ハイライト：
- なぜ最終的に Apple Watch を選んだのか
- Auday の機能と、その設計思想
- ソロクリエイターのモデルは、ゼロからでもまだ通用する
- 今後 Auday が目指すもの
1. はじめに
国慶節連休の初日、私は Auday を App Store でリリースしました。Apple Watch を AI レコーダーに変えるこのアプリは、買い切り価格 19.9 USD、ローンチ期間中は 50% オフ（9.9 USD） で提供しています。
iOS 開発は今回が初めてでした。これまではオープンソースプロジェクトを 2 つ作り、どちらも GitHub Trending で 1 位を獲得しました。当時は「BaiFu」として知られ、「マーケティングの達人」と呼ぶ人もいました。正直なところ、その呼び名には少し反発心がありました。だからこそ今回は、完全にゼロから 始めたかったのです。個人アカウントでの発信も、慣れたプロモーションの快適圏に戻ることもせず、Auday の公式アカウントとして新しい X アカウントを登録しました。これまでの開発者としての実績をすべて手放し、純粋にプロダクトの力と課題解決だけで勝負できるかを試したかったのです。
紹介投稿を用意する段階では、正直緊張していました。エンゲージメントがゼロの新規アカウントは、ノイズにかき消されて当然です。反応がなくても覚悟はできていました。しかし Auday は、Apple Watch での録音に対する深い理解と、過去のユーザーの不満を解消するために一つひとつ積み上げたものです。プロダクトの力だけでヒットする可能性があると信じていました。
一応、逃げ道も用意していました。7 日間誰にも見向きされなかったら、中国国内の届出要件をクリアしてリリースされるまで待ち、そこで図々しく宣伝しようと考えていたのです。
初日、新しい Auday アカウントで 最初の紹介投稿 をしました。ストーリー性のないフォーマルな内容で、単に機能とメリットを紹介するだけのものです。広告に 200 USD を投じました。その後、アカウントを Dot（AI エージェント）に任せ、コメントへの返信や交流を指示して、自分では見ないようにしました。怖くて確認できなかったのが本音です。ローンチの仕掛けはこれだけでした。
https://x.com/auday_ai/status/2106281145545719983
予想外だったのは、24 時間以内に投稿の 閲覧数が 100 万を突破 したことでした。Auday は App Store の複数国で有料アプリ 1 位に急上昇し、一気にバズりました。有力インフルエンサーや公式アカウントまでもがリポストを始めました。現時点で公式アカウントの閲覧数は 300 万を超え、連休中の 1 週間で Auday は約 30 万 USD の売上 を記録しました。ARR に換算すれば数千万規模です（まあ、そういう計算をするものではありませんが、笑）。
今回は、人々がまず 「Auday というプロダクト」 を知ってくれました。1 つの紹介投稿から始まり、シェアと評価を通じて認知が広がったのです。プロダクトそのものの力で認められたことは、私にとって最大の誇りです。
とはいえ、10 月 4 日 には Auday の好調ぶりを見ていられず、WeChat モーメンツに投稿してしまいました。スクリーンショットは以下の通りです。これくらいならフライングの自己宣伝にはならないですよね？笑
この記事の公開数分前にも、つい投稿してしまいました。Auday が 日本で総合 1 位 を獲得したのです。完璧を意味する 10 月 10 日にぴったりの、最高のニュースでした。
10 月 10 日のスクリーンショット
今日はこの記事で正式に Auday を名乗り、開発者としてこの新しいツールをしっかり紹介したいと思います。まずはアイデアの原点、なぜ Apple Watch を選んだのか、そしてそこまでの試行錯誤と考えのプロセスからお話しします。
2. さまざまな AI レコーディングデバイスを試し、最終的に Apple Watch を選んだ理由
2.1 既存ハードウェアへの不満
