 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[tongari — 飲食店のDM予約をAIが24時間自動化

はじめに

tongari（トンガリ）— Instagram DM・LINE の予約対応を AI が自動化する、小規模飲食店向け予約管理 ]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[tongari — 飲食店のDM予約をAIが24時間自動化

はじめに

tongari（トンガリ）— Instagram DM・LINE の予約対応を AI が自動化する、小規模飲食店向け予約管理 SaaS

[tongari](https://tongari-ai.com) は、飲食店の Instagram DM・LINE・Web チャットに届く予約メッセージを、AI が 24 時間自動で対応するサービスです。送客手数料なし・定額制。Googleアカウントでログインして店名を入れるだけ、最短10秒で利用開始できます。正式リリースまで完全無料。


![tongari ファーストビュー — 「そのDM、見てますか？」](ファーストビューのスクショ画像URL)

サービス概要

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| サービス種別 | 飲食店向け AI 予約管理 SaaS |
| 主な機能 | DM 内での AI 自動予約対応、カレンダー型予約管理画面、電話予約のスクショ AI 登録 |
| 対応チャネル | Instagram DM / LINE / Web チャット |
| 料金 | 正式リリースまで完全無料（リリース後は月額 3,980 円〜を予定） |
| 送客手数料 | なし。予約が増えても追加コストゼロ |
| 導入の手軽さ | Google ログイン → 店名入力 → 最短 10 秒で AI 予約受付スタート |
| ターゲット | 小規模飲食店（個人経営のイタリアン、居酒屋、バーなど） |
| 技術スタック | Next.js 16 / Cloudflare Workers / Supabase / Anthropic Claude / Drizzle ORM |
| 開発 | 個人開発（AI 駆動開発、Claude Code 使用） |
| 公式 URL | https://tongari-ai.com |

tongari とは —「電話つながらないな…DM 送っておこ。」その DM、見てますか？

飲食店にとって、予約の電話に出られない瞬間は日常的に発生します。

ランチのピーク中、仕込みの真っ最中、ワンオペで手が離せないとき。お客様は電話がつながらないと、Instagram の DM や LINE にメッセージを送ります。でも、忙しい店主がそれに気づくのは数時間後。そのときにはもう「別のお店にします」と送られた後——。

これは特定の店だけの問題ではありません。小規模飲食店の多くが「DM で予約を逃している」という共通の課題を抱えています。

既存の予約システムは「外部サイトに飛ばす」設計が前提です。グルメサイトの予約フォーム、予約台帳の専用 URL——。お客様にリンクを踏ませ、別のサイトで情報を入力させる。この導線の離脱率は想像以上に高い。

tongari は、この問題を根本から解決するために作りました。お客様が普段使っている DM の中で、AI がその場で予約を完結させる。 外部サイトへの誘導は一切不要です。

なぜ作ったのか — 鎌倉の飲食店を見ていて思ったこと

鎌倉で個人開発をしています。鎌倉は観光地ということもあり、周りには個人経営の飲食店をやっている友人が多くいます。彼らの日々の仕事を近くで見ていて、予約業務の大変さをずっと感じていました。

ランチ営業中に電話が鳴っても手が離せない。営業が終わってスマホを開くと、Instagram の DM に「予約できますか？」と数時間前のメッセージ。慌てて返信しても「もう別の店に行きました」——こういう光景を何度も目にしてきました。

鎌倉の飲食店は Instagram での集客が特に盛んです。料理や店の雰囲気を投稿して、それを見たお客様が来店する。この流れの中で、お客様が予約しようとする場所も自然と Instagram の DM になる。であれば、その DM の中で予約まで完結させるのが最も自然な体験だろうと考えました。

友人たちの「あと少し楽になれば、もっと料理に集中できるのに」という声に、エンジニアとして応えたい。tongari はそんな思いから生まれたサービスです。

tongari の主な機能

AI 自動予約対応 — DM で即レス、その場で予約完結

Instagram DM・LINE・Web チャットに届いたメッセージに、AI が数秒で自動応答します。人数・日時・名前・電話番号を自然な日本語でヒアリングし、空席データに基づいてリアルタイムで予約を確定。24 時間 365 日、深夜でも定休日でもピークタイムでも対応します。予約に関係のない質問は丁重にお断りし、予約受付に特化した AI です。


![AI が Instagram DM 内で予約を完結させる様子](Solutionセクションのスクショ画像URL)

カレンダー管理画面 — 予約状況をひと目で把握

AI が受け付けた予約はカレンダー形式で自動反映されます。PC・スマホ両対応なので、外出先からでもスマホで確認可能。万が一の AI ミスもワンタッチで修正できます。


![カレンダー型の予約管理画面（PC表示）](calendar-pc.png の画像URL)

スクショ AI 登録 — 電話予約の二重管理をなくす

電話で受けた予約の手書きメモを、スマホでスクショ・撮影するだけ。AI が文字を読み取り、予約台帳に自動登録します。DM 予約と電話予約を一つの台帳で一元管理できるので、手入力の手間とダブルブッキングのリスクをなくせます。

ユーザーの声

> 金曜の夜は電話と予約サイトの通知が鳴り止まず、ダブルブッキングの恐怖と戦っていました。導入してから電話対応が激減し、完全にストレスが消えました。
> — イタリアン / オーナーシェフ

> 深夜にインスタで見つけてDMしてくるお客さんが多いのに、朝まで返せなかった。今はAIが即レスしてくれるので、朝起きたら予約が入ってます。
> — バー / 店長

> ランチのピーク中に電話取れなくて逃してた予約が、DMで自動で入るようになった。しかも設定が10秒で終わったのが衝撃でした。
> — 和食居酒屋 / オーナー

開発者として特にこだわったこと

DX（Developer Experience）ならぬ「店舗オーナー体験」には徹底的にこだわりました。飲食店のオーナーは忙しい人たちなので、やりたいことへの導線をとにかく短くすることを最優先に設計しています。ログインから予約確認まで、余計な画面遷移やローディングを挟まない。

もう一つこだわったのがスピードです。Cloudflare Workers のエッジ配信を活かして、管理画面は体感でほぼ一瞬で表示されます。既存の予約システムを触ったことがある方なら、画面遷移のたびに数秒待たされるストレスを知っていると思います。tongari はそこが圧倒的に違うので、日常的に使うツールとして「触っていて気持ちがいい」と感じてもらえるはずです。

従来の予約システムとの比較

| 比較項目 | 大手グルメサイト | 高機能予約台帳 | 無料予約システム | tongari |
|----------|----------------|--------------|----------------|-------------|
| 予約導線 | 外部サイト | 外部サイト | 外部サイト | DM 内で完結 |
| AI 自動対応 | なし | なし | なし | 24 時間即レス |
| 月額 | 数万円〜 | 1〜3 万円 | 無料 | 3,980 円〜 |
| 隠れたコスト | 送客手数料 1 人 200 円〜 | 決済手数料 3〜5% | 決済手数料 3.24%〜 | なし |
| 導入 | 数週間 | 数週間 | 即日 | 10 秒 |
| 予約の一元管理 | サイト内のみ | 高額な連携が必要 | サービス内のみ | スクショで AI 登録 |

tongari の設計思想は「お客様をどこにも飛ばさない」こと。DM の中だけで予約が完結するため、導線の離脱が構造的に発生しません。

料金

| 対象 | 料金 |
|------|------|
| テストユーザー（現在） | 完全無料 |
| 正式リリース後（予定） | 月額 3,980 円〜 |
| 送客手数料 | なし（何件予約が入っても追加コストゼロ） |
| 初期費用 | なし |

現在はテスト期間として、実際にご利用いただける店舗様に無料で提供しています。テスト期間終了後に自動で課金されることはありません。

技術スタック

tongari は Next.js 16 (App Router) を Cloudflare Workers 上で動かしています。opennextjs-cloudflare を使って Next.js を Workers にデプロイし、DB 接続は Cloudflare Hyperdrive 経由で Supabase (PostgreSQL) に接続。ORM は Drizzle を使っています。

AI エンジンには Anthropic Claude を採用しました。予約受付に特化したプロンプト設計で、空席確認・予約確定までを会話の中で完結させています。

チャネル抽象化レイヤーを設けているのが設計上のポイントで、Instagram DM・LINE・Web チャットのどのチャネルから来ても、同じ AI エンジンが対応します。



| レイヤー | 技術 |
|----------|------|
| フレームワーク | Next.js 16 (App Router) |
| ホスティング | Cloudflare Workers（opennextjs-cloudflare） |
| データベース | Supabase (PostgreSQL) + Drizzle ORM |
| DB 接続 | Cloudflare Hyperdrive（コネクションプーリング） |
| AI エンジン | Anthropic Claude |
| 決済 | Stripe |
| メール | Resend |
| UI | Tailwind CSS v4 + shadcn/ui |
| 監視 | Sentry |
| AI Coding | Claude Code |

開発は全て Claude Code を使った AI 駆動開発で進めています。設計・実装・テスト・デバッグの大部分を AI との対話で行っており、個人開発でもプロダクション品質を維持できている実感があります。

開発で一番ハマったところ — Cloudflare Hyperdrive と DB 接続

技術的に一番苦戦したのが、Cloudflare Workers 上での DB 接続です。

Workers はリクエストごとにランタイムが独立しているのですが、Hyperdrive がリクエスト間で接続を閉じる一方、postgres ライブラリ側がそれに気づかず、接続を使い回そうとしてハングする問題にぶつかりました。ローカルでは動くのに本番だけ固まる、という厄介なバグです。

結論として、Workers 環境ではリクエストごとに新しい DB クライアントを作る必要がありました。「毎回作るのはパフォーマンス的に大丈夫なのか？」と思いますが、Hyperdrive がプロキシ側でコネクションプーリングしてくれるので問題ありません。

実際のコードはこうなっています:



ポイントは3つです:

-  が必須。Hyperdrive 経由では prepared statement が使えない
-  で同一リクエスト内の再利用はしつつ、リクエスト間では必ず新規作成
- Supabase の Supavisor pooler（）は使わない。Hyperdrive と二重プーリングになってクエリが失敗する

Cloudflare Workers + Supabase + Drizzle の構成はまだ情報が少ないので、同じ構成で開発する方の参考になれば幸いです。

設計の判断 — なぜ「DM の中で完結」にこだわったのか

既存の予約システムは、どれも「外部サイトに飛ばす」設計です。お客様が DM で「明日19時、4名いけますか？」と聞いてきたとき、「こちらの URL から予約してください」と返す。

でも実際の飲食店のお客様は、Instagram の投稿を見てそのまま DM を送ってくる人たちです。わざわざ別のサイトを開いて、住所やメールアドレスを入力して、確認画面を経て予約する——その導線に耐えられる人はそう多くない。

だから tongari は「DM から一歩も出ない」設計にしました。お客様は普段通り DM でメッセージを送るだけ。AI が会話の中で必要な情報を聞き出し、その場で予約を確定する。お客様にとっては「DM で店に聞いたら予約が取れた」という自然な体験になります。

よくある質問（FAQ）

Q. AI が変な返事をしたり、予約ミスをしませんか？
tongari の AI は「予約受付」に特化してチューニングされています。予約に関係のない世間話は丁重にお断りし、空席データに基づいてのみ予約を確定します。万が一の場合も管理画面からワンタッチで修正可能です。

Q. 既存の予約システムと併用できますか？
はい。既存システムを使い続けながら、DM 経由の予約だけを tongari に任せる運用が可能です。

Q. なぜ無料で提供しているのですか？
テスト期間として、実際に店舗でご利用いただきフィードバックをいただける方に無料で提供しています。テスト期間終了後に自動課金されることはありません。

Q. Instagram・LINE 以外にも対応していますか？
Instagram DM、LINE に加えて、店舗専用の Web チャット画面にも対応しています。URL をお客様に共有するだけでブラウザから予約できます。

Q. LINE で予約する場合、お客様は友だち追加が必要ですか？
はい、LINE の仕様上、初回は友だち追加が必要です。ただし店舗にとっては、予約が入るたびに顧客リスト（友だち）が自動で増えるメリットがあります。

Q. 導入に専門知識は必要ですか？
不要です。Google アカウントでログインして店名を入力するだけ。営業時間や席数は後から設定できます。

リンク

- [tongari 公式サイト](https://tongari-ai.com)
- [管理画面](https://app.tongari-ai.com)
- 開発者 X (Twitter): 
- GitHub: 
]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[EasyEvent]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/4fd112dd-d5e4-461a-875d-13cb46896866</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/4fd112dd-d5e4-461a-875d-13cb46896866</guid><dc:creator>Shota aaa</dc:creator>
            <pubDate>Sun, 15 Mar 2026 12:58:41 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[1. どんなプロダクトか

