SavvyBot - 会話を邪魔しない、グループチャット専属 AI アシスタント

プロジェクト概要

SavvyBot は、LINE Messaging API と OpenAI API を連携させた対話型チャットボットです。Google Apps Script (GAS) での MVP 実装から開始し、Supabase Edge Functions への移行を完了（Phase 2）。現在はグループチャット特化型 AI アシスタントへの戦略的ピボットを経て、SaaS 化に向けた開発フェーズ（Phase 3）に移行しています。

コアコンセプト: 「会話を邪魔しない、グループチャット専属 AI アシスタント」

人の会話の邪魔をしない（基本は沈黙、裏で記録・分析）
裏方に徹する（コマンドで呼ばれた時だけ発言）
まとめる、追跡する、リマインドする（議事録、決定事項、TODO 管理）

ビジネス目標: 年内に収益化の可能性を探る（副業ベース、リーンスタートアップアプローチ）

技術スタック

フロントエンド（将来）

Next.js / React
TypeScript
Tailwind CSS

バックエンド

TypeScript / Node.js or Deno
Supabase Edge Functions / GCP Cloud Run / Cloud Functions

外部サービス連携

LINE Messaging API
OpenAI API (GPT-4)
Supabase (Database, Storage, Auth)

インフラ・DevOps

GitHub Actions (CI/CD)
Docker (Cloud Run デプロイ時)
Supabase CLI / Google Cloud SDK

プロジェクトの進化

Phase 1: GAS での MVP（完了）

LINE Messaging API と OpenAI API の基本連携
簡易的なチャットボット機能の実装
課題: セキュリティ脆弱性、シークレット管理の困難さ

Phase 2: Supabase Edge Functions への移行（完了 - 2025年10月）

達成事項:

✅ HMAC-SHA256 署名検証の実装（セキュリティ強化）
✅ Result 型によるエラーハンドリング
✅ 構造化ログによる可観測性の確保
✅ GitHub Actions による CI/CD パイプライン構築
✅ 実機テストでの動作確認完了

技術的成果:

署名検証エラー（403 Forbidden）の解決
非同期 Web Crypto API の正しい実装
定数時間比較によるタイミング攻撃対策
診断ログによる運用性向上

詳細記録: DEPLOYMENT_LOG.md

Phase 3: 戦略的ピボット - グループチャット特化（進行中 - 2025年10月〜）

背景と課題認識（2025年10月20日ブレインストーミングセッション）:

個人向けチャットボットは無料の ChatGPT と差別化が困難
市場分析の結果、グループチャット領域に明確なペインポイントを発見
収益化可能性の探索のため、ニッチ市場への特化を決定

差別化戦略:

競合（ChatGPT公式、他社Bot）:
❌ 個人利用がメイン
❌ グループでは会話に割り込んでうるさい
❌ 議事録機能が弱い
❌ 最新情報の取得が不十分

SavvyBot:
✅ グループチャット特化
✅ 沈黙がデフォルト（会話を邪魔しない）
✅ 構造化された議事録
✅ 決定事項の自動追跡
✅ 豊富なコマンド体系（/sv:* プレフィックス）
✅ Web検索統合で最新情報に対応

Phase 3.2: OpenAI Function Calling + Web Search（完了 - 2025年10月16日）

達成事項:

✅ Tavily API 統合による Web 検索機能
✅ OpenAI Function Calling 実装
✅ 時間表現の正確な解釈（現在日付コンテキスト追加）
✅ デプロイおよび動作確認完了

技術的成果:

最新情報取得（スポーツ結果、ニュース、現在の情報）
時間表現解釈問題の解決（「去年」が2022年ではなく2024年を正しく認識）
OpenAI の Function Calling による自動ツール選択
3つの根本原因の特定と段階的な解決

詳細記録: メモリ web_search_implementation_troubleshooting および temporal_context_pattern_for_ai

Phase 3.3: Personal Mode 実機テスト（完了 - 2025年10月17日）

達成事項:

✅ Web検索機能の包括的な実機テスト（4つのシナリオ）
✅ 全テストケース成功（4/4 PASS, 100%達成率）
✅ AI知識カットオフを超える情報の正確な取得を実証

テスト結果:

ノーベル物理学賞2024: ✅ Hopfield & Hinton（正確な受賞者情報）
最新iPhone価格: ✅ iPhone 17シリーズ価格（知識カットオフ8ヶ月後の製品情報）
大谷翔平ニュース: ✅ 50-50達成、プレーオフ勝利（最新スポーツ情報）
第二次世界大戦終結: ✅ 1945年（学習データから回答、Web検索不使用）

重要な発見:

iPhone 17ケース: AI知識カットオフ（2025年1月）の8ヶ月後にリリースされた製品の正確な価格情報を取得
Web検索の価値を完璧に実証（学習データのみでは不可能な情報提供）
ツール呼び出し判定の精度確認（「最新」→検索実行、歴史的事実→学習データ使用）
適切な時間表現解釈（現在日付コンテキストの効果を実証）

詳細記録: docs/PHASE3_3_TEST_PLAN.md および docs/PHASE3_3_TEST_RESULTS.md

Phase 3.4: Group Mode 実機テスト + `/sv:questions` コマンド（完了 - 2025年10月19日）

達成事項:

✅ グループチャット設定問題の解決（LINE設定でグループ参加許可が必要）
✅ 全コマンドの実機テスト成功（/sv:help, /sv:minutes, /sv:decisions, /sv:todo）
✅ グループモードのサイレント動作確認（通常メッセージには反応しない）
✅ 自動抽出機能の検証（100%精度で決定事項・TODO抽出）
✅ 構造化議事録生成の動作確認
✅ /sv:questions コマンド実装完了

技術的成果:

TODO表示バグ修正（[object Object] → スマートな Object/String 処理）
全コマンドのレスポンスタイム目標達成（<5秒）
議事録生成の高品質出力確認（OpenAI Function Calling活用）
質問自動抽出と重複チェック機能（1時間以内の同一質問をスキップ）
日本時間（JST）表示対応（全コマンド統一、toLocaleString('en-US', { timeZone: 'Asia/Tokyo' })）
ユーザーID表示問題の解決（シンプル表示に変更）

詳細記録: メモリ phase4_questions_command_completion

Phase 4: API 使用量トラッキング実装（完了 - 2025年10月19日）

達成事項:

✅ OpenAI API使用量の自動トラッキング
✅ トークン数とコスト計算の記録
✅ グループごとの使用量集計
✅ Personal mode自動検出バグ修正
✅ 実機テスト成功（複数ユーザーで動作確認）

実装内容:

データベーススキーマ (migration: 20251019000000_usage_tracking.sql):
- usage_logs テーブル: API使用履歴を記録（group_id, operation_type, tokens, cost）
- daily_usage_summary ビュー: 日次集計
- group_usage_summary ビュー: グループ別集計
- calculate_openai_cost() 関数: PostgreSQLでのコスト計算
使用量トラッキングロジック (lib/usage.ts):
- logUsage(): 使用量をDBに記録
- calculateCost(): モデル別価格でコスト計算（gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-4-turbo対応）
- 対応操作タイプ: personal_chat, auto_extraction, group_command_minutes, web_search
OpenAI API関数の拡張 (lib/openai.ts):
- UsageInfo 型: トークン使用量情報（prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens）
- 全API関数の戻り値に使用量情報を追加:
  - getAIResponse → AIResponseWithUsage
  - getAIResponseWithTools → AIResponseWithUsage
  - extractInformation → ExtractionResultWithUsage
  - generateStructuredMinutes → StructuredMinutesWithUsage
使用量ロギングの適用:
- Personal mode (index.ts): personal_chat
- Group mode auto-extraction (index.ts): auto_extraction
- /sv:minutes コマンド (lib/commands.ts): group_command_minutes

バグ修正: Personal Mode 自動検出:

問題: 新規ユーザーが1対1チャットでメッセージを送っても返信がない（group_mode.silent と認識される）

根本原因: getOrCreateGroupSettings() がデフォルトで mode: 'group' を設定していた

修正内容:

getOrCreateGroupSettings() に defaultMode パラメータを追加
モード検出を2段階に分離:
1. 自動検出（settings なし）→ autoMode
2. settings 取得時に autoMode.mode をデフォルトとして渡す
3. 最終的なモード決定（settings を含めて再検出）
結果: source.type === 'user' → mode: 'personal' で作成、source.type === 'group' → mode: 'group' で作成

実機テスト結果:

