AI コーチ のセキュリティ検証ツール

キャッチコピー案

ターゲット像と痛み

30-40代の IT リテラシー中程度の会社員・フリーランス。Fitbit Air や Apple Watch を愛用し、健康管理に関心が高い一方で、AI サービスへのプライバシー懸念も強い。「便利だけどデータはどこに行ってるんだろう？」という漠然とした不安を抱えており、判断材料があれば自分で選択したい層。

• AI ウェアラブルの利便性に惹かれるが、個人の健康・位置情報がどこに送信されるか、誰が見ているのか全く不透明で、判断材料がない。
• 利用規約は長文で技術用語だらけ。「どの企業と共有されるのか」「暗号化されているのか」といった具体的な質問に答える情報が見つからない。
• プライバシー侵害ニュースを見るたびに不安になるが、今使っているデバイスが実際にどのリスクに晒されているのか判断できず、利用を続けるしかない。

なぜ今(AI時代)か

2026年時点で、Fitbit Air・Gemini連携など AI ウェアラブルの利便性が爆発的に広がる一方で、個人情報漏洩事件も同時多発している。ユーザーの「知りたい欲求」と「規制要求」（個人情報保護方針の透明化）が最高潮。AI コーディングツール（Claude Code、Cursor）で API 監査ログの自動解析・図解生成が個人開発レベルで実現可能になり、初期実装コストが劇的に低下。規制対応のコンプライアンス需要も急速に高まっており、企業向けライセンス販売への道も開けている。

MVPスコープ

• Fitbit Air・Apple Watch・Google Fit の主要 API エンドポイントを監視し、送信されるデータ種別（心拍、位置情報、睡眠等）をリアルタイム可視化する監視エンジン。
• キャプチャされたデータフロー（どのデータがどの企業に、どの通信プロトコルで送信されるか）を日本語で図解し、ユーザーがワンクリックで理解できるダッシュボード。
• ユーザーが「この情報は送信したくない」と選択すると、対応する API コール を遮断・リダイレクトする設定パネル（ローカルプロキシ機能）。

• 暗号化通信の強度判定（TLS バージョン、証明書の有効性）を自動検査し、「安全」「要注意」「危険」で段階表示。
• 複数デバイス・複数アプリを一元管理し、「あなたのデータ流出リスクスコア」を月次レポート化する機能。

• ブロックチェーン・NFT を用いたユーザーデータ主権化 — 実装難度が高く、個人開発の範囲を超える。また、ユーザーの実際のペインは『見える化』であり、『所有権の移譲』ではない。MVP段階では優先度が低い。
• AI ウェアラブル以外の IoT デバイス（スマートホーム、セキュリティカメラ等）の監視 — スコープ拡大により実装・保守が複雑化。初期段階では AI ウェアラブル・ヘルステック に集中し、市場検証後の拡張を想定。

マネタイズ(3案)

技術スタック(推奨)

FRONTEND

React + TypeScript（Vite 構築）。ダッシュボード・設定 UI は Shadcn/ui で実装。データフロー図解は D3.js または Mermaid.js で自動レンダリング。

BACKEND

Node.js + Express（API サーバー）+ Socket.io（リアルタイム監視）。Python スクリプト（FastAPI）で API ログ解析・図解生成を並列実行。

DATABASE

PostgreSQL（ユーザー・デバイス・ログデータ管理）+ Redis（セッション・キャッシュ）。ログの長期保存は S3 互換ストレージ（Cloudflare R2 等）。

HOSTING

Vercel（フロント）+ Railway または Render（バック）。初期段階は無料枠で十分。スケール時は AWS EC2 への移行を想定。

KEY APIS

Google Fit API（Fitbit データ取得） Apple HealthKit（Apple Watch データ取得、iOS のみ） Fitbit Web API（デバイス直接監視） mitmproxy API（ローカルプロキシ経由の通信解析） WHOIS / SSL Certificate API（通信先企業の特定）

MONTHLY

初期段階（月 100-500 ユーザー）: 5000-10000 円程度。内訳：Vercel 無料、Railway バック $15-30、PostgreSQL $15、Redis $5、S3 ストレージ $2-5。スケール時（月 5000+ ユーザー）: 30000-50000 円程度。

リスクと対策

類似サービス・差別化