Easy Event というプロダクトを作りました。これは主に飲み会や遊びなどのプライベートでの日程調整をできるだけ負担なく行うことを目的にしたWebアプリケーションです!]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[1. どんなプロダクトか

Easy Event というプロダクトを作りました。これは主に飲み会や遊びなどのプライベートでの日程調整をできるだけ負担なく行うことを目的にしたWebアプリケーションです!

https://ezy-event.com/ja

主な機能

カレンダーをポチポチするだけで候補日程を入力できる

イベント作成時に、カレンダーUIから日付をクリックするだけで候補日程が自動的にテキストエリアに追加されます。時刻も指定でき、「1/25(土) 19:00」のようなフォーマットで入力されます。もちろん、テキストエリアに直接自由記述することも可能です。

![日程入力画面](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/d0198242-d5ea-4903-8b5a-999f5ea0462f/9e1f6b0a-803c-4033-bb8c-c64fa43b5c45.png)

日程入力画面




Googleカレンダー連携で自動回答

回答時に「カレンダー連携」ボタンを押すと、Googleカレンダーの予定と候補日程を照合し、予定がある時間帯は自動的に「×」、空いている時間帯は「○」が入力されます。忙しい人でもワンクリックで回答できます。また予定がカレンダーには入っているけどいけるなあという場合はカレンダー連携機能で入力されたものをあとから変更することも可能です。

![カレンダー連携画面](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/d0198242-d5ea-4903-8b5a-999f5ea0462f/128b1ea0-9134-48d7-bb2d-d386e7908768.png)

カレンダー連携画面



参加しやすい日程がひと目でわかる

回答が集まると、参加者が多い候補日程にはマークがつき、最適な日程がすぐにわかります。

2. なぜ作ろうと思ったか

日程調整をするとき、回答がなかなか集まらずにリマインドを送った経験はないでしょうか？

回答が集まりにくい原因の一つに、自分の予定とにらめっこしながら回答するのが面倒だからというものがあると思います。カレンダーアプリを開いて、候補日程を一つずつ確認して、○×を入力して...この作業が地味に手間なんですよね。

そこで、この問題を解決するプロダクトを作ろうと思いました。Googleカレンダーと連携して、ボタン一つで自動的に○×が入力されれば、回答のハードルがグッと下がるはずです。

候補日程の入力UIについては、皆さんもよく使っているであろう「調整さん」の体験が良いと思っていたので、それをベースにしています。カレンダーから日付を選ぶだけで候補が追加され、自由テキストでの入力もできる。このシンプルさは踏襲しつつ、カレンダー連携という新しい価値を加えた形です。

3. 技術的な詳細

技術スタック

- フレームワーク: Next.js (App Router) + React
- データベース: Cloudflare D1
- ORM: Drizzle ORM
- インフラ: Cloudflare Workers
- UI: TailwindCSS + shadcn/ui
- 認可(今は認証としては利用していません): NextAuth.js

候補日程の文字列パース

Easy Eventでは、候補日程を自由テキストで入力できます。しかし、カレンダー連携機能を実現するには、このテキストを日時としてパースする必要があります。

対応フォーマット

以下のような様々なフォーマットに対応しています：

| フォーマット | 例（日本語） | 例（英語） |
|-------------|-------------|-----------|
| 日付のみ |  |  |
| 日付+曜日 |  |  |
| 日付+曜日+時刻 |  |  |
| 時間範囲 |  |  |
| 日付範囲 |  |  |

また日本語の場合は昼、夜などのテキストも12:00, 20:00に対応する時間としてパースされます。

i18nとタイムゾーン対応

Easy Eventは日本語と英語に対応しており、タイムゾーンも正しく処理する必要があります。

候補日程のi18n対応

候補日程を入力するテキストは日本語を利用するユーザなら日本語で、英語のユーザなら英語で表示してほしいですよね。カレンダーの日付を押したときにそれぞれの言語に対応した候補日程テキストを表示するようにしました。

ユーザーのタイムゾーンを考慮したパース

候補日程をパースする際、ユーザーのタイムゾーンを考慮する必要があります。例えば、「1/25 19:00」という入力は、日本のユーザーなら JST (UTC+9) の19:00、アメリカのユーザーなら現地時間の19:00として解釈されるべきです。

カレンダーイベントとの衝突判定

カレンダープロバイダからイベント情報をOAuthトークンを利用して取得し、候補日程との重複判定を行います。候補日程に終了時刻がない場合（例：「1/25 19:00」のみ）は、デフォルトで1時間の長さとして計算しています。

4. おわりに

Easy Eventは日程調整の「回答する側」の負担を減らすことを目指して作りました。ぜひ次の日程調整で使ってみてください。

https://ezy-event.com/ja

フィードバックや改善要望があればお気軽にどうぞ。




]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[ETL + LLM + File Storage がなぜ最強か : 全自動日記サービスの設計判断]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/5cb14ede-24d6-45e9-bb1d-619834a468ad</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/5cb14ede-24d6-45e9-bb1d-619834a468ad</guid><dc:creator>Yuji Ueki</dc:creator>
            <pubDate>Sun, 15 Mar 2026 10:00:10 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[前提 : deariary が解いている問題

[deariary](https://deariary.com) は、Google Calendar、Slack、GitHub などのツールを連携するだ]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[前提 : deariary が解いている問題

[deariary](https://deariary.com) は、Google Calendar、Slack、GitHub などのツールを連携するだけで、AI が毎朝自動で日記を生成するサービスです。

このサービスの本質は「複数ソースの活動データを集めて、人間が読める日記にする」こと。一見 AI がメインに見えますが、実際のアーキテクチャの核は ETL パイプラインです。

第1の柱 : スキーマのないデータベースからの脱却

日記データの特殊性

日記のデータ構造を考えてみてください。

- ある日は会議が5つ、ある日はゼロ
- Slack の会話量は日によって10倍違う
- GitHub のコミットがある日とない日がある
- ユーザーごとに連携サービスの組み合わせが違う

この「構造が毎日変わるデータ」を RDB のテーブルに押し込もうとすると、地獄が始まります。



連携サービスが増えるたびにカラムが増え、ほとんどの行でほとんどのカラムが  になる。JSONB に逃がしても、結局スキーマレスなデータを RDB に格納しているだけで、型の恩恵もクエリの最適化も効きません。

File Storage という選択

deariary では、生成された日記を Markdown + YAML として扱います。





この設計にはいくつかの決定的な利点があります。

- スキーマの変更が不要 : 新しい連携サービスを追加しても、マイグレーションが発生しない
- エクスポートがそのまま成果物 : ユーザーがダウンロードするファイルと内部保存形式が同一。変換レイヤーが不要
- ロックインしない : ユーザーが得るのはただのテキストファイル。サービスをやめても資産が残る
- 差分管理が容易 : テキストベースなので、日記の再生成や修正の diff が取りやすい

RDB は「ユーザー情報」「連携設定」「課金状態」のような構造化データに集中させ、日記そのものはファイルストレージに置く。データの性質に合った場所にデータを置く、という原則に忠実な設計です。

NoSQL ではダメなのか

「じゃあ MongoDB や Firestore でいいのでは？」という疑問があるかもしれません。

NoSQL は確かにスキーマレスですが、日記データの場合は以下の理由で File Storage のほうが適しています。

- 日記は書き込み1回、読み取りN回のパターン。DB の更新機能は不要
- エクスポート時に DB からファイルへの変換が必要になる。最初からファイルなら変換コストがゼロ
- Cloud Storage のほうが NoSQL より単純にコストが安い

第2の柱 : LLM の本質は要約と翻訳

LLM を「何でも屋」にしない

生成 AI の話になると、つい LLM に複雑な処理を任せたくなります。データの取捨選択、重要度の判定、文章のスタイル調整、感情分析。全部 LLM にやらせたくなる。

でも、それをやると以下の問題が起きます。

- 出力の品質が安定しない : 指示が複雑になるほどハルシネーションのリスクが上がる
- コストが膨らむ : トークン数が増え、API コストが跳ね上がる
- デバッグが困難 : 何が原因で出力がおかしいのか切り分けられない

LLM の役割を2つに限定する

deariary では、LLM に任せる仕事を明確に2つだけに絞っています。

1. 要約 : 構造化データを人間が読めるテキストにする

ETL パイプラインが出力した正規化済みデータを、自然な日記文にまとめる。これは LLM が最も得意とする「要約」タスクです。

2. 翻訳 : 機械的なログを人間的な言葉に変える

 を  に変換する。これは広い意味での「翻訳」です。

つまり、LLM に渡す時点でデータの収集・フィルタリング・正規化・構造化は全て終わっています。LLM は最後の仕上げだけを担当する。



この分離によって得られるメリットは大きいです。

- プロンプトがシンプル : 入力データがきれいなので、プロンプトも短くて済む
- 出力が安定する : LLM が判断すべきことが少ないので、品質のブレが小さい
- コスト削減 : 前処理で不要なデータを落としているので、トークン消費が最小限
- テスト可能 : ETL 部分は LLM なしで単体テストできる

プライバシーの副産物

「LLM に渡すデータを最小化する」設計は、プライバシー保護の観点でも理にかなっています。ETL パイプラインの段階で必要最小限のデータに絞り込むので、LLM プロバイダに送信されるデータ量が自然と少なくなります。

ETL + LLM + File Storage の三位一体

改めて全体を整理すると、こうなります。

| レイヤー | 役割 | 技術的な性質 |
| --- | --- | --- |
| ETL | データ収集・正規化・構造化 | 決定論的。テスト可能。スケーラブル |
| LLM | 要約・翻訳 | 非決定論的だが、入力が整理されているので安定 |
| File Storage | 日記の永続化・配信 | スキーマレス。エクスポート＝保存形式。低コスト |

それぞれが自分の得意な仕事だけを担当しています。

- ETL はデータの前処理に特化する（LLM に任せない）
- LLM は自然言語生成に特化する（データ処理をさせない）
- File Storage はテキストの保存に特化する（DB の構造制約を持ち込まない）

この「責務の分離」が、個人開発でもメンテナンス可能なシンプルさと、プロダクトとしての堅牢さを両立させています。

まとめ

- スキーマが定まらないデータを RDB や NoSQL に押し込まない。File Storage で素直に保存する
- LLM を万能ツールとして使わない。要約と翻訳という本質的な強みだけ活用する
- ETL で前処理を徹底すれば、LLM の出力は安定し、コストも下がり、プライバシーも守れる

