「和了ったら、倒牌した瞬間に役と点数がメガネに出る」— 事後確認特化の麻雀点数計算グラス。
5系統リサーチ → 仕様ドラフト → 5レンズ敵対的検証(56クレーム) → 課題解決 → 完全性監査 の全工程を経た確定版。
56クレーム中 38 件が要対応(refuted 7 / needs_fix 31)、18 件が confirmed(仕様の主張が実証で支持された)。全件を §8 に収録。
唯一の候補 Brilliant Labs Halo は検証で価格前提が崩壊(プレオーダー $299 は終了済 → 現行 $349、2026-07-27 から $399。為替 163円/USD で輸入諸費用込み実質約 ¥7万)。さらに技適・日本発送・カメラ解像度がすべて未確認。「5万円でカメラ+HUD+SDK 開放」を満たす機種は 2026年7月時点の日本市場に存在しない。
One Pro ¥79,800 + カメラユニット Eye ¥13,980(2026-07 現行公式)。XREAL SDK 3.0.0 で YUV_420_888 ライブカメラフレーム取得が公式ドキュメント化された、国内正規入手可能な唯一の機種。FOV57° フルカラー 1080p HUD。処理は USB-C 接続の Android スマホ側 → 既存 YOLO 資産をほぼそのまま流用可。廉価検証機は One + Eye = ¥76,960。
RayNeo X3 Pro(税別¥199,800)は両眼フルカラー Micro-LED + 12MP + 単体動作の理想形だが、日本発売時点で SDK 未公開(「発売後公開予定」は代理店談のみ)。Vuzix M400(¥214,500)は Camera2 API 完全開放だが約190g の産業デザインで雀卓では威圧感大。買うなら SDK 公開確認後。
「和了ったら、倒牌した瞬間に役と点数がメガネに出る」— 事後確認特化。 対局中のリアルタイム助言(待ち牌・打牌推奨・危険牌)は対局モードに搭載しない。 法務検証の結論: 雀荘=施設管理権(民法206条)で即出禁、競技=公平性規定で失格相当、社会認知=2025〜26年の試験不正事件続発(米 College Board の SAT スマートグラス禁止、中国・華南農業大の Rokid カンニング事件)で「スマートグラス=カンニング装置」の認知が形成済み。リアルタイム助言は搭載自体がブランド毀損リスク。
| モード | 提供機能 | 助言コード | C-3 で追加された統制 |
|---|---|---|---|
| 対局モード | 和了宣言(倒牌)後の役判定・符・点数・支払分配表示。牌譜記録は既定オフ | バイナリに物理的に含めない | 宣言前は結果を一切表示しない UI 強制 |
| 練習モード | シャンテン数・待ち牌・推奨打牌(shanten.js / advisor.js) | 専用モジュール分離配布 | カメラ入力を廃止しアプリ内仮想牌限定(検証で「実牌カメラ+助言=リアルタイム助言システムそのもの」と指摘された抜け穴を封鎖)。対局セッション検知中は起動ロック。規約に「対局中の練習モード使用=不正利用」を明文化 |
| 振り返りモード | 対局後の牌譜再生・何切る検討 | 対局終了後のみ解放 | — |
| 優先 | ユースケース | 条件・根拠 |
|---|---|---|
| ① | 自宅セット卓 | 施設管理権の問題なし・同卓者全員同意が容易・私的空間で肖像権の受忍限度が緩い。初期ターゲット(v1.0 β) |
| ② | 健康麻雀教室・初心者教育 | 全雀連「風営法適用外麻雀施設に関するガイドライン」(2026-07-01 公表)+「日本麻雀スポーツ振興機構」設立が制度的追い風。ただし C-2(老眼・眼鏡対応)の Go/No-Go 合格が前提条件 |
| ③ | 点数計算学習 | 和了後確認限定なので不正論点が生じない。②と一体展開。対象は「自身の和了+事後の他家検算」(M-10) |
| ④ | 観戦・配信サポート | 装着者本人の不正論点は解消するが「通し」(情報伝達)リスクは残存(M-9)→ 表示遅延 90秒以上+対局エリアでの助言系表示禁止を仕様化。出演同意書+映り込み客への掲示・ぼかし必須 |
| ⑤ | フリー雀荘 | 当面非対象。施設管理権・他家同意・不正疑念・賭博文脈の四重苦。店舗公認プログラム確立まで参入しない |
| ⑥ | 競技会場 | 最後。競技規定に明文の機器条項はないが、基本精神(公平・審判義務)と罰則運用により排除され得る(最高位戦規定 2024-12-05 改定・原文確認済。第53条5項は手牌情報伝達禁止の規定 — M-7 で誤引用を訂正済)。団体公認を得た場合のみ |
XREAL Eye(12MP/1080p60)──USB-C──> Android スマホ(Unity + XREAL SDK 3.0.0)
├─ 検出: YOLOX-Nano/Tiny 38クラス(Apache 2.0)… ONNX→QNN/LiteRT、NPU 目標 30〜55ms ※Phase 0 ゲート
│ (souzu_v1 / YOLO11n は社内ベンチ専用・配布物に含めない = AGPL 回避 — C-1)
├─ 安定化: 静止検知 → バースト7フレーム多数決 + KEEP 投票(パラメータは一人称データで再チューニング — M-2)
├─ 採点: score.js / shanten.js ロジックの C# 移植(ゴールデンテストベクタで等価性検証 — M-15)
│ + cv_to_score.py(mahjong 2.0.0 全役・7/7 PASS)を正解オラクルとして CI 差分テスト
