1. デバイス上でのリスニング

AwareFlowはiPhoneのマイクを使用して、短いオーディオスニペットをリアルタイムで連続的に分析します。 アプリはAppleのネイティブオーディオフレームワークを使って、鼻をすする音や咳払いなどの特定の音声パターンを監視します。 生のオーディオは即座に処理されて破棄されます。録音、保存、送信されることは一切ありません。

2. カスタム訓練された分類器

各習慣には専用の機械学習モデルがあります — その特定の音を背景ノイズから区別するように訓練されたバイナリ分類器です。 この習慣ごとに1つのモデルというアプローチは、単一のモデルですべてを分類しようとするよりも はるかに高い精度を実現します。分類器はAppleのCore MLフレームワーク上でCPUのみの推論で動作します。

現在利用可能：鼻すすり検出、咳払い検出。
近日公開：ペンのクリック、大きな咀嚼音、ため息、足のタッピングなど。

3. コンテキストと感情

習慣が検出されると、AwareFlowは静かにコンテキストを記録します：時間帯、周囲の騒音レベル、 スケジュールの密度、天気の状況。オプションで自分の気持ちを記録できます — 3秒もかからない クイックタップです。時間の経過とともに、このコンテキストが孤立した瞬間を意味のあるパターンに変えます。

4. やさしいインサイト

AwareFlowは穏やかで高レベルなパターンを表示します：習慣がいつ現れやすいか、どのような条件の周りに 集まるか、時間とともにどう変化するか。生の数字の代わりに、文脈に沿ったフレーミングが表示されます — 「いつもより活発」や「昨日より静か」。目標は行動につながる気づきであり、プレッシャーを生む数字ではありません。