先までは、"愛記"についての記載で、どのようにブロックチェーンSNSに組み込んで実装していけばよいのか、概念的なところからアプローチ方法を記載していった。概念設計としてはひとまず終えた。次は、フェデレーションモデル全体の基本設計といえるところまで、基本設計書に着手できるようなところまで、概念を具体化していきたい。そして、それにつながるDApps側である「愛記システム」を、Pythonプログラムで開発していきたい。
愛の行動のPL,BSを決算書として、個人単位、市町村単位、で公表するような愛記システムというものを考えている。愛の行動のデータベースはブロックチェーンのプログラムであり、日々の愛の行動による愛貨の移動を決算書にまとめていきたい。なお、市町村のブロックチェーンのプログラムは以前にも記載している。その市町村のブロックチェーンのプログラムにつながる愛記システムを、DApps側であるPythonプログラムとして設計したい。その場合、基本設計をどのような手順で進めていけばよいか、詳しく見ていこう。
愛記システムを設計するための基本手順を以下に示す。このシステムは、Pythonを用いて市町村のブロックチェーンと連携し、個人および市町村単位での愛の行動のデータを収集、記録し、決算書（PL、BS）として公表するものである。
基本設計のステップ
- 要件定義
- アーキテクチャ設計
- データベース設計
- API設計
- ブロックチェーンインターフェース
- 決算書の生成
- フロントエンド開発
- テストとデプロイ
基本設計の各ステップを順番に進めることで、ブロックチェーンとDAppsとして繋がる「愛記システム」の詳細な設計が可能になる。各ステップでは、関係者との協議やレビューを通じて設計内容を確定していくことが重要である。
1．要件定義
まず、基本設計の最初のステップである要件定義をしていきたい。どのような機能が必要か、どのような問題を解決するのかを洗い出したい。要件定義はシステム設計の最初の重要なステップであり、システムが解決するべき問題と、必要な機能を明確に定義するプロセスである。以下に、愛記システムのプログラムに必要な機能と解決すべき問題を列挙してみよう。
機能要件
-
愛の行動の記録
-
愛貨の移動の記録
-
決算書の生成
-
個人および市町村単位でのデータの集約
-
データのブロックチェーンへの記録と取得
-
愛貨の管理
-
ユーザー管理
-
通知機能
-
レポート機能
-
ダッシュボード
非機能要件
-
セキュリティ
-
可用性
-
パフォーマンス
-
スケーラビリティ
-
ユーザビリティ
-
コンプライアンス
解決すべき問題
-
透明性と信頼性の確保
-
データの一元管理
-
愛の行動の促進
-
評価制度の確立
-
データのセキュリティとプライバシーの保護
これらの要件を基に、愛記システムの基本設計を進めていくことが重要である。次のステップでは、これらの要件を具体的なアーキテクチャ設計に反映していくことになる。まずは、要件定義の解決すべき問題を一つずつクリアにしていきたい。
愛の行動の促進
愛の行動の促進は、愛記システムの主要な目的の一つである。これを達成するためには、ユーザーが積極的に愛の行動を取る動機付けを行い、その行動を記録し、報酬やフィードバックを提供する必要がある。以下に具体的な設計案を示す。
1. 動機付けのタイミングと方法
タイミング
- 新規ユーザー登録時: ウェルカムメッセージと初回ボーナス
- 定期的なリマインダー: 日々のリマインダー通知
- 特別なイベント時: 特定のイベントやキャンペーン
方法
- 通知機能: アプリやメールによるリマインダーと通知
- 報酬制度: ポイントや愛貨のボーナス
- ランキングシステム: ユーザー同士の競争心を刺激
2. 愛の行動の記録
タイミング
- ユーザーが愛の行動を行ったとき: 即時に記録
- 他者がユーザーの行動を認証したとき: 承認後に記録
方法
- モバイルアプリまたはWebポータル: ユーザーが愛の行動を入力
- QRコードスキャン: 簡単に行動を記録
3. フィードバックと報酬
タイミング
- 行動記録時: 行動の記録後即時
- 定期的な報酬: 週次・月次の集計に基づく報酬
方法
- ポイントシステム: 行動に応じたポイントの付与
- バッジや称号: 特定の行動に対するバッジの付与
- 愛貨の付与: 特定の行動に対する愛貨の報酬
4. コミュニティの形成
タイミング
- 定期的なイベント: 月次・年次のイベント
- 特別な達成時: 特定の目標を達成した時
方法
- フォーラム: ユーザー同士が交流できるフォーラム
- イベント: オンラインまたはオフラインのイベントの開催
- チャレンジ: ユーザーが参加できるチャレンジやミッション
愛の行動記録システム設計
概要
ユーザーが愛の行動を記録する際、スマートフォンアプリやWebポータルを利用し、ChatGPTをインターフェースに組み込んで音声入力を行う。その入力内容から必要な項目（愛の行動レベル、科目、内容）を抽出し、NFT化してQRコード化する。受取側はQRコードをスキャンして愛の行動を受け取ることができる。
・設計詳細
タイミング：
-
ユーザーが愛の行動を行ったとき:
-
即時に記録
-
音声入力を受け付け、リアルタイムで処理
-
-
他者がユーザーの行動を認証したとき:
-
承認後に記録
-
QRコードをスキャンし、行動を認証
-
方法：
-
モバイルアプリまたはWebポータル:
-
ユーザーが愛の行動を音声入力
-
ChatGPTが音声入力をテキスト化し、必要な項目を抽出
-
-
QRコードスキャン:
-
愛の行動をQRコード化し、受取側がスキャンすることで行動を認証
-
・詳細な設計とプログラム
フロントエンド（モバイルアプリ/Webポータル）：
-
フロントエンドでの音声入力とChatGPTの連携
-
音声入力
-
ユーザーが愛の行動を音声で入力
-
音声データをバックエンドに送信
-
document.getElementById('voiceInput').addEventListener('click', function() {
const recognition = new (window.SpeechRecognition || window.webkitSpeechRecognition)();
recognition.lang = 'ja-JP';
recognition.start();
recognition.onresult = function(event) {
const transcript = event.results[0][0].transcript;
sendToBackend(transcript);
};
});
function sendToBackend(transcript) {
fetch('/process_voice_input', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({ text: transcript })
}).then(response => response.json())
.then(data => {
console.log('Response from backend:', data);
displayQRCode(data.qr_code);
});
}
function displayQRCode(qrCodeData) {
const qrImage = document.createElement('img');
qrImage.src = 'data:image/png;base64,' + qrCodeData;