├─ 音声: オンデバイス固定語彙 KWS(ロン/ツモ/リーチ/カン)≤300ms。任意牌名訂正は v1.1(M-6)
├─ HUD: AR HUD デモのレイアウト(420×180 / 420×160 / 460×240)を OST 向け高輝度配色で再実装(m-1)
└─ プライバシー: raw フレーム非保存・オンデバイス完結・練習モードはカメラ入力なし(仮想牌のみ)
v1.0 スコープ(縮退確定): 装着者自身の和了のみ / ドラは局開始ごと+槓時入力 / 裏ドラ手動枚数加算 / 訂正は手動タップ / E2E 目標「倒牌静止検知 → HUD 表示 ≤1.0秒」(起点を音声宣言から倒牌静止検知に再定義 — M-1)。Android 限定(iOS 非対応は意図的制約 — XREAL SDK が Android/Unity 前提のため。日本の iPhone 比率を考えると市場前提に直結するので明記する)。
必須条件 = ライブカメラフレームへの開発者アクセス + HUD 表示の両立。この2条件を国内正規品で満たすと確認できたのは XREAL One/One Pro + Eye と Vuzix M400 のみ。
| ティア | 機種 | 実売価格 | カメラ | ディスプレイ | カメラ SDK アクセス | 評価 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 〜7万円 (旧「5万円ティア」— 検証 M-3 で崩壊) |
Brilliant Labs Halo | $399(2026-07-27〜)×163円+輸入 ≒ ¥7万 | AI 推論用低電力センサー(解像度未公表) | カラー microOLED | 完全オープン(ZephyrOS+Lua+BLE) | 不成立 技適・日本発送・解像度すべて未確認 |
| DPVR G1 | ¥14,390 | 8/13MP | なし | SDK 情報なし | 要件外 HUD 不可 | |
| 約10万円 | XREAL One Pro + Eye ★ | ¥79,800 + ¥13,980 = ¥93,780 (2026-07 現行公式。One なら計 ¥76,960) | Eye 12MP RGB / 1080p60(fps・画角の公式値は T-1 で実測) | Sony 0.55型 Micro-OLED 1080p/眼・FOV57°・120Hz | 確認済 SDK 3.0.0「Access RGB Camera」で YUV_420_888 ライブフレーム取得を公式文書化 | ★確定推奨 今すぐ開発着手可能な唯一の構成。弱点: 有線テザリング必須 |
| Rokid スマートAIグラス | ¥109,990(2026-07-10 一般発売) | 12MP(3024×4032・対角109°) | 両眼単色(緑)Micro-LED 640×480・1,500nits | CXR SDK 群はあるがライブフレーム API の公式明記なし(確認できたのは写真キャプチャまで) | T-2 検証待ち 49g・入手性最良。API 確認後に v2 候補 | |
| Ray-Ban Meta Gen 2 | ¥73,700〜 | 12MP、Meta DAT で最大 720×1280/30fps ストリーム(確認済) | なし | Meta Wearables Device Access Toolkit(プレビュー段階・一般配布不可) | HUD 不可 音声読み上げ専用機としてのみ検討余地 | |
| HTC VIVE Eagle | ¥82,500〜 | 12MP 超広角 | なし | 公開 SDK なし(クローズド) | 要件外 | |
| 約20万円 | RayNeo X3 Pro | 税別 ¥199,800(実売 ¥18.2万〜22万) | Sony IMX681 12MP + 6DoF カメラ | 両眼フルカラー Micro-LED 640×480・FOV30°・平均3,500nits。単体動作(Snapdragon AR1) | 日本発売時点で SDK 未公開(「発売後公開予定」は代理店シルバーアイ談のみ) | 採用保留 単体完結の理想形だが SDK 公開までは 20万円の賭け(T-3 監視) |
| Vuzix M400 | ¥214,500(出荷時。現行は要見積) | 12.8MP・4K30 | 単眼 OLED 640×360・FOV 約16.8° | 確認済 素の Android 11 + 標準 Camera2 API で完全アクセス。開発自由度最高 | 開発機のみ 約190g の産業デザインで雀卓では威圧感大 | |
| (参考)Meta Ray-Ban Display | 米 $799 | あり | あり(単眼フルカラー+Neural Band) | DAT がカメラ+glasses.display.* HUD 制御まで開放(2026-05) | 日本未発売 機能的には本命。技適未取得。上陸したら v2 母体に浮上(T-5 監視) |
注意(検証 m-4): 価格は 2026-07 時点の現行公式。仕様ドラフト初版は 7ヶ月前の旧定価(One Pro ¥84,980)を記載しており検証で訂正された。購入時に再確認のこと。
| 資産 | 実態(検証で実査) | グラス版での扱い |
|---|---|---|