この 1 年で、少なくとも 5 種類の AI レコーディングハードウェアを購入しました。有名ブランドからニッチでアバンギャルドなものまで様々です。従来の IC レコーダーと違い、これらのデバイスは自動で要約し、AI が素早く録音を整理してくれます。このカテゴリが人気を集めたのは、実用的なニーズに応えているからです。私を含め多くの人にとって、録音とは「保険」のようなものです。すぐに聞き返さなくても、必要なときにデータが残っていてほしい。しかし何でもかんでも録音すると、探しようのない数百のファイルが溜まってしまいます。AI レコーディングの強みは、この混沌を整理してくれる点にあります。忘れっぽい人、集中力が続かない人、ADHD の傾向がある人にとって、このサポートは非常に大きいです。
だからこそ、長期的に本当に使えるものを探してこの領域を掘り下げてきました。最初に買ったのは、スマホ背面に貼り付けるタイプの AI レコーディングカードです。当時はこれがトレンドでした。しかし薄いケースをつけていても厚みが増し、スマホを持つのが不快になりました。後に超薄型バージョンを見つけましたが、スマホケースと合わせるとやはり違和感があります。どれだけ薄くても、毎日何度も手に取るスマホにおいて、そのわずかな厚みは気になります。
次に充電の問題です。スマホ、iPad、ウォッチを毎日充電しているのに、さらにデバイスが増えるのは面倒でした。使用頻度は下がり、重要な会議の前にだけ装着するようになりました。録音用の豆型デバイスやおしゃれなアクセサリー風レコーダーも試しましたが、いずれも同じ壁にぶつかりました。音質、携帯性、人前での気まずさ、そして「また荷物が増える」という心理的負担です。加えて、プライバシーという決定的な問題もあります。
それでも、AI レコーディングハードウェアへの情熱は冷めませんでした。現在の AI エージェントやツールはデジタル上の行動を文脈として捉えられますが、現実生活との結びつきは弱いままです。現実の会話は、人間を介さないと画面越しの AI には届きません。もし AI が直接それらのやり取りを記憶できれば、いちいち伝える手間が省けます。AI が把握できる文脈や支援できるタスクの幅は、大きく広がるはずです。だからこそ、私は AI レコーディングに希望を持ち続けています。
この領域の企業が目指す方向性は似ています。より長いバッテリー駆動時間、より良い音質、より強力な AI です。終日録音を探求したり、画面ベースの AI と連携する強力なエージェントを組み込む動きもあります。しかし矛盾が存在します。録音するほど、プライバシーの懸念は高まる という点です。たまに会議を録音するのと、24 時間の生活を丸ごとアップロードするのでは感覚が全く違います。多くのスタートアップがこの分野に参入し、様々なプライバシー対策が講じられていますが、1 日分のデータを預けることには依然としてリスクを感じます。心から安心できる選択肢には、ついに出会えませんでした。
2.2 Apple Watch の可能性に気づく
ある朝、Apple Watch で睡眠の質を確認していたとき、ふと気づきました。スマホ以外で、毎日朝から晩まで身につけているハードウェアはこれではないか？フィットネス習慣からしばらく使っていたため、装着も充電もスマホと同じくらい自然になっていました。負担にならないデバイスを探していたのに、答えは自分の手首にあったのです。最初はただの思いつきでしたが、SNS で「Apple Watch でライブを録音した」という投稿を見た瞬間、火がつきました。以下は、個人情報を伏せた投稿のスクリーンショットです。
ライブ録音のシェア 1：人物・場所は匿名化済み
ライブ録音のシェア 2：人物・場所は匿名化済み
音質の良さから、すでに多くの人がライブ録音に Apple Watch を好んで使っていることに気づきました。共有された投稿では「没入感のある再生体験」がよく語られていました。Apple Watch を AI レコーディングハードウェアにするというアイデアが、どうしても頭から離れなくなりました。毎日身につけていて、音質も良く、追加の機材を買う・持ち運ぶ必要もない。条件は完璧でした。やってみない理由はありません。
深く調べるほど、確信は強まりました。Apple Watch は現在、この用途に最適なハードウェア です。長年の改良を経て、ハードウェア、バッテリー、センサー、ソフトウェアの統合は成熟しています。スタートアップが短期間でこの蓄積に追いつくことはできません。初期のバッテリーテストで、終日使える AI レコーディングツールを作れるという自信を得ました。
