iPhoneで薪の状態をAI診断するアプリを作ってみました

焚き火をするとき、薪が十分に乾燥しているかどうかって意外と判断が難しいです。「木を叩いた音で湿気がわかる」という話をAIとの会話で知り、じゃあそれをアプリにしてみようと思い立って作りました。

作ったもの

薪をカメラで撮影して、叩いた音を2秒録音し、AIに送ると以下を診断してくれるiOSアプリです。

• 樹種：クヌギ・コナラ・ヒノキ・スギなど（推定確率つき）
• 乾燥状態：「よく乾いています」「やや湿っています」など
• 焚き火適性：1〜5の星評価
• 一言コメント：使い勝手についての短評

写真から樹種を確認する機能も実装しました。

技術スタック

• フロントエンド：Expo（React Native）
• バックエンド：Next.js App Router + Vercel
• AI：Claude claude-opus-4-8（Anthropic SDK）

ExpoアプリからVercel上のAPIに画像をbase64で送信し、Claude のビジョン機能で解析する構成です。

やってみてわかったこと

実機（iPhone）で試してみたところ、音解析は何を叩いても同じ答えが返ってくる状態でした。音の違いを正確に判定するには、乾燥度の異なる薪のサンプルデータを大量に集めて学習させる必要がありそうです。

写真からの樹種同定も同様で、精度を上げるにはデータ収集が相当大変だとわかりました。

「面白そう」で始めた実験でしたが、精度が出るところまで持っていくのは一筋縄ではいかないと実感しました。APIサーバーはVercelに稼働中のまま、いったん保留にしています。

感想

うまくいかなかった実験も記録に残しておくのは大事だなと思いました。「音で湿気がわかる」という話は本当のことで、原理としては正しいはずなので、いつかデータが集まったときに再挑戦したいです。