湯帖:AIコーディングによる総合温泉サイト

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1. ◎ 湯 帖 ゆちょう ── 温泉手帖 AIコーディングによる総合温泉サイト 中間発表 ／ 2026-07-02
2. 1 自己紹介 昆野 隆一郎 フリーエンジニア約２０年 広告系会社、ビッグデータや、社内システム中心開発 Python 近況 ・ 2024年後半 AIの進歩を実感 ↓ ・自分でサービスを作りたくなる ↓ ・ 2025年2月 なかば衝動的に顧客との契約を終了 ↓ ・AIコーディング道場に参加(締切とモチベーション) 日常 ・山梨県在住（３年前に東京から移住） ・音楽制作 ・田んぼ・畑
3. 2 このアプリをひとことで言うと 温泉を「探して・記録して・分かち合う」アプリ ・ 探す — 全国の温泉カタログを地図と一覧で ・ 記録する — 行った温泉をワンタップで足あとに ・ 分かち合う — 良かった体験を、評価ではなく言葉で ランキング・点数は持たない ── 悪いレビューで店が潰れない。温泉の好みは人それぞれ（私は鄙びた湯が好き）。
4. 3 なぜ作るのか ── 自分の使いたいアプリがない ないもの ・ 簡単に・細かく つけられる記録 ・ マニア向けの検索 （泉質・たたずまい・野湯 などの属性） ・ ランキング抜きで温泉に出会える場所 だから作る ・ ワンタップで残し、あとから細かく 書ける記録 ・ 属性でディープに探せる カタログ ・ 序列を作らない 設計 AIツールによりサービスが一人でも開発できるようになったという直感
5. 4 コンセプト ── すべての温泉は平等 点数 ✕　順位 ✕　星 ✕ ・ 評価軸を設計から排除 。代わりに残すのは「体感」と「足あと」 ・ 泉質・液性・泉温などは、コミュニティ編集で育てる（データ取得が困難でもある） ・ 有名温泉も、近所の銭湯も、同じ一枚のカード で並ぶ 温泉を他人の軸で比較するのではなく、自分の幸せを追求する 。
6. 5 データ基盤 約 10,573 件の温泉データ 国内 全 47 都道府県 約 7,068 海外 20 カ国 約 3,495 表示 当面 日本・韓国・台湾のみ 約 7,578 ・ 3つのオープンデータ （OpenStreetMap・Wikidata・Wikipedia） を突き合わせ ・ 出典とライセンスを1件ずつ記録 ・ 実装はClaudeに任せ、私は結果を見て合否を判断 ・ データ投入時間：47都道府県 ≈ 2日、海外20カ国 ≈ 半日 仕組みの中身は正直よくわからない。でも結果は自分で検証できる 。それで十分回る。
7. 6 プロダクト 機能(MVP) ・ 温泉カタログ（MapLibre地図 ＋ 一覧 ＋ 検索／国名・県 名でも） ・ ワンタップ記録 ＋ 体感タグ・写真 ・ あしあと地図 ── 探すと記録を一枚の地図に統合 ・ フォロー＆フィード（フォロワー数は出さない） ・ 湯の図鑑（泉質・たたずまい・県・湯印） ・ 貢献導線 ── ゼロ件追加CTA・誤り/閉店の報告 ・ OAuth）・プロフィール 技術 ・ Next.js 16 / React 19 / App Router ・ Supabase（Postgres ＋ PostGIS） ・ 地図: MapLibre ＋ OSM（全件を円レイヤー描画） ・ Tailwind v4 いままではPythonばかり。ここに並ぶ技術はほぼこのプロジェクトで初体験 。
8. 7 つくりかた AI駆動の開発ライフサイクル AI-DLC（Inception → Construction） を実プロジェクトで運用。 プロセス 以下をclaude codeで行った。 ・ 要件 → ユーザーストーリー → Units of Work ・ ユニット単位で 設計 → コード生成 → テスト ・ 全工程を aidlc-docs/ に監査ログ化 運用の工夫と品質 ・ 並行チャットは混乱のもと → 細かくブランチを 切り、他のチャットを意識するよう指示 ・ vitest 84 テスト ＋ property-based testing ・ tsc / lint / build / E2E（Playwright）green
9. 8 画面紹介 ── 探す・記録する 文字とコントラストは老眼にもやさしい設計がデフォルト さがす 7,578件を地図と客観条件の検索で。点数も順位もない 詳細 湯のプロフィールと「行った！」ワンタップ記録
10. 9 画面紹介 ── 足あと・図鑑 あしあと 訪れた湯が、地図に残っていく 湯の図鑑 競うためではなく、たどるために
11. 10 AIのすごいところ データ基盤を丸ごと構築 ・ 約10,573件・47都道府県＋20カ国の取り込みパイ プラインをAIが実装 ・ 名寄せ・ライセンス管理まで含めて 開発スピード ・ 一人開発で企画→設計→実装→データ整備が並 走 ・ アイデアがその日のうちに動く画面になる 品質も任せられる ・ vitest 84テスト・property-based testing ・ tsc / lint / build / E2E まで自走で green に 対話で仕様が育つ ・ 壁打ち → 要件 → 実装を何度も繰り返すことで仕 様確定
12. 11 つまずきと学び ・ 範囲が広すぎて設計が大変 — 温泉？銭湯？健康ランド？ → 決めきらずに作り、実際に作って使いながら仕様追 加 ・ AI-DLCより「プロトタイプを触って直す」 — 使ってみないと仕様は固められない（探す地図と足あと地図も後から統 合） ・ 海外はデータが多すぎる — 米国だけで688件・現地語名で「全部温泉」化 → タグ分類に刷新＋表示は日韓台 ・開発時間を見積もれない。 データの「量」より、間違いを混ぜない設計 に時間を使った。
13. 12 これから ・ ネイティブアプリ — ios,android ・ ロゴやキャラクター — ここはあえて人間で書く？ ・ UGC — 空欄の属性を、コミュニティ編集で埋めてもらう ・ 特集 — ぬる湯・湯治場・野湯・鄙びた湯…序列ではない「切り口」で出会わせる ・ 表示国の拡大 — 日本・韓国・台湾から、データ品質を確かめつつ20カ国へ段階的に ・ リリース準備 — 実機（認証込み）での通し検証 → 本番デプロイは開発完了後 やりたいことが無限に出てくる ── AIで「思いつく →動く」が速すぎて、いま一番楽しい 。
14. ◎ 湯 帖 ご清聴ありがとうございました。