| YOLO11n souzu_v1(imgsz512・38クラス=34牌種+赤5×3+0z破棄) | クリーン val(29枚)で 1索 AP@0.5 99.5% / 索子平均 99.4% / 萬子 98.5% — ただし飽和値で実力値ではない。一人称 field mAP は null(未計測)。重みは .gitignore でリポジトリ外、実体は本番 Pages の ONNX と jitaku-pc1(23日オフライン)のみ(C-4) | 社内ベンチマーク専用。AGPL-3.0 のため配布物に含めない(C-1)。T-0 で回収 |
YOLOX 移行資産(prepare-yolox-dataset.py / run-yolox-training.py / export-yolox-onnx.py) | Apache 2.0 スタックへの移行実績・スクリプト現存(docs-site/index.html 0-B の選定経緯どおり) | 配布用検出コアの本線(C-1) |
| score.js(役判定) | 門前限定・通常役約19種+役満8種・符は簡易。camera-ai.html からは「ツモ・東場東家固定」でしか呼ばれていない | C# 移植の起点(M-15)。ロン/親子/場風解放を v1.0 で実装 |
| cv_to_score.py(PyPI mahjong 2.0.0 ラッパー) | 副露・槓・裏ドラ・全役(約70役・英日対訳整備)対応。統合テスト 7/7 PASS | 正解オラクル(CI 差分テスト・学習データ正解生成)。オンデバイスでは動かさない |
| shanten.js / advisor.js | シャンテン計算(Python 側と整合テスト済)・待ち牌列挙・推奨打牌 | 練習モード(仮想牌限定 — C-3) |
| camera-ai.html の投票・安定化(KEEP: minVotes6・一致率0.62・conf0.48・streak4) | 実在確認。ただし固定スマホ+ガイド枠+「ちょうど13牌」前提で、頭部搭載カメラでは前提崩壊(M-2) | 「投票の考え方」を C# 移植。数値は一人称データで再チューニング。バーストは7フレームに増やして整合 |
| build-ar-hud-demo.py + mleague-ar-hud.json | M-League 実映像への HUD 合成デモ実証済(オフライン後処理)。パネル: テンパイ420×180 / 推奨420×160 / 点数460×240 | HUD UI 仕様書として採用。配色は OST(光学シースルー=加算表示で黒が出ない)向けに高輝度・縁取りへ再設計(m-1) |
| src/voice | README 1枚のみ(実装ゼロ)。動く音声コードは voice-cli-mahjong.py(938行・PC 用 Python・faster-whisper)— 検証 M-6 が「資産」表記を虚構と指摘 | 語彙仕様(ロン/ツモ/リーチ/ポン/カン/チー)のみ流用。Android KWS は新規開発(sherpa-onnx / Vosk / SpeechRecognizer 比較スパイク) |
| PDCA 自動再学習ループ | 配線済だが一度も jitaku で貫通しておらず、学習機は23日オフライン(M-14) | T-0 の一部として復旧(install-pdca-task.ps1 → --force-train 貫通)。一人称 val を追加して運用 |
| docs/competitive-landscape.md・docs/patent-strategy.md(v0.2 装置クレーム案) | 現存するが仕様チェーンから断絶していた(完全性監査の最大指摘) | §13 に統合。ハード前提(INMO Air 3 → XREAL)の更新が必要 |
全37種の牌面を 300×400 正規化座標で実測・パラメータ化した仕様書(58クレームを3レンズ敵対的検証済・confirmed 50)。実装 tools/mahjong_tile_spec.py、実測データ data/mahjong/fluffystuff-measured.json(FluffyStuff 全40 SVG 実測)。牌認識への応用は §5 で詳述。解説ページ(図柄入り)
| 構成 | E2E レイテンシ(推定) | 実装難度 | ランニング | 判定 |
|---|---|---|---|---|
| (A) グラス単体エッジ推論 | 50〜130ms | 最高(市販グラスはサードパーティのオングラス実行を非開放 → 専用ハード開発が必要。AR1 系の YOLO 実測ベンチも未公開) | ¥0 | 不採用 |
| (B) グラス→スマホ連携 ★採用 | 160〜400ms(BT 転送時)→ XREAL は USB-C 有線で BT 律速を回避(実測 T-1) | 中。スマホ NPU 推論は YOLOv8n 級で 3〜11ms 実測(Snapdragon 8 Gen 2 / 8 Elite Gen 5) | ¥0(オンデバイス完結) | 採用 |
| (C) グラス→クラウド | 200〜500ms | 中〜高(SFU/TURN・スケーリング) | T4 $0.20〜0.50/h + 通信 0.7〜1.4GB/h | 不採用 雀荘映像のクラウド送信はプライバシー・法的リスク。プライバシー設計要件(オンデバイス完結)にも反する |
E2E 定義: 倒牌静止検知 → HUD 表示 ≤ 1.0秒(起点を「和了宣言」から再定義。倒牌という人間所作 1〜2秒は予算外)。全段が未実測の推定値 — Phase 0 ゲート(T-1)で確定
| 段 | 予算 | 根拠・状態 |
|---|---|---|
