皆さん、こんにちは。okamoです。
のび太（私、okamo）がドラえもん（Claude）に泣きついて、無理難題を解決してもらうという夢の企画「こんなこといいな できたらいいな・・」シリーズ。 前回は、セキュリティ意識の高いドラえもん（Claude）に、Tera Termへの自動ログインツール「TTP」を作ってもらいました。
前回記事 GUI設定でTera Termに自動ログイン！平文パスワード問題とログ取得漏れを解決する「TTP」をドラえもん（Claude）に開発してもらいました。
シリーズ第二弾となる今回は、のび太（私）は**ドラミちゃん（Gemini）**にターゲットを変更し、さらなるムチャブリを敢行しました。
「私という人間をプロファイリングできるアプリ、作れる？」
okamo（のび太）: 「ねえねえ、私の深層心理をプロファイリングしてくれるアプリ作れる？」
Gemini（ドラミ）: 「？？？（何言ってんのこの人……）」
okamo: 「だからー、自分のことって自分では意外とわからなかったりするでしょ。好きな音楽とか好きな本とか教えたら、そこからその人の本質を分析できないかね？ 自分には見えないけど、AIから見ると見えてくる『構造』ってあるんじゃない？」
Gemini: 「あー、そういうことね……。確かにバラバラな情報から共通項を見つけ出すプロファイリングは得意よ」
okamo: 「では、好きな曲3つ、好きな本3つ、好きな言葉3つの9項目ぐらいで分析できるかね？」
Gemini: 「OK！ 作りましょうか？」
okamo: 「よろしく！」
さすがドラミちゃん、話が早いです。こうして、私の無茶な思いつきは、優秀なAIの手によって爆速で形になりました。
完成したアプリ：9Nodes Insight
10個の入力から、あなたの深層にある「本質的なこだわり」をプロファイリングするアプリ、その名も**「9Nodes Insight」**です。
URLはこちら insight.okamomedia.tokyo
使い方
(1) データを入力する まず、あなたの「好きな曲3つ」「好きな本3つ」「好きな言葉3つ」、そして最後にAIへのフリーコメントを入力します。ジャンルがバラバラでも構いません。これらがプロファイリングの基礎データとなります。
まずは直感で、好きなものを9つ入力してください。ここから分析が始まります。
(2) 分析（ローディング） AIが分析している間は、映画のエンドロールのような画面が表示されます。 ここでは、注意事項とともに、実際にAIに投げている「生プロンプト」が流れる演出を入れています。
「Neural Network」に接続している感を演出。黒背景にコード風の文字が流れます。
(3) 分析結果 そして、あなたの深層心理……もとい、あなたの思考や好みを貫く「深層構造」がプロファイリング結果として表示されます。
okamoの結果。「流転する世界に秩序と物語を紡ぐ探求者」……なんだかすごくカッコよく分析されました。
okamoコメント 「たしかに、言われてみると、あたってるかも。すごいじゃん、ドラミちゃん（Gemini)、さすがです！」
このアプリの狙いは、単なる性格診断ではありません。 文化・芸術・歴史・科学・哲学の膨大な知識を持つAIだからこそできる、一見バラバラな事象の奥底にある「構造」や「本質」の紐解きを体験してもらうことにあります。
開発の裏話：朝の通勤と夜の2時間
実は今回の「こんなこといいな」、構想から公開までたった1日で完結しています。
① 朝の通勤電車（約30分）
朝の電車でスマホを取り出し、Geminiアプリに相談。ここでアプリの内容を決定し、なんとfavicon（アイコン）の作成まで済ませました。
通勤電車でのブレインストーミング。ここで「構造」や「本質」というキーワードが固まりました。
この朝のやり取りで決定した**「指示プロンプト」**が、このアプリの心臓部です。
決定したプロンプト（一部抜粋） あなたは、膨大な知識を持ち、一見バラバラな事象の奥底にある「構造」や「本質」を紐解く天才的なプロファイラーです。 ...