Personal Chat:
  operation_type: "personal_chat"
  model: "gpt-4o"
  total_tokens: 414, 706
  estimated_cost: $0.001155, $0.001923
  ✅ 正常に記録

Auto Extraction:
  operation_type: "auto_extraction"
  model: "gpt-4o"
  total_tokens: 485-506
  estimated_cost: $0.001317-$0.001490
  ✅ 正常に記録

Group Summary:
  2ユーザー、9回の操作
  合計4,572トークン
  推定コスト: $0.012795（約1.9円）
  ✅ 集計ビューが正常に動作

技術的成果:

型安全な使用量トラッキング（Result型パターンの維持）
エラーハンドリング完備（失敗時も処理継続）
リアルタイムコスト推定（トークン数からUSDコストを自動計算）
1年間のデータ保持期間（TTL: 365 days）
インデックス最適化とビューによる高速集計

詳細記録: メモリ phase4_usage_tracking_completion

主要機能（Phase 3-4 で実装完了）:

デュアルモード設計
- 個人モード（1対1チャット）: 積極的に会話、会話履歴保持、ChatGPT 的な対話体験、Web検索統合
- グループモード（複数人チャット）: 基本は沈黙、裏で記録・分析、コマンド/メンションで呼ばれた時のみ発言
Botの呼び出し方法（グループチャット）
- コマンド: /sv:help, /sv:search, /sv:minutes など
- メンション: @bot, @savvybot, @savvy + 質問内容
- サイレント: 通常メッセージは裏で記録のみ
コマンド体系（/sv: プレフィックス）
- 会話管理:
  - /sv:minutes [時間範囲] - 議事録生成（basic/structured）
  - /sv:search <キーワード> [期間] - 過去の会話からキーワード検索
- 情報管理:
  - /sv:decisions [期間] - 決定事項確認
  - /sv:todo [@メンション] [filter] - TODO リスト表示
  - /sv:questions [filter] - 質問リスト表示（unanswered/all）
- ヘルプ:
  - /sv:help [コマンド名] - ヘルプ表示
自動抽出機能（OpenAI Function Calling 活用）
- 議題の自動抽出（議事録生成時）
- 決定事項の検出と追跡（信頼度0.7以上）
- TODO の自動リスト化（担当者・期限含む）
- 質問の検出と未回答追跡（重複チェック付き）
Web検索統合（Tavily API）
- OpenAI Function Calling による自動ツール選択
- 最新情報の自動取得（スポーツ結果、ニュース、イベント）
- 時間表現の正確な解釈（現在日付コンテキスト）
データベース設計（Supabase PostgreSQL）
- group_settings: グループごとの設定管理
- conversations: 会話履歴の永続化（90日TTL、コマンド除外）
- decisions: 決定事項の追跡
- todos: タスク管理
- questions: 質問と回答のトラッキング（重複防止）
- usage_logs: API使用量記録（365日TTL、コスト計算）

詳細仕様: PRODUCT_REQUIREMENTS.md | BRAINSTORMING_LOG.md

Phase 6.1: UX改善 - ユーザー名表示と暗黙的自己割り当て（完了 - 2025年10月28日）

達成事項:

✅ LINEユーザープロファイルキャッシュシステムの実装（24時間TTL）
✅ TODOの暗黙的自己割り当て機能（"私がやる" → 発言者に自動割り当て）
✅ 全コマンドでuserIdの代わりに表示名を表示（@林田夏樹、@田中さんなど）
✅ 実機テストで動作確認完了

技術的成果:

LINE Profile API統合（getUserProfile()）
バッチプロフィール取得による効率化（getUserDisplayNames()）
ノンブロッキングなプロフィールキャッシュ更新
フォールバックパターン適用（assignee || userId）

実装詳細:

// 暗黙的自己割り当て（index.ts）
const assignee = todo.assignee || userId; // OpenAIが担当者を認識できない場合は発言者に割り当て

// 表示名解決（commands.ts）
const displayNames = await db.getUserDisplayNames(assigneeIds);
const displayName = displayNames.get(assignee) || assignee; // キャッシュから表示名を取得

データベーススキーマ:

user_profiles テーブル: LINE user ID、display name、picture URL、status message
24時間TTLによる自動更新チェック
インデックス: updated_at でTTLクエリを最適化

詳細記録: メモリ phase6_1_user_display_name_implementation

Phase 6.2: 期限表示改善 - 期日未定表示とキーワード検出（完了 - 2025年10月28日）

達成事項:

✅ 期限なしTODOに「期日未定」と明示表示
✅ 緊急度キーワードの自動認識（「今日」「急ぎ」「至急」→今日の日付を自動設定）
✅ OpenAIへの現在日時コンテキスト提供（相対表現の正確な解釈）
✅ デプロイ完了（実機テスト待ち）

技術的成果:

期限表示ロジックの改善（commands.ts）
OpenAI Function Callingプロンプトの詳細化（4つの処理ルール明示）
JST現在日時をコンテキストに含める（時刻・曜日も提供）
フォールバック設計（期限なし→「期日未定」表示）

実装詳細:

// 期日未定表示（commands.ts）
deadline = t.deadline
  ? ` (期限: ${jstDate.toLocaleDateString('ja-JP')})`
  : ' (期日未定)';

// 現在日時コンテキスト（openai.ts）
const currentDate = new Date().toLocaleString('ja-JP', {
  timeZone: 'Asia/Tokyo',
  year: 'numeric', month: 'long', day: 'numeric',
  weekday: 'long', hour: '2-digit', minute: '2-digit'
});
// システムプロンプトに追加: "現在の日時: ${currentDate}"

キーワード検出ルール:

明示的な日付（「10月30日まで」）→ その日付の23:59
緊急度キーワード（「今日」「急ぎ」「至急」）→ 今日の23:59
相対表現（「明日」「今週」「来週」）→ 適切に計算
期限の言及なし → null（「期日未定」表示）

UI/UX改善:

修正前: ⏳ パンを買う
修正後: ⏳ パンを買う (期日未定)
        ⏳ 今日牛乳を買う (期限: 10/28)

詳細記録: メモリ phase6_2_deadline_display_implementation

Phase 6.3.1: インタラクティブTODO管理（テキストコマンド）（完了 - 2025年10月28日）

達成事項:

✅ TODO完了・未完了切り替えコマンド（/sv:done, /sv:undone）
✅ TODO削除コマンド（/sv:delete todo ）
✅ TODO編集コマンド（/sv:edit todo [オプション]）
✅ TODOリストへのID番号表示追加
✅ 操作ヒント表示（フッター）
✅ デプロイ完了（実機テスト待ち）

技術的成果:

データベースメソッド追加（4つ：completeTodo, uncompleteTodo, deleteTodo, updateTodo）
コマンドハンドラー実装（4つ：done, undone, delete, edit）
引数パーシング（--flag value パターン）
JST timezone handling（期限編集時）
Result型パターンの一貫性維持

実装詳細:

// TODO完了（lib/db.ts）
async completeTodo(todoId: number): Promise<Result<void, string>> {
  const { error } = await this.client
    .from('todos')
    .update({ status: 'completed', updated_at: new Date().toISOString() })
    .eq('id', todoId);
  return error ? { ok: false, error: `...` } : { ok: true, value: undefined };
}

// TODO編集コマンド（lib/commands.ts）
export async function handleEditCommand(cmd: ParsedCommand, ctx: CommandContext) {
  // Parse: /sv:edit todo <ID> --deadline YYYY-MM-DD --assignee @name --task "text"
  const updates: { task?: string; assignee?: string; deadline?: Date | null } = {};
  // ... argument parsing logic ...
  return db.updateTodo(id, updates);
}

// ID番号付きTODO表示（lib/commands.ts）
return `${t.id}. ${icon} ${t.task}${deadline}`;

// フッター追加
const footer = '\n\n━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n💡 操作:\n/sv:done <番号> - 完了\n/sv:edit todo <番号> - 編集\n/sv:delete todo <番号> - 削除';

新しいコマンド:

/sv:done <番号> - TODOを完了にする
/sv:undone <番号> - TODOを未完了に戻す
/sv:delete todo <番号> - TODOを削除
/sv:edit todo <番号> [オプション] - TODOを編集
- --deadline YYYY-MM-DD - 期限を変更
- --assignee @名前 - 担当者を変更
- --task "新しい内容" - タスク内容を変更

UI/UX改善:

修正前:
  ⏳ パンを買う (期日未定)

修正後:
  1. ⏳ パンを買う (期日未定)

  ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
  💡 操作:
  /sv:done <番号> - 完了
  /sv:edit todo <番号> - 編集
  /sv:delete todo <番号> - 削除

エラーハンドリング:

数字以外のID入力時の明確なエラーメッセージ
無効な日付形式のバリデーション
使い方の例を含むエラーメッセージ

詳細記録: メモリ feature_request_interactive_todo_management

Phase 6.3.1 追加機能: メニューシステム + 日本語エイリアス + データ品質改善（完了 - 2025年10月28日）

背景: ユーザーフィードバック「使用していて思うことがあります。'/SV:hogehoge'を一般の方が、入力するのに、面倒に思わなかい？とくに、delete,decisionなど英語のスペルを入力するのに、ハードルが高くないか？」

達成事項:

✅ /sv:menu コマンド実装（番号付きコマンドメニュー表示）
✅ 番号ショートカット実装（/sv:1 〜 /sv:9 で直接実行）
✅ 全コマンドの日本語エイリアス追加（議事録、決定、タスク、完了、削除、編集など）
✅ TODOデータ品質改善（非実行可能項目のフィルタリング）
✅ ヘルプテキスト更新（新機能の説明追加）

技術的成果:

メニューシステム:

// lib/commands.ts - handleMenuCommand()
export async function handleMenuCommand(
  _cmd: ParsedCommand,
  _ctx: CommandContext
): Promise<Result<CommandResponse, string>> {
  const menuLines = [
    '📋 【コマンドメニュー】',
    '',
    '以下の番号でコマンドを実行できます：',
    '',
    '1️⃣ /sv:1 - 議事録を生成',
    '2️⃣ /sv:2 - 決定事項を確認',
    '3️⃣ /sv:3 - タスク一覧（期限別）',
    // ... 9つのコマンド
  ];
  return { ok: true, value: menuLines.join('\n') };
}

番号ショートカット + 日本語エイリアス:

// lib/commands.ts - routeCommand()
export async function routeCommand(cmd: ParsedCommand, ctx: CommandContext) {
  switch (cmd.command) {
    // 番号ショートカット
    case '1': return handleMinutesCommand(cmd, ctx);
    case '2': return handleDecisionsCommand(cmd, ctx);
    case '3': return handleTodoCommand(cmd, ctx);
    // ... case '4' から '9' まで

    // 日本語エイリアス
    case 'minutes': case '議事録':
      return handleMinutesCommand(cmd, ctx);
    case 'decisions': case '決定': case '決定事項':
      return handleDecisionsCommand(cmd, ctx);
    case 'todo': case 'タスク':
      return handleTodoCommand(cmd, ctx);
    case 'done': case '完了':
      return handleDoneCommand(cmd, ctx);
    case 'delete': case '削除':
      return handleDeleteCommand(cmd, ctx);
    case 'edit': case '編集':
      return handleEditCommand(cmd, ctx);
    // ... 他のコマンド
  }
}

TODOデータ品質改善:

// lib/openai.ts - isValidTodo()
function isValidTodo(task: string): boolean {
  const normalized = task.trim().toLowerCase();

  // 空または短すぎる場合は拒否
  if (normalized.length < 2) return false;

  // 否定表現パターン（非実行可能）を拒否
  const negativePatterns = [
    'todoはない', 'todoがない', '特にtodo',
    'ない', 'なし', 'ありません', '特にない',
    '特になし', 'わからない', 'わかりません', '未定'
  ];

  for (const pattern of negativePatterns) {
    if (normalized.includes(pattern)) {
      return false;
    }
  }

  return true;
}

// extractInformation() での使用
case 'extract_todo':
  if (isValidTodo(args.task)) {
    result.todos.push({ task: args.task, ... });
  } else {
    logger.debug({
      event_type: 'extraction.todo.filtered',
      task: args.task,
      reason: 'non_actionable',
    });
  }
  break;

新しいコマンド:

/sv:menu または /sv:メニュー - コマンドメニューを表示
/sv:1 〜 /sv:9 - 番号で直接実行
全コマンドに日本語エイリアス追加（例: /sv:議事録, /sv:完了, /sv:削除）

UI/UX改善:

【メニュー表示例】
📋 【コマンドメニュー】

以下の番号でコマンドを実行できます：

1️⃣ /sv:1 - 議事録を生成
2️⃣ /sv:2 - 決定事項を確認
3️⃣ /sv:3 - タスク一覧（期限別）
4️⃣ /sv:4 - 質問リスト
5️⃣ /sv:5 - 会話を検索
6️⃣ /sv:6 - タスクを完了にする
7️⃣ /sv:7 - タスクを削除
8️⃣ /sv:8 - タスクを編集
9️⃣ /sv:9 - ヘルプを表示

💡 例: /sv:3 でタスク一覧を表示
💡 例: /sv:6 5 で5番目のタスクを完了

📝 日本語コマンドも使えます:
/sv:議事録, /sv:決定, /sv:タスク など

データ品質改善の効果:

OpenAI抽出時の非実行可能項目（「特にTODOはない」など）を自動フィルタリング
データベースに無意味な項目が保存されなくなる
ユーザーが見るTODOリストの品質向上

実装の特徴:

後方互換性維持（既存の英語コマンドもそのまま使用可能）
一般ユーザーの入力負担を大幅軽減（英語スペルの暗記不要）
コマンド発見性の向上（メニューで全機能を確認可能）

Phase 6.3.2: LINE Quick Reply Buttons（完了 - 2025年10月28日）

達成事項:

✅ LINE Messaging API Quick Reply統合
✅ メニューコマンドに6つのQuick Replyボタン追加
✅ TODOリストに表示モード切り替えボタン追加
✅ 型安全なCommandResponse実装（Union Type）
✅ デプロイ完了（実機テスト済み）

ユーザーフィードバック: 「最高です！」

技術的成果:

LINE Quick Reply型定義:

// lib/line.ts
export interface QuickReplyButton {
  label: string;  // ボタンラベル（最大20文字）
  text: string;   // タップ時に送信されるテキスト
}

interface LineQuickReply {
  items: Array<{
    type: 'action';
    action: {
      type: 'message';
      label: string;
      text: string;
    };
  }>;
}

replyToLine() 拡張:

// lib/line.ts
export async function replyToLine(
  replyToken: string,
  text: string,
  config: Config,
  logger: Logger,
  requestId: string,
  multiBubble = false,
  quickReply?: QuickReplyButton[]  // 新パラメータ
): Promise<{ ok: boolean; status: number; body: string }> {
  // ... 既存のメッセージ構築 ...

  // Quick Replyボタンを最後のメッセージに追加
  if (quickReply && quickReply.length > 0) {
    const lastMessage = messages[messages.length - 1];
    const buttons = quickReply.slice(0, 13); // LINE API制限: 最大13個

    lastMessage.quickReply = {
      items: buttons.map(btn => ({
        type: 'action' as const,
        action: {
          type: 'message' as const,
          label: btn.label.slice(0, 20), // ラベル最大20文字
          text: btn.text,
        },
      })),
    };
  }

  // ... 既存の送信処理 ...
}

CommandResponse型定義:

// lib/commands.ts
export interface CommandResponseWithButtons {
  text: string;
  quickReply?: QuickReplyButton[];
}

export type CommandResponse = string | CommandResponseWithButtons;

export type CommandHandler = (
  cmd: ParsedCommand,
  ctx: CommandContext
) => Promise<Result<CommandResponse, string>>;

メニューコマンドのQuick Reply実装:

// lib/commands.ts - handleMenuCommand()
const quickReply: QuickReplyButton[] = [
  { label: '📝 議事録', text: '/sv:1' },
  { label: '✅ 決定事項', text: '/sv:2' },
  { label: '📋 タスク', text: '/sv:3' },
  { label: '❓ 質問', text: '/sv:4' },
  { label: '🔍 検索', text: '/sv:5' },
  { label: 'ℹ️ ヘルプ', text: '/sv:9' },
];

const response: CommandResponseWithButtons = {
  text: menuLines.join('\n'),
  quickReply,
};

return { ok: true, value: response };

TODOリストのコンテキスト対応ボタン:

// lib/commands.ts - handleTodoCommand()
const quickReply: QuickReplyButton[] = [];

// 現在の表示モードに応じて、他のモードへの切り替えボタンを表示
if (groupBy === 'deadline') {
  quickReply.push(
    { label: '📅 日別表示', text: '/sv:todo date' },
    { label: '👤 担当者別', text: '/sv:todo assignee' }
  );
} else if (groupBy === 'date') {
  quickReply.push(
    { label: '⏰ 期限別表示', text: '/sv:todo' },
    { label: '👤 担当者別', text: '/sv:todo assignee' }
  );
} else {
  quickReply.push(
    { label: '⏰ 期限別表示', text: '/sv:todo' },
    { label: '📅 日別表示', text: '/sv:todo date' }
  );
}

