Toma(とま)のゲーム日記

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体重記録アプリを作ってみた_01

毎日体重を測定し、Xで報告をして記録をExcelで残していますが、これが結構めんどくさい。というわけでアプリを作って簡単にできないかと、計画をスタートしました。

Google製のAI:Geminiを使って作成していきます。

初心者なのでアプリの作成完了までたどり着けるのかは…わかりません。

 

まずは、やりたいことをまとめる

大雑把にやりたいことを書き、Geminiにまとめてもらいました。

目的、効果はGeminiが出力した内容です。

Geminiに依頼した内容

ローカルPCに2枚画像をアップし、2枚の選択することにより、ローカルPC内で体重を読み取り、①多い体重から②少ない体重を③減算計算し、①、②、③を表示し、テキストに出力するアプリのフローチャートを作成してください。

 

作成したフローチャート(文字版)

この下が出力されたフローチャートで、必要なことが分かりやすくなった


## 📋 体重読み取り・計算アプリ フローチャート

### 1. ユーザー操作・入力フェーズ

* **開始:** アプリを起動する。
* **画像選択:** ローカルPCのフォルダから体重計の画像(AとB)を2枚選択し、アップロード(読み込み)する。
* **実行ボタン:** 「解析・計算開始」をクリック。

### 2. 画像解析(OCR)フェーズ

* **画像Aの解析:** OCRエンジンが画像Aから数値を読み取る(例: $70.5$ kg)。
* **画像Bの解析:** OCRエンジンが画像Bから数値を読み取る(例: $68.2$ kg)。
* **数値化:** 読み取った文字列を数値(Float型)に変換する。
* *エラーハンドリング:* もし数値が読み取れなかった場合、ユーザーに「再選択」を促す。

 

### 3. 計算・ロジックフェーズ

* **比較判定:** 読み取った2つの数値を比較し、「多い方(①)」と「少ない方(②)」を特定する。
* **減算計算:** 「① 多い体重」 - 「② 少ない体重」 = 「③ 減少量」 を算出する。

### 4. 出力・保存フェーズ

* **画面表示:** アプリ画面上に ①、②、③ の結果を並べて表示する。
* **テキスト出力:** * ファイル名(例: `result.txt`)を生成。
* 「①:〇〇kg、②:〇〇kg、③:ー〇〇kg」という形式でローカルPC内に保存。


* **終了:** 処理完了。


 

やはりAIは使い方がきっちりはまれば、有用ですね。

 

画像化して、関連をわかりやすくする

文章ではイマイチわかりにくかったので、Geminiに図へ変更してもらいました。

 

画像化で依頼した内容

このフローチャートを画像化してください

 

結果出てきた画像がこちら

はじめは英語で出力されたので、日本語化を依頼。

 

日本語化で依頼した内容

画像内の言葉を日本語に変更してください

 

結果出てきた画像がこちら

かなりやりたいことが分かりやすくなりました。

 

続けて目的と効果を確認

ただ、ぼんやりとした状態なので目的と効果を確認しておきます。

目的

体重管理における『画像からのデータ入力』と『計算』の手間を自動化し、視覚的な記録を数値データとして効率的に蓄積すること

効果
1. 入力コストの削減(自動化)

体重計の数値を手でメモしたり、スマートフォンのアプリに手入力したりする手間を省きます。写真を撮っておくだけで、後からPCでまとめて数値化できるため、入力ミスも防げます。

2. 変化の即時可視化(比較計算)

2つの時点(例:朝と晩、あるいは今日と1週間前)の画像を比較し、「どちらが重いか」「その差は何kgか」を自動で計算します。自分で引き算をする必要がなく、ダイエットや健康管理の進捗を直感的に把握できます。

3. デジタル資産化(ログ保存)

画像という「証拠」から、テキストデータという「記録」へ変換して保存します。テキスト形式(.txt)で出力することで、将来的にエクセルでグラフ化したり、医師やトレーナーに提出したりする資料として活用しやすくします。

 

こちらも画像化してもらいました。

 

ローカルPCで完結する方法を探る

今回はローカルPC内でアプリから画像を選択し、結果表示と記録保存とするようにしているが、最終的にはスマホで撮影ー>アプリで選択ー>結果表示、記録保存としたいのだがクラウドを使用することになるが、挑戦はしてみたい。

 

さらにGeminiに問い合わせて、可能な方法を探っていく

Geminiに依頼した内容

このアプリをローカルPC内で完結させるためのアプリ作成方法を教えてほしい

 

Geminiの回答

ローカルPC内で完結させ、プライバシー(体重データ)を守りつつ動作させるには、PythonとStreamlitというライブラリを組み合わせるのが最も簡単でスマートな方法です。

ブラウザをインターフェースとして使いつつ、処理はすべてあなたのPC内で行われます。

 

そうなると、やはりPythonが必要になってくるようです…

PCをWin11に変更したことでPythonが使えなくなっているので、追加インストールを実施していきます。

 

こちらのページを参考に、Anacondaをインストールしました。

www.javadrive.jp

 

今回はここまで。


【更新履歴】

 2026/3/2 新規作成