| 音声宣言検知(KWS) | ≤300ms | 検証 M-1 で追加された段。5秒チャンク ASR(realtime_pipeline.py)は流用不可 → ストリーミング KWS 新規開発 |
| 静止判定デバウンス | ≤200ms | 検証 M-1 で追加された段。IMU+フレーム差分 |
| 撮影+ISP | 10〜30ms | 推定 |
| フレーム転送(USB-C 有線) | ≤50ms 目標 | 未確認(T-1 実測。BT 比で大幅短縮見込み) |
| バースト7フレーム収集 | 約233ms(30fps 時) | M-2: 3〜5フレームでは KEEP の minVotes6 を数学的に満たせない自己矛盾を修正 → 7フレームに増加 |
| NPU 推論 ×7 | 30〜55ms | YOLOv8n LiteRT 実測 3ms/枚(8 Gen 2 NPU)、YOLO26n QNN 10.7ms/枚。ミッドレンジ端末は数倍遅い(T-8) |
| 投票+構造化+役判定 | ≤20ms | 決定的ロジックのみ |
| HUD 描画 | 10〜20ms | 推定 |
| 合計 | 約850ms 以内(推定) | ≤1.0秒 目標に対しマージン薄 — Phase 0 実測で再配分 |
mahjong_tile_spec.py の face_layer / render_tile をクリーンソースに、実写プレート・材質・汚れ・照明を後段合成。AI 画像生成に牌面を直接描かせるのは禁止(花札化・破綻の実測報告 — 仕様書§12)EXPECT_RED / NO_RED / EXPECT_COMPONENTS 辞書+軽量色マスク(RGB 差合計 ≤40、赤系 ≤60)を推論後段に移植し、confidence 調整(soft)として適用。ハード棄却にしない理由: 8索の上M下W誤製品・×型変種、6筒/7筒緑円等の実物バリアントで誤爆するため。
| 混同ペア | 識別ルール |
|---|---|
| 9索 vs 9筒 | 赤成分の主軸が縦列(x=0.5)なら9索、横行(y=0.5)なら9筒 — 直交関係で確実 |
| 6筒 vs 7筒 | 下半分(赤4個)は同一 — 上段のみで識別(6筒=非赤2個横並び / 7筒=斜め＼3個)。上段遮蔽時の混同は情報不足として低 confidence 扱い(モデル欠陥にカウントしない) |
| 5索 vs 7索 | 赤1本の位置(中央 / 最上段)。7索は向きありのため上下逆で赤が下に来る点を考慮 |
| 3筒 vs 5筒 | 要素数(3 vs 5)で判別 |
| 白 vs 裏面 | 色のみ(アイボリー #f5f0eb vs 黄 #e3a23a 等) |
| 無赤牌(s2,3,4,6,8 / p2,4,8)に赤成分 | 赤5誤検出 or 照明かぶりの疑いフラグ |
stamp-maker/output/mahjong-tile-spec/validation.json — 萬子 0.73〜0.84 / p1=0.0 / s8=0.03。検証 m-3 で出典を実測値に差し替え)| 版 | エンジン | 対応範囲 |
|---|---|---|
| v1.0(自宅β) | score.js ロジックの C# 移植(M-15 本線。ゴールデンテストベクタ JSON で等価性検証) | 通常役約19種+役満8種(門前)+ロン/ツモ選択・親子・場風/自風入力の解放(現行の「ツモ・東場東家固定」を解消)+裏ドラ手動枚数加算(M-11 で v1.0 に前倒し — 自宅リーチ麻雀では和了の大半がリーチ絡みのため) |
| v1.1 | C# エンジン拡張 | 副露(チー/ポン/カン)・槓関連(嶺上/搶槓)・海底/河底・ダブリー+90°横倒し牌検出による鳴き構造自動解析+ドラ表示牌自動認識+任意牌名の音声訂正 |
| v2.0 | 統一エンジン | mahjong 2.0.0 互換の全役(約70役・英日対訳テーブルは cv_to_score.py に整備済) |
いずれも cv_to_score.py をオラクルとする CI 差分テスト(既存7ケース+ランダム手牌1,000局面の突合)を合格条件とする。
| score 計算が要求する入力 | v1.0 の取得手段 | v1.1 以降 |
|---|---|---|
| ドラ表示牌 | 局開始ごとに音声/タップ入力+槓時の新ドラ追加フロー+局番号突合による入力忘れ検知(M-11) | 王牌領域 ROI+めくれ牌の自動認識 |
| 裏ドラ | リーチ和了時に HUD が「裏は何枚?」を確認 → 手動枚数加算 | 倒された裏ドラ表示牌の認識(要検証) |
| 場風/自風/親 | セッションセットアップウィザード(起家決定時に一度入力 → 自動ローテーション) | 局進行の自動追従 |
| 本場・供託 | 手動カウンタ(HUD 常時表示・タップ増減) | 点棒・積み棒認識(研究課題) |
| リーチ/一発/ダブリー | 音声宣言(「リーチ」KWS)or 手動 | リーチ棒・横倒し宣言牌の検出(要検証) |
| 海底/河底/嶺上/搶槓 | v1.0 は手動フラグ(和了確認画面で選択) | 局進行トラッキングから自動判定 |
| 副露 | —(v1.0 は門前のみ) | 90°横倒し牌検出(§5.4 副露幾何) |
| 赤ドラ | 検出(0m/0p/0s クラス)→ 自動加算+枚数上限検証(§5.3 事前分布) | 同左 |
| ツモ/ロン | 音声宣言(KWS)+HUD 確認 | 同左 |
| 指標 | 現状 | 目標(v1.0) | 備考 |
|---|---|---|---|