「ETL + LLM + File Storage」は、LLM 時代のデータパイプライン設計の一つの解だと思います。

[deariary](https://deariary.com)]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[deariary : ツールを繋ぐだけで日記が毎朝届く、全自動日記サービス]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/edebff12-425f-4cf3-9e63-a5c3f20c57b3</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/edebff12-425f-4cf3-9e63-a5c3f20c57b3</guid><dc:creator>Yuji Ueki</dc:creator>
            <pubDate>Sun, 15 Mar 2026 09:29:26 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[deariary とは
[deariary](https://deariary.com) は、日記を書く行為そのものをなくすことで、日記の継続を実現する全自動日記サービスです。
普段使っているツール（]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[deariary とは
[deariary](https://deariary.com) は、日記を書く行為そのものをなくすことで、日記の継続を実現する全自動日記サービスです。
普段使っているツール（カレンダー、チャット、ソースコード管理など）を接続するだけで、1日の活動データを AI が収集し、翌朝に日記として届けてくれます。
書く必要がないので、習慣化に失敗することがありません。
なぜ作ったのか
日記をつけたい人は多いのに、続く人はほとんどいません。その理由はシンプルです。
- 書く時間がない : 忙しい日ほど記録すべきことが多いのに、書く余裕がない
- 習慣化が難しい : 1週間で途切れるのが普通。日記にはモチベーションを維持する仕組みがない
- 活動が分散している : カレンダー、Slack、GitHub、ゲーム。1日の情報はバラバラのアプリに散らばっている
deariary は、この「書くこと自体がボトルネック」という課題を、自動生成で丸ごと取り除くアプローチで解決しています。
仕組み
deariary の動作はシンプルな3ステップです。
1. ツールを接続する
Google Calendar、Slack、GitHub、Todoist、Steam など、日常使っているサービスを連携します。各サービスが1日の断片（会議、会話、コミット、ゲームセッションなど）を捉えます。
2. 翌朝、昨日の日記が届く
夜間に deariary がデータを収集し、AI が1日のストーリーとして日記を生成します。カレンダーの予定、Slack の会話、コーディング内容が1つの物語になります。
3. 読む、共有する、放置する
リンクで共有することもできますし、何もしなくても構いません。ただ蓄積させておくだけで、いつか振り返ったときに数年分の記録がそこにあります。
対応しているサービス
現在対応済みの連携先は以下の通りです。
| サービス | 記録される内容 |
| --- | --- |
| Google Calendar | 会議、予定、1日の構造 |
| Slack | 会話、意思決定、カジュアルなやり取り |
| GitHub | コミット、プルリクエスト、出荷したもの |
| Todoist | 完了したタスク、生産性、進捗 |
| Toggl Track | 時間計測、プロジェクト、作業時間 |
| Steam | ゲームセッション、プレイ時間、実績 |
| Bluesky | 投稿、ソーシャルインタラクション |
| Webhook | HTTP 経由の任意のカスタムデータ |
今後、Discord、Notion、Strava、Linear、GitLab、Mastodon なども対応予定です。

3つの日記フォーマット
deariary は用途に合わせて3つのフォーマットを選べます。
- Log : トピック別の箇条書き。事実を淡々と記録したい人向け
- Story : 一人称の物語形式。読み物として楽しめる日記
- Ad-lib : 事実＋自分のメモ。ファクトに個人的な感想を添えるスタイル
セキュリティとプライバシー
個人の日記データを扱うサービスだからこそ、セキュリティには徹底的に配慮しています。
- AI 学習に使わない : ユーザーのデータは言語モデルのトレーニングに一切使用されない
- 暗号化 : 通信は TLS 1.3、保存データは AES-256 で暗号化
- エクスポート・削除が自由 : Markdown + YAML 形式で保存。いつでもエクスポート、アカウント削除が可能
- GDPR・CCPA 準拠 : 個人データの完全なコントロールを保証
- Google Cloud 上でホスティング : エンタープライズレベルのインフラ

料金プラン
| プラン | 月額 | 主な内容 |
| --- | --- | --- |
| Free | 無料 | 日記自動生成、連携1つ、30日間履歴、リンク共有、エクスポート |
| Basic | 800円 | Free の全機能 + 連携5つ、無制限履歴、高性能 AI モデル、週次・月次サマリー |
| Advanced | 1,600円 | Basic の全機能 + 無制限連携、最高性能 AI モデル、Public API、カスタム Webhook |
年額プランもあります。クレジットカード不要で無料プランから始められます。

まとめ
- 書かない日記 : セットアップだけで、あとは全自動
- ツール連携 : 普段使いのサービスから1日を再構成
- プライバシー重視 : データはユーザーのもの。ロックインなし
- 無料で始められる : Free プランで即日利用可能
日記を続けたいけど続かなかった人へ。deariary なら「書く」必要がありません。
[deariary を始める](https://app.deariary.com)]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[資産推移シミュレーター]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/68e915d6-60ca-4220-8c39-87515f014234</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/68e915d6-60ca-4220-8c39-87515f014234</guid><dc:creator>Kenta Takeuchi</dc:creator>
            <pubDate>Fri, 13 Mar 2026 16:56:30 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[資産推移シミュレーターとは

収入・支出・投資・ローンを入力すると、将来の純資産推移を月次グラフで可視化するiPhoneアプリです。

「老後にいくら貯まるか」を感覚ではなく数字で把握できます。

-]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[資産推移シミュレーターとは

収入・支出・投資・ローンを入力すると、将来の純資産推移を月次グラフで可視化するiPhoneアプリです。

「老後にいくら貯まるか」を感覚ではなく数字で把握できます。

---

主な機能

- 収入・支出・投資項目の管理
- 現預金・投資資産・ローン残高の入力
- シミュレーションパラメータをスライダーで調整（期間・年収増加率・物価上昇率・運用利回り・配当再投資）
- 純資産・現預金・運用資産・負債を1グラフで表示（年次 / 月次切替）
- シミュレーションケースを名前付きで保存・比較
- 日本円・米ドル・ユーロの多通貨対応
- 日本語 / 英語 対応

---

こんな方におすすめ

- 将来の資産見通しを数字で確認したい方
- 「収入が上がったら」「投資を増やしたら」などのシナリオを比較したい方
- 老後資産を自分で概算したい方

---

技術スタック

Flutter / Riverpod + Freezed / Hive / flchart / Clean Architecture

---

開発者のメッセージ

Excelで試算するのが面倒で、スマホで手軽にシミュレーションできるアプリを探していましたが、ちょうど良いものが見当たらなかったので自分で作りました。複利計算・ローン返済・インフレを組み合わせたリアルな試算ができることを意識しています。]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[DoneLog - ルーティンタスク管理]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/0acc73c7-b64c-462b-82aa-e3bee3c43773</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/0acc73c7-b64c-462b-82aa-e3bee3c43773</guid><dc:creator>Kenta Takeuchi</dc:creator>
            <pubDate>Fri, 13 Mar 2026 16:53:30 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[DoneLogとは

毎日のルーティンタスクを1タップで記録し、自動リセットで管理の手間をなくすiPhoneアプリです。

「今日薬を飲んだっけ？」「戸締まりしたっけ？」そんな繰り返す不安を、シンプル]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[DoneLogとは

毎日のルーティンタスクを1タップで記録し、自動リセットで管理の手間をなくすiPhoneアプリです。

「今日薬を飲んだっけ？」「戸締まりしたっけ？」そんな繰り返す不安を、シンプルな操作で解消します。

---

主な機能

- 1タップで完了記録（タイムスタンプ付き）
- アプリ起動時に自動リセット
- 繰り返しルールを柔軟に設定（毎日・曜日指定・N日おき）
- 1日の実行回数を設定（例：薬を1日3回 → 進捗 2/3 で表示）
- カレンダーで過去の完了履歴を確認
- プッシュ通知でリマインダー
- ライト / ダーク テーマ対応
- 日本語 / 英語 対応

---

こんな方におすすめ

- 薬の服用・戸締まりなど、毎日同じことを確認したい方
- 汎用タスク管理アプリが多機能すぎて続かなかった方
- 習慣の記録を手間なく続けたい方

---

技術スタック

Flutter / Riverpod / Hive / Clean Architecture

---

開発者のメッセージ

汎用タスク管理アプリは高機能すぎて「今日これをやったか確認したい」だけのニーズには合わないと感じていました。毎日使うものだからこそ、余計な操作は一切なくすことを優先して作りました。]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[claude codeでのスマホ通知機能を極力簡単に実装する]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/14100f3a-6907-444b-8d23-da2a454f7468</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/14100f3a-6907-444b-8d23-da2a454f7468</guid><dc:creator>youtube google</dc:creator>
            <pubDate>Sat, 07 Mar 2026 17:22:52 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[【はじめに】
Claude Codeにremote control機能が追加されました。
公式での実装はありがたく、pc前にいなくても操作できることが強みですが、まだまだ改善点が多く、現状claude]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[【はじめに】
Claude Codeにremote control機能が追加されました。
公式での実装はありがたく、pc前にいなくても操作できることが強みですが、まだまだ改善点が多く、現状claude codeの通知機能が無いのでなるべく簡単に独自に実装する方法を記載します。
（基本的には本記事のソースコピペで動くと思いますが、動かなければAIに聞いてもらえれば多分動きます。）

【使用例】
下記のような形で通知が飛んできます（↓の画像はdiscrodの場合）
![画像の説明を入れてください](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/8fd5548f-34d4-46dc-8868-dbf1dd2a4d6e/71c09a96-7ea1-4721-9baf-3ce422b3ab7a.jpeg)

【使用機能】
Claude Code の hook 機能：
　イベント発生時にスクリプトを実行できる。
　応答完了・許可待ち・autocompact など、通知内容をイベントごとに変えられる
Claude Code の statusline：
　ステータスバーにはコンテキスト使用率が渡ってくる。
　これをファイルに書き出して通知に含める（hook 側にはこの情報が来ないため）
Webhook：
　Discord / Slack 等

【通知の種類】
応答完了時 → "応答完了""
許可待ち時 → "許可待ち"
autocompact時 → "Auto-Compact発動"
また、statuslineを使うことで↑のような通知文に「Context: XX%」も表示されるようにすることも可能です。

【ディレクトリ例】


【手順】
1.Discord（または Slack等）で Webhook URL を作成
2.下記のソースを各パスに配置
　※notify.sh の WEBHOOKURL= を自分の Webhook URL に書き換えてください
　※settings.local.json の /absolute/path/to/notify.sh を実際の絶対パスに書き換えてください

【ソース例】※正しいディレクトリにおけばほぼコピペで動くと思います。
notify.sh

notify.sh

 | 🌿 ${branch}${CYAN}[${model}]${RESET} 📁 ${dir}${branch}${barColor}${bar}${RESET} ${pct}% | ${YELLOW}${cost.toFixed(2)}${RESET} | ⏱️ ${mins}m ${secs}s









]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[就活ダッシュボード]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/099be89a-1320-4ba8-be90-c736bde86223</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/099be89a-1320-4ba8-be90-c736bde86223</guid><dc:creator>Keigo Chiba</dc:creator>
            <pubDate>Fri, 13 Feb 2026 00:54:46 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[転職活動の「情報の海」に溺れていませんか?

就職・転職活動を始めると、すぐに直面するのが情報管理の難しさです。応募した企業のマイページID、次の面接日程、ES締切日、企業ごとの福利厚生…。気づけばメ]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[転職活動の「情報の海」に溺れていませんか?

就職・転職活動を始めると、すぐに直面するのが情報管理の難しさです。応募した企業のマイページID、次の面接日程、ES締切日、企業ごとの福利厚生…。気づけばメモ帳、スプレッドシート、カレンダーアプリと情報が散らばり、「あの企業、今どの選考段階だっけ？」と焦ることも少なくありません。

そんな悩みを解決するのが、就活ダッシュボードです。

すべての就活情報を、一箇所で管理

就活ダッシュボードは、転職活動に必要な情報をすべて一元管理できる無料ツールです。企業情報、応募状況、面接スケジュール、企業ごとのメモをまとめて管理できるので、もう情報の迷子になることはありません。

主な機能

- 企業管理: 気になる企業の情報を一箇所に集約。企業名、業界、マイページのログイン情報まで記録できます。

![企業管理](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/b5bbb6f4-06fb-44d1-a636-e15dbd101f37/1e9ffbde-ff86-4759-9cdc-de478ac816c0.png)

企業管理

- 応募状況管理: 選考フローの進捗を視覚的に把握。エントリー、書類選考、面接、内定と、各ステージの状況を簡単に更新できます。

- スケジュール管理: ES締切、説明会、面接など、重要な予定をカレンダー形式で管理。複数企業の選考が同時進行しても、大切な日程を逃しません。

- 企業比較機能: 内定が複数出た時、どの企業を選ぶべきか迷いませんか？複数の企業を並べて、年収範囲、福利厚生、勤務地を一目で比較できます。納得のいく意思決定をサポートします。

![企業比較](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/b5bbb6f4-06fb-44d1-a636-e15dbd101f37/42786a5e-8894-4498-a5d7-2947d9bcbe4d.png)

企業比較



- ダッシュボード: 登録企業数、応募数、スケジュール数を一目で把握。就活の進捗を可視化します。


さあ、あなたの就活を次のステップへ

情報管理のストレスから解放され、企業研究、自己分析、面接準備に集中しませんか？就活ダッシュボードは、あなたの就職活動を全力でサポートします。まずは無料で始めて、効率的な就活を実現しましょう。


