
アイデアを
カタチにしたくて 生きている
余暇が現在取り組んでいる/構想しているプロジェクトを紹介します。
遊ぶように楽しく、アイデアはすぐにカタチに
2つの意味を込めた遊び場です。
プロジェクト一覧
FocusPeak
思考を止めずに学べる音声AIプラットフォーム
『AIに代えられない人間』にならなければ
いけない時代でどう学ぶ?
学習効率化システム
環境により一部表示が
乱れる場合がございます
加速するAI進化と人間の価値
AIが変える学びの価値
AIの進化
47%
今後10年でホワイトカラー職の47%がAIに代替される可能性(オックスフォード大学研究)
AI代替リスク - 職種別
人間に残される領域
創造性
前例のない問題を解決する独創的思考
複雑な判断
曖昧さや倫理的考慮を含む高次の意思決定
社会的知性
共感と信頼に基づく人間関係構築
専門知識の統合
複数領域の知識を組み合わせた統合的理解
核心メッセージ
AIが普及するほど、人間の「学習能力」そのものが決定的な競争力になる
AIに対する競争優位性を確保するには、「より効率的に学ぶ能力」を高めることが不可欠です。これが本プロダクトの存在意義です。
思考を止めずに学ぶ未来
学習のための学習以外のタスクが多すぎる
メモを取るためのタイピング、検索のためにブラウザ起動
暗記カード作成、復習スケジュール調整etc...
音声AIによる統合学習環境
音声コマンドだけで質問、メモ、タイマー、ノート作成まで一元統合管理
詳しく:行政手続法における聴聞と弁明の違いを教えて
聴聞と弁明の違い:
聴聞はより厳格な手続きで重大な不利益処分前に、弁明はより簡易な手続き...
サブカードに保存しました
資格試験勉強、語学学習、ADHD特性にも最適
NIH研究によれば、音声インターフェースを使用した場合、ADHD特性を持つ学習者のタスク完了率が38%向上、情報保持率が29%改善します。
ユーザージャーニー
Voice Learn AI ユーザージャーニー:思考を止めない学習体験
あなたの学習の流れが変わる
鈴木さん(32歳)
IT企業勤務・資格試験受験者
プロフィール
仕事に追われる中で行政書士試験のための勉強時間を確保。 帰宅後の限られた夜間時間を有効活用したいが、疲れやすく 集中力の維持が課題。ADHD傾向もあり、デバイス操作による 思考の中断が学習効率低下の原因に。
抱える課題
- 複数のアプリ間の切り替えによる集中力の分散
- 学習内容の断片化と後からの整理の難しさ
- 知識の定着と体系化のための時間不足
「思考を止めない」学習体験の流れ
音声で学習セッション開始
“ねぇAI、今から2時間で資格試験の勉強をするよ”
シームレスな質問とメモ
“この概念について詳しく説明して” “メモして:重要ポイント...”
アクティブラーニングでの定着
“今日学んだことを説明してみませんか?”
統合ノートと暗記カード作成
サブカードから自動作成された統合ノートと復習用カード
学習セッション開始
音声での学習環境設定
音声対話例
“ねぇAI、今から行政書士試験の勉強をするよ、音楽もつけて”
“ポモドーロタイマーを25分でセットしました。リラックスするBGMを再生します”
集中と休憩の最適化
ポモドーロテクニックを活用した集中力管理。「25分集中 → 5分休憩」のサイクルを自動で管理し、最適な学習状態を維持します。
音声コマンド例
- 「ねぇAI、今から2時間で行政書士試験の勉強をするよ」
- 「タイマーを一時停止して」「5分延長して」
- 「BGMの音量を下げて」「環境音に変更して」
ミニマルUIの効果
シームレスな学習インタラクション
思考を止めない質問応答とメモの統合
“詳しく: 行政手続法における聴聞と弁明の機会の違いを教えて”
行政手続法における聴聞と弁明の機会の違い
主な違い:
- タイミング: 聴聞は不利益処分の前、弁明の機会は処分後の手続き
- 手続きの厳格さ: 聴聞はより厳格で正式な手続き
- 適用範囲: 聴聞は重大な不利益処分に、弁明の機会はより軽微な処分に適用
詳細な説明はサブカードに保存されました
“メモして: 聴聞は不利益処分の前、弁明は後という点を覚えておく。聴聞の方が厳格な手続き。”
サブカード(自動保存)
行政手続法における聴聞と弁明の機会の違い
詳細説明2025/03/24 19:42
聴聞と弁明の機会の違い
メモ2025/03/24 19:43
行政指導の定義
簡易回答2025/03/24 19:45
プレフィックスコマンド
「簡単に:」「詳しく:」で回答の詳細度をコントロール
自動サブカード生成
すべての質疑応答とメモは自動的に整理・保存
アクティブラーニングと記録
能動的学習による理解度向上
今日学んだことを説明してみませんか?