| クリーン val AP@0.5 | 索子平均 99.4% / 1索 99.5% / 萬子 98.5% | 維持(萬子退行ガード流用) | 29枚で飽和した値。対外的に単独で謳わない(期待値ギャップリスク) |
| 一人称 field mAP@0.5 | null(未計測) | 全38クラス ≥90%、混同ペア(9s/9p・6p/7p・5s/7s)個別 ≥85% | Phase 0 で初計測。YOLOX 配布モデルが souzu_v1 比 −5pt 超劣化なら Ultralytics 商用ライセンス再検討(C-1 ゲート) |
| 手牌14枚 exact-match(投票後) | 未計測 | ≥95%(自家手牌・近接) | 多フレーム投票の実測効果(単フレーム 66.7% → 投票 81.8%、5〜7フレームで mAP ピーク 85.5% — arXiv 2506.20550 / 2607.03131)を根拠に静止+バースト7で到達を狙う |
| 表示点数の正解率(製品 KPI) | — | β期間中 ≥98%(誤表示は全件原因分類: 認識起因/場況入力起因/エンジン起因) | 完全性監査 #10 反映。誤った点数を教室で教える事故への対策として、confidence 低下時は点数を出さず「要確認」表示に縮退 |
| E2E(倒牌静止検知→HUD) | — | ≤1.0秒 | 全段推定 — Phase 0 実測で確定(T-1) |
| 電池(スマホ) | — | ≤30%/90分(HUD 常時+KWS 常時+Eye ストリーム条件) | Hub 卓上給電を標準運用(M-12) |
| 連続装着 | — | 90分で中断インシデント 0(不快度・鼻圧・ケーブル干渉を β で計測 — m-12) | 老眼被験者 1名以上を含む 3名以上(C-2 ゲート) |
仕様ドラフト v0.1 に対し、5レンズ(技術実現性・コスト・UX/実運用・法務/倫理・リリース готовность)の独立検証者が各6〜12クレームを検証。refuted 7 / needs_fix 31 / confirmed 18。要対応38件は §9 の解決策 ID(C/M/m)に統合済み。
| レンズ | 判定 | クレーム(要旨) | 解決 ID |
|---|---|---|---|
| tech | needs_fix | E2E「和了宣言→HUD ≤1.0秒」— 音声検知が予算 0ms 計上。既存 ASR は5秒チャンクで予算を5倍超過 | M-1 |
| tech | needs_fix | バースト3〜5フレームでは KEEP の minVotes6 を数学的に満たせない自己矛盾。アンカー校正は「ちょうど13牌」前提で頭部カメラでは崩壊 | M-2 |
| cost | refuted | Halo $299 は終了済プレオーダー価格。現行 $349 → 7/27 から $399。為替163円で実質約¥7万 — 5万円ティア崩壊 | M-3 |
| cost | needs_fix | §8.2 合計「¥460〜470万」が自表の再計算(¥420万)と¥20万不整合 | M-4 |
| cost | needs_fix | Phase 0 = 15人日は楽観(Unity 新規習熟+アノテ1万box超+NPU 変換検証で 25〜30人日相当) | M-5 |
| cost | needs_fix | 「既存資産流用率を織り込んだ」見積りは虚構 — Unity/Android 資産ゼロ・src/voice は README のみ・JS→C# は実質再実装 | M-6 |
| ux | refuted | 音声訂正 UX は「src/voice 資産の結線」で実現できる → 実装ゼロのため新規開発 | M-6 |
| ux | needs_fix | E2E 起点(和了宣言 vs 倒牌静止)の定義が曖昧。倒牌所作 1〜2秒・静止デバウンスが未計上 | M-1 |
| ux | needs_fix | 「誰の和了を計算するのか」未設計 — 4人打ちで和了の約75%は他家(倒牌は 60〜90cm 遠方=高密度牌が潰れる領域) | M-10 |
| ux | refuted | ドラ「対局開始時に一度入力」は毎局めくり直し+槓の新ドラで即破綻。裏ドラ欠落で点数が恒常的に不完全 | M-11 |
| ux | needs_fix | 「バッテリーレスが利点」は負荷の完全移転 — 単一 USB-C で半荘中充電不可。Hub 未計上 | M-12 |
| ux | needs_fix | Eye の画角×装着姿勢×HUD 位置の物理整合(手牌14枚が自然な着座姿勢で画角に収まるか)が確認タスクのどこにもない | M-13 |
| legal | needs_fix | 最高位戦「第53条5項=外部デバイス排除」は誤引用(実際は手牌情報伝達禁止の規定)。公認打診文書に載せれば信頼毀損 | M-7 |
| legal | needs_fix | 「顔非検出=プライバシー要件クリア」は誤り — raw フレームに同卓者の顔が写る=取得は発生。事業者ユースケース(教室・配信)の整理不足 | M-8 |
| legal | needs_fix | 観戦者モード「不正論点消滅」は過大 — 観戦者→対局者への情報伝達(通し)リスクは残存 | M-9 |
| release | needs_fix | PDCA 自動ループは一度も貫通しておらず学習機 23日オフライン — 「再学習=電気代のみ」の運用前提が停止中 | M-14 |
| release | needs_fix | Phase 1「40人日」— Unity/Android/C# 資産ゼロで全て新規プラットフォーム構築。役判定エンジンの Unity 搭載方式も未定義 | M-6 / M-15 |