よくある質問

Q1. 無料で使えますか？

はい、完全無料でご利用いただけます。登録料や月額料金は一切かかりません。Googleアカウントでログインするだけで、すぐに全ての機能をお使いいただけます。

Q2. スマートフォンでも使えますか？

はい、スマートフォン、タブレット、PCなど、どのデバイスからでも快適にご利用いただけます。外出先でも気軽にスケジュールを確認したり、企業情報をチェックできます。

Q3. どんな人におすすめですか？

複数の企業に同時応募している方、面接やES締切の管理に困っている方、内定後の企業比較で悩んでいる方に特におすすめです。就活を効率的に進めたいすべての方にお使いいただけます。]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[ANISARA]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/86361161-3371-4529-8c29-66c94404fc1f</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/86361161-3371-4529-8c29-66c94404fc1f</guid><dc:creator>Satoshi</dc:creator>
            <pubDate>Tue, 13 Jan 2026 02:01:02 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[今期のアニメ作品を「眺める」ためのサイトを作った — ANISARA

概要

「今期、何のアニメやってるんだろ？」 
「途中まで見てたアニメ何だっけ？」

友達とそういう話題があった際に、  
放送]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[今期のアニメ作品を「眺める」ためのサイトを作った — ANISARA

概要

「今期、何のアニメやってるんだろ？」 
「途中まで見てたアニメ何だっけ？」

友達とそういう話題があった際に、  
放送時期ごとにアニメをさらっと眺められるサイトを作りました。

その名も [ANISARA](https://anisara.app/)。

高機能なアニメ管理サービスはすでにたくさんありますが、  
ANISARA は「管理」ではなく “眺める” ことにフォーカスしています。

---

何ができるサイトか

- 放送シーズンごとのアニメ一覧をカード形式で表示
- 公式サイト / X / 配信サービスへのリンク
- 余計な情報を極力省いたシンプルなUI
- PC / モバイルどちらでも軽快に動作

ログイン機能やレビュー、評価などはありません。  
眺める → 興味持つ → 公式に飛ぶ、それだけです。

---

データについて

アニメの放送データは  
「しょぼいカレンダー（通称：しょぼかる）」のAPI を利用しています。

ただし以下の点を理解したうえで使っています。

- すべてのアニメを網羅しているわけではない
- 放送日時などにズレが出ることがある
- あくまで「一覧を眺めるための目安」

正確性を極限まで追うよりも、  
軽く一覧できることを優先しました。

データ取得と設計について

放送データは「しょぼいカレンダー」のAPIを元に、
今期アニメを一覧表示しやすい形に変換しています。

公式情報を尊重しつつ、  
「一覧で見る」という用途に必要な情報だけを抽出しています。

---

技術スタック

- [Astro](https://astro.build/)
- [Alpinejs](https://alpinejs.dev/)
- TypeScript
- Cloudflare Pages

---

UI / UX で意識したこと

- 情報を詰め込みすぎない
- 一目で「今期感」が伝わる
- スクロールして眺めるだけで把握できる
- ダークモード対応（状態は保持）

操作を覚えさせないUIを目標にしています。

![ダークモード時のUI](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/6a89d067-8245-4cc2-96bc-97b14610d848/e7296a77-8c65-42c0-bcd0-9f1783a0e7ca.png)

ダークモードはこんな感じ

---

個人開発として

ANISARA は完全に個人の趣味で作っている  
非公式のアニメまとめサイトです。

- 特定の企業・団体とは無関係
- 機能追加は気が向いたとき
- バグ修正もマイペース

「こういうのが欲しかった」  
と思ってもらえたらそれだけで十分です。

---

開発者コメント  
自分自身が「今期のアニメ、何があるんだっけ？」となることがあり、  
調べるより“眺める”感覚で使える一覧が欲しくて作りました。

終わりに

ANISARAは アニメ作品を知るきっかけとして存在しています。

もし同じような感覚を持っている人がいたら、  
ちょっと覗いてもらえると嬉しいです。]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Dicten 自分で作る英語ディクテーション]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/ac3fd300-992d-4429-a16d-fbbcbc0302a2</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/ac3fd300-992d-4429-a16d-fbbcbc0302a2</guid><dc:creator>三浦賢志</dc:creator>
            <pubDate>Mon, 12 Jan 2026 13:43:44 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[

「Dicten」は、本当に学びたい英文で集中的にディクテーションができる、ユーザー作成型英語学習アプリです。苦手な文法や、お気に入りの英文等、自分が覚えたい英文を集中的に学習できます。ニュース、映]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[

「Dicten」は、本当に学びたい英文で集中的にディクテーションができる、ユーザー作成型英語学習アプリです。苦手な文法や、お気に入りの英文等、自分が覚えたい英文を集中的に学習できます。ニュース、映画のセリフ、TOEIC問題など、学びたい英文を自由に登録可能です。
英文の自動生成にも対応しているので、手軽に学習を始められます。

https://x.com/Threebaysdev/status/1997200284536524899?s=20

こんな人におすすめ
- 自分が学習したい英文を集中的に学習したい
- 学習状況を可視化したい

主な機能
・登録した英文でディクテーション  
登録した英文を音声再生し、単語を選択して回答します。

・英文の自動生成  
英文は直接入力するだけでなく、キーワード等を指定して自動生成することもできるので手軽に学習を始められます。長文を入力して自動的に分割することも可能です。

・結果のスコア算出と履歴のグラフ表示  
ディクテーションの結果から単語ごとの回答時間に応じてスコアが算出されます。
スコアの履歴はグラフ形式で確認できるので、自分の成長を実感しモチベーションを維持できます。

・英文リストの共有
作成した英文リストはJSON形式のテキストファイルでエクスポートして他のユーザーに共有できます。
JSON形式は以下のような構成です。


・クリップボードのjson形式のテキストから英文を追加
上記json形式のテキストをクリップボードから追加することが可能です。
これにより、Gemini等他のAIアプリで生成した英文を簡単に取り込むことができます。

https://x.com/Threebaysdev/status/2007000158656147700?s=20

Geminiの場合、以下のようなカスタム指示をGemに登録しておけば、画像や音声ファイル等から簡単に英文を自動生成することができます。

]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[wips-cli：開発メモ・ジャーナリングCLIツール]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/6fcedf9a-7720-4d2e-ba5c-0b28fbfe3a47</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/6fcedf9a-7720-4d2e-ba5c-0b28fbfe3a47</guid><dc:creator>Ryunosuke KARIMATA</dc:creator>
            <pubDate>Thu, 08 Jan 2026 23:22:42 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[wips-cli プロダクト紹介

wips-cliとは

wips-cliは、開発者向けのクイックメモ・軽量ジャーナリングCLIツールです。作業中の思考や進捗が散逸しやすい課題を、ターミナルから即記]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[wips-cli プロダクト紹介

wips-cliとは

wips-cliは、開発者向けのクイックメモ・軽量ジャーナリングCLIツールです。作業中の思考や進捗が散逸しやすい課題を、ターミナルから即記録できるワークログで解決し、「あとで思い出せない」状態をゼロに近づける状態を実現できます。

![基本機能のデモGIF画像](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/fb2cf50f-0eca-490b-9886-d5b02926a38a/86bdb4bf-3c71-444b-9a98-585c7bad26e5.gif)

基本的な使い方のデモ



主な特徴

- ワンコマンドで即記録: 1行入力で作業メモを保存し、思考の流れを途切れさせません。
- Gitコンテキスト自動付与: リポジトリ/ブランチ/ディレクトリ情報を自動付与し、後から検索しやすくします。
- 日次・週次サマリー: メモをまとめて振り返れ、週報や日報作成が最短で完了します。

こんな方におすすめ

- 個人開発者: 進捗メモが散らばり、振り返りに時間がかかる。
- チーム開発者: 作業の途中経過や意思決定の理由を残しておきたい。
- リード/マネージャー: 週次報告やレビュー前の整理に手間を感じている。

主要機能

インタラクティブモード
ターミナルで連続してメモを記録できます。Enterで即保存、終了は空行またはCtrl+Cで完結します。

![インタラクティブモードのデモGIF画像](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/fb2cf50f-0eca-490b-9886-d5b02926a38a/86bdb4bf-3c71-444b-9a98-585c7bad26e5.gif)

インタラクティブモード


サマリー機能
日次/週次/期間指定でメモを集計し、作業の棚卸しや報告の下書きに活用できます。
また、Markdown記法での出力も可能です。

![画像の説明を入れてください](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/fb2cf50f-0eca-490b-9886-d5b02926a38a/da0275b2-dcbb-4d59-a281-2fc9264ff9f6.gif)

サマリー機能

Obsidianデイリーノートとの同期機能
メモをObsidianのデイリーノートと同期することができます。
タイムスタンプなどの文脈情報がついたメモを残すことができるので、その日どの時間に何のプロジェクトでメモをしたのかが後から容易に振り返ることができます。
普段Obsidianで記録をとっている方向け機能です。

![Obsidianと同期したときの画像](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/fb2cf50f-0eca-490b-9886-d5b02926a38a/5eddff89-99ba-4de0-8fd6-0c8d256147b5.png)

同期後のObsidianデイリーノート

料金・ライセンス
- 料金はOSSで公開しているため無料
- ライセンスは[MITライセンス](https://github.com/rynskrmt/wips-cli?tab=MIT-1-ov-file)

wips-cliの始め方

導入まで3ステップ

ステップ1: インストール（所要時間: 2分）
Go言語で作られていますが、インストールするだけであれば必要ありません。
1. [GitHub Releases](https://github.com/rynskrmt/wips-cli/releases)ページにアクセス
2. 「最新リリース」からバイナリをダウンロード
3. PATHの通った場所に配置
   - macOS: 
   - Windows: 任意の実行可能パス
   - Linux:  など
4. 実行権限を付与して完了


ステップ2: 初期設定（所要時間: 5分） ※任意

 Obsidian連携の設定（任意）

wip config sync obsidian enable --path <デイリーノートが格納されているフォルダパス>
 - 自動記録を使う場合はが必要
 - 上記コマンドでGitフックインストール＆連携完了
 - 既存リポジトリで動作確認

ステップ3: 使用開始

1.  でインタラクティブモードを起動し、連続でメモを記録
2. で最新の記録を確認
3. で日次サマリーを確認

1-3を使うことができれば、基本は問題ないかと思います。

初回利用時のコツ

- 毎日最初に1行だけ記録: 記録のハードルを下げると習慣化しやすい。
- 短いキーワードでOK: 検索しやすい単語を残すだけで十分。
- 週次サマリーを活用: 週報・振り返りのテンプレとして使う。


困ったときは
公式リポジトリとガイド
https://github.com/rynskrmt/wips-cli
質問や不具合報告
https://github.com/rynskrmt/wips-cli/issues

 終わりに

 ライセンスの範囲内であればどのように使用していただいても構いません。
 GitHubでリポジトリを公開しているので、コミットやスターをお待ちしております🙇]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Just Go Gym -自動トレーニング記録]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/e5c59d41-8e85-4c20-a3f6-2454e1ed8488</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/e5c59d41-8e85-4c20-a3f6-2454e1ed8488</guid><dc:creator>西村考弘</dc:creator>
            <pubDate>Wed, 31 Dec 2025 06:13:27 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[ Just Go Gym とは

Just Go Gymは、トレーニング記録を継続したい方向けの完全自動トレーニング記録アプリです。「記録がめんどくさくて続かない」という課題を、iOS 標準のショート]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[ Just Go Gym とは

Just Go Gymは、トレーニング記録を継続したい方向けの完全自動トレーニング記録アプリです。「記録がめんどくさくて続かない」という課題を、iOS 標準のショートカットアプリとの連携で完全自動化し、継続率の向上を実現します。

キャッチコピー: 「行くだけで、勝手に記録される」

主な特徴

- 完全自動記録: Wi-Fi接続/切断で操作ゼロの記録を実現
- 習慣化支援: シンプルな統計とカレンダーで継続をサポート
- ストレスフリー: トレーニング中にスマホを触る必要なし

こんな方におすすめ

- 継続が課題の方: トレーニング記録アプリが続かない、3日坊主になってしまう
- ライト勢: セット数・レップ数・重量などの細かい記録は求めてない
- 自動化好き: めんどくさいことは仕組みで解決したい