何より重要なのは、Apple Watch は単なる録音機ではない ということです。心拍数、睡眠、運動、リアルタイムのストレスレベル、80 種類以上のワークアウトが、この小さなデバイスに詰まっています。以前家族とヨガを試したとき、瞬時にアクティビティを検知しました。その検知能力には驚かされました。私たちは往々にして、自分で開発を始めるまでこうした機能を十分に活用できておらず、どれほどのデータがすでに内包されているかに気づけないのです。
位置情報を加えれば、ウォッチのセンサーは現実の文脈、身体の状態、そして「あなた自身」をコンテキストとして捉える潜在能力を持ちます。これにワクワクしました。当初は AI レコーディングハードウェアを目指していましたが、今では 生活の文脈を捉える AI レコーディングハードウェア を構想するようになりました。あなたの生活、身体、健康、運動が音声と結びつき、逆にそれらの状態が AI の助けとなり、録音をより深く理解 できるようになるのです。
従来の AI レコーディングは、音声をテキスト化して AI に要点を探させます。しかし 身体の状態は直接的な手がかり になります。ストレス値が急上昇していれば、その会話は注目に値します。重要な会議や電話かもしれません。心拍数が普段と異なり、AI があなたが好きな人と会話しながらオフィスから素敵なレストランへ移動したことを認識すれば、これらの詳細が組み合わさり、「自分が何を体験しているのか」という理解が豊かになり、素晴らしいデートという文脈に結びつきます。
こうした可能性を探ることは、とても刺激的でした。Apple Watch は単に録音性能が高いだけでなく、現実の身体状態と音声を結びつけます。バラバラだった情報がここで連動し、私が当初思い描いていた AI レコーディングハードウェアの想像を超えました。
意外だったのは、以前スマホに貼り付けていたレコーディングカードが、振動マイクで通話音声を拾うことを目的としていたことです。結果は芳しくなく、ノイズ除去や文字起こしに頼るしかありませんでした。Apple Watch では無理だろうと心配していました。しかしテスト中、ウォッチを着けた手でスマホを持って通話したところ、再生してみると 通話音声がしっかり聞こえた のです。ウォッチがスマホに近いことが、録音上の利点になりました。専用カードが必要だったことを、ウォッチが実現してしまったのです。進めない理由はありません。
2.3 Keynote 後の開発加速
アイデアが浮かんだのは 5 月ですが、現実的な事情で作業は遅れていました。9 月、Apple が Keynote を開催しました。新製品に興奮しつつも、Apple Watch Series 12 を見て落ち着かなくなりました。Apple は Audio Intelligence を発表し、直近 15 秒の会話を文字起こしする Live Rewind（年内提供予定）を搭載しました。心拍数や HRV の検出精度も大幅に向上しています。私は生体データを録音の文脈補完にどう活かせるか研究していたので、Apple がハードウェアの限界を押し広げる姿に興奮すると同時に、気が引き締まりました。Apple も同じことに気づいたようでした。Apple Watch は AI レコーディングに最適だということです。5 月の自分の考えが Apple のビジョンと一致したのは嬉しかったのですが、私の開発進捗はまだ 10% 程度だったため焦りもありました。Keynote 後の焦りが私を動かしました。今すぐ作らなければ。
Apple Keynote のプロモーションコピー
余談ですが、Apple のツイートのタイトルは「今夜は夜更かし？それとも早起き？」という問いかけでした。まさにその通りで、興奮と不安が入り混じり、Keynote の後は一睡もできませんでした。
9 月 10 日から 1 週間ぶっ通しで作業し、その後も開発、テスト、改善を繰り返して、今日の Auday が完成しました。AI レコーディングハードウェアのヘビーユーザーとして、また多くの人と体験を語り合ってきた身として、共通のペインポイントを解決する 自分が納得できるプロダクト を作ることを目標にしました。背景の説明はここまでにし、Auday が何をするのか、なぜ試す価値があるのかをお話ししましょう。