| release | needs_fix | src/voice「新規結線のみ」— 実体は README 1枚。動くのは PC 用 Python(938行)で Android には載らない | M-6 |
| release | confirmed | 「クリーン val 99.5% は29枚飽和値・field mAP null」の自己申告は実態と整合 — Phase 0 を field mAP 初計測に充てる判断は正しい | — |
| 判定 | 要旨 | 解決 ID |
|---|---|---|
| needs_fix | AR HUD パネルの暗背景デザインは OST(光学シースルー=加算表示で黒が出ない)で不成立 → 高輝度・縁取り配色へ再設計 | m-1 |
| needs_fix | 「NPU 変換のみで載る」は未実証(op 互換・NMS の CPU フォールバック)→「見込み」に弱め Phase 0 ゲート化 | m-2 |
| needs_fix | rot180 数値の出典が誤り → validation.json 実測値(萬子 0.73〜0.84 / p1=0.0 / s8=0.03)に差し替え | m-3 |
| needs_fix | XREAL 価格が7ヶ月前の旧定価 → 現行 One Pro ¥79,800 / One ¥62,980 に更新(One Pro+Eye=¥93,780) | m-4 |
| needs_fix | ハード最小構成の自己矛盾 → 3段階再掲: 最小 ≒¥9.4万 / 2台構成 ≒¥17.1万 / フル ≒¥27〜30万 | m-5 |
| needs_fix | 弁護士費が相場下限+継続費ゼロ → 初回 ¥30〜50万+年 ¥10〜20万に上方修正 | m-6 |
| needs_fix | 「再学習=電気代のみ」は未検証 → 1サイクル所要を実測、クラウド GPU 予備費を計上 | m-7 |
| needs_fix | Android 実機「流用¥0」の隠れ条件(DP Alt Mode + Snapdragon 8 Gen 2 級)を明記。非保有時は中古 ¥6〜8万 | m-8 |
| needs_fix | 刑法185条引用の法的構成 → 賭博罪の幇助(62条・63条)リスクと正確化。金額換算機能の永久非搭載は維持 | m-9 |
| needs_fix | 団体名・ガイドライン名の誤記 → 「日本麻雀スポーツ振興機構」「風営法適用外麻雀施設に関するガイドライン」に訂正 | m-10 |
| needs_fix | 全面免責は消費者契約法8条で無効リスク → 弁護士検収条件に消契法適合を明記 | m-11 |
| needs_fix | 90分装着・鼻圧・ケーブル干渉が未評価 → β 評価項目+運用ガイド(ケーブルルーティング等)追加 | m-12 |
| confirmed 18件 | XREAL SDK のライブフレーム公式対応 / 既存資産の実在(score.js 制約・cv_to_score 7/7 PASS・KEEP パラメータ)/ FluffyStuff CC0 注意 / Rokid・RayNeo・Ray-Ban Meta の価格 / バースト予算算術 / タッチ UI 不成立の認識 / PPC 引用の正確性 / Halo 技適整理 ほか — 仕様の主張が実証で支持された項目 | — |
| ID | 解決策(確定) |
|---|---|
| C-1 | 配布物の検出コアを YOLOX(Apache 2.0)に確定。移行スクリプト現存(prepare-yolox-dataset.py / run-yolox-training.py / export-yolox-onnx.py)。souzu_v1(YOLO11n)は社内ベンチ専用とし配布物に含めない。並行して Ultralytics Enterprise 見積を取得し、YOLOX の field mAP が souzu_v1 比 −5pt 超劣化の場合のみ商用ライセンス購入を再検討。弁護士レビューに OSS ライセンス監査を追加(T-13・Phase 0 Go/No-Go) |
| C-2 | 度付き/遠近対応インサートレンズ(約¥5,000〜15,000)をコスト計上。HUD 虚像距離(既定4m・設定2〜10m)と手元40cm の焦点往復問題を明記。Phase 0 Go/No-Go に老眼被験者テストを追加。不合格なら健康麻雀教室ユースケースを v1.1 判断に送り、市場前提を「若年層自宅麻雀」に書き直す |
| C-3 | 練習モードのカメラ入力を廃止(アプリ内仮想牌限定)+対局セッション検知中の起動ロック+規約明文化。「理牌静止後≤1.5秒のシャンテン更新」指標は仮想牌モードの指標に書き換え |
| C-4 | T-0「資産回収」を全タスク先頭に新設: 本番 ONNX 回収+SHA256 記録 → jitaku-pc1 復旧+.pt を R2 退避 → 回収不能時は再学習(GTX1050 100ep 実績)を Phase 0 工数に計上 |
| ID | 対策(確定) |
|---|---|
| M-1 | E2E 起点を「倒牌静止検知時点」に再定義。予算表に音声宣言検知(≤300ms・ストリーミング KWS)と静止判定デバウンス(≤200ms)を追加。5秒チャンク ASR は流用不可と明記 |
