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すごい家計簿 - AIレシート読み取りで簡単家計管理

面倒な登録なし！ AI家計簿アプリ「すごい家計簿」は、レシートを撮るだけでAIが自動入力し、封筒家計簿で予算管理までしてくれる次世代の家計簿です。 高精度レシートOCRとTinder風スワイプ入力で手入力の手間をほぼゼロにし、月ごとのレポートでが支出傾向を分析してくれます

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今回はアイデア出し=>リリースまで3日で行いました

AI家計簿「すごい家計簿」— レシート撮影とAIだけで続く、ズボラ専用家計簿

家計簿アプリは星の数ほどあるのに、続く人はごく一部。
入力が面倒、カテゴリ分けがダルい、月末に見るのが怖い——気づけばアプリごと消している。

すごい家計簿は、そんな三日坊主常連組に向けて、
「レシートを撮る」「スワイプする」だけで完結するAI家計簿として個人開発したプロダクトです。

画像の説明を入れてください
スクリーンショット

すごい家計簿とは

AIで家計管理をもっとスマートに。手入力ゼロを目指す、次世代の家計簿アプリ。
レシートを撮ると、Gemini 2.0 Flash が
店舗名 / 日付 / 合計金額 / 個別の商品まで一括で読み取り
読み取った明細は、Tinder風のカードUIで右・左にスワイプするだけで登録 or 破棄
商品名と履歴から、AIがカテゴリを自動推定
使いすぎを防ぐために、古典的だけど強力な 「封筒家計簿（袋分け）」 を採用
「テキスト入力」「カテゴリ選択」「グラフを自分で読む」といった摩擦を、
できるだけAIとUI側に押し付ける思想で設計しています。

なぜ作ったのか

妹から「最強の家計簿を作ってほしい」というLINEをいただいたというのが、「すごい家計簿」を作り始めたきっかけです。

主な特徴

  1. Gemini 2.0 Flash によるレシートOCR
    カメラでレシートを撮るだけで、
    店舗名 / 日付 / 合計金額 / 商品名 / 金額をAIが抽出
    モデルは Gemini 2.0 Flash を利用
    軽量かつ高精度なので、「個人開発のコスト感」でも現実的に回せる構成を目指しています
    誤認識があっても、その場でサクッと編集可能
    「API料金を払ってまでOCRやる価値あるの？」という疑問に対して、
    “手入力の摩擦をゼロにできれば、家計簿の継続率は確実に上がる” という実験でもあります。

  2. Tinder風スワイプUIで、入力を「作業」から「操作」に
    読み取った商品は、1件1件フォームで入力…ではなく、
    1枚ずつカードになって、Tinderのようにスワイプしていきます。
    右スワイプ：登録
    左スワイプ：破棄
    上 or 下スワイプ：詳細編集（カテゴリ / メモ など）
    「リストを埋める」のではなく、
    「カードをさばく」ミニゲーム感覚を意識しています。

  3. AIカテゴリ推定で「分類地獄」から解放
    レシート家計簿で地味に面倒なのが、カテゴリ分けです。
    「これは食費？交際費？」
    「これは事業経費？プライベート？」
    すごい家計簿では、
    商品名
    店舗名
    過去に似た支出をどう分類したか
    といった履歴をもとに、AIがカテゴリ候補を自動提案します。
    ユーザーは基本的に「OK」か「ちょっと違う」を選ぶだけ。
    完全に任せるわけではないけれど、90%はAIに投げるイメージです。

  4. 確実に貯まる「封筒家計簿」×リアルタイム残高

アプリ内に、カテゴリごとの**「封筒」**を用意しています。
食費
生活費
ガジェット & 開発投資
交際費
娯楽費
など、自分のルールで封筒を作り、
月初（給料日）にそれぞれへ予算をアロケーションします。
支出が記録されるたびに、封筒の残高がリアルタイムに減っていき、
「今月の食費、あと 12,300 円」「ガジェット封筒 残り 0 円（赤表示）」
といった形で視覚的に「ヤバさ」がわかるようにしています。

  1. 日々の振り返りを邪魔しない基本機能
    カレンダー表示
    日付ごとの支出合計がひと目でわかる
    日付タップでその日の明細表示
    ウォレット / 口座管理
    現金／銀行口座／電子マネーなどを一元管理
    柔軟な集計期間
    月の開始日を「1〜28日」で自由に設定（給料日に合わせられる）

匿名ログイン
メール登録なしで「とりあえず試す」ができる
こんな人に使ってほしい
家計簿アプリは何個も入れたけど、全部三日坊主で終わった人
「固定費は把握したいけど、1円単位の完璧な記録は求めていない」人

技術的なところ

アーキテクチャ概要

フロントエンド: Flutter (Dart) + Riverpod
バックエンド: Go 1.23.0 + Echo
インフラ: Cloud Run
データベース: Turso (LibSQL) - SQLite互換の分散データベース
認証: Firebase Authentication
OCR: Gemini 2.0 Flash Exp (Google AI)
エラートラッキング: Sentry

バックエンド技術スタック

フレームワーク・言語

  • Go 1.23.0: 高速なコンパイルと実行性能、シンプルな並行処理
  • Echo v4: 軽量で高速なGoのWebフレームワーク。REST APIの構築に使用

データベース

  • Turso (LibSQL): SQLite互換の分散データベース
    • ローカル開発ではDocker ComposeでLibSQLサーバーを起動
    • 本番環境ではTursoのクラウドサービスを利用
    • SQLiteの軽量さとクラウドのスケーラビリティを両立

OCR処理

  • Gemini 2.0 Flash Exp: Googleの最新マルチモーダルAIモデル
    • レシート画像から店舗名・日付・金額・商品明細を一括抽出
    • JSON形式で構造化データを返す
    • カテゴリ推定も同時に実行
    • Temperature 0.1で安定した出力を実現

フロントエンド技術スタック

フレームワーク

  • Flutter 3.4.0: クロスプラットフォーム対応（iOS/Android）

状態管理

  • Riverpod 2.5.1: モダンな状態管理ライブラリ

UIライブラリ

  • flutter_card_swiper 7.0.1: Tinder風のスワイプUI実装
  • fl_chart 0.68.0: 美しいグラフ描画
  • table_calendar 3.1.1: カレンダー表示

レシート撮影

  • image_picker 1.0.7: ギャラリーからの画像選択
  • camera 0.11.0: リアルタイムカメラ撮影

開発期間・コスト

開発期間: アイデア出しからリリースまで3日間

技術選定の理由:

  • Go + Echo: シンプルで高速、個人開発でも保守しやすい
  • Flutter: iOS/Androidを1つのコードベースで開発
  • Turso: SQLiteの軽量さを保ちながらクラウド対応
  • Gemini 2.0 Flash: 最新のマルチモーダルAIで高精度なOCR
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