主要機能

Wi-Fi自動記録
ジムのWi-Fiに接続したら自動で記録開始、切断したら自動で記録終了。iOS標準のショートカットアプリとの連携で実現。

シンプルな統計
週単位のストリーク、月間訪問カレンダー、トレーニング回数・時間のグラフ、実績の獲得機能で継続をサポート。

簡単セットアップ
3分で完了する設定。一度設定すれば、あとはジムに行くだけ。

導入効果

- 継続率向上: 記録の手間がゼロになることで、習慣化のハードルを大幅に削減
- トレーニング集中: スマホ操作不要で、トレーニングに集中できる
- モチベーション維持: 自動で積み上がる記録を眺めて楽しめる


Just Go Gym の主要機能

核となる機能

Wi-Fi自動記録（完全自動化）

何ができるか: ジムのWi-Fi接続/切断をトリガーに、自動でトレーニング記録を開始・終了

具体的な効果:

- 操作ゼロ: アプリを開く必要なし、ポケットに入れておくだけでOK
- 記録忘れ防止: Wi-Fiに接続すれば自動で記録されるため、記録忘れがない


シンプルな統計とカレンダー

何ができるか: トレーニング記録を視覚的に確認できる、習慣化支援ダッシュボード

具体的な効果:

- 週単位ストリーク: 連続して週1回以上通えているか一目で確認
- 月間カレンダー: いつジムに行ったか、カレンダー形式で視覚化
- トレーニング統計: 回数・時間のグラフで成長を実感

使用場面: トレーニング後の振り返り、モチベーション確認時

実績システム

何ができるか: トレーニング継続に応じて獲得できる実績バッジ

具体的な効果:

- マイルストーン可視化: 節目で達成感を得られる
- ゲーミフィケーション: 次の実績を目指してモチベーション向上
- 継続の証: 自分の頑張りを形として残せる


他ツールとの違い

| 機能           | Just Go Gym          | 既存ジム記録アプリ | 紙のノート   |
| -------------- | -------------------- | ------------------ | ------------ |
| 記録方法       | 完全自動          | 手動入力        | 手書き    |
| 記録内容       | トレーニング日時 トレーニング時間  | セット数・レップ数・重量      | 自由記述  |
| ターゲット     |  ライト勢          |  ガチ勢向け      | ガチ勢向け    |
| 継続ハードル   | 超低い（操作ゼロ）| 高い（入力必須）| 高い      |
| 統計・可視化   | 高機能          | 高機能          | なし      |

Just Go Gymは、「続けること」に特化した、完全自動トレーニング記録アプリです。

---

始め方は簡単（3ステップ）

ステップ1: ダウンロード

App Storeから無料でダウンロード。

[Just Go Gym on App Store](https://apps.apple.com/jp/app/just-go-gym/id6739373989)

ステップ2: Wi-Fi設定（iOS Shortcuts）

アプリ内のガイドに従って、ショートカットを設定。

設定は3分で完了します。

1. Shortcutsアプリで「オートメーション」を作成
2. チェックインのセットアップ
3. チェックアウトのセットアップ
4. 完了

一度設定すれば、あとは何もする必要はありません。

ステップ3: ジムに行く

Wi-Fiをトリガーにした、自動記録体験を是非体感してください！

勝手に記録されます！！


]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Agent Gear - Agent Skills共有プラットフォーム]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/f6777000-8d69-4644-97b3-b9702431533a</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/f6777000-8d69-4644-97b3-b9702431533a</guid><dc:creator>秋枝尚樹</dc:creator>
            <pubDate>Sat, 27 Dec 2025 15:40:33 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[はじめに

Agent Skillsを共有・発見できるWebプ ラットフォームです。

Agent Gearは、Agent Skillsをコミュニティで共有し、ナレッジを蓄積・活用できる場を提供 しま]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[はじめに

Agent Skillsを共有・発見できるWebプ ラットフォームです。

Agent Gearは、Agent Skillsをコミュニティで共有し、ナレッジを蓄積・活用できる場を提供 します。

概要

コアバリュー

- Skillsの発見: カテゴリ、タグ、キーワード検索で必要なSkillsを素早く発見
- コミュニティ評価: いいね・お気に入り機能で質の高いSkillsを可視化
- 簡単な共有: ドラッグ&ドロップでフォルダをアップロード、リッチテキストで説明文を作成

想定ユーザー

| ペルソナ | 説明 |
|---------|------|
| 閲覧ユーザー | 他の人が作成したSkillsを探して活用したい人 |
| 投稿ユーザー | 自分が作成したSkillsを共有・管理したい人 |
| ゲストユーザー | 未ログイン状態でサイトを閲覧する人 |

  主要機能
  
1. Skills一覧

- カテゴリフィルタ: Web開発、データ分析、DevOps、ドキュメント作成など
- ソート機能: いいね数順、新着順、更新順

![一覧画面](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/8347d1bf-acdc-48b5-adb5-07f97fc7d4af/f7543a3e-74f3-4bee-983b-257115907fcc.png)

一覧画面



2. Skills詳細閲覧

- ファイルツリー表示: VSCode風の左ペインにファイル構造を表示
- ファイルプレビュー: 右ペインでMarkdownレンダリング、コードはシンタックスハイライト付き
- コピー機能: ワンクリックでファイル内容をクリップボードにコピー
- ZIPダウンロード: 全ファイルを一括でダウンロード

![詳細画面](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/8347d1bf-acdc-48b5-adb5-07f97fc7d4af/859ccb16-572a-41f6-8ff3-8653eb5700d3.png)

詳細画面



3. いいね・お気に入り機能

4. Skills投稿

- ドラッグ&ドロップ: フォルダをドロップするだけでファイル構造を自動認識
- ファイルツリーエディタ: ファイル/フォルダの追加・削除・名前変更
- リッチテキストエディタ: Tiptapベースのエディタで説明文を作成
- 下書き/公開管理: 公開タイミングをコントロール可能

![投稿画面](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/8347d1bf-acdc-48b5-adb5-07f97fc7d4af/089e3e91-eeac-412c-8d67-17cb9bd95881.png)

投稿画面



5. リッチテキストエディタ（Tiptap）

- 基本フォーマット: 太字、イタリック、下線、取り消し線
- 見出し: H1〜H3
- リスト: 箇条書き、番号付き、タスクリスト
- Markdownショートカット: →H1、→箇条書きなど自動変換
- キーボードショートカット: で太字など
- 画像挿入: ペーストで即座にアップロード
- リンク挿入: テキスト選択してURL貼り付けで自動リンク化
- コードブロック・引用ブロック

6. マイページ・プロフィール

- タブナビゲーション: 投稿/お気に入りの切り替え
- Skills管理: 編集・削除・公開状態の変更

7. ライブラリ機能

- Skills保存: 他のユーザーのSkillsを自分のライブラリにコピー
- カスタマイズ: 保存したSkillsを自分用に編集

最後に

AI Agentを使った開発をより効率的にするため、ぜひAgent Gearを活用してみてください。]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[エンジニア年収診断AI]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/86f1fe4c-689e-44bd-be1d-9cd7e6fd468c</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/86f1fe4c-689e-44bd-be1d-9cd7e6fd468c</guid><dc:creator>Kohei Fujiwara</dc:creator>
            <pubDate>Thu, 25 Dec 2025 09:24:51 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[はじめに

職務経歴書やスキルシートを貼り付けるだけで、
想定年収とスキルレベルをAIが診断するサービスを作りました。

https://dev-salary.com


この記事では、

 なぜこの]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[はじめに

職務経歴書やスキルシートを貼り付けるだけで、
想定年収とスキルレベルをAIが診断するサービスを作りました。

https://dev-salary.com


この記事では、

 なぜこの年収診断サービスを作ったのか
 既存の年収診断と何が違うのか
 AIをどういう立場で使っているのか

について書きます。

年収診断への違和感

世の中のエンジニア向け年収診断は、だいたい次の形をしています。

 使用言語を選ぶ
 フレームワークを選ぶ
 経験年数を選ぶ
 現職の年収を入力する

そして年収が表示される。

ただ、このやり方だと、  
実務での関わり方や責任の違いが十分に反映されず、  
異なる経験を持つエンジニアが同じように評価されてしまう  
ケースが多いと感じました。

そのため、
実際の経験差をうまく拾いきれていないと感じました。

年収を決めているのは「技術」ではなく「責任」

実際に年収差を生んでいるのは、

 Reactを使ったか
 Javaを書いたか

ではなく、

 実装だけなのか
 設計判断まで担ったのか
 他機能に影響する責務を持っていたのか
 技術的な意思決定を任されていたのか

といった 責任と判断の範囲 です。

同じ技術スタックでも、

 「作業者」として使っているのか
 「設計者」として使っているのか

で、実際の評価はまったく変わるはずです。

なぜ職務経歴書をそのまま使うのか

これまでに記載した通り、具体的な経験を
チェックボックスだけで診断するのは難しいと考えました。

だからこのサービスでは、
職務経歴書やスキルシートを、
そのまま貼り付けてもらう形にしました。

文章の中には、

 「何を自分で決めていたのか」
 「どこまで任されていたのか」
 「どこまで責任を持っていたのか」

といった内容が、一般的に含まれます。

その結果を元に年収を判断したほうが
実態に近い診断ができると考えました。
※ユーザーの作業を極力を減らしたいというのも理由の一つです

年収判断におけるAIの立ち位置

このサービスでは名前の通り、  
年収の判定自体はAIが行っています。

ただし、その判断を  
ゼロからAIに任せているわけではありません。

設計への関与度や責任範囲、  
技術的な判断の深さといった  
評価の基準は、あらかじめ人が定義しています。

AIはその基準を前提に、
職務経歴書の文章を読み取り、
各スキルをスコア化した結果を交えて年収を判定しています。

つまり、

> 評価軸は人間が決め、
> その軸に沿って判断するのがAI

という役割分担です。

このサービスでやりたかったこと

このサービスで目指したのは、  
根拠のある年収診断です。

単に数字を出すのではなく、  
職務経歴書の内容から  
「なぜこの年収になるのか」が分かる形にしたいと考えました。

実装中心なのか、設計に関わっていたのか。  
判断や責任をどこまで担ってきたのか。

> そうした評価軸をもとに、  
> 納得感のある年収とスキル評価を提示する

それを形にしたのが、このサービスです。

おわりに

根拠と納得感のある想定年収とスキル評価を  
提示することを目指しました。

もしよければ実際に使っていただき、
診断結果をXにポストしてもらい、感想を教えていただけると嬉しいです！

率直なフィードバックをもとに、
この評価軸自体も改善し更なる精度向上を目指したいと思っています。
]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[wikeet（ウィキート）｜ チャットログを資産に変えるプラットフォーム]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/36db47f7-2da6-44ad-a5ff-81381fe1dfe9</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/36db47f7-2da6-44ad-a5ff-81381fe1dfe9</guid><dc:creator>Ron Lon</dc:creator>
            <pubDate>Thu, 18 Dec 2025 20:42:20 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[![画像の説明を入れてください](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/c358d997-df87-4d]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[![画像の説明を入れてください](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/c358d997-df87-4d23-8fd7-31853fcb9977/c0829491-fe93-4cdb-86f2-d174996a16f8.png)

wikeet トップページ

wikeet（ウィキート）とは

wikeet（ウィキート）は wiki を販売できる Web サービスです。投稿できる wiki のジャンルは公序良俗に反しない限り不問です。

記事は、wiki の特徴である共同編集はもちろん（編集制限をかけることも可能）、wiki 同士に階層構造を持たせてグループ化することもできます。

主な特徴

- チャットログをAIによって整理した上でwikeetに取り込み
- wiki 単位に設定できる編集権限
- 階層構造をもたせた wiki のグループ化
- 執筆者への公平な報酬分配

サービスの利用例

- 趣味やビジネスなどで得た知識を共有したり、記事の一部を有料エリアに設定して販売
- １つのテーマに関する記事を不特定多数のユーザーで作り上げる
- 閲覧制限を設けた社内 wiki（有料プランへの加入が必要です）