// 共通アクションボタン
quickReply.push({ label: '📋 メニュー', text: '/sv:menu' });

const response: CommandResponseWithButtons = {
  text: result,
  quickReply,
};

return { ok: true, value: response };

index.ts での型安全な処理:

// index.ts
const response = commandResult.value;
let responseText: string;
let quickReply: Array<{ label: string; text: string }> | undefined;

// Union型のナローイング
if (typeof response === 'string') {
  responseText = sanitizeText(response, 4500);
  quickReply = undefined;
} else {
  responseText = sanitizeText(response.text, 4500);
  quickReply = response.quickReply;
}

await replyToLine(
  event.replyToken,
  responseText,
  config,
  logger,
  requestId,
  false,
  quickReply  // Quick Replyボタンを渡す
);

実装の特徴:

後方互換性: 既存のstring返却コマンドはそのまま動作
型安全性: TypeScript Union Typeで両方の形式をサポート
コンテキスト対応: 現在の状態に応じて適切なボタンを表示
LINE API準拠: 最大13ボタン、ラベル20文字制限に対応
UX最適化: タップだけでコマンド実行可能、入力負担ゼロ

UI/UX改善:

【Quick Replyボタンの表示例】

メニューコマンド（/sv:menu）:
[📝 議事録] [✅ 決定事項] [📋 タスク] [❓ 質問] [🔍 検索] [ℹ️ ヘルプ]

TODOリスト（期限別表示中）:
[📅 日別表示] [👤 担当者別] [📋 メニュー]

TODOリスト（日別表示中）:
[⏰ 期限別表示] [👤 担当者別] [📋 メニュー]

技術的挑戦と解決策:

型エラー: Union型のナローイングが必要 → 明示的な型ガードで解決
後方互換性: 既存コードへの影響 → オプショナルパラメータで非破壊的拡張
LINE API制限: 最大13ボタン、ラベル20文字 → slice()で自動制限

将来の拡張 (Phase 6.3.3):

Flex Messageリッチ表示（チェックボックスUI）
カルーセル形式のTODOカード表示
画像・リンク付き決定事項表示

Phase 6: UX改善とインタラクティブ機能（2025年10月〜11月）

Phase 6完了状況（2025年11月2日時点）:

✅ Phase 6.1: ユーザー名表示と暗黙的自己割り当て
✅ Phase 6.2: 期限表示改善とキーワード検出
✅ Phase 6.3.1: インタラクティブTODO管理（テキストコマンド）
✅ Phase 6.3.1 追加: メニューシステム + 日本語エイリアス + データ品質改善
✅ Phase 6.3.2: LINE Quick Reply Buttons
✅ Phase 6.4: Usage Tracking（API使用量記録とコスト管理）
✅ Phase 6.5: TODO Edit Feature（対話型TODO編集機能） ← NEW 2025/11/02完了

Phase 6.4: TODO Done/Undone/Delete Commands（完了 - 2025年10月30日）

達成事項:

✅ /sv:done, /sv:undone, /sv:delete コマンド実装
✅ 対話型UI（Quick Reply選択）
✅ 一貫したソート順（sortTodos関数）
✅ インデックスベース操作（getTodoByIndex関数）
✅ 実機テスト成功

技術的成果:

Union型（CommandResponse = string | CommandResponseWithButtons）
3ステップフロー（一覧表示 → 選択 → 実行）
Quick Replyボタンによる直感的な操作
型安全な実装（TypeScript完全対応）

実装内容:

// 共通パターン: 3ステップフロー
// Step 1: コマンド実行 → TODO一覧 + Quick Replyボタン
// Step 2: 番号選択 → 確認メッセージ
// Step 3: 操作実行 → 結果表示

// handleDoneCommand: TODO完了処理
// handleUndoneCommand: TODO未完了に戻す
// handleDeleteCommand: TODO削除

Phase 6.5: TODO Edit Feature（完了 - 2025年11月2日）

達成事項:

✅ /sv:edit コマンドの対話型UI実装
✅ 3ステップフロー（一覧 → 選択 → 編集）
✅ 複数フィールド編集対応（task/deadline/assignee）
✅ Quick Reply選択UI（最大13個）
✅ 実機テスト成功（タスク内容編集を確認）

技術的成果:

3ステップ対話型フロー:

// Step 1: /sv:edit
// → TODO一覧表示 + Quick Replyボタン（番号選択）

// Step 2: /sv:edit <番号>
// → 選択されたTODOの編集方法を表示

// Step 3: /sv:edit <番号> <field> <value>
// → 指定されたフィールドを更新

編集可能フィールド:

task: タスク内容（複数単語対応、args.slice(i + 1).join(' ')）
deadline: 期限日付（YYYY-MM-DD形式、または 'none'/'null'/'削除' でクリア）
assignee: 担当者名（@記号を自動削除）

実装の特徴:

既存の done/undone/delete コマンドと同じ対話パターン
複数単語タスク対応（残り全引数を結合）
JST期限設定（23:59:59.999に自動設定）
柔軟な期限クリア（'none'/'null'/'削除'をサポート）
型安全性（TypeScript型チェック完全対応）

実装詳細 (lib/commands.ts lines 494-677):

export async function handleEditCommand(
  cmd: ParsedCommand,
  ctx: CommandContext
): Promise<Result<CommandResponse, string>> {
  const { args } = cmd;
  const { groupId, db } = ctx;

  // Step 1: No args → Show all TODOs with Quick Reply
  if (args.length === 0) {
    const sortedTodos = sortTodos(allTodos);
    const quickReply: QuickReplyButton[] = sortedTodos.slice(0, 13).map((t, i) => ({
      type: 'message',
      label: `${i + 1}`,
      text: `/sv:edit ${i + 1}`,
    }));
    return { ok: true, value: { text: todoList, quickReply } };
  }

  // Step 2: Only index provided → Show edit instructions
  if (args.length === 1) {
    return { ok: true, value: editInstructions };
  }

  // Step 3: Parse field and value, execute update
  const updates: { task?: string; assignee?: string; deadline?: Date | null } = {};

  for (let i = 1; i < args.length; i++) {
    const field = args[i].toLowerCase();

    if (field === 'task' && i + 1 < args.length) {
      updates.task = args.slice(i + 1).join(' '); // Multi-word support
      break;
    } else if (field === 'deadline' && i + 1 < args.length) {
      // Date parsing with JST timezone handling
      const deadlineDate = new Date(args[i + 1]);
      jstDate.setHours(23, 59, 59, 999);
      updates.deadline = jstDate;
      i++;
    } else if (field === 'assignee' && i + 1 < args.length) {
      updates.assignee = args[i + 1].replace('@', '');
      i++;
    }
  }

  const result = await db.updateTodo(todoId, updates);
  return { ok: true, value: updateSummary };
}

実機テスト結果:

テスト1: タスク内容編集
入力: /sv:edit 1 task 新しいタスク内容
出力: ✅ 成功「資料を準備する必要がある」→「新しいタスク内容」

未テスト項目（実装済み）:
- deadline編集（実装済み、テスト待ち）
- assignee編集（実装済み、テスト待ち）
- 複数フィールド同時編集（実装済み、テスト待ち）

UI/UX改善:

【Step 1: TODO一覧】
✏️ 【編集するTODOを選択】

1. ⏳ タスク1 (期限: 11/5)
2. ✅ タスク2 (期日未定)

━━━━━━━━━━━━━
👇 編集するTODOをタップ
[1] [2] ...（Quick Replyボタン）

【Step 2: 編集方法表示】
✏️ TODO 1 を編集します
「資料を準備する必要がある」

編集方法:
━━━━━━━━━━━━━
📝 内容を変更:
/sv:edit 1 task 新しいタスク内容

📅 期限を変更:
/sv:edit 1 deadline 2025-11-05

👤 担当者を変更:
/sv:edit 1 assignee 田中

【Step 3: 更新完了】
✏️ TODO 1 を更新しました！
「資料を準備する必要がある」

📝 内容: 新しいタスク内容

確認: /sv:todo

詳細記録: メモリ phase6_5_todo_edit_completion

Phase 7: 収益化（2025年11月〜12月予定）:

