「車速連動ボリュームコントロールアプリ」開発記の続編。筆者は開発着手前、AI検索ツールClaudeを用いて競合アプリを徹底調査。既存アプリが持つ課題を特定し、「ウェーバー・フェヒナーの法則」に基づいた滑らかな対数補間による音量調整機能を独自実装する方針を固めた。ポートフォリオの一環として、マネタイズより独自の価値追求を重視。開発フレームワークにはWeb技術を活かせるCapacitorを選定し、AIとの対話からGPS機能のプラグイン連携を知り、ネイティブ言語学習回避に期待を寄せる。AIの進化がエンジニアリングにもたらす影響と、文章作成における課題にも触れ、今後の開発展開を匂わせる。

バイク乗りの長年の悩み「ツーリング中の音楽鑑賞」を解決すべく、開発者が奮闘する日記。カナル型イヤホンは違法、外付けスピーカーは騒音という課題に対し、Twitterで知ったネックスピーカーを試用。周囲に迷惑なく音楽を楽しめるが、停車時の音漏れで恥ずかしい問題に直面する。この経験から、ホンダの車速連動ボリューム機能や「ウェーバー・フェヒナーの法則」に着想を得て、速度に合わせ音量を自動調整するアプリケーションの開発を構想。現在、その画期的なアプリの開発が進行中である。