始め方
3ステップで簡単にご利用いただけます。

![画像の説明を入れてください](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/c358d997-df87-4d23-8fd7-31853fcb9977/1d4100b3-f20a-4da4-9930-609600bb2211.png)

wikeetの始め方

サービス利用料

サービスを利用するのにお金はかかりません。
売上があったときにのみ下記の手数料が発生いたします。

| 項目 | 内容 |
| -------- | -------- |
| 販売手数料 | 売上額の12% |
| 振込手数料 | 振込１回につき150円 |

よくある質問

Q: 無料プランと有料プランの違いは何ですか？

A: 無料プランでも基本的な機能は全て使えます。有料プランでは無料プランの全機能に加えて、より便利になる付加機能がご利用いただけます。

Q: 有料プランを解約する場合の手続きはどうなりますか？

A: 会員ページから簡単にご解約いただけます。

Q: 報酬の出金方法について教えてください？

A: 会員ページから出金のお手続きをしていただくと、毎月15日（銀行休業日の場合は翌銀行営業日）にご登録の銀行口座にお振り込みいたします。
]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[海外で爆発的流行の「OpenRouter」と 拡張機能「Continue」を使ってコスパ良くAIモデルを使い倒す方法裏技]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/42b0df4a-c68c-44bb-b38a-07f9e20adb1e</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/42b0df4a-c68c-44bb-b38a-07f9e20adb1e</guid><dc:creator>Chihiro Tomioka</dc:creator>
            <pubDate>Thu, 11 Dec 2025 23:36:37 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[概要
海外でも大流行のサービス「OpenRouter」と、それを開発エディタで使用できるようにする VSCode 拡張機能「Continue」について、X でも日本人の投稿が非常に少なく、日本語の記事]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[概要
海外でも大流行のサービス「OpenRouter」と、それを開発エディタで使用できるようにする VSCode 拡張機能「Continue」について、X でも日本人の投稿が非常に少なく、日本語の記事も少ないため、今回紹介します。

毎日のように AI を使って開発をしていますが、「新しい GPT モデルがリリースされた！」「ついに Cloude のバージョンアップが来た！」「Gemini の次モデルがヤバいらしい！」「突然現れた謎の新モデル、すごいらしい！」…と、情報のキャッチアップに追われていると、AI モデルを切り替えて使う という単純なタスクもなかなか楽ではありません。それを劇的に楽に、しかもコスパ良く扱えるノウハウです。

こんな方におすすめ

- 沢山ある AI モデルを気軽に試したいと思っている方
- 色んな AI モデルを試したいが、サービス毎に契約して API キーを複数管理するのが大変だなと感じている方
- AI モデルをよりコスパ良く利用する方法や選択肢を増やしたい方

「OpenRouter」とは

OpenRouter（オープンルーター）は、複数の生成 AI モデルを単一の共通 API で利用できるようにするプラットフォーム。
個人開発者やスタートアップ、AI ツール製作者（Cursor、Windsurf、Blackbox など）、ベンチマークマニアや研究者などに人気で、様々な AI モデルへのアクセスと管理を簡素化することを目的としている。

※ 尚、"Router" はネイティブ寄りに「ラウター」と発音する人もいるが、個人の好みですのでどちらでも良い。

似たような競合サービスとしては、Next.js をメンテしている Vercel 社の "AI Gateway" などがある。

https://vercel.com/ai-gateway

運営

|項目|説明|
|---|---|
|運営組織|OpenRouter, Inc.（米国 ニューヨーク）|
|設立時期|2023年設立|
|創業者|Alex Atallah（CEO、OpenSea の共同創業者・元 CTO）|
|ミッション|ベンダーロックインを排除し、開発者が最適なモデルを自由に切り替えられる 「AI の統一インターフェース」 を目指す。AI モデルの統合と最適化を簡素化すること。開発者に価格透明性・信頼性・選択の自由を提供すること。|

主な特徴

- 世界中のいろんな AI モデル（Claude、Gemini、Llama、Grok、Qwen など）を 1つの API キー で全部使える
- 使いたいモデルをその場で選べる（例：GPT → Claude → Gemini の様な切り替えが簡単にできる）
- 料金は 従量課金制 ＝「使ったトークン数 × 各モデルの単価」で自動計算 → しかも、1つのウォレットで全部払える
- 各モデルの 速度・価格・コンテキスト長・ベンチマーク をリアルタイムで比較できる

要するに、OpenRouter は 「AI モデルのフリーマーケット ＋ 価格比較サイト ＋ 決済代行」 が合体したようなプラットフォームで、特に「コストと性能に敏感な海外の個人ユーザー/小規模チーム」に爆発的に支持されているもの。

海外の OpenRouter が刺さっている層

あくまで個人的な所感。

1. インディー開発者（個人開発者）・スタートアップ
 → 自社アプリに AI を組み込むとき、「今週は Claude が安いから Claude、来週は Grok が速いから Grok」みたいに最適なモデルをすぐ切り替えられる。
2. AI ツール製作者（Cursor、Windsurf、Blackbox など）
 → 裏側で OpenRouter 経由で複数のモデルを提供して「最速/最安/最強を自動選択」することができるから。
3. ベンチマークマニア・研究者
 → 同じプロンプトで100種類のモデルに一括投げて比較できるから。

日本でまだあまり流行ってない理由

こちらも、あくまで個人的な所感。

- 日本語対応モデルが少なかった（2025年現在はかなり増えたが）
- モデルの切り替えは Web コンソールではなくコードから行うため、オープンソースのツールや開発エディタ等でしか使えない
- 日本では、「エディタ」を除くと Google AI Studio、GitHub Copilot、Claude Code など単一ベンダーのツールに焦点が当たりがちで、OpenRouter のようなマーケットプレイス系のツールに注目が薄い（しかも、そこで満足する人が多い）
- 日本企業やビジネス界隈では「API で複数モデル切り替える」みたいなニーズ・具体的なケース自体がまだ少ない

海外で最も流行っている AI モデルは？

AI モデルを気軽に切り替えられる OpenRouter で、最も「コスパが良い」とされ圧倒的に人気なのは、なんと "Grok Code Fast 1"（xAI）。

![OpenRouter2025年12月発表資料モデル比較図](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/37ea7fc9-0188-48fa-852a-608eade14bc0.png)

OpenRouter -『State of AI』2025年 最も使われた推論モデル TOP 5

![OpenRouterモデル比較図20251212](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/e6e064be-9d92-4bcb-8410-a3d16e1dbb04.png)

OpenRouter 2025年12月直近のトークン消費別モデル比較チャート

日本では、Claude や Gemini、Codex が注目されがちだが、"Grok Code" が注目される機会は非常に少なかった（というか、ほぼ無かった）。

主な使い方

1. Web でアクセスしてアカウント作成
2. 決済方法を登録
3. API キーを発行
4. モデルを選択して、開発エディタやオープンツールで使う

1. Web でアクセスしてアカウント作成

OpenRouter の公式ページ（）にアクセス

https://openrouter.ai/

右上の「Sign Up」ボタンをクリックしてアカウントを作成

![OpenRouter 公式ページのサインアップボタン](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/e8c9b703-744b-40e0-8074-c6d77d0f58de.png)

OpenRouter 公式ページのサインアップボタン

メールアドレス以外も、Google や GitHub などの OAuth 連携でも簡単に登録可能。

![サインアップダイアログ](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/86881cc0-3763-4908-bf95-5b53af3bb4a9.png)

サインアップダイアログ（ソーシャルログインでも認証可能）

2. 決済方法を登録

登録・認証完了後、まずは「支払い登録」をしておく。

:::warning
最初からクレカなど登録するのが怖い人は、本手順をスキップして API キーのみ発行し、「無料モデル」から使ってみてください。
ただし、「無料モデル」は入出力を学習に利用されるリスクもあります（後述「注意点」を参照）
:::

右上アイコン「Credits」を選択。

![クレジット管理を選択](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/8339d101-ed62-4ce2-955c-94fed07ce197.png)

クレジット管理を選択

クレジット管理画面で支払い方法などを決める。

- Add Credits: 都度クレジットを購入する
  - クレジットカード等で有料モデル用のクレジットを購入できる
  - 「Use crypto」で、なんと暗号通貨でも支払える（基本は USDC）
  - Crypyo 払いの場合、Coinbase Commerce 経由で支払い可能。ネイティブトークンでスワップして支払うことも可能
- Add a Payment Method: クレジットカードなど自動決済方法を登録する
  - 本格的に常時利用する方はこちらを登録する
  - ただし、登録しても即決済はされないので、一旦 Add Credits はする必要がある

![クレジット購入登録エリア](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/abdb4cd3-e2e5-4f12-aa3a-80853747bded.png)

クレジット購入登録エリア

クレジットカードの自動支払い設定が完了しても、以下の表示であれば、まだ有効にはなっていない。

![自動支払い無効状態](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/b14f1923-a9f4-4035-8758-1eadee11f3b7.png)

自動支払い無効状態

「Enable」をクリックしてトグルスイッチを ON にすれば、有効化。管理画面の表示も「Manage」となる。
画面に "is enabled" と表示されていれば有効な状態。

![自動支払いが有効な状態](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/e59b3404-45ad-4c35-802f-7aea4a5f13c7.png)

自動支払いが有効な状態

支払う際に、クレジット自動購入の閾値と購入金額を設定できる。また、複数カードを登録することもできる。

![自動支払い設定](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/69f8fd71-3f2a-49de-b634-a5efa73efe8a.png)

自動支払い設定

- When credits are below: 追加購入を実施する閾値（ドル）。残クレジットがこの値を下回ったら、自動購入が行われる。
- Purchase this amount: 自動購入時の購入金額（ドル）。後述する「API キーの利用上限」の設定値と合わせておくとわかりやすいかも

自動支払い登録をしても、まだクレジットは無いので、「Add Credits」ボタンをクリックして初期クレジットを購入する。

![購入(Purchase)ダイアログ](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/4349aa91-a63c-4007-8864-6129bc242862.png)

購入(Purchase)ダイアログ

初期購入額（ドル）を "Amount" に入れて 「購入(Purchase)」 で決済。
「決済中です」のアラートダイアログが表示されるが、画面を更新して以下のように購入金額が表示されたら完了。これで API キーで有料モデルも使用できる。

![購入完了の状態](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/d323f0b2-48d1-4e49-b4ec-1885daa5e9e9.png)

購入完了の状態


3. API キーを発行

次に、「API キー」を発行する。右上アイコン「Keys」を選択。

![キー管理を選択](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/9b28165e-5c41-45b8-9551-f353611a6730.png)

キー管理を選択

管理画面で 「Create API Key」 ボタンを押下して新規作成

![API キー管理画面01](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/5f158b8e-0c1e-4968-95c6-df0e67d88e1a.png)

キー管理画面

API キーの基本情報や支払い上限などを設定する（以下、私の設定例）。

![API キー設定内容の例](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/b0c5104f-9180-4db6-adeb-687e31177ec5.png)

API キー設定内容の例

- Name: API キーにつける任意の名前
- Credit limit: 支払い上限。「ドル」換算で数値を入力。空欄（未設定）にすると「無制限」の従量課金となるので注意
- Reset limit every...: 支払い上限をリセットするタイミング
  - N/A: 自動でリセットしない
  - Daily: 日次でリセット
  - Weekly: 週次でリセット
  - Monthly: 月次でリセット
- Expiration: API キーの有効期限（本当はつけた方が良い）
  - No expiration: 無期限（有効期限なし）
  - 1 hour: 1時間
  - 1 day: 1日
  - 7 days: 1週間
  - 30 days: 1ヶ月
  - 90 days: 3ヶ月
  - 180 days: 半年
  - 1 yaer: 1年

「Create」 ボタンを押し、 みたいな形式の発行された API キーを コピーして保存しておく（※ 一度しか表示されません）。

キーは無料でも発行でき、残高が「0」になると有料モデルが使えなくなる。モデルによっては、最初に無料クレジットが少し付いてくることもある。

4. モデルを選択して使う

選べるモデルは  で探せる。速度、価格、コンテキスト長を比較して選べる。

しかし、Web コンソールは主に使用量の監視や課金管理用。
クレジット管理、残高の確認、使用量のトラッキング等ができるが、「AI モデル選択」はここではできない。

モデル選択は API リクエストを送るコード内でプログラム的に指定 する。
つまり、"API キーをセットしてモデルを指定する" というプログラムを書かなければならない。

