シャドウストーリー
子どもが匿名でストーリーの一部を書き、WebLLMが続きを自動生成。全員が匿名なので、誰の作品かわからないまま協力できるコラボ創作ゲーム。AIが生成した部分と人間の部分を当てるクイズモードもあり、推理要素が加わる。
匿名で子どもたちが協力してストーリーを創作。AIが続きを生成し、人間パートを当てるクイズで推理も楽しめる創作ゲーム。
01キャッチコピー案
02ターゲット像と痛み
小学3-6年生（8-12歳）の創作好きな子ども。学校の図書館時間や放課後、友達と一緒に遊べるゲームを探している。匿名で参加できるため、恥ずかしがり屋でも自分の作品を発表しやすい環境を求めている。
- 自分の書いた話を誰に見られるか不安で、創作に躊躇してしまう。匿名なら思いっきり自由に書けるのに。
- 友達と一緒に何かを作りたいが、創作は個人作業になりがち。みんなで協力できる創作ゲームがない。
- 生成AIが話題だけど、大人向けのツールばかり。子どもが遊びながらAIを理解できるコンテンツが少ない。
03なぜ今(AI時代)か
WebLLMの登場により、サーバー側でAPI課金不要で大規模言語モデルをブラウザで動作させられる。個人開発者でも子ども向けAIゲームの採算が取れるようになった。同時にAIリテラシー教育の重要性が高まり、学校や図書館での採用需要が生まれている。Claude Codeなどの自動コーディングツールで、ゲームロジック+UI実装が数日で完成可能。
04MVPスコープ
- 匿名ユーザーがテキストを入力し、WebLLMで続きを自動生成する基本機能。生成結果は保存され、全員が見られる状態。
- 完成したストーリーに対し、『ここは人間が書いた？AIが書いた？』というクイズモード。複数選択肢から選ぶUI。
- セッション管理（同じルームに複数の子どもが参加し、順番にストーリーを追加できる仕組み）。ブラウザローカルストレージで簡易実装。
- 生成されたストーリーを画像化してSNS共有できる機能（スクリーンショット推奨から段階的に実装）
- 難易度設定（AIの『人間らしさ』を調整して、クイズの難度を上げ下げ）
- ユーザー認証・個人アカウント管理 — 匿名が売りなので不要。セッションベースで十分。実装コストも高い。
- モデレーション・不適切コンテンツ自動削除 — MVP段階では手動レビュー。自動フィルタリングはWebLLMの出力品質向上後に検討。
05マネタイズ(3案)
| モデル | 価格 | 強み / 弱み |
|---|---|---|
| 学校・図書館向けサブスクリプション | 月額3,000-5,000円（教育機関向け年契約割引） |
✓ 安定した収益源。B2B営業で少数の契約で月5万円達成可能。教育市場は予算枠が明確。
✗ 営業活動が必要。導入決定に3-6ヶ月かかる。学年末・新年度タイミングに左右される。
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| ライト版無料 + プレミアム機能課金 | 基本無料、高度なAI機能は月額200-500円（ユーザー当たり） |
✓ ユーザー獲得が容易。子どもが友達に勧めやすい。親の購入判断が軽い。
✗ 子ども向けなので課金ユーザーが少ない。親の同意フローが複雑。決済手数料が重い。
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| B2C広告モデル（教育関連企業スポンサー） | 月10-20万円のスポンサー契約（1-2社） |
✓ ユーザーに課金不要。成長に応じてスポンサーが増える。教育玩具メーカー等から需要あり。
✗ 広告配置が子ども向けサービスのイメージを損なう。スポンサー営業の手間。
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06技術スタック(推奨)
- FRONTEND
- React + TypeScript（Vite）。UIコンポーネントはshadcn/ui。モバイル対応はTailwind CSS。
- BACKEND
- Node.js + Express（簡易版）。初期はフロント+WebLLM完結で、スケール後にバックエンド分離。セッション管理はRedis（Upstash無料枠）。
- DATABASE
- Firebase Firestore（無料枠で十分。リアルタイム同期が容易）。ストーリー履歴・クイズ結果を保存。
- HOSTING
- Vercel（フロントエンド無料）。バックエンド必要時はRailway or Fly.io（月$5-10）。
- KEY APIS
- WebLLM（ブラウザ内実行、API課金なし） Firebase Auth（匿名認証） Firestore Realtime Database html2canvas（ストーリー画像化、SNS共有用）
- MONTHLY
- 月1,500-3,000円（Firestore従量課金 + 簡易バックエンド）。ユーザー数が月1,000以下なら月1,000円以下で運用可能。
07リスクと対策
特に小学生が使う学校のタブレット（Android 9以下）では、WebLLMのメモリ不足で落ちる可能性がある。ターゲットユーザーの端末スペックに合わない。
💡 対策: MVP段階では『推奨環境：iOS 14以上、Android 11以上』と明記。学校導入前に必ずテスト。軽量モデル（3-7B）を選定。フォールバックとしてAPI版LLM（Groq無料枠）を用意。
子ども向けサービスなのに、入力や生成結果に不適切な内容が含まれる可能性。親・学校からの信頼喪失。
💡 対策: 入力テキストに簡易フィルター（NG単語リスト）を実装。生成結果も同様。初期は手動レビュー体制。学校向けには『モデレーション機能付きダッシュボード』を提供。
子ども向けゲームは口コミが遅い。SNS広告も制限多い。学校営業も時間がかかる。個人開発者の継続モチベーション低下。
💡 対策: 最初3ヶ月は学校の先生・図書館司書に直接デモ。YouTuber（教育系）への提供。Twitter/TikTokでの子ども創作事例の発信。同時に複数の収益モデルをテスト（サブスク+広告スポンサー併行）。
08類似サービス・差別化
09初期ユーザー獲得プラン
10個人開発向き度
WebLLMとFirebaseで外部依存を最小化でき、Claude Codeで1-2週間でMVP完成。スケーリング不要（ユーザー数少ない初期段階）。ただし学校営業・モデレーション（コンテンツ管理）が手作業になり、時間コスト高い。教育市場知識がないと営業に苦労する。
思いついたなら、火をつけろ
AIに仕様書を書かせて、そのまま Claude Code / Cursor に貼ろう。
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