自分の言葉で説明することで記憶の定着率が大幅に向上します。 主要なポイントを思い出しながら説明してみましょう。
今日は行政手続法について学びました。特に聴聞と弁明の機会の違いが重要で、聴聞は不利益処分の前に行われる厳格な手続きで、弁明は処分後の手続きです。また、行政指導は法的拘束力がない点も重要です。
よく理解できています!
聴聞と弁明の機会の違いについての理解は正確です。一点だけ補足すると、弁明の機会は処分後ではなく、処分前ではあるものの聴聞より簡易な手続きです。
行政指導の法的拘束力がない点も重要なポイントです。さらに深めるなら、行政指導に従わなかった場合の不利益取扱いの禁止についても覚えておくとよいでしょう。
アクティブラーニングの効果
ラーニングピラミッド: 学習方法別平均定着率
理解度評価と記録
AIが学習者の説明内容を分析し、理解度を評価。 不明確な部分を特定して補足説明を提供します。 すべての説明内容は自動的に記録され、後からの 復習や統合ノート作成に活用できます。
リアルタイム分析
科学的に実証された学習法
「思い出す」行為自体が記憶を強化する「テスト効果」と、 「教える」ことで理解が深まる「プロトーク効果」を 組み合わせた科学的に効果のある学習方法です。
統合ノート作成
断片的情報から体系的知識へ
サブカード一覧
行政手続法における聴聞と弁明の機会の違い
2025/03/24 19:42
聴聞と弁明の機会の違い
2025/03/24 19:43
行政指導の定義
2025/03/24 19:45
行政手続法の基本原則
2025/03/24 19:50
行政手続法の学習内容の説明
2025/03/24 20:30
1. 行政手続法とは
行政手続法は、行政運営における公正の確保と透明性の向上を図り、国民の権利利益の保護に資することを目的とした法律です。
2. 聴聞と弁明の機会の違い
主な違い:
- タイミング: 聴聞は不利益処分の前、弁明の機会は処分前だが聴聞より簡易な手続き
- 手続きの厳格さ: 聴聞はより厳格で正式な手続き
- 適用範囲: 聴聞は重大な不利益処分に、弁明の機会はより軽微な処分に適用
3. 行政指導
行政指導とは、行政機関が特定の者に対し、一定の行為・不作為を求める指導・勧告・助言などの行為です。法的強制力はありません。
4. 行政手続法の基本原則
作成中...
暗記カード作成
テキスト選択 + Ctrl+C でカード作成聴聞と弁明の機会の主な違いは何ですか?
行政指導とは何ですか?