| M-2 | バーストを7フレーム(30fps で約233ms)に増やし minVotes6 と整合。KEEP 数値は Phase 0 で一人称データ再チューニング。アンカー校正はホモグラフィ補正+時間方向トラッキングとして新規開発区分 |
| M-3 | 5万円ティアを削除。Halo は「約¥7万・技適未確認・現時点で不成立(参考)」の脚注に降格 |
| M-4 | コスト全面改定: 開発 125〜140人日 ≒ ¥500〜560万+別建て(弁護士¥30〜50万・アノテ外注¥10〜15万・ハード¥17〜30万)= 総投資 約¥560〜660万 |
| M-5 | Phase 0 を 25〜30人日に増額。アノテーションは souzu_v1 プレラベル+外注検収(bbox 単価数円 × 約1万box = ¥10〜15万)を別建て |
| M-6 | src/voice を「新規開発」に再分類。v1.0 の音声は固定語彙 KWS 限定、任意牌名訂正は v1.1(訂正は手動タップ代替)。Phase 1 に Unity 新規開発分 +15人日。GTM 人日は開発から分離 |
| M-7 | 競技規定の誤引用を削除し事実ベースに書き直し(→§1.2 反映済)。公認打診文書に流用する前に必ず修正 |
| M-8 | 「取得は発生する」前提へ修正: オンデバイス処理・raw 非保存・即時破棄をアーキテクチャ保証として明記。事業者ユースケース向けに利用目的掲示テンプレ+安全管理措置をパッケージ化。ベンダー/施設運営者/装着者の三者役割(誰が個人情報取扱事業者か)を規約・導入ガイドで明確化 |
| M-9 | 観戦者モードに表示遅延(既定90秒以上)+対局エリア内での助言系表示禁止を仕様化。店舗配信は施設管理権者許諾+映り込み客への掲示・ぼかし方針 |
| M-10 | v1.0 スコープを「装着者自身の和了のみ」と明記。他家和了の扱い(距離認識/身を乗り出す運用/読み上げ)は Phase 0 検証項目+β 価値仮説に追加 |
| M-11 | ドラ入力を「局開始ごと+槓時追加+入力忘れ検知」に修正。裏ドラ手動枚数加算を v1.0 に前倒し |
| M-12 | XREAL Hub(卓上給電・約¥6,000〜1万)を標準運用としてコスト計上。T-6 計測条件を「HUD 常時+KWS 常時+Eye ストリーム」と明記 |
| M-13 | T-1 に「自然な着座姿勢での手牌14枚+和了牌分離配置の全景収まり(俯角・距離・縦横画角)と、その頭位での HUD 可読性」を実測項目として追加(Phase 0 Go/No-Go) |
| M-14 | jitaku-pc1 復旧(電源+install-pdca-task.ps1+--force-train 初回貫通)を T-0 に昇格。fallback: 手元 PC --allow-cpu / クラウド GPU スポット(予備費計上) |
| M-15 | T-14「役判定エンジン搭載方式スパイク」新設。score.js/shanten.js の C# 移植を本線(JS ランタイム埋込は保守リスクで次点)。等価性は score.js から生成したゴールデンテストベクタ(JSON)で担保 |
Minor(m-1〜m-12)は §8.3 の表に対策を併記済み。トレーサビリティ: 要対応38クレーム → C×4 + M×15 + m×12 = 31 ID に統合(複数レンズの重複指摘を一本化)。confirmed 18件は対応不要。
体制前提: 開発1名(このPC)+学習機 jitaku-pc1(5分超のジョブは LineClaude 経由 dispatch)+外注(アノテ検収・弁護士)。
| # | タスク | リソース | 成果物 |
|---|---|---|---|
| 0-1 | T-0 資産回収: 本番 ONNX 回収+jitaku-pc1 復旧+.pt 退避+PDCA 初回貫通 | このPC+jitaku-pc1 | ONNX ローカル+SHA256 / pdca-state 進行 / 1サイクル所要実測 |
| 0-2 | T-13 ライセンス確定: YOLOX-Nano を souzu データで再学習し souzu_v1 と mAP 比較。Ultralytics Enterprise 見積を並行取得 | jitaku-pc1(学習)+このPC(評価) | YOLOX ONNX+比較レポート+ライセンス判断メモ |
| 0-3 | ハード調達(One Pro+Eye+Hub+インサート採寸、廉価検証用 One) | 購入 | 開発機一式 約¥10.6万+検証機 ¥7.7万 |
| 0-4 | Unity 6 + XREAL SDK 3.0.0 疎通(カメラ取得・HUD 描画・fps/レイテンシ/画角×俯角×手牌全景収まり実測 = T-1 改) | このPC | glasses-app/ Unity プロジェクト+T-1 実測レポート |
| 0-5 | 一人称データ収集 500〜1,000枚(条件マトリクス: 牌セット3種×照明3×卓2)+souzu_v1 プレラベル | このPC+外注検収(¥10〜15万) | 一人称データセット v0+field mAP 初計測値 |
| 0-6 | NPU 変換検証: YOLOX ONNX → LiteRT/QNN、実機ベンチ(m-2 ゲート) | このPC | 変換可否+推論 ms 実測 |
| 0-7 | KWS 技術選定スパイク(SpeechRecognizer / Vosk / sherpa-onnx / whisper.cpp。voice-cli-mahjong.py のキーワード定義を語彙仕様に) | このPC | ADR+プロトタイプ(検知≤300ms 検証)。他家の「ロン」発声での誤起動検証を含む |
