LLM推論初出 9/2 12:14
【バイブコーディング】ADHD向けタスク管理アプリを作ってみた
https://zenn.dev/topics/ai/feed2026/9/2
AI要約
Claude Codeを用いて1日でADHD向けのタスク管理アプリをバイブコーディングで開発した事例を紹介。MacとiPhoneで動作するアプリのアーキテクチャ、データモデル、実装言語(Swift)について触れる。
AI要点
- ADHDの特性(順序立て困難、努力回避、散漫、忘却)を考慮したタスク管理アプリを開発した。
- タスクを目標・タスク・サブタスクの3階層に分け、サブタスク数を制限した。
- 優先度ではなく期日を重視し、判断回数を減らし、今日のタスクのみを表示する。
- 期日による自動並び替えと色分けで、タスクの緊急度を視覚的に分かりやすくした。
- AI実装は見送った(コスト、データプライバシー、Apple LLM性能、ローカルLLM不可のため)。
なぜ重要か
ADHDの特性に合わせたタスク管理アプリは、AIの活用を限定しつつも、タスク構造の工夫やUI設計でユーザーの負担を軽減し、AI時代における人間中心のプロダクト開発の可能性を示唆している。