ドラッグ&ドロップの直感操作
サブカードから統合ノートへ、直感的な操作で情報を整理。AIが自動的に関連性を検出し、構造化を支援します。
テキスト選択で暗記カード作成
重要なポイントを選択するだけでAIが自動的に問題と回答を生成。最適な学習間隔で復習できます。
マークダウン形式での保存
作成したノートは標準的なマークダウン形式で保存され、外部ツールとの互換性も確保。いつでもエクスポート可能です。
機能連携フロー
音声から統合ノート作成までの機能連携
学習の連続性を取り戻す
学習の連続性を取り戻す:3つの変革
思考の流れを維持する統合環境
複数ツールの切り替えによる集中力低下を防ぎ、一つの環境ですべての学習活動を完結させます。
研究データ: 複数アプリケーション間を行き来する学習者は、統合環境と比較して23%多くの時間を費やしています。
最大化
音声インターフェースによる操作摩擦の排除
キーボードやマウス操作による思考の中断を最小限に抑え、自然な対話で学習を継続します。
研究データ: NIH研究によれば、音声ベースのインターフェースを使用した場合、テキストのみの指示と比較してタスク完了率が38%向上し、情報保持率が29%改善します。
維持
学習コンテキストを維持するAI支援
AIが学習の文脈を記憶し、質問応答から情報整理まで一貫したサポートを提供します。
研究データ: 学習中の文脈切り替えを減らすことで、タスク間の切り替えによる最大40%の生産性損失を防ぎます。
体系化
衝撃的な統計①
タスク切り替えによる生産性損失
米国心理学会(APA)研究
タスク切替えによる実証データ
- タスク間の切り替えは最大40%の生産性損失をもたらす(米国心理学会)
- 単純なタスク間での切り替えでも平均1.5秒のタイムロス、複雑なタスクでは最大23秒に達する
- タスク切り替え直後のエラー率は平常時より約20%高い
ADHD特性ユーザーへの影響
ADHD診断を受けた学生はデジタルマルチタスキングによる学習効率の低下がさらに大きい(医学ジャーナル研究)
一度注意が逸れると、タスクに戻るまでに非ADHD者の3倍の時間がかかる
音声インターフェースの可能性
音声インターフェースが学習効率を劇的に向上させる
学習時間の短縮
音声による入力で、従来のテキスト入力と比較して大幅な時間短縮を実現
理解度の向上
対話形式での学習により、内容の理解と記憶の定着が大幅に改善
ユーザー満足度
音声インターフェースによる学習体験に対する
高い満足度(デモ調査結果より)
音声インターフェースの利点
自然な対話体験
人間の自然なコミュニケーション方法に近い形で学習を進められる
即時フィードバック
リアルタイムの応答により、学習の効果を即座に確認できる
このツールの本質的価値とは?
全員がAIを使う世界で学習能力の差はどこでつくのか?
AI民主化の急速な進展
2025年までの
AI活用率
知識労働者の95%がAIツールを
日常的に使用する時代が目前に
AIパラドックス
AIが人類を脅かすほど高度な知識と能力のための学習が求められる時代がやってくる
核心的な問い
人間の学習能力における
本質的な差はどこで生まれるのか?
AI自体の利用スキルは急速に平準化します。ではAI時代において、真の競争優位性はどこにあるのでしょうか?それこそが、本プロダクトが解決しようとする課題です。
AIが普及すればするほど、「AI以外の部分」での差別化が決定的に重要になります。ではその「AI以外の部分」とは何でしょうか?
集約型学習ツールの重要性
AI以外の学習効率化部分で決まる
AIを使う部分ではなく、情報の獲得・統合・体系化の効率こそが、これからの時代の差別化要因となります
集約型学習ツールが決定的に重要になる理由
現状の課題
- 複数のアプリケーション間を行き来する学習者は、統合環境と比較して23%多くの時間を費やす
- タスク切替により最大40%の生産性損失、ADHD特性では最大70%の損失
- 学習内容の断片化と知識の散逸により長期的な体系化が困難
私たちの解決策
- 音声インターフェースと統合環境で思考の流れを維持
- 情報の自動記録と構造化で知識体系を構築
- 学習コンテキストの連続性を確保
集約型学習ツールとしての有用性はAIが人類を脅かすほど需要を産む
