習慣化トラッカー。
つい完璧を求めてしまって、一日でもとぎれると「もういいや」って投げ出したくなりがちです。
味方のはずなのに、敵認定してしまいがちなのがこのトラッカー。
ここちよく続けられて、活用しやすいハビットトラッカーがほしいなと思い、つくってみましたよ！
PCからでもスマホから（iPhoneもAndroidも）でも使えるWEBアプリです。
セキュリティのところだけじゅうじゅう注意しております。
入力データはご自身の端末だけに保存されるのでご安心ください。
ひたすら入力
項目はデフォルトでいくつか入ってますが、削除と追加ができますのでご自身の生活にチューンナップしてください。
できたら「-」の部分をタップ。
できなかったときは再度タップすると「×」にかわります。
もう一度タップすると、「S」にかわります。
「S（スキップ）」の救い
このアプリには、達成（✓）、未達成（×）に加えて、「S（スキップ）」という選択肢をつくりました。
〇と×の中間としての△ではなく、「S」です。
挫折の×でなくSでひとやすみ。SkippedでもSuspendedでもいいし、Snoozedでもいい。
Sの理由を「ふりかえり」部分に書いておいてもいいと思います。
×をつけずに、-のまま置いとくのもありです。
×や-が続くとしんどくなる人はSを活用してください。
項目は追加できます
絵文字と項目が追加できます。並び替えも。
項目編集はできないので、うまく使ってください。
「⚙」から編集画面を出せます。
使いかたがガイドは右上の「？」を押すと出てきます。
データは端末に保存
入力した習慣や日記の内容は、サーバーではなく、端末にだけ保存されます。
バックアップが必要なときはJSON形式で書き出すことが可能です。
過去のぶんも入力可
過去の日のぶんもさかのぼって登録できます。
日付け右側の「今日」をタップすると今日の入力画面に戻れるよ。
SNSやNotionとの連携
「SNSコピー」ボタンを押せば、その日達成したことと「今日の感謝」がコピーされます。
「Markdown」ボタンを押すと、マークダウン方式でその日のデータがぜんぶコピーされます。Notionなどにためていくデータとしてもよさそう。
感謝ログとふりかえり
感謝のログをいちにちみっつ。
これがなかなか書けないので、Webツールを作ってみました。
ストリーク
2日以上続くと、項目の下に 🔥（ストリーク） が灯ります。
プレッシャーになるので、ひかえめに表示。
AIに分析してもらう
これがしたくてオリジナルツールをつくったんです。AIと一緒に！
エクスポートしたJSONをAIに読み込ませて分析するのが楽しいです。
（注意：習慣トラッカーのデータはブラウザに保存されるため、入力する端末はひとつに統一してください。データを分析したいときは、エクスポートしたJSONをClaudeにアップロードすれば、その結果はPCでもスマホでもどこからでも確認できます。）
AIツール、私はClaudeを使っています。
これはスマホのClaudeのスクリーンショット。
Claudeのプロジェクトの「手順」に指示書を登録しておくと、そのチャットにデータを投げるだけで自動で結果を教えてくれます。
AIが考えてくれて、私が使っているデータ分析のプロンプト例は以下の通り：
【基本分析】習慣ログを分析して、継続率が高い習慣と、継続しにくい曜日の傾向を教えてください。
【因果関係の推測】習慣が達成できなかった日の「ふりかえり」や「感謝ログ」に共通するキーワードや感情はありますか？何がボトルネックになっているか推測してください。
【相関分析】感謝ログの内容と習慣の継続率に関連性はありますか？感謝が多い日の特徴を分析してください。
私はプロジェクト指示書をつくって保存し、そのスレッドにデータを投げるようにしました。
「ふりかえり」「感謝」の部分を含めて、傾向を分析してくれるのでおもしろいです。
以下が私の作った指示書です。よければコピペしておつかいください。
「こんなふうに指示書を修正したい」とチャットの中でお願いすれば、その都度変更してくれるので、自由にカスタマイズ可能です。
この1か月の成果をグラフにして、とかもいいと思う。
# 習慣トラッカー・データ分析プロジェクト指示書
## 1. 目的
添付されたハビットトラッカーの JSON データを解析し、ユーザーの努力と継続を多角的に分析したテキストレポートを作成してください。
## 2. データの仕様
- `habitDefinitions`: 習慣の名前、ID、アイコンが格納されています。
- `history`: 日付（YYYY-MM-DD）をキーとした、その日の記録（habits, note, gratitude）が格納されています。
- ステータスの定義：`success`（達成）/ `skip`（スキップ）/ `fail`（未達成）/ データなし（未記録）
## 3. 分析項目
以下の4つの視点でデータを分析してください。
**① 基本分析**
- 習慣別の達成日数・継続率を集計する。
- 最長ストリーク（連続達成日数）を算出する。
- アクティブ日数や月ごとの変化など、全体の達成率の傾向を読み取る。
- 継続しにくい曜日のパターンを分析する。
**② 因果関係の推測**
- 習慣が達成できなかった日の note・gratitude に共通するキーワードや感情を抽出する。
- 継続を妨げているボトルネックを推測する。
**③ 相関分析**
- 感謝ログの充実度（記入件数・内容）と習慣達成数の関連性を分析する。
- 感謝が多い日・少ない日の特徴を比較する。
**④ フィードバック**
- 上記の分析をもとに、ユーザーへの労いと継続に向けた一言メッセージを添える。
## 4. 出力形式
- テキストのみ（Markdown 形式推奨）
- 画像・グラフファイルの生成は不要スマホのブラウザで表示させた後、右上の三点ボタン「︙」をタップし、「ホーム画面に追加」をタップすると、アプリのようにホーム画面にアイコンができますー。
こんな感じ。
※気に入っていただけたら、ぜひ感想を教えてください～！
