Energy Tracker — アウトドアアクティビティ向けエネルギー補給予測Webアプリ

(https://energy-tracker-xxwe.onrender.com)

制作期間・体制

2026年4月 〜 現在（約1ヶ月） / 個人開発

概要

登山・ランニング・サイクリングなどのアウトドア活動で問題となるハンガーノック（エネルギー切れ）を防ぐため、ルート・体重・補給食を入力するとエネルギー消費をシミュレーションするWebアプリを設計・開発・本番デプロイした。

使用技術

　バックエンド : Python / FastAPI / SQLAlchemy 　フロントエンド : React / Vite / Tailwind CSS 　データベース : SQLite / PostgreSQL対応 　機械学習 : scikit-learn（勾配ブースティング・K-means・異常検知 　インフラ : Render（本番デプロイ） / Docker 　外部API : OpenRouteService / OpenWeatherMap / Groq（LLM） 　セキュリティ : JWT認証 / bcrypt / HttpOnly Cookie / CSP / レート制限

実装した主な機能

• GPXファイルまたは地名検索によるルート計画と難易度スコア算出

• 物理モデル（Pandolf式・Minetti式）によるエネルギー消費シミュレーション

• Garmin FIT / Apple Healthデータ取り込みと個人MLモデルの自動学習

• AI自然言語クエリ（自分のデータをもとにLLMが回答）

• トレーニングプラン自動生成・週次AIコーチング

• PDF週次・月次レポート生成、ルート共有URL発行

  登山中のエネルギー管理を科学的に行いたいという個人的な課題意識から、約1ヶ月でフロントエンドからインフラまでをすべて一人で設計・実装・本番デプロイした。
  技術的に注力した点は2つある。1つ目は、データが少ない段階では物理モデルで動作させ、ユーザーデータが蓄積されるにつれて個人最適化MLモデルへ段階的に移行する設計を採用したことで、冷スタート問題を回避した。2つ目は、セキュリティとデプロイ安定性への対応で、JWT認証・CSP設定・パストラバーサル対策・レート制限・ヘルスチェック・アセットキャッシュ制御など、本番運用を意識した実装を行った。