3. Auday の機能と設計思想
端的に言えば、Auday は Apple Watch を終日使える AI レコーディングハードウェアに変えます。録音、文字起こし、検索といったコア機能は デバイス上でローカル処理 されます。高度な AI 機能には、設定した API キーを使用します。低コストの買い切り型で、サブスクリプションなし、アカウント登録不要、バックエンドサーバーも存在しません。これらの選択は、私がこの 1 年間 AI レコーディングハードウェアを使ってきた経験に基づいています。
3.1 徹底したプライバシー保護
長期的に寄り添うことを前提としたソフトウェアとして、Auday は単に音を録るだけでなく、位置情報、身体の状態、運動、健康データを結びつけます。これは膨大なプライバシーに関わるため、保護が最優先事項であり、一個人開発者を信頼してもらうための核心でもあります。クラウドサービスを構築して大手テック企業とセキュリティで張り合うのは、保証が難しい道です。それを避け、オンデバイス処理 を選びました。
Apple Watch とペアリングされた iPhone は、WatchConnectivity を介して録音データをやり取りし、iCloud や Auday のサーバーを経由しません。文字起こしは iPhone 上のローカルモデルを使用し、検索にはローカルのセマンティック埋め込みモデルを使います。録音から閲覧・検索・再生まで、すべて あなたのデバイス内で完結 します。クラウド AI がなくても、基本的な長期録音のニーズは満たせます。
理想を言えば、AI サブスクリプションビジネスにしたかったところです。しかしそれを実現するには、ユーザーシステムの構築、AI アクセスのルーティング、プライベートなコンテンツを自社のサービス経由でやり取りさせる必要がありました。ここで 2 つの懸念が生じます。ユーザーの ID / アカウント情報 と、AI 分析のために送信されるプライベートコンテンツ です。ベンダーが即座に削除すると約束しても、ユーザーは不安を抱きます。私自身がその恐怖を理解しているからこそ、ユーザーシステムとコンテンツ中継サーバーを完全に排除しました。ローカルプライバシー版は永久買い切りで、AI 機能には自分の API キーを使います。自己ホストの AI や、信頼できる主要プロバイダーに iPhone から直接接続します。要約、ハイライト、振り返り、チャットを行う際は、関連するテキストや文脈を選択したプロバイダーに送信しますが、生の音声はデバイス内に留まります。このトレードオフは収益を減らしますが、このプロダクトにおいては価値のある選択でした。
3.2 買い切りモデル
買い切りモデルを採用したのは、プライバシー上の理由だけではありません。Apple Watch は優れたハードウェアであり、いつもの使い方に限定されるべきではないと考えたからです。「美しいガジェット」と揶揄され、埃をかぶらせていたり、ヘルスケアデータの確認だけに使っている人は少なくありません。しかしそこには、Apple が長年の改良で築き上げた未開拓のポテンシャルが眠っています。AI レコーディングに最適である以上、既存のオーナーが 低いハードルで この能力にアクセスできるようにしたかったのです。
通常価格は 19.8 USD ですが、ローンチ割引として 9.99 USD の買い切り を長期間提供しています。友人からは「AI の API 代で赤字になるぞ」と冗談を言われました。私の答えは「関係ない」です。Apple Watch が最高の AI レコーディングハードウェアになる可能性に気づいたときの興奮が、この発見をみんなと分かち合いたいという原動力になっています。
3.3 包括的な AI 統合
Auday の AI は 3 つの領域に注力しています。第 1 に、1 時間単位・1 日単位の書き起こし整理と ハイライトの自動発見 です。前述の例のように、テキストだけでなく、紐づいた身体の状態、アクティビティ、位置情報を参照し、多角的に注目すべきコンテンツを見つけ出します。ウォッチ上での手動マーキングにも対応しており、画面をタップして重要な瞬間にフラグを立て、AI の注意を向けることができます。そのまま作業を続け、後から AI が生成したハイライトや 1 時間ごとのメモを確認できます。
