すごい家計簿 - AIレシート読み取りで簡単家計管理

概要

**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。  *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。 6. 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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