document.getElementById('qrCodeContainer').appendChild(qrImage);
}
バックエンド：
-
音声入力の処理とChatGPTの利用
-
NFT化およびQRコード生成
from pymongo import MongoClient
from datetime import datetime
import qrcode
import openai
import base64
from io import BytesIO
import hashlib
import os
app = Flask(__name__)
# 環境変数から設定を取得
MONGODB_URI = os.getenv('MONGODB_URI', 'mongodb://localhost:27017/')
OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY', 'your_openai_api_key')
PORT = int(os.getenv('PORT', 5000))
# MongoDB接続
client = MongoClient(MONGODB_URI)
db = client.love_currency_db
actions_collection = db.love_actions
# ChatGPT APIキー設定
openai.api_key = OPENAI_API_KEY
def process_voice_input(text):
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt=f"以下のテキストから愛の行動レベル、科目、次元、行動内容を抽出してください:\n{text}",
max_tokens=100
)
extracted_data = response.choices[0].text.strip().split(',')
return extracted_data
@app.route('/process_voice_input', methods=['POST'])
def process_voice_input_route():
data = request.json
text = data.get('text')
extracted_data = process_voice_input(text)
if len(extracted_data) != 4:
return jsonify({"message": "Failed to extract necessary information from the input."}), 400
action_level, subject, dimension, content = [item.strip() for item in extracted_data]
action_data = {
"action_level": action_level,
"subject": subject,
"dimension": dimension,
"content": content,
"timestamp": datetime.utcnow()
}
actions_collection.insert_one(action_data)
nft_data = generate_nft(action_data)
qr_code_data = generate_qr_code(nft_data)
# 確認メッセージを生成し、クライアントに送信
confirm_message = f"愛の行動: {content}\nレベル: {action_level}\n科目: {subject}\n次元: {dimension}\nで記録しますか？"
return jsonify({"message": "Love action extracted successfully.", "confirmation": confirm_message, "qr_code": qr_code_data}), 200
def generate_nft(action_data):
action_string = f"{action_data['action_level']}:{action_data['subject']}:{action_data['dimension']}:{action_data['content']}:{action_data['timestamp']}"
nft_hash = hashlib.sha256(action_string.encode()).hexdigest()
return nft_hash
def generate_qr_code(nft_data):
qr = qrcode.QRCode(
version=1,
error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L,
box_size=10,
border=4,
)
qr.add_data(nft_data)
qr.make(fit=True)
img = qr.make_image(fill='black', back_color='white')
buffer = BytesIO()
img.save(buffer, format="PNG")
qr_code_base64 = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode('utf-8')
return qr_code_base64
if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=PORT, debug=True)
環境設定の例（.envファイル）：
MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017/
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
PORT=5000
環境変数の読み込み（.flaskenvファイル）：
FLASK_ENV=development
FLASK_APP=app.py
実行方法：
-
環境変数の設定:
-
.envファイルに環境変数を設定
-
-
Flaskアプリの実行:
-
flask run コマンドでアプリを実行
-
解説：
-
フロントエンド:
-
ユーザーは音声入力を行い、音声認識を使ってテキストに変換する。
-
変換されたテキストはバックエンドに送信される。
-
バックエンドから受け取ったQRコードを表示する。
-
-
バックエンド:
-
process_voice_input 関数はChatGPTを使って音声入力から必要な項目（愛の行動レベル、科目、内容）を抽出する。
-
ChatGPTとの連携部分は、環境変数やポートの設定も含まれた設計が提供される。
-
抽出されたデータはMongoDBに保存され、NFTとしてハッシュ化される。
-
generate_qr_code 関数はNFTデータをQRコード化し、そのQRコードをBase64エンコードしてクライアントに返す。
-
この設計により、ユーザーが愛の行動を音声で入力し、その行動がリアルタイムで記録・NFT化・QRコード化されるプロセスが実現される。
いかがであろうか、今回は愛の行動の記録方法について、chatGTPを使って音声入力する方法を記載した。このようにしていけば、入力が楽になるであろう。もちろん、音声入力だけでなく、画面から選択することも出来るようにもしていきたい。