第 2 に、日々のサマリーと振り返り です。終日の観察者として、Auday は発言、身体の状態、体験を組み合わせ、第三者の視点を提供します。見落としていた問題に気づき、改善点を提案してくれます。生活の記録とともに、自己成長にも役立つと期待しています。
第 3 に、Auday AI Chat です。単なる Q&A ボットではありません。豊かな生活の文脈が蓄積され続けることで、親密な存在へと育っていきます。誰もが AI アシスタントやエージェントを使っていますが、Auday AI を最も身近で、最もプライベートで、自分を理解してくれる存在にしたいのです。Auday 独自のメモリシステムと連動し、1 時間・1 日単位の振り返りから長期的なパーソナリティ（好み、習慣、人間関係、継続的な関心事）を抽出し、個人の記憶としてローカルに保存 して今後の対話に活かします。理解は日々リセットされるのではなく、蓄積されていきます。長く使うほど、Auday AI はあなたを理解するようになります。
私はよくデートを例に出すのが好きです。Auday AI に「Emma と僕は本当に惹かれ合っているのかな？」と尋ねてみてください。ディナーでの会話以上のものを参照します。彼女と一緒にいるときのリラックスした状態と、仕事で緊張している状態を比較することで、ヒントが得られます。言葉だけでなく、デート後の反応や車中でのつぶやきも重要です。長期的なパートナーとして、Auday は異なる時間帯の出来事を 1 つの文脈 に配置します。
エージェントアーキテクチャと コンテキストの想起 を組み合わせることで、タイムラインはさらに拡張されます。デート前に激しいワークアウトをしていた記録や、体型に関する話題が繰り返し出てくる記録があれば、「彼女に好印象を与えようとする努力」と結びつけることができます。「彼女のことは好きなのかな？」と尋ねたとき、一見無関係な体験をあなたと一緒に分析してくれるのです。このインタラクティブな洞察は、本当にワクワクします。
つまり、Auday AI は録音を活用しつつ、それを超える存在です。音声、身体の状態、位置情報、対話履歴、そして 蓄積された個人の記憶 が、理解のための素材となります。身近な観察者として振る舞い、体験や感情の振り返りを助けてくれます。目標は、最も身近で、最もプライベートな AI パートナー です。
3.4 生音声の保持、ストレージ、バッテリー最適化
終日型のレコーダーの中には、文字起こしや要約を優先し、生音声を破棄するものもあります。しかしライブ録音のように、もう一度聞き返したいシーンはたくさんあります。旅行後に家族との食卓の声を聞き返したり、緊張していた初デートの会話を聞き返したりするのは、要約を読むのとは全く違う感覚です。卒業式の笑い声や別れの言葉には、感情的な価値があります。何年も経って青春時代を振り返りたくなったとき、その日の音声を再生できれば、本当にその音を「聞く」ことができます。この個人的な願いが、Auday が 生音声の再生を保持する ことにこだわる理由であり、AI の要約を超えて過去の日々へ戻れるようにしています。
長期保存には最適化が不可欠です。Auday は 24 時間録音に向けて、バッテリー、圧縮、無音時のストレージ処理を最適化しています。目安として 30 日間の録音 ≒ 3.5 GB です。音声を残すことと 長期利用の実現 は両立しなければなりません。最初の物珍しさが過ぎた後、バッテリーや容量の不安に苛まれてはいけないのです。
さらに、音声の保持期間 は設定可能です（例：6 ヶ月）。設定した期間を過ぎた古い音声は、文字起こしが完了していれば削除され、テキストや要約、AI 生成データは保持されます。ユーザーは音声再生とストレージのバランスを取りながら、長期的なテキストベースの記憶 を検索・閲覧し続けることができます。持続的な録音によって、本来の価値を引き出せるよう設計されています。
4. プロダクト思考
初めての iOS 開発は、独立系 iOS デベロッパーとしての第一歩となりました。激しいイテレーションを重ねる中で、Auday を 本当に問題を解決する ものにしつつ、自然な存在 にするにはどうすればいいかを考え抜きました。フィードバックは大歓迎です。並行して、エージェントアーキテクチャやコンテキストの活用法を実験し、プライバシー設計も進化させてきました。