または、「API キーをセットするだけで使用できるオープンソースツール」や同様のサービスを利用しなければならない。

 例（Python + OpenAI SDK の場合）



具体的な書き方や詳細はこちら（公式ドキュメント）

https://openrouter.ai/docs/quickstart

しかし、これは非常に面倒だ！！！

なので、今回は VSCode などの開発エディタで簡単に使用する方法として、拡張機能「Continue」を使った利用方法 を紹介する。

尚、以下でも動作確認だけなら簡単にできる

  - チャットで動作確認できる公式の 「[Chat](https://openrouter.ai/chat)」ページ
- テスト用途に利用できる、公式の 「[Request Builder](https://openrouter.ai/request-builder)」（GUI っぽくリクエストを構築してプレビューできる）

「Continue」で OpenRouter を簡単に利用する

拡張機能「Continue」とは？
VSCode や JetBrains などで利用できる、オープンソース AI コードアシスタント拡張機能。
VSCode の GihHub Copilot Chat などを代替するような機能。オープンソースで完全にカスタマイズ可能なのが最大の特徴。

そもそも、OpenRouter 抜きにしても、Continue 単体で導入する価値がある。実際に拡張機能を導入して使ってみた方が理解は早い。

一応、公式ページはこちら⬇︎

https://www.continue.dev/

運営

|項目|説明|
|---|---|
|運営組織|Continue Dev, Inc.（米国 サンフランシスコ）|
|設立時期|2023年設立|
|創業者|Ty Dunn（CEO、元 Rasa のグループ PM）と、Nate Sesti（CTO、元 MIT 生・NASA ソフトウェアエンジニア）|
|ミッション|開発者を「自動化」ではなく「増幅」する。ソフトウェア開発を「音楽制作」のように楽しく創造的にし、AI をカスタマイズ可能で透明性の高いツールに。開発データから継続的に学習し、ワークフローを自動化しながら人間の創造性を重視。|
|製品|Apache 2.0 ライセンスでオープンソース中心|

主な特徴

- Github Copilot / Cursor 的な機能
  - サイドバーでチャット: コードを選択して質問したり、説明を求めたり。コードベース全体をコンテキストとして理解する
  - インライン編集（Edit モード）: コードを選択して「これをリファクタリングして」と自然言語で指示 → AI が差分を提案・適用
  - オートコンプリート: 入力中にリアルタイムでコード補完（Copilot 風）
  - エージェントモード: 複雑なタスクを自動実行（例: バグ修正、ドキュメント生成）
  - コードベースインデックス: プロジェクト全体を検索・参照可能
- 自由度の高さ
  - どんなモデルでも使える: OpenAI、Anthropic（Claude）、Google（Gemini）、Grok、Ollama（ローカルモデル）、OpenRouter 経由で100以上など。config.json で簡単に複数モデルを登録・切り替え
  - BYOK 対応: 既存の API キーを使用する
  - 無料利用 or サブスクを選べる: OpenRouter 等のプロバイダー連携だけなら無料で使えるが、GitHub Copilot 同様 10ドル/月くらいの定額プラン（サブスクリプション）もある
  - カスタム設定: プロンプト、ルール、スラッシュコマンド、コンテキストプロバイダーを自由に簡単に追加
  - オープンソース（Apache 2.0）: GitHub で20,000スター超え、数百万人ダウンロード、コミュニティが活発
  - ハブ（Hub）機能: モデル・プロンプト・ワークフローを共有・再利用しやすい（※ アカウント作成が必要なので、今回は説明しません）
  - プライバシー重視: Ollama や LM Studio でダウンロードした ローカル LLM も簡単に接続可能。コスト抑えたい人に最適

導入方法

VSCode の拡張機能：マーケットプレイスで「Continue」と入れて、インストールするだけ

![拡張機能「Continue」](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/2df6badb-780f-4ba9-ad94-31a5644da893.png)

拡張機能「Continue」

使い方

今回の OpenRouter を統合する使い方に限って紹介する（他の利用方法はまた別の機会に）。

まず、インストールで追加された Continue のアイコンを選択

![拡張機能 Continue アイコンを選択](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/88268af7-e135-4bb7-9d31-9020a059a335.png)

拡張機能 Continue アイコンを選択

Configs メニューの「Local config」の設定用の歯車アイコンボタンをクリック

![Continue の設定画面](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/53bb61d0-f5da-4326-ac7c-4f85c91ef3ab.png)

Continue の設定画面

すると、 がローカルマシンに自動で生成され、以下のように編集ファイルとして表示される（ でも書けるが非推奨）。
尚、Windows の場合は  が生成される。

![Continue の config.yaml](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/f1171523-e0ea-4eda-9ac4-43dc6ab95b6d.png)

Continue の config.yaml

[OpenRouter のモデル検索](https://openrouter.ai/models) からモデルを探し、[OpenRouter 連携形式](https://docs.continue.dev/customize/model-providers/top-level/openrouterhow-to-configure-openrouter-with-continue) に合わせて設定ファイルにモデルを書追記する。



「モデル ID（MODELID）」とは、OpenRouter のモデル検索結果に表示される、コピーアイコンボタンの左の文字列。コピーして使うと良い。

![OpenRouter モデル ID](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/ef2dc614-36e8-40d6-88ec-005f0092cc1e.png)

OpenRouter モデル ID

Continue 専用の環境変数ファイルを利用する
複数モデルを追加する場合、毎回 API キーを書くのは非効率なので、セキュリティの観点も含め、環境変数ファイルにまとめておく。

 を作成する



中身は、任意のキー名と発行した API キーを記載



設定ファイルでは、 で利用できる。



これで、モデルの追加も楽になる。

その他、一般的な設定ファイル設定値やローカル設定の詳細はこちら⬇︎

https://docs.continue.dev/referenceconfig-yaml-reference

https://docs.continue.dev/customize/deep-dives/configuration

実際に使ってみる

OpenRouter のアカウント作成・API キー発行、VSCode 拡張機能の Continue 導入・モデル設定が完了したらチャットエリアで使用してみる。

![設定したモデル表示名を選択](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/0e78e9f8-6e9f-4bdf-83cd-392e84f8fb1f.png)

設定したモデル表示名を選択

チャットから動作確認して、動けば OK！

![Continue チャット表示](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/db8e4347-7471-43f3-b5c8-841046cf13fb.png)

Continue チャット表示

「クレジット残高不足」「モデル ID 指定の間違い」など、何かエラーがあれば以下のようにエラーログが表示される（View error output に詳細ログが表示される）。

![Continue エラー表示](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/37876a96-02f1-4261-8dc2-edc69b557863.png)

Continue エラー表示（クレジット残高不足）

以上で設定完了！あとは、モデルなどを追加しておき、好きに切り替えたりできる。

注意点：「無料モデル」はなぜ無料なのか？

AI モデルの開発・維持には莫大なお金がかかっている。にも関わらず「無料モデル」が存在するのはなぜか？

理由は様々あるが、１つは「学習に利用させてもらうから」。よくある知識として、「API レベルで AI モデルを利用する場合は、学習に利用されない（というケースが多い）」というものがあるが、少なくとも OpenRouter の無料モデルは API レベルでも学習に利用される。

つまり、「無料で使っても良いよ。その代わり、対価として学習には利用させてもらうね？」 というもの。

学習に利用されても問題ない使い方であれば、無料モデルを活用すると良い。それが嫌ならば、ちゃんと有料モデルを使うこと。

「お金は使いたくないけど、学習もされたくない！」 というのは難しいことを理解しておこう。

特に、無料モデルで、個人情報や機密情報は 絶対に使用してはならない（有料版でも避けるべきだが）。うっかり入力に混ぜてしまわないように要注意。

|モデル料金|メリット|デメリット|
|---|---|---|
|無料モデル|クレジット課金なしでも使える|学習に利用されることが明記されている|
|有料モデル|学習に利用されないモデル利用が可能（ただし注意は必要）|クレジット課金設定が必要|

無料モデルを無効にする方法

入出力を学習に利用されることを気にする人は設定しておくと良い。

Settings / Training, Logging, &amp; Privacy ページの 「Enable free endpoints that may train on inputs」 をオフにする（デフォルトは ON）。

これをすると、学習に利用される無料モデルは選択できなくなる（利用してもエラーになる）

![無料モデル有効/無効設定](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/0629a7a9-ca9f-47aa-be7e-5c808b0b9c51/c2a60212-70f8-4cc2-9d13-2d1c72ac6fe4.png)

無料モデル有効/無効設定

ただし、有料モデルであっても最終的には自己責任なので、そこは予め了承すること（というか、アカウント作成時の同意書チェックに、その同意が含まれている）。

まとめ

- 「OpenRouter」は、単一 API キーで多くの AI モデルが簡単に利用できるプラットフォーム
  - Web からアカウント作成
  - API キー発行する
  - 使用する AI モデルを選択する
- 拡張機能「Continue」を併用すると、開発エディタにすぐに OpenRouter 利用環境が作れる
  - VSCode 拡張機能として導入
  - ローカル設定（モデル追加）するだけ

以上、今回の内容が誰かの参考になれば幸いです！

SNS（[@cto33y](https://x.com/cto33y)）でも、最新情報をキャッチアップしたり、技術者向けに「実用性」「実践的」を意識したな情報を不定期で発信しています 🙌
]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[TableTrace - DB変更をリアルタイムで可視化するアプリ]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/c3c52f8e-57e3-41f4-92d7-13a5ffd11e8d</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/c3c52f8e-57e3-41f4-92d7-13a5ffd11e8d</guid><dc:creator>後藤優明</dc:creator>
            <pubDate>Mon, 08 Dec 2025 20:35:58 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[TableTraceとは

TableTraceは、テーブルの変更をリアルタイムで可視化するデスクトップアプリケーションです。OSSのためGitHubに公開しています。

![TableTrace](]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[TableTraceとは

TableTraceは、テーブルの変更をリアルタイムで可視化するデスクトップアプリケーションです。OSSのためGitHubに公開しています。

![TableTrace](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/848a5c3e-34ec-4f41-bd49-f9a1ec03535e/111ab12e-1efb-46fc-92ea-35b74df797a0.png)


開発しようと思ったきっかけ

テーブル更新を追うのが地味にしんどい！
変更された箇所だけ色つけて欲しい！
ついでにテーブル複数同時にみたい！

そんな感じでした。

主要機能

１. リアルタイムでDB更新を可視化
INSERT, UPDATE, DELETE 操作をリアルタイムで監視し、色分けで変更を表示
- 🟢 緑: INSERT（新規行）
- 🟡 黄: UPDATE（更新行）
- 🔴 赤: DELETE（削除行）

![RealTimeDBWaching](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/848a5c3e-34ec-4f41-bd49-f9a1ec03535e/6e6497ba-179e-400e-87de-f619ee34b5b5.png)

選択したテーブルの分だけウィンドウが分割されて表示される

2. イベントタイムライン

変更履歴を時系列で表示

![イベントタイムライン](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/848a5c3e-34ec-4f41-bd49-f9a1ec03535e/689ffe08-e3e8-44a4-932c-9201031115bc.png)

3. ER図

ドラッグ＆ドロップでテーブル配置
外部キーのリレーション表示、スキーマフィルタリングに対応

![ER図](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/848a5c3e-34ec-4f41-bd49-f9a1ec03535e/dbb86ddc-a840-42fe-965c-64a19ec1a695.png)

4. Dry Run モード

自動ロールバックによりSQLを安全にテスト可能

![Dry Run モード](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/848a5c3e-34ec-4f41-bd49-f9a1ec03535e/53939508-d3cd-4103-b98a-7a748389a5b0.png)

DELETEを実行しても実際には削除されない

クイックスタート


技術スタック

| レイヤー | 技術 |
|---------|------|
| フロントエンド | React 19, TypeScript, Tailwind CSS |
| バックエンド | Rust, Tauri 2 |
| データベース | PostgreSQL (tokio-postgres) |
| 可視化 | React Flow, Dagre |


