AI 対話ログ233セッションを案件ダッシュボードにしたら、空白と集中が見えてきた
この記事について
AI対話ログと開発記録をもとに Claude Code が下書きを作成し、私が加筆修正しました。
個人開発で AI と対話しながら複数プロジェクトを進めていると、対話ログだけが増えていき、全体像が見えなくなる。
私の場合、3ヶ月で 233セッション / 21プロジェクト。
直近で集中しているプロジェクトは把握できている。でも、しばらく手を離したプロジェクトはいつの間にか忘れてしまう。
そこで対話ログを全部集計して ダッシュボードに可視化してみた。すると、集中と空白のパターンがはっきり見えてきた。
はじめに
やること
- AI 対話ログをプロジェクト別に集計・可視化した結果を共有する
- 「今何に注力しているか」「何が放置されているか」の把握方法を紹介する
- 52件の埋もれたアイディアを対話ログから自動発掘した手法に触れる
やらないこと
- ダッシュボードの実装詳細（フレームワークや API 設計）
- Claude Code のサブエージェント API の詳細
対話サマリからダッシュボードを自動生成する
対話ログの生データは長大で扱いにくい。そこで、SLM（Small Language Model）パイプラインで各セッションのサマリを自動生成し、そのサマリのメタデータを集計してダッシュボードに表示する構成にした。
各セッションのサマリには次のようなメタデータが付与される。
date: 2026-02-17
project: devour-pg5-automation
model: Claude Code (Opus)
session_id: 97bba6c6
これを集計すると、プロジェクト別セッション数・月別アクティビティ・AI モデル使用分布などが自動で算出できる。
ダッシュボードは自前の WebTool（Hono + TypeScript）に組み込んだ。各プロジェクトの docs/dashboard/ にプロファイルとステータスを置き、自動検出する仕組み。
全体俯瞰 — 21プロジェクト × 233セッション
案件ダッシュボード。プロジェクト一覧・ステータス・月別アクティビティを一画面で把握できる。一部プロジェクト名にぼかしを入れています。
このダッシュボードで一目で分かること:
- アクティブが7件、全体の1/3。残りは Operational（安定運用）や Planning（未着手）
- 月別アクティビティのヒートマップで、どのプロジェクトにいつ集中したかが色で分かる
- セッション数の偏りが露骨に出る。80セッションのプロジェクトもあれば、0のまま放置されているものも
月別ヒートマップが語ること
月別アクティビティの表を見ると面白いパターンが見える。
- 2月: SLM パイプライン（24セッション）とゲームプロジェクト（23セッション）に二極集中
- 3月: ゲームプロジェクトに一極集中（57セッション）。SLM は安定して手離れ
- 12月〜1月: ほぼ空白。プロジェクト全体が助走期間だった
「あの時期何してたっけ？」という問いに、数字で答えられる。これは対話ログを集計しないと見えない情報。
プロジェクト詳細 — 今どこまで来ているか
プロジェクト詳細。概要・最新状態・マイルストーンを一画面で確認。具体的な内容にはぼかしを入れています。
各プロジェクトをクリックすると、ポータルページが開く。ここには:
- プロジェクト概要: ビジョン・ゴール・ターゲット・主な特徴
- 最新状態: 現在のバージョン・直近の成果・次のマイルストーン・ブロッカー
これらの情報は各リポジトリの docs/dashboard/status.md から自動で読み込まれる。status.md は Claude Code のスキル（devour-update-dashboard-status）で一括更新できるので、手動でのメンテナンスはほぼ不要。
ポイントは「概要」と「最新状態」の分離。概要はプロジェクト開始時に書いたらほぼ変わらない。最新状態だけが頻繁に更新される。この分離のおかげで、更新コストが最小限に抑えられている。
アイディアの可視化 — 52件の埋もれた種
アイディア一覧（上）とステータスレビュー（下）。タイトルとアイディア内容にはぼかしを入れています。
ダッシュボードを作る過程で、もう一つ大きな発見があった。対話ログの中に大量のアイディアが埋もれていたこと。
2月分の対話ログ100ファイル超を 6つの並列サブエージェント で分析したところ、52件のアイディア が発掘された。各ログに対して、アイディア候補の抽出・重複クラスタリング・実装状況の判定を並列で実行している。
| カテゴリ | 件数 | 例 |
|---|---|---|
| SLM パイプライン改善 | 12件 | 適応チャンク、モデル自動選択 |
| 開発ワークフロー | 9件 | セッション間引き継ぎ |
| WebUI / ダッシュボード | 7件 | リアルタイムモニタ |
| インフラ / 運用 | 9件 | 分散ジョブスケジューラ |
| コンテンツ / ゲーム | 15件 | 新規ゲーム企画 |
さらに5つの並列サブエージェントで全件の実装状況をレビューした結果:
- 完了: 約20件
- 部分実装: 約10件
- 未完了: 約22件
ステータスバッジで色分けすると、「手つかずがこんなにある」という事実が可視化される。放置を自覚できるだけでも価値がある。
可視化して変わったこと
1. 「感覚」から「数字」になった
「最近あのプロジェクト触ってないな」という曖昧な感覚が、「3月はセッション0件」という事実に変わる。放置の自覚が早くなった。
2. 集中と分散の判断ができる
月別ヒートマップを見ると、複数プロジェクトに分散しすぎている月と、一点集中できている月がはっきり分かる。意図的に集中期間を作る判断材料になる。
3. アイディアの取りこぼしが減る
対話ログから定期的にアイディアを掘り起こす仕組みを作ったことで、「あのとき話したアイディア、どこいったっけ」がなくなった。
4. ステータス更新のコストがほぼゼロ
status.md の自動更新スキルのおかげで、ダッシュボードの情報は常に最新。手動メンテナンスの負担なく、正確な全体像が維持できている。
まとめ
- 233セッション × 21プロジェクト の対話ログをダッシュボードに可視化
- 月別ヒートマップで 集中と空白のパターン が見える
- 対話ログから 52件の埋もれたアイディア を並列サブエージェントで自動発掘
- 可視化の価値は「賑やかさ」ではなく、放置の自覚と集中の判断 ができること
個人開発で AI と協働していると、対話ログは「消費されるもの」になりがち。でもそれを集計・可視化すると、プロジェクト全体の健康状態が見えてくる。対話ログは、ただのログではなくデータソースになる。
上演目録（docs × AI による開発記録）
※本シリーズでは、試行錯誤のプロセスを「上演」に見立て、進行単位を「幕」として記述します。
第一部：docs × AI（全五章）
第二部：対話ログの整理（全六幕 + 幕間）
第三部：ワークフローとタスク管理（全四幕）
第四部：初めてのアプリを作る（全五幕）
第五部：SLM パイプラインのその後
作成日: 2026-03-09
生成元: 対話サマリ slm.2026-02-17.claude.10, slm.2026-02-18.claude.01
記事作成プロセス
- プロット作成: Claude Code
- 初期作成: Claude Code
- 初回レビュー: 私
- 添削: Claude Code
- 投稿前レビュー: Zenn.AI
- 投稿後レビュー: NotebookLM
※ この記事は、対話サマリとダッシュボードのキャプチャをもとに Claude Code が整理・再構成しました。
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