| 0-8 | Go/No-Go 判定会 — 4ゲート: ①老眼被験者テスト(実牌+HUD 同時視認が3名中3名成立) ②画角整合(自然姿勢で手牌14枚収まり) ③NPU 変換(推論≤55ms/枚) ④YOLOX mAP(souzu_v1 比 −5pt 以内) | このPC | Go/No-Go 判定書 v1(定量基準付き) |
| 0-9 | 仕様書 v1.1 改定(C/M/m 全反映)+弁護士初回レビュー着手(スコープ: 賭博幇助/風営法ガイドライン適合/PPC カメラ画像/常時マイク(KWS)の音声取得/消契法8条適合免責) | このPC+外注(¥30〜50万) | docs/glasses-spec.md v1.1+レビュー契約 |
| Day | タスク |
|---|---|
| 1 | ①仕様書を docs/glasses-spec.md としてリポジトリ収載(以後 diff 管理) ②本番 ONNX 回収: curl.exe -sL -o docs-site/models/mahjong_yolov8n.onnx https://mahjong-scorekeeping-docs.pages.dev/models/mahjong_yolov8n.onnx → Get-FileHash -Algorithm SHA256 記録+R2 バックアップ ③jitaku-pc1 電源投入(物理)→ lc.js /pcs で復帰確認 |
| 2 | PDCA 初回貫通を jitaku-pc1 へ dispatch(install-pdca-task.ps1 → pdca-cycle.py --force-train、souzu_v1 .pt を R2 退避)。YOLOX データセット準備(prepare-yolox-dataset.py)の入出力確認 |
| 3 | ハード発注(One Pro ¥79,800+Eye ¥13,980+Hub。インサートは実機到着後採寸)。Ultralytics Enterprise 見積問い合わせ(回答待ちで作業は止めない — YOLOX が本線)。弁護士2〜3事務所へ見積依頼 |
| 4 | YOLOX 再学習を jitaku-pc1 へ dispatch(run-yolox-training.py → export-yolox-onnx.py)。score.js ゴールデンテストベクタ生成スクリプト新規作成(scripts/gen-score-golden.mjs → tests/golden/score-cases.json) |
| 5 | KEEP 投票シミュレータ作成(scripts/keep-vote-sim.mjs — バースト5/7 × minVotes{3,6} × streak{2,4} A/B)。仕様書数値修正 commit(rot180 実測差し替え・現行価格・コスト改定・法務文言) |
| 6 | NPU 変換スパイク(onnx2tf → LiteRT、op 互換・NMS フォールバック記録 → ADR)。KWS 候補比較ミニベンチ(sherpa-onnx / Vosk で「ロン/ツモ/リーチ」検知レイテンシ) |
| 7 | Unity 6 LTS + XREAL SDK 空プロジェクト glasses-app/ 作成(Android 実機ビルドまで)。Go/No-Go チェックリスト v0(4ゲート定量基準)。週次記録(log-ml-progress.py+/dailylog) |
| 品目 | 型番 | 価格 |
|---|---|---|
| グラス | XREAL One Pro(FOV57°・調光・87g) | ¥79,800(セール時 ¥71,820) |
| カメラ | XREAL Eye(12MP/1080p60) | ¥13,980 |
| 給電 | XREAL Hub(卓上給電+DP 出力) | 約¥6,000〜1万 |
| 視力補正 | 度付きインサートレンズ(別注) | 約¥5,000〜15,000 |
| ホスト | DP Alt Mode 対応+Snapdragon 8 Gen 2 級 Android(保有なら¥0/中古¥6〜8万) | ¥0〜80,000 |
| 合計/セット | 約¥10.6万〜19.7万 | |
開発用ハード構成 3 段階: 最小(開発機のみ+条件付き既存スマホ)≒¥9.4万 / 2台構成 ≒¥17.1万 / フル(Android 中古+Hub+インサート込)≒¥27〜30万。
| 区分 | 内訳 | 金額 |
|---|---|---|
| 開発工数 | Phase 0: 25〜30人日 / Phase 1: 55人日 / Phase 2: 40人日+GTM 10人日別掲 = 計125〜140人日 × 8h × ¥5,000/h | ¥500〜560万 |
| 弁護士 | 初回レビュー(賭博幇助・風営法・PPC・常時マイク・消契法)+年次継続 ¥10〜20万 | ¥30〜50万 |
| アノテーション外注 | bbox 検収 約1万box | ¥10〜15万 |
| ハードウェア | 開発機+検証機+Hub+インサート | ¥17〜30万 |
| 総投資 | 約¥560〜660万 | |
| 項目 | 金額 | 根拠 |
|---|---|---|
| 推論クラウド | ¥0 | オンデバイス完結(構成 C 不採用) |
| 配信(モデル・サイト) | ほぼ¥0 | Cloudflare Pages 既存運用。onnxruntime の CDN 依存はバンドル化で解