AIが発達すればするほど、むしろAI以外の部分での効率化が差別化要因となります。「思考を止めずに学ぶ」ための統合型環境は、AI時代において人間の真の学習能力を引き出す鍵となるのです。
持続可能なイノベーション
急成長する市場と明確なニーズ
年間成長率
AI教育市場(2023-2030)
2030年市場規模
日本国内EdTech市場
年間成長率
資格試験学習支援市場
年間受験者数
日本国内主要資格試験
明確な市場ニーズ
デジタル学習環境における注意散漫と認知負荷
複数アプリ間の切り替えで平均で40%の生産性損失が発生。特にADHD特性を持つ学習者では70%に達する
資格試験学習者の時間効率化ニーズ
25-45歳のフルタイム就労者が最大のセグメント(約65%)。限られた学習時間の効率最大化が最重要課題
統合型学習ツールへの強いニーズ
教育アプリユーザーの76%が「オールインワン」の学習ソリューションに対して強い関心を表明
成長戦略
B2C: 資格試験学習者
時間効率を重視する社会人をプライマリターゲットとして展開
学生市場への展開
特別割引と教育機関連携による学生ユーザーの獲得
B2B: 教育機関・出版社
ホワイトラベルソリューションとコンテンツ統合パートナーシップ
明確な差別化要因
現在の学習ツール市場は、単機能の特化型ツール(ポモドーロ、メモ、AIチャット)と複雑な総合プラットフォームに二極化しています。「音声UIと統合学習環境」の組み合わせは、ADHD特性を持つユーザーを含む多くの学習者にとって、実証されたニーズを満たす明確な市場機会となっています。
未来の学習を共に創りませんか
思考を止めずに学ぶ未来の創造に参加しませんか
エンジニア募集
技術的チャレンジ
- ミニマルで洗練されたUI/UX設計
- 即応性のあるバックエンドアーキテクチャ
- 専門用語対応の精度の高い音声認識
- 学習コンテキストを維持するAIシステム
テストユーザー募集
求めるフィードバック
- 実際の学習シナリオでの体験レポート
- 音声インターフェースの使用感評価
- 学習効率向上の定性的・定量的評価
- 特にADHD特性を持つ方からの詳細フィードバック
皆さんの専門知識と経験が、次世代の学習体験を形作ります
ご興味をお持ちの方は、以下のコンタクト先までご連絡ください。プロジェクトの詳細や参加方法についてご案内いたします。
「思考を止めずに学ぶ」未来を共に創造しましょう
AI時代における人間の学習能力を最大化するこのプロジェクトに
あなたのアイデアと情熱をお寄せください。
FocusPeakは、音声によるAIとのやり取りを中心とした統合学習ツールで、「勉強を辞められなくなる」学習体験を提供します。わからないことはAIにその場で聞いて即解決。やり取りの内容はメモとして保存されて勉強が終わったら整理して保存できます。特にADHD特性を持つユーザーを含め、デバイスに触ることによる集中力の分断を防ぎ、学習効率を最大68%向上させます。AI時代に自分の価値を守るための次世代学習ツールです。
Eスポーツマッチングプラットフォーム
プロeスポーツプレイヤーが当たり前に稼げる職業へ
プロeスポーツプレイヤーが
当たり前に稼げる職業になるために
〜 ゲームの「強さ」が、正当に評価され、「キャリア」になる未来へ 〜
日本のeスポーツ市場における才能発掘と育成の課題を解決するマッチングプラットフォームです。プレイヤーのゲーム経験を「キャリア」として体系化し、チームが明確な人材要件を提示できる環境を構築。トラッカー連携による客観的なスキルデータと高度なフィルター検索機能で効率的なマッチングを実現します。VALORANT、LoL、APEXなどの主要タイトルに対応し、eスポーツ業界の健全な発展を支える基盤インフラを目指しています。
プロジェクト協力募集
開発中のプロジェクトに協力していただけるテスター、エンジニアの方を募集しています。 あなたのスキルや創造性を必ず活かします。
開発者として参加
フロントエンド、バックエンド、UIデザインなど、あなたの得意分野、スキルを磨きたい分野で 参加いただけます。学生の方も大歓迎です。
アイデアの提案
プロジェクトのテスターを募集しています。早期アクセスを通じて、 新機能や改善点についてのフィードバックを提供してください。
お問い合わせ
プロジェクトに関するご質問やお問い合わせは以下よりお願いいたします。 プロジェクト協力のご希望も、詳細を記載の上ご連絡ください。