- 【ジャンルの無効化と抽象化】ジャンルや時代背景などの表面的な分類を破棄し、「根源的なテーマ」「メタファー」だけを抽出せよ。
- 【構造と共通項の発見】9つの要素の交差点を探し、すべてを貫く「1つの大きな共通項（テーマ・哲学）」を見つけ出せ。 ...
この「ジャンルの無効化」という指示が、AIの回答を一段深くしてくれます。 朝の企画やりとりの生ログ全文は、GitHubで公開しています。 GitHub: prompt_history/20260226_01
② 夜の開発（約2時間）
帰宅後、Firebase Studioを使ってGeminiに実装を依頼。
publishコマンドでデプロイし、DNSが反映されるまで30分ほどの待ち時間を含めても、あっという間でした。
Firebase Studioのプロトタイパー機能で進めたのですが、途中genkit連携でエラーが出たりして、少しタイムロスしました。そこで、開発環境のAIではなく、普通のGemini (Gemini 3 Pro) にエラーログを投げて相談し、類似アプリのコードを参考に修正してもらうことで突破しました。
エラーが出ても、AIに聞けば解決策を教えてくれます。まさにペアプログラミング。
夜の開発やりとりの生ログも公開しています。 GitHub: prompt_history/20260226_02
ソースコードもGitHubにあります。 GitHub: 9NodesInsight
生プロンプトを公開する理由
今回、ソースコードだけでなく、AIとの対話ログ（生プロンプト）も全て公開しています。 なぜなら、私（okamo）は**「いろんな流用をしてほしい」**と考えているからです。
このアプリやプロンプトを素材に、ぜひ皆さんに遊んでほしいのです。
- レベル1：やってみる（アプリを使って、プロンプトを少しだけ眺めてみる）
- レベル2：真似して聞いてみる（分析プロンプトをコピペして、ChatGPTやClaudeに自分の趣味を分析させてみる）
- レベル3：アプリを作ってみる（開発プロンプトを真似して、Firebase Studioなどに流してアプリを作ってみる。それだけでデプロイまでしてくれます！）
- レベル4：コードを流用する（GitHubのソースを改変して、自分オリジナルのアプリとしてリリースする）
- レベル5：企画を超える（この会話やアイデアを参考にして、もっと面白い企画を生み出す）
果たして、AIはあなたの深層心理をどうプロファイリングしてくれるのでしょうか？ ご興味あれば、ぜひお試しくださいませ。
【2026/3/3追記】Google AI Studio vs Firebase Studio
開発後、比較検証のためにGoogle AI Studioでも「9Nodes Insight」の作成を試みました。
Firebase Studioと全く同じプロンプトで依頼したところ、以下のような違いが見えてきました。
- エラーなしで動作: Firebase Studioで苦戦した箇所も、Google AI Studioではエラーなくスムーズに動作しました。
- デザイン: 個人的にはFirebase Studioが生成したデザインの方が好みの仕上がりでした。
- モデルの違い: Google AI Studioでは最新のGemini 3.1 Proが使用されました。2.5 Flashと比較して分析に時間はかかりますが、回答の質はより分かりやすい印象です。
ただし、現時点（2026年3月）では以下の点に注意が必要です。
- Publish機能が停止中: 「Publishing is temporarily disabled while we work on system updates.」と表示され、即時公開はできませんでした。
- クライアントサイド動作: 生成されたコードは
use clientを使用しており、APIキーを環境変数で渡すクライアントサイド中心の構成でした。
結論現時点では、サーバー側でDBを参照したり、AIを呼び出したりするフルスタックアプリを構築する場合は、現時点ではFirebase Studioの方が適していると思います。 Firebase Studioについてはかなり使い込んでいるので、実践でのポイントやGoogle AI Studioとの使い分けについて、別途記事を追加していく予定です。
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