Stripe サブスクリプション統合
請求管理システム
クローズドベータテスト（5-10チーム）
フィードバック収集と改善
正式リリース（年内目標）

収益モデル:

Free プラン: 個人利用（Personal modeのみ）、基本機能
Team プラン（¥2,980/月）: 3-10人チーム、全機能、グループ対応
Business プラン（¥9,800/月）: 11-50人、API連携、優先サポート

目標: 年内に 5-30 チームの有料ユーザー獲得、MRR ¥15,000-¥90,000

解決した課題

1. セキュリティの脆弱性

課題: GAS では署名検証が困難で、不正なリクエストを防げない

解決策:

// LINE webhook の署名検証を必須化
export function verifyLineSignature(
  body: string,
  signature: string,
  channelSecret: string
): boolean {
  const hash = createHmac('sha256', channelSecret)
    .update(body)
    .digest('base64');
  return hash === signature;
}

2. シークレット管理の改善

課題: GAS ではスクリプトプロパティに直接保存、Git 管理が困難

解決策:

.env.example でテンプレート管理
Supabase Secrets / GCP Secret Manager でセキュアに管理
GitHub Actions での自動デプロイ時に環境変数を注入

# Supabase でのシークレット設定
npx supabase secrets set OPENAI_API_KEY=sk-xxx

# GCP でのシークレット設定
echo -n "sk-xxx" | gcloud secrets create OPENAI_API_KEY --data-file=-

3. テスタビリティとメンテナンス性

課題: GAS では依存関係が密結合で、テストが困難

解決策: アダプターパターンで外部 API を抽象化

// インターフェースで抽象化
export interface ChatAdapter {
  sendMessage(prompt: string, systemPrompt: string): Promise<Result<string, Error>>;
}

// OpenAI の実装
export class OpenAIAdapter implements ChatAdapter {
  async sendMessage(prompt: string, systemPrompt: string) {
    // 実装
  }
}

// モックに差し替え可能でテストが容易
const mockAdapter = new MockChatAdapter();

4. 運用性の向上

課題: エラーログが不十分で、障害時の原因特定が困難

解決策: 構造化ログで可観測性を確保

interface LogContext {
  request_id: string;      // リクエスト追跡
  user_id?: string;        // ユーザー識別
  event_type: string;      // イベント種別
  latency_ms?: number;     // レイテンシ計測
  error_code?: string;     // エラー分類
}

// JSON 形式で出力、ログ分析ツールで解析可能
logRequest({
  request_id: 'req_abc123',
  user_id: 'U1234567',
  event_type: 'message.received',
  latency_ms: 234
}, 'Message processed successfully');

アーキテクチャ設計

システム構成図

┌─────────────┐
│   LINE App  │
└──────┬──────┘
       │ webhook
       ▼
┌─────────────────────────────────┐
│  Supabase Edge Functions        │
│  or GCP Cloud Run               │
│                                 │
│  ┌─────────────────────────┐   │
│  │  Webhook Handler        │   │
│  │  - 署名検証              │   │
│  │  - イベント振り分け       │   │
│  └───────────┬─────────────┘   │
│              ▼                  │
│  ┌─────────────────────────┐   │
│  │  Core Logic             │   │
│  │  - メッセージ整形        │   │
│  │  - SYSTEM_PROMPT 適用   │   │
│  │  - 現在日付追加          │   │
│  └───────────┬─────────────┘   │
│              ▼                  │
│  ┌─────────────────────────┐   │
│  │  Adapters               │   │
│  │  - OpenAI Adapter       │───┼──► OpenAI API
│  │    (Function Calling)   │   │    (ツール呼び出し判定)
│  │  - LINE Adapter         │───┼──► LINE API
│  │  - Search Adapter       │───┼──► Tavily API
│  └─────────────────────────┘   │    (Web検索実行)
└─────────────────────────────────┘
         ▲
         │ 検索結果を
         │ OpenAI に返却
         └─────────────────────────┘

モノレポ構成

savvybot/
├── apps/
│   ├── api/              # Webhook API
│   │   ├── src/
│   │   │   ├── webhook.ts
│   │   │   ├── handlers/
│   │   │   └── middleware/
│   │   ├── package.json
│   │   └── tsconfig.json
│   └── web/              # 管理ダッシュボード（将来）
│
├── packages/
│   ├── core/             # ビジネスロジック
│   │   ├── src/
│   │   │   ├── config/
│   │   │   │   └── systemPrompt.ts
│   │   │   ├── processors/
│   │   │   └── validators/
│   │   └── package.json
│   │
│   ├── adapters/         # 外部サービス連携
│   │   ├── src/
│   │   │   ├── line/
│   │   │   │   ├── client.ts
│   │   │   │   └── verifySignature.ts
│   │   │   ├── openai/
│   │   │   │   └── client.ts
│   │   │   └── types.ts
│   │   └── package.json
│   │
│   └── shared/           # 共通ユーティリティ
│       ├── src/
│       │   ├── result.ts
│       │   ├── logger.ts
│       │   └── types.ts
│       └── package.json
│
├── infra/
│   ├── ci/
│   │   └── workflows/
│   │       ├── test.yml
│   │       └── deploy.yml
│   └── deploy/
│       ├── supabase/
│       ├── cloudrun/
│       └── cloudfunctions/
│
└── docs/
    ├── ADRs/             # 設計判断の記録
    ├── runbook.md        # 運用手順書
    └── PORTFOLIO.md      # このファイル

技術的なハイライト

1. Result 型による型安全なエラーハンドリング

従来の try-catch ではなく、Rust の Result 型を TypeScript で実装し、コンパイル時にエラー処理の漏れを防ぎます。

// 定義
export type Result<T, E = Error> =
  | { ok: true; value: T }
  | { ok: false; error: E };

// 使用例
const result = await openaiAdapter.sendMessage(userMessage, SYSTEM_PROMPT);

if (!result.ok) {
  // TypeScript がエラー処理を強制
  logError(result.error);
  return err(new AppError('AI response failed'));
}

// この時点で result.value に型安全にアクセス可能
const aiResponse = result.value;

2. SYSTEM_PROMPT の一元管理

会話のトーン、ルール、禁止事項を一箇所に集約し、チーム全体で簡単に更新・レビューできる仕組みを構築。

export const SYSTEM_PROMPT = `
あなたは親切で知識豊富なアシスタントです。

【応答ルール】
- 簡潔で分かりやすい日本語で回答してください
- 不確実な情報には「〜かもしれません」など推測であることを明示
- ユーザーの質問の意図を理解し、的確に答えてください

【禁止事項】
- 医療・法律の専門的アドバイス
- 金融商品の取引推奨
- 差別的・攻撃的な内容
- 個人情報や機密情報の収集・保存
`;

3. 依存性逆転の原則（DIP）適用

アダプターパターンにより、外部 API に依存しない設計を実現。OpenAI から別の AI サービスへの切り替えも容易。

// core パッケージはインターフェースに依存
import { ChatAdapter } from '@savvybot/adapters';

export class ConversationService {
  constructor(private chatAdapter: ChatAdapter) {}

  async processMessage(userMessage: string): Promise<Result<string, Error>> {
    // chatAdapter の具体的な実装を知らない
    return this.chatAdapter.sendMessage(userMessage, SYSTEM_PROMPT);
  }
}

// 実行時に具体的な実装を注入
const openaiAdapter = new OpenAIAdapter(config);
const service = new ConversationService(openaiAdapter);

// テスト時はモックを注入
const mockAdapter = new MockChatAdapter();
const testService = new ConversationService(mockAdapter);

4. プラットフォーム非依存の設計

Supabase、GCP Cloud Run、Cloud Functions のいずれにもデプロイ可能な抽象化レイヤーを実装。

// プラットフォーム固有の処理を抽象化
export interface RequestAdapter {
  getBody(): string;
  getHeader(name: string): string | undefined;
  sendResponse(status: number, body: unknown): void;
}

// Supabase Edge Functions 用
export class SupabaseRequestAdapter implements RequestAdapter {
  constructor(private req: Request) {}

  getBody(): string {
    return this.req.text();
  }
  // ...
}

// GCP Cloud Run 用
export class CloudRunRequestAdapter implements RequestAdapter {
  constructor(private req: express.Request, private res: express.Response) {}

  getBody(): string {
    return JSON.stringify(this.req.body);
  }
  // ...
}

5. OpenAI Function Calling による Web 検索統合

Tavily API と OpenAI Function Calling を組み合わせ、AI が自動的に最新情報が必要かを判断し、Web 検索を実行する機能を実装。

