EncBird - AIコーチと書く英語日記、書くほど賢くなるGenAIフライホイール
(encbird.com)以前一度紹介したインクバード(EncBird)の英語ライティングサービスが、この間ユーザーの直接・間接的なフィードバックを経て、まったく別の
サービスになったので、あらためて共有します。
誰のためのサービスか？
インクバードは20〜40代の会社員を対象に作ったサービスで、次のような場合によく合います。
- 2〜10分、通勤時間に英語学習をしたい。
- 英語日記を通じて新しい表現を学び、活用したい。
どんな問題を解きたいのか？
私が解きたかった問題は "英語日記を書きながら新しい表現を継続的に学びたい" というものでした。
- 私自身も会社勤めの立場として、毎日英語の文書は読んでいるのに、自由に書いたり話したりできない状態がとてももどかしくて作りました。
- いろいろなサービスを使ってみましたが、意味のあるインプットがないと結局いつもしている言い回しばかりになり、添削文書を受け取っても自分が読まなければ、どれだけフィードバックが良くても意味がありませんでした。
- もっと自然に話し、書けるようになるには、結局自分で作文するしかなく、その最良の方法が日記を書くことでした。
- ただし英語日記には問題があります。いざ書こうと座ると、何を書くかから途方に暮れるのです。ChatGPTと一緒に書くのがいちばん良いのですが、書いたあともあれこれ聞き続けてしまうので、あとで記録を探し直しにくいです。
- スピークやMalhaebokaのような良いサービスも多いですが、通勤時間に話すのは不可能ですし、そうしたサービスで完全に作文だけに集中する体験は少し不便だと感じました。
どうやって問題を解こうとしているのか？
そこで "AIコーチと会話するように書く英語日記" を中核に据え、上で述べたもどかしさの原因を一つずつ取り除く方向でアプローチしました。
- "何を書くか分からない" → 空白の画面から始めません。AIコーチがまず日本語で質問を投げかけ(「今日会社でどんなことがありましたか？」)、私は英語で答えるだけです。文法が間違っていても、単語が思い浮かばなくても、分かる範囲だけ書けば大丈夫です。(日英混在も推奨しています。)
- "ChatGPTは良いけれど記録が散らばる" → open-ended chatの代わりに、日記1本という完結した単位で終わらせます。無限に続く会話ではなく、終われば構造化された成果物が1つ残ります。
- "インプットがあっても読まなければ意味がない" → 添削を一度見せて終わりにはしません。各文の不自然な部分を自然な表現に直し、気に入った表現はワンクリックで自分の表現辞書に入ります。
- "保存するだけだとまた見ない" → ここが核心です。辞書に入った表現は SRS(間隔反復) スケジュールに従って数日後、フラッシュカード・英作文クイズ・ゲーム型復習として再びキューに上がります。復習を意志に任せず、システムが再露出させる構造です。
- "通勤中は話すのが不可能だ" → 音声ではなく作文が1級市民(first-class)です。1日10分、スマホ1台で満員電車の地下鉄でも使えます。
サービス全体で最も重視したのは GenAIフライホイール です。セッションが終わるたびに個人メモリが自動更新され、その内容がその後のすべてのアクションに反映されます。
たとえば先週日曜日のダイアリーチャットで教会に行ってきたと話したなら、今週はコーチが "教会に行ってきてどうでしたか？" と尋ねます。最近登録した表現も事前に把握し、それを練習するよう促したりもします。ユーザーについて学んだ内容を、可能な限り学習に再利用するよう設計しました。 書けば書くほど自分向けに最適化されるわけです。
実際の動作はここからすぐ確認できます → encbird.com/guide/diary
どう動いているのか？ (技術的な話)
以前スタートアップをやって一度失敗した経験があります。なので今回の最優先の設計基準は「成功」ではなく "perpetuate(潰れずに生き残り続けること)" でした。意思決定の基準も明確です — "DAUが一桁に落ちて自分が手を離しても、このサービスは負債なく動き続けるか？"
- そのため全部をサーバーレス(Vue/Nuxtフロント + Go on Lambda + イベント駆動バックエンド、IaCはCDK)で構成し、アイドルコストを0に収束させました。トラフィックが0なら請求額もほぼ0で、跳ねれば自動でスケールします。
開発方式も同じ文脈です。1人運営を持続可能にするには、コード生産性を極限まで引き上げる必要がありました。
- コードは 100% AIエージェントが作成し、私はコードレビューだけを直接行います。
- ただしソフトウェアライフサイクルにおいて、コーディングが占める比重は思ったより小さいです。問題定義・企画・アーキテクチャ決定・検証 のほうがはるかに大きく、エージェントが迷わないためには結局この上位レイヤーが明確である必要があります。
- そこで、単にプロンプトを上手く書く段階を超え、エージェントを包む環境そのもの(ハーネス)を設計しました。すべての機能は PRD → ADR(アーキテクチャ決定記録) → コード の順で落ちていき、エージェントはそのADRを読んで実装します。人が手を入れるポイントがコードではなく 決定 に上がったわけです。
- この流れの土台は、自作の ALPS PRD Writer です。複数の個人プロジェクトで実際に使いながら改善し続けています。さらに一歩進めて、コードレビューまでAIに任せたプロジェクトも実験的に回しています。
現在インクバードは 12万行を超えるコードベース(コンテキストなども含めると18万程度)を、可能な限り自動化で扱っています。1人で開発・運営しているため、ほとんどの運用課題もバックオフィスを作るより エージェントベースのスキル を最大限活用して処理しています。
別で運営している実験的なプロジェクトも1つあり、だいたい8万行規模で、こちらは 完全自動化 で開発しています。(コードがどう動いているのか分からなくても本当に問題ないのかをテスト中です。)
Googleログインだけですぐ使え、初回登録時に15クレジットと無料利用枠 を提供します。気に入らなければ退会も簡単なので、気軽に試してみてください。(ただし再登録はできません...)
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