プロの PM ではありませんが、Auday の開発を通じて、具体的な問いにおけるプロダクト思考が鍛えられました。使い心地、ポジショニングとの整合性、そして真のニーズを満たせているかです。例えば、ウォッチの録音画面は当初、従来の波形表示を模倣していました。しかし 24 時間録音において常に視覚的なフィードバックがあると、デバイスが「熱心に聞いている」ように感じられ、落ち着きません。よりゆっくりとした抑制的なリズムに変更することで、静かに寄り添い、聞いてくれている感覚 を表現しました。周囲の目を考慮すると、明らかに録音していると分かる表示は不安を与えます。Auday のロゴも長く悩みました。4 本の線は 4 つのシグナルを表し、統合的な分析と判断が 1 つに融合することを象徴しています。こうした 一見些細なトレードオフの積み重ね が、私のプロダクト理解を形作っていきました。
本当の問題を解決する Auday を作り上げる過程で、アイデアから洗練されたプロモーションビデオまでを AI 編集 で生み出す体験もしました。これが海外でバズした要因の一つでもあります。初の公式アカウント記事で得た知見を共有しているので、興味のある方はぜひ読んでみてください。
最初の記事からの抜粋、https://mp.weixin.qq.com/s/UyYVjlBCvQRJI6B_MmZbsA
Auday のリリースは、長く温めてきたアイデアの実現です。自分のニーズから出発し、探究し、ソフトウェアを形にするプロセスは特別なものでした。この記事を書きながら、その過程や発見を共有できることにワクワクしています。公式サイト auday.ai では、ユースケースやスクリーンショット、詳細なシナリオを紹介しています。ぜひサイトに訪れるか、AppStore で Auday を検索してみてください。
5. Auday の今後の展望
最後に、今後の方向性についてです。Grok bot、Muse、Dot、CUE といったプロダクトが パーソナルエージェント の領域に進出しています。期待は「ツールを使う」ことから「自分に代わって行動する存在を持つ」ことへと移り変わっています。開発者は仲人のようにエージェントを売り込み、その強みや有用性をアピールします。AI の進化は循環しているように見えます。チャットから始まり、ツールや腕を追加して武装した「メカ」になり、今度はその能力を再び対話へと凝縮し、親密なパーソナルアシスタント へと回帰しています。AI 秘書やアシスタントの議論は、タスクをこなしてくれる現実的な助けを目指しており、効率や体験を向上させるポジティブな方向性です。
しかし、依存が進む一方で、ユーザーとパーソナルエージェントの間には、親密さや信頼においてギャップが存在します。理想的には、Auday は最も内側の層に位置し、日記のようにプライベート な存在になります。外側のエージェントはタスク処理に優れていますが、内側の層はユーザーを深く理解し、信頼されていなければなりません。何が重要で、どんな動機を持っているのかを知っている必要があります。外部のタスクは Auday を起点に整理され、必要に応じて外側のアシスタントに文脈を共有します。内側のプライベートなフィードバックや背景はここに還り、記憶となります。私はこの欠落していた層を探求しています。能力が最強とは言えないかもしれませんが、あなたを最もよく知る 存在であり、完全な文脈を外部サービスに明け渡すことを防ぎます。
壮大なビジョンはさておき、現在の音声・身体データの記録、メモリ、共有・インポート・エクスポート機能は、将来のアイデアを支えます。AI ソーシャル、デジタルツイン、長期ログから導き出されるより豊かなプロフィール（MBTI のような自己発見）、生産性ツールとの連携などです。長期的なパートナーが あなたを本当に理解する ことで、人生においてより大きな役割を果たせるようにしていきます。
Auday アプリのホーム画面スクリーンショット
深夜にこれを書いていると、Auday が今日の Reflection（振り返り）として「世界に降り注ぐ流星」というタイトルを生成しました。ぴったりの比喩です。満足できる AI レコーディングハードウェアが欲しいという当初の願いが現実のプロダクトとなり、ユーザーのもとへ届き、予期せぬ可能性を開いています。偶然がもたらすロマンチックさが、興奮をさらに高めてくれます。私と一緒に Auday の進化 を楽しみにしていてください。