// ツール定義
const SEARCH_TOOLS = [
  {
    type: 'function',
    function: {
      name: 'search_web',
      description: '最新の情報やニュースをWeb検索します。トレーニングデータにない情報が必要な場合に使用します。',
      parameters: {
        type: 'object',
        properties: {
          query: {
            type: 'string',
            description: '検索クエリ（例: "MLB ワールドシリーズ 2024 優勝"）',
          },
        },
        required: ['query'],
      },
    },
  },
];

// OpenAI がツールを呼び出すかを自動判断
const response = await openai.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4o-mini',
  messages,
  tools: SEARCH_TOOLS,
  tool_choice: 'auto', // AI が必要性を判断
});

// ツール呼び出しがあれば実行
if (response.choices[0].message.tool_calls) {
  const toolCall = response.choices[0].message.tool_calls[0];
  const searchResult = await searchWeb(toolCall.function.arguments.query);

  // 結果を AI に返して最終回答を生成
  const finalResponse = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o-mini',
    messages: [
      ...messages,
      response.choices[0].message,
      {
        role: 'tool',
        tool_call_id: toolCall.id,
        content: formatSearchResults(searchResult),
      },
    ],
  });
}

6. 時間表現の正確な解釈（Temporal Context Pattern）

AI モデルの学習データカットオフ（2023年10月）により、「去年」などの相対的な時間表現が誤って解釈される問題を解決。システムプロンプトに現在日付を動的に追加することで、正確な時間認識を実現。

export async function getAIResponseWithTools(
  userMessage: string,
  config: Config,
  logger: Logger,
  requestId: string,
  userId: string,
  conversationHistory?: ConversationMessage[]
): Promise<Result<string, AppError>> {
  // 現在日付をシステムプロンプトに追加
  const now = new Date();
  const currentDate = now.toISOString().split('T')[0]; // YYYY-MM-DD
  const enhancedSystemPrompt = `${config.app.systemPrompt}

【重要】今日の日付: ${currentDate}
「去年」「今年」「最近」などの時間表現は、この日付を基準に解釈してください。
例: 今日が${currentDate}の場合、「去年」は${new Date(now.getFullYear() - 1, 0, 1).getFullYear()}年を指します。`;

  const messages: OpenAIMessage[] = [
    {
      role: 'system',
      content: enhancedSystemPrompt,
    },
    // ...
  ];
}

実際の問題と解決:

問題: 「去年のワールドシリーズで優勝したチームは？」に対し、AI が 2022年のデータを返答（学習カットオフ2023年の視点から「去年=2022年」と解釈）
解決: 現在日付（2025-10-16）を明示することで、AI が「去年=2024年」と正しく認識し、Web 検索を実行
結果: 正確に 2024年ロサンゼルス・ドジャースの優勝を回答

3つの根本原因と段階的解決:

TAVILY_API_KEY が GitHub Actions ワークフローに含まれていない → 追加
SYSTEM_PROMPT が空白で、Web 検索使用の指示がない → 指示を含むプロンプトを設定
時間表現を AI が学習データの視点から解釈 → 現在日付を動的に追加（決定的な解決策）

開発プロセス

テスト戦略

単体テスト

アダプターは外部 API をモック化してテスト
コアロジックはアダプターから独立してテスト
署名検証は既知のテストケースで検証

// packages/adapters/src/line/__tests__/verifySignature.test.ts
describe('verifyLineSignature', () => {
  it('should verify valid signature', () => {
    const body = '{"events":[]}';
    const secret = 'test_secret';
    const validSignature = 'K+OXxKLFZBvl7q2...' // 既知の正しい署名

    expect(verifyLineSignature(body, validSignature, secret)).toBe(true);
  });

  it('should reject invalid signature', () => {
    const body = '{"events":[]}';
    const secret = 'test_secret';
    const invalidSignature = 'invalid_signature';

    expect(verifyLineSignature(body, invalidSignature, secret)).toBe(false);
  });
});

統合テスト

LINE イベントペイロードでエンドツーエンドをテスト
OpenAI API は実際の API を使用（テスト用キー）

E2E テスト（将来）

実際の LINE Bot との会話フローをテスト

CI/CD パイプライン

# .github/workflows/test.yml
name: Test
on: [push, pull_request]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - uses: actions/setup-node@v3
        with:
          node-version: '18'
      - run: npm ci
      - run: npm run typecheck
      - run: npm run lint
      - run: npm test
      - run: npm run build

# .github/workflows/deploy.yml
name: Deploy
on:
  push:
    branches: [main]

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - run: npx supabase functions deploy
        env:
          SUPABASE_ACCESS_TOKEN: ${{ secrets.SUPABASE_ACCESS_TOKEN }}

運用設計

監視とアラート

重要メトリクス

リクエスト成功率（目標: 99.9%）
平均レスポンス時間（目標: < 500ms）
OpenAI API エラー率
LINE API エラー率

ログ分析

// 構造化ログから分析可能な情報
{
  "timestamp": "2025-10-12T10:30:45.123Z",
  "request_id": "req_abc123",
  "user_id": "U1234567",
  "event_type": "message.received",
  "latency_ms": 234,
  "status": "success"
}

// エラー時
{
  "timestamp": "2025-10-12T10:31:22.456Z",
  "request_id": "req_def456",
  "user_id": "U7890123",
  "event_type": "message.received",
  "latency_ms": 5234,
  "status": "error",
  "error_code": "OPENAI_TIMEOUT",
  "error_message": "Request timeout after 5000ms"
}

障害対応手順（runbook）

シナリオ 1: OpenAI API タイムアウト

ログから error_code: OPENAI_TIMEOUT を検索
影響範囲を user_id で特定
タイムアウト設定を調整 or リトライロジック追加
再デプロイ

シナリオ 2: LINE 署名検証エラー急増

ログから error_code: INVALID_SIGNATURE を検索
LINE_CHANNEL_SECRET の設定確認
必要に応じてシークレットをローテーション

シナリオ 3: レート制限到達

ログから error_code: RATE_LIMIT を検索
user_id ごとの利用状況を分析
ユーザー単位のレート制限実装を検討

成果と学び

定量的成果（目標値）

セキュリティ: 署名検証により不正リクエスト 100% 防止
可用性: 99.9% のアップタイム達成
パフォーマンス: 平均レスポンス時間 < 500ms
保守性: テストカバレッジ 80% 以上
運用効率: デプロイ時間 < 5 分（自動化）

技術的学び

アダプターパターンの有用性
- 外部 API の変更がコアロジックに影響しない
- テスタビリティが劇的に向上
- 複数プラットフォーム対応が容易
Result 型による型安全性
- コンパイル時にエラー処理の漏れを検出
- 例外による隠れた制御フローを排除
- エラーハンドリングが明示的でレビューしやすい
構造化ログの重要性
- JSON 形式でログ分析ツールと連携可能
- request_id によるリクエスト追跡
- 障害時の原因特定が迅速化
モノレポによる開発効率
- パッケージ間の型共有が容易
- 統一された開発環境とツール設定
- アトミックな変更が可能（複数パッケージを1コミットで更新）

今後の展開

Phase 3.2: OpenAI Function Calling + Web Search（2025年10月16日） ✅ 完了

Tavily API 統合
OpenAI Function Calling 実装
時間表現の正確な解釈（現在日付コンテキスト）
デプロイおよび動作確認

Phase 3.3: Personal Mode 実機テスト（2025年10月17日） ✅ 完了

Web検索機能の包括的テスト（4シナリオ）
全テストケース成功（100%達成率）
知識カットオフを超える情報取得の実証
ツール呼び出し判定精度の確認

Phase 3.3: Group Mode 実機テスト（完了 - 2025年10月19日） 達成事項:

✅ グループチャット設定問題の解決（LINE設定でグループ参加許可が必要）
✅ 全コマンドの実機テスト成功（/sv:help, /sv:minutes, /sv:decisions, /sv:todo）
✅ グループモードのサイレント動作確認（通常メッセージには反応しない）
✅ 自動抽出機能の検証（100%精度で決定事項・TODO抽出）
✅ 構造化議事録生成の動作確認

技術的成果:

TODO表示バグ修正（[object Object] → スマートな Object/String 処理）
全コマンドのレスポンスタイム目標達成（<5秒）
議事録生成の高品質出力確認（OpenAI Function Calling活用）

Phase 3.4: /sv:questions コマンド実装（完了 - 2025年10月19日） 達成事項:

✅ 質問自動抽出と表示機能の実装
✅ 重複チェック機能（1時間以内の同一質問をスキップ）
✅ 日本時間（JST）表示対応（全コマンド統一）
✅ フィルター機能（unanswered/all）
✅ ユーザーID表示問題の解決（シンプル表示に変更）

技術的成果:

db.checkQuestionDuplicate() メソッド追加（重複防止）
タイムゾーン変換の統一実装（toLocaleString('en-US', { timeZone: 'Asia/Tokyo' })）
実機テストで重複チェック機能の動作確認済み
データクリーンアップ済み（既存重複データ削除）

詳細記録: docs/PHASE3_3_TEST_RESULTS.md、メモリ phase4_questions_command_completion

Phase 3.5: Database 実装（完了 - 2025年10月19日）

達成事項:

✅ Supabase Database 設計・構築（6つのテーブル + ビュー）
- group_settings: グループごとの設定管理
- conversations: 会話履歴の永続化（90日TTL）
- decisions: 決定事項の追跡
- todos: タスク管理
- questions: 質問と回答のトラッキング
- usage_logs: API使用量記録（Phase 4で追加）
✅ グループモード裏処理（会話記録・自動抽出）
✅ 個人モード会話履歴（5-10件保持）
✅ OpenAI Function Calling による決定事項・TODO・質問の自動抽出
✅ データベース統合テスト（全機能実機テスト済み）

技術的成果:

マイグレーションによるスキーマ管理
インデックス最適化（group_id, created_at）
集計ビュー（daily_usage_summary, group_usage_summary）
TTL実装（90日 for会話、365日 for使用量）

Phase 4: 高度な機能（完了 - 2025年10月19日）

達成事項:

✅ 使用量トラッキング（API コスト管理）
✅ マルチテナント対応（グループ ID 分離）
✅ /sv:search コマンド（キーワード検索）
✅ /sv:questions コマンド（質問リスト表示）
✅ メンション機能（@bot, @savvybot, @savvy）
✅ コマンド除外バグ修正
✅ ヘルプ更新（使い方ガイド追加）

4.1: Usage Tracking 実装（2025年10月19日）

実装内容:

データベーススキーマ (migration: 20251019000000_usage_tracking.sql):
- usage_logs テーブル: API使用履歴（group_id, operation_type, tokens, cost）
- daily_usage_summary ビュー: 日次集計
- group_usage_summary ビュー: グループ別集計
- calculate_openai_cost() 関数: PostgreSQLでのコスト計算
使用量トラッキングロジック (lib/usage.ts):
- logUsage(): 使用量をDBに記録
- モデル別価格対応（gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-4-turbo）
- 対応操作タイプ: personal_chat, auto_extraction, group_command_minutes, web_search
実機テスト結果:
- 2ユーザー、9回の操作
- 合計4,572トークン、推定コスト $0.012795
- 全機能正常動作確認

詳細記録: メモリ phase4_usage_tracking_completion

4.2: `/sv:search` コマンド実装（2025年10月19日）

機能:

キーワード検索（完全一致、ILIKE使用）
期間フィルタ（today/week/month/all）
キーワードハイライト表示（【】で囲む）
日本時間（JST）表示

実装内容:

db.searchMessages(): PostgreSQL ILIKE検索
handleSearchCommand(): コマンドハンドラー
期間パース再利用（parsePeriod()）

発見・修正したバグ:

問題: コマンドメッセージが conversations テーブルに保存され、検索結果に含まれる
原因: コマンド判定が会話保存の後に実施されていた
修正: コマンド判定を保存前に移動（Commit: 5c971b9）

詳細記録: メモリ phase4_search_command_completion, phase4_search_command_testing_complete

4.3: メンション機能とヘルプ更新（2025年10月19日）

メンション機能 (lib/mode.ts):

グループチャットで @bot, @savvybot, @savvy でBotを呼び出し可能
Personal mode風の会話応答
Web検索機能との統合（自動的に最新情報を取得）

ヘルプ更新 (lib/commands.ts):

Botの呼び出し方法を説明（コマンド + メンション）
実装済みコマンドのみに整理
カテゴリ分類（会話管理、情報管理、ヘルプ）
バージョン表記を Phase 4 Complete に更新

実機テスト結果:

@bot 今日は何曜日？ → 正常に応答
@savvybot MLB質問 → Web検索して最新情報を回答
@Savvy サッカー質問 → 大文字小文字を区別せず正常動作

技術的成果:

グループチャットでの3つの対話方法確立（コマンド、メンション、サイレント）
ユーザー体験の向上（メンション機能の発見可能性）
ヘルプの完全性（Phase 4時点で実装済みの全機能を網羅）

Phase 5: 公式Webサイト・管理画面（2025年10月〜12月）

5.1: 公式Webサイト LP実装（完了 - 2025年10月19日）

達成事項:

✅ Next.js 14プロジェクトセットアップ（TypeScript + Tailwind CSS + shadcn/ui）
✅ ランディングページ実装（6セクション）
- Hero Section（SavvyBotキャラクター画像配置）
- Features Section（4つの主要機能）
- How to Use Section（3ステップガイド）
- Pricing Section（3プラン: 個人/チーム/ビジネス）
- CTA Section（行動喚起）
- Footer（ナビゲーションリンク）
✅ SEO最適化（メタデータ、OpenGraph）
✅ レスポンシブデザイン（モバイルファースト）
✅ ダークモード対応

技術スタック:

Next.js 15.5.6 (App Router)
TypeScript 5
Tailwind CSS 4
shadcn/ui (Button, Card, Badge)
Vercelデプロイ準備完了

デプロイURL: http://localhost:3000 (開発サーバー起動中)

詳細記録: メモリ phase5_1_website_lp_completion

5.2: Authentication & Database（完了 - 2025年10月24日）

達成事項:

✅ Supabase Auth 統合（email/password認証）
✅ データベーススキーマ実装（8テーブル + RLS policies）
✅ 認証フロー（login/signup/callback）
✅ ミドルウェアによるルート保護
✅ セッション管理

実装内容:

認証システム:
- lib/supabase/client.ts: クライアントサイドSupabaseクライアント
- lib/supabase/server.ts: サーバーサイドSupabaseクライアント
- middleware.ts: ルート保護とリダイレクト
- app/auth/callback/route.ts: OAuth callbackハンドラー
- app/(auth)/login/page.tsx: ログインページ
- app/(auth)/signup/page.tsx: サインアップページ
データベーススキーマ (supabase/migrations/20251024000000_initial_schema.sql):
- profiles: ユーザープロフィール
- user_groups: ユーザー-グループ関連（role: owner/admin/member）
- group_settings: グループ設定（mode, auto_features）
- conversations: 会話履歴（90日TTL）
- decisions: 決定事項
- todos: タスク管理
- questions: 質問追跡
- usage_logs: API使用量（365日TTL）
Row Level Security (RLS) Policies:
- ユーザー別データ分離
- グループベースのアクセス制御
- ロールベースの権限管理

技術的成果:

マイグレーションベースのスキーマ管理
セキュアな認証フロー（cookie-based sessions）
マルチテナント対応のデータ分離

詳細記録: メモリ session_2025_10_24_phase5_2_docs_completion

5.3: Dashboard Implementation（完了 - 2025年10月24-25日）

Phase 5.3.1: Landing Page（完了 - 2025年10月24日）

達成事項:

✅ ランディングページ実装（Hero, Features, CTA）
✅ Footerコンポーネント
✅ ドキュメントページ（Quick Start, Commands, FAQ）

Phase 5.3.2: Dashboard Layout（完了 - 2025年10月24日）

達成事項:

✅ ダッシュボードレイアウト（Sidebar + Header）
✅ ナビゲーションメニュー
✅ ユーザープロフィールドロップダウン
✅ サインアウト機能
✅ レスポンシブデザイン

実装内容:

app/(dashboard)/layout.tsx: ダッシュボードシェル
components/dashboard/sidebar.tsx: サイドバーナビゲーション
components/dashboard/header.tsx: ヘッダーとユーザーメニュー

Phase 5.3.3: Dashboard Home（完了 - 2025年10月24日）

達成事項:

✅ 概要統計表示（グループ数、会話数、トークン、コスト）
✅ アクティビティフィード
✅ クイックアクションカード
✅ ウェルカムメッセージ

実装内容:

app/(dashboard)/dashboard/page.tsx: ダッシュボードホーム
データベースからの統計集計
サーバーコンポーネントによる効率的なデータフェッチ

Phase 5.3.4: Usage Dashboard（完了 - 2025年10月25日）

達成事項:

✅ 期間フィルター（7/30/90日）
✅ トークン使用量バーチャート（Recharts）
✅ コストトレンドラインチャート
✅ グループ別統計テーブル
✅ データ集計とゼロ埋め処理

実装内容:

app/(dashboard)/dashboard/usage/page.tsx: 使用量ページ
components/dashboard/usage-charts.tsx: Rechartsグラフ
components/dashboard/period-filter.tsx: 期間選択
components/dashboard/group-stats-table.tsx: 統計テーブル
components/ui/table.tsx: shadcn/ui Table component

技術的成果:

複雑なデータ集計ロジック
Recharts TypeScript型定義の解決
カスタムツールチップ実装
日付連続性の確保（ゼロ埋め）

Phase 5.3.5: Group Management UI（完了 - 2025年10月25日）

達成事項:

✅ グループ一覧ページ（カード表示）
✅ グループ詳細ページ（統計 + 設定）
✅ 設定エディター（権限ベース）
✅ モード選択（personal/group）
✅ 自動機能トグル（4種類）

実装内容:

app/(dashboard)/dashboard/groups/page.tsx: グループ一覧
app/(dashboard)/dashboard/groups/[groupId]/page.tsx: グループ詳細
components/dashboard/group-settings-editor.tsx: 設定エディター
components/ui/badge.tsx: shadcn/ui Badge component
components/ui/switch.tsx: shadcn/ui Switch component
components/ui/label.tsx: shadcn/ui Label component

技術的成果:

権限システム実装（owner/admin/member）
楽観的UI更新
フォームバリデーション
ESLint警告の完全解消

Phase 5.3.6: Settings Page（完了 - 2025年10月25日）

達成事項:

✅ ユーザープロフィール設定
✅ LINE連携状態表示
✅ 通知設定（メール通知トグル）
✅ アカウント管理（パスワード変更、アカウント削除）

実装内容:

app/(dashboard)/dashboard/settings/page.tsx: 設定ページ
components/dashboard/user-profile-settings.tsx: プロフィール設定
components/dashboard/line-connection-status.tsx: LINE連携状態
components/dashboard/notification-settings.tsx: 通知設定
components/dashboard/account-management.tsx: アカウント管理

技術的成果:

2段階確認フロー（アカウント削除）
パスワード変更（Supabase Auth Admin API）
リアルタイムDB更新
セキュリティ警告とバリデーション

Phase 5.3.7: Final Testing & Integration（完了 - 2025年10月25日）

達成事項:

✅ 全20ルートの動作確認
✅ 全10ダッシュボードコンポーネントの検証
✅ ナビゲーションフローの確認
✅ プロダクションビルド成功（1.5秒）
✅ TypeScript型チェック完了（0エラー）
✅ ESLint検証完了（0エラー in dashboard code）

ビルド統計:

✓ Compiled successfully in 1464ms
✓ All 20 routes generated
✓ 0 TypeScript errors
✓ 0 ESLint errors (dashboard)

Total Bundle Size: 102 kB (shared)
Largest Page: /dashboard/usage (105 kB - Recharts)
All Other Pages: < 6 kB each

完了した機能:

認証・認可:
- Email/passwordサインアップ・ログイン
- セッション管理
- ルート保護
- ロールベース権限制御
ダッシュボード機能:
- 概要統計（グループ数、会話数、トークン、コスト）
- 使用量グラフ（期間フィルター、トークン/コストチャート）
- グループ管理（一覧、詳細、設定エディター）
- 設定ページ（プロフィール、LINE連携、通知、アカウント管理）
データベース統合:
- 8テーブル + RLS policies
- インデックス最適化
- 集計ビュー（daily_usage_summary, group_usage_summary）
- TTL実装（90日 for 会話、365日 for 使用量）
UI/UX:
- レスポンシブデザイン
- ローディング状態
- エラーハンドリング
- 成功フィードバック
- アクセシブルフォーム
- 一貫したデザインシステム

技術スタック:

Next.js 15.5.6 (App Router)
TypeScript 5
Tailwind CSS 4
shadcn/ui（Button, Card, Badge, Switch, Label, Table, Dropdown Menu）
Recharts（データ可視化）
Supabase（Auth, Database, RLS）

パフォーマンス:

ビルド時間: 1.5秒
バンドルサイズ: 最適化済み
静的ページ生成: 100%成功
TypeScript型安全性: 100%

詳細記録: メモリ phase_5_admin_dashboard_completion_report

Phase 6: UX改善（完了 - 2025年11月2日）

ユーザー名表示と暗黙的自己割り当て（Phase 6.1）
期限表示改善とキーワード検出（Phase 6.2）
インタラクティブTODO管理（Phase 6.3.1）
メニューシステム + 日本語エイリアス（Phase 6.3.1追加）
LINE Quick Reply Buttons（Phase 6.3.2）
TODO Done/Undone/Delete Commands（Phase 6.4）
TODO Edit Feature（Phase 6.5） ← NEW 2025/11/02完了

Phase 7: 収益化とリリース（2025年11月〜12月予定）

Stripe サブスクリプション統合
請求管理システム
クローズドベータテスト（5-10チーム）
フィードバック収集と改善
正式リリース（年内目標）

長期展望（2026年以降）

ナレッジベース機能（過去の決定事項・議事録の検索）
多言語対応
エンタープライズ向け機能（SSO、監査ログ）
音声会議の自動文字起こし＆議事録生成
Slack/Teams 連携

Technologies Used

SavvyBot - 会話を邪魔しない、グループチャット専属 AI アシスタント

プロジェクト概要

技術スタック

プロジェクトの進化

Phase 1: GAS での MVP（完了）

Phase 2: Supabase Edge Functions への移行（完了 - 2025年10月）

Phase 3: 戦略的ピボット - グループチャット特化（進行中 - 2025年10月〜）

Phase 3.2: OpenAI Function Calling + Web Search（完了 - 2025年10月16日）

Phase 3.3: Personal Mode 実機テスト（完了 - 2025年10月17日）

Phase 3.4: Group Mode 実機テスト + /sv:questions コマンド（完了 - 2025年10月19日）

Phase 4: API 使用量トラッキング実装（完了 - 2025年10月19日）

Phase 6.1: UX改善 - ユーザー名表示と暗黙的自己割り当て（完了 - 2025年10月28日）

Phase 6.2: 期限表示改善 - 期日未定表示とキーワード検出（完了 - 2025年10月28日）

Phase 6.3.1: インタラクティブTODO管理（テキストコマンド）（完了 - 2025年10月28日）

Phase 6.3.1 追加機能: メニューシステム + 日本語エイリアス + データ品質改善（完了 - 2025年10月28日）

Phase 6.3.2: LINE Quick Reply Buttons（完了 - 2025年10月28日）

Phase 6: UX改善とインタラクティブ機能（2025年10月〜11月）

Phase 6.4: TODO Done/Undone/Delete Commands（完了 - 2025年10月30日）

Phase 6.5: TODO Edit Feature（完了 - 2025年11月2日）

解決した課題

1. セキュリティの脆弱性

2. シークレット管理の改善

3. テスタビリティとメンテナンス性

4. 運用性の向上

アーキテクチャ設計

システム構成図

モノレポ構成

技術的なハイライト

1. Result 型による型安全なエラーハンドリング

2. SYSTEM_PROMPT の一元管理

3. 依存性逆転の原則（DIP）適用

4. プラットフォーム非依存の設計

5. OpenAI Function Calling による Web 検索統合

6. 時間表現の正確な解釈（Temporal Context Pattern）

開発プロセス

テスト戦略

CI/CD パイプライン

運用設計

監視とアラート

障害対応手順（runbook）

成果と学び

定量的成果（目標値）

技術的学び

今後の展開

Phase 3.5: Database 実装（完了 - 2025年10月19日）

Phase 4: 高度な機能（完了 - 2025年10月19日）

4.1: Usage Tracking 実装（2025年10月19日）

4.2: /sv:search コマンド実装（2025年10月19日）

4.3: メンション機能とヘルプ更新（2025年10月19日）

5.1: 公式Webサイト LP実装（完了 - 2025年10月19日）

5.2: Authentication & Database（完了 - 2025年10月24日）

5.3: Dashboard Implementation（完了 - 2025年10月24-25日）

関連リンク

Outcomes & Results

Challenges Overcome

Key Learnings

Phase 3.4: Group Mode 実機テスト + `/sv:questions` コマンド（完了 - 2025年10月19日）

4.2: `/sv:search` コマンド実装（2025年10月19日）