よくある質問

Q: 導入にはどのくらい時間がかかりますか

READMEの通りで30分くらいで起動できると思います

Q:　対応DBはなんですか

- PostgreSQL
- Supabase

Q:　クラウド接続はできますか

現時点ではローカル環境限定です
需要あればPro版を作って対応できればと思っています

Q:　DB更新機能はありますか

ありません。あくまでDBを監視してるだけです


詳細
READMEに実際に動いているGifなどあります
[tabletrace-oss README](https://github.com/monorka/tabletrace-oss)
]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[ふるさと納税ダッシュボード]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/40bf0b83-6c2f-4150-91a6-5da44de0e20f</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/40bf0b83-6c2f-4150-91a6-5da44de0e20f</guid><dc:creator>大見川紘平</dc:creator>
            <pubDate>Thu, 04 Dec 2025 20:24:01 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[
![トップページの画面](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/16c10a4b-3574-4fa7-]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[
![トップページの画面](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/16c10a4b-3574-4fa7-a1c4-9dfb80cd9e0f/0ea03648-baa7-4fe1-ad15-05fdd67d2be4.png)

トップページ


ふるさと納税ダッシュボードとは

ふるさと納税ダッシュボードは、「楽天」「さとふる」「ふるなび」など複数のふるさと納税サイトを使い分けている人向けの寄付管理用Webダッシュボードです。
バラバラなサイトに散らばった寄付履歴や、医療費控除・住宅ローン控除込みの正確な限度額が分かりにくい問題を、ブラウザ上でのシミュレーション＋寄付履歴の一元管理で解決し、「今年いくら寄付したか」「あといくら寄付できるか」を一目で把握できる状態を目指しています。

主な特徴

- [特徴1]:複数サイトの寄付履歴を一元管理
楽天ふるさと納税・さとふる・ふるなびなど、どのポータルサイトで寄付しても、同じフォーマットで登録・一覧表示でき、トータルでいくら寄付したかをひと目で把握できます。
- [特徴2]: 限度額シミュレーターとの連携
年収ベースの簡易版＋控除額まで入力できる詳細版シミュレーターを搭載。計算結果はそのままマイページに保存され、ダッシュボードの上限額として自動反映されます。
- [特徴3]: 完全無料
全ての機能が完全無料で使用できます。

こんな方におすすめ

- 楽天・さとふる・ふるなびなどでそれぞれ寄付しており、「結局トータルでいくら寄付したのか分かりづらい」と感じている方
- 簡易版・詳細版シミュレーションで自分のおおよその控除額を調べたい方
- 手入力が続かなかったり、スマホからの編集が面倒で、「もっと気軽に続けられる管理方法が欲しい」と思っている方

主要機能

進捗が一目でわかるビジュアルダッシュボード
サービスのホーム画面です。「設定した限度額」「現在の寄付総額」、そして「あといくら寄付できるか（残り枠）」を円グラフやプログレスバーで直感的に可視化します。複数のサイトで寄付していても、ここを見れば現在のステータスが一目瞭然です。

![ダッシュボード画面](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/16c10a4b-3574-4fa7-a1c4-9dfb80cd9e0f/a238f5b9-d875-47e8-8452-afe136ed9f06.png)

ダッシュボード画面




連携可能な控除額シミュレーター
ログイン不要で、すぐに利用できるシミュレーターです。 年収や家族構成などの基本情報を入力するだけで、おおよその控除上限額を簡単に試算できます。源泉徴収票をお持ちの場合は、社会保険料などを入力してより詳細な条件で計算することも可能です。また、会員登録をしていただければ、計算結果はワンクリックでマイページの設定に引き継げるため、スムーズに管理をスタートできます。

![シミュレーション画面](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/16c10a4b-3574-4fa7-a1c4-9dfb80cd9e0f/3ac3e608-bfc5-43c1-8b04-420b467344eb.png)

シミュレーション画面


寄付記録の登録・編集
寄付した 日付・金額・自治体・返礼品名・利用したポータルサイトを1つのフォームで登録できます。「楽天ふるさと納税」「さとふる」「ふるなび」など主要サイトはプルダウンから選択するだけなので、入力の手間を最小限にしつつ、どこ経由で寄付したかも後からすぐに把握できます。
誤って登録した場合も、記録の編集・削除が可能なため、年末まで自分の寄付履歴をきれいに保つことができます。



![寄付登録ページ](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/16c10a4b-3574-4fa7-a1c4-9dfb80cd9e0f/c34464b0-966c-4c4c-b5fc-84c9df90f16b.png)

寄付登録ページ


![寄付履歴一覧ページ](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/16c10a4b-3574-4fa7-a1c4-9dfb80cd9e0f/6b90ea5e-a994-4ef0-893c-b25f9f3491f9.png)

寄付履歴一覧ページ


よくある質問

Q: ふるさと納税ダッシュボードの利用開始にはどのくらい時間がかかりますか？

A: シミュレーターを試すだけなら会員登録不要ですぐにお試しいただけます。その他の機能はメールアドレスによる簡単なアカウント登録が必要です。

Q: 利用料金はかかりますか?

A: 全ての機能が無料でご利用いただけます。


Q: お問い合わせ先はどこですか?

A: メールの場合はfurusato.dashboard.service@gmail.com宛にご連絡をお願いします。また、[Xのアカウント](https://x.com/saiprodct)でもご連絡をお待ちしています。


]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[tables]]></title>
            <link>http://izanami.dev/post/a58261b8-1b5c-400c-a7a9-1f5987330d73</link>
            <guid>http://izanami.dev/post/a58261b8-1b5c-400c-a7a9-1f5987330d73</guid><dc:creator>s imada</dc:creator>
            <pubDate>Fri, 24 Oct 2025 08:01:30 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[ワークショップの準備時間を90%削減する方法

20テーブルのワークショップ準備に80分かけていませんか？

Google Docsでドキュメントを20回作成し、共有設定を確認し、URLリストを整理す]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[ワークショップの準備時間を90%削減する方法

20テーブルのワークショップ準備に80分かけていませんか？

Google Docsでドキュメントを20回作成し、共有設定を確認し、URLリストを整理する... この作業、1分で終わります。

---

Tables: ワークショップ運営の「面倒」をすべて自動化

[Tables](https://workshop-tables.com/) は、ワークショップやハッカソン主催者のために作られたドキュメント編集アプリです。

3つのコア機能

- ✅ テーブルごとの共同編集スペースを自動生成
- ✅ 全テーブルを一画面で監視できるホストダッシュボード
- ✅ ワンクリックで切り替わるプレゼンテーションモード

サインアップ不要。URL配布だけで即開始。

---

なぜ準備時間を90%削減できるのか

従来の方法（Google Docsの場合）



Tablesの場合



所要時間: 1分（設定時間0分）

---

イベント当日: 運営の「ストレス」をゼロに

従来の運営方法の課題

❌ 各テーブルを巡回して進捗確認 → 移動時間のロス  
❌ 「どのテーブルが遅れているか」が分からない  
❌ 発表時に「えっと、どのタブだっけ？」と探す  
❌ 参加者に「アカウント作成してください」と説明

Tablesで解決

📊 ホストダッシュボード: すべてが一画面に

座ったまま、全テーブルの状況をリアルタイム監視。

![ホスト向けダッシュボード](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/d3d4a9c5-e290-4bd2-a879-ee354200a494/ca880fcc-26e9-444b-b977-15aa5e6a6d87.png)

キャプションをここに記入



一目でわかる情報

- 🟢 接続中のメンバー数（各テーブルに何人いるか）
- ✅ チェックリスト進捗（5/8タスク完了、など）
- 📝 最終更新時刻（どのテーブルが活発か）
- ⚠️ 接続状態（ネットワーク問題を即検知）

「遅れているテーブルに声をかける」タイミングが一目瞭然。

🎤 プレゼンテーションモード: 0.6秒で切り替え
![プレゼンテーションモードスライド](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/d3d4a9c5-e290-4bd2-a879-ee354200a494/9cc6e717-0d59-4e70-9771-7b365dbf9336.png)

キャプションをここに記入




特徴

- 📖 読み取り専用（誤編集防止）
- 📺 投影に最適化された大きなフォント
- ✅ チェックリスト表示で達成事項が一目瞭然
- 🔄 リアルタイム更新（プレゼン中の修正も即反映）

---

実例: 60人ハッカソンでの運用

イベント概要

- 参加者: 60人
- テーブル数: 12
- 時間: 3時間
- 課題: アイデア創出 → 実装計画 → 発表

タイムライン

イベント前（1分）



開始時（説明0分）
![画像の説明を入れてください](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/d3d4a9c5-e290-4bd2-a879-ee354200a494/a5e6a49f-8d6d-46cb-9fd2-0ae6cd9d409d.png)




作業中（2時間）
![画像の説明を入れてください](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/d3d4a9c5-e290-4bd2-a879-ee354200a494/4694764e-fa6c-41af-b2e7-35ed1377a06b.png)

テーブル内で共同編集可能なエディタ




発表時（1時間）
![発表スライド表示](https://api.izanami.dev/storage/v1/object/public/pictures/eyecatch/d3d4a9c5-e290-4bd2-a879-ee354200a494/a044d674-1ffc-4b0b-8d1d-4c8399dbd480.png)

スライド表示も可能です




結果

|項目|改善効果|
|---|---|
|セットアップ時間|80分 → 1分|
|進捗確認のストレス|巡回不要、一画面で完結|
|発表の切り替え|1秒未満|
|参加者の反応|「シンプルで使いやすい！」|

---

主要機能の詳細

✅ チェックリスト機能

ワークショップの「今日やること」を全テーブルで共有。

設定例



- ✅ チェックをつけると全員の画面に即座に反映
- 📊 ホストダッシュボードで進捗を一覧表示
- ⏱️ 遅れているテーブルが一目で分かる

📝 Markdown対応

簡単な記号で、きれいな資料を作成。

基本記法（5分で習得可能）



- 💡 覚えることは最小限
- 📄 きれいな資料が自動生成
- 📤 Markdownファイルとしてダウンロード可能

💾 エクスポート機能

イベント後の記録も簡単。

ダウンロード形式

- Markdownファイル（各テーブル個別）
- 一括ダウンロード（全テーブルZIP）
- チェックリスト進捗（CSV形式）

用途

- イベント報告書の作成
- 参加者へのフィードバック
- 次回の参考資料

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よくある質問

Q: サインアップは必要ですか？  
A: 不要です。 URLにアクセスするだけで編集開始。

Q: 編集内容は保存されますか？  
A: 自動保存。 入力した瞬間に保存、イベント後も残ります。

Q: 複数人が同時に編集できますか？  
A: できます。 リアルタイム同期（200ms未満）で反映。

Q: 何人まで同時編集できますか？  
A: テーブルあたり50人以上でも安定動作。 通常のワークショップ（5〜10人/テーブル）なら全く問題なし。

Q: インターネット接続が必須ですか？  
A: はい。 ただし自動再接続機能により、接続が切れても復帰可能。

Q: データは安全ですか？  
A: はい。 HTTPS/WSS暗号化、推測不可能なセッションID。URLを知っている人だけがアクセス可能（ただし機密情報は含めないことを推奨）。

Q: 費用はかかりますか？  
A: 現在すべて無料。 通常のワークショップ利用なら費用はかかりません。

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こんなイベントに最適

🎯 ワークショップ: デザイン思考、アジャイル研修、ブレスト  
🚀 ハッカソン: 社内/学生向けハッカソン、アイデアソン  
📚 教育現場: グループワーク、ディスカッション、PBL  
🏢 企業研修: チームビルディング、戦略策定、レトロスペクティブ

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今すぐ始める

4ステップで完了

1. [workshop-tables.com](https://workshop-tables.com/) にアクセス
2. テーブル数を入力 → セッション作成
3. 自動生成されたURLを各テーブルに配布
4. ホストダッシュボードを開いて監視

それだけです。

- サインアップ不要
- クレジットカード不要
- 今すぐ無料で使えます

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まとめ: ファシリテーションに集中できる環境を

ワークショップの成功は、参加者のアイデアと対話にかかっています。

しかし従来のツールでは、運営の「摩擦」がファシリテーターの時間を奪っていました。

Tables は、その摩擦をゼロにします。

- ✅ セットアップ: 1分
- ✅ 進捗確認: 一画面
- ✅ 発表切り替え: 1秒

あなたは、参加者との対話に集中できます。

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次のワークショップで試してみませんか？

🌐 [workshop-tables.com](https://workshop-tables.com/)

💬 フィードバック歓迎  
ファシリテーターの声を聞きながら改善を続けています。  
ご意見・ご要望は [X (@exhoruna)](https://x.com/exhoruna) まで。]]></content:encoded>
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