1. 概要

AIがユーザーの目標達成を手助けするロードマップを生成。　ユーザーはそれに沿ってタスクを進めます。　　期限内に完全達成されたロードマップのみがナレッジとして蓄積・公開され、他のユーザーが閲覧可能になり、成功事例が増えるほどAIが賢くなり、ロードマップの精度が向上するエコシステムを構築。

---

2. ターゲットユーザー

---

3. 主要機能

【ロードマップ作成】

◯ AIロードマップ生成

目標を入力するだけで、AIがタスクと期限を含む具体的なロードマップを自動生成

【ロードマップ管理】

◯ ロードマップ編集

生成したタスクはいつでも編集や再生成が可能

◯ 期限変更

最終期限も自由に変更可能

【目標達成プロセス】

◯ ステップ達成記録

タスクを完了したら、証拠（テキスト・写真など）をアップロードして進捗を記録します。

【ナレッジ共有】

◯ 成功事例の公開

期限内にすべてのタスクを達成したロードマップは「成功事例」として他のユーザーにも公開されます。

◯ 失敗事例の保管

期限内に完了しなかったロードマップは「失敗記録」として本人だけが閲覧できます。

◯ 成功事例の検索・閲覧

他のユーザーが公開した成功事例を、キーワードで検索して内容や証拠を自由に閲覧できます。

---

4. ユーザーフロー

A) 目標に取り組む人の使い方

Ⅰ 目標を入力

「簿記2級に合格する」など、自分が達成したいことを書きます。

Ⅱ　計画を確認・調整

AIが作ったタスクやスケジュールを見て、自分に合わせて直せます。

Ⅲ　タスクを進めて記録

一つずつやったら「完了」として記録。
写真やメモなどの証拠もアップロードできます。

Ⅳ　結果を判定

成功: 期限内に全部終わったら「成功事例」としてみんなにシェアできます。
失敗: 期限を過ぎたら「失敗記録」として自分だけの学びに残ります。

---

B) 成功事例を探す人の使い方

Ⅰ 成功事例を検索

自分が目指す目標やキーワードで、他の人の成功事例を探します。

Ⅱ　計画を参考に

目標達成までの具体的なタスクやスケジュールを確認できます。

Ⅲ　証拠をチェック

どんな写真やメモで進捗を残していたか、実際の証拠を見てイメージをつかみます。

Ⅳ　自分の目標作りに活かす

見つけた成功事例を参考にして、自分用のロードマップを作成できます。

---

アーキテクチャ図

チームでのAIの使い方

Amazon Q

自然言語で要件を入力すると、最適な AWS サービス構成を自動で提案し、そのまま上記のアーキテクチャ図まで生成してくれました。

Cursor（Claude 4 Sonnet

コード片とデザイン要件を投げるだけで、UI 実装のサンプルと改善アイデアを即座に提示してくれました。

GitHub Copilot

失敗した GitHub Actions のCIログを渡すと、エラーの原因と具体的な修正手順を一文で分かりやすく解説してくれました。

---

GoalMap は、AIと成功者の知見を融合させ、誰でも再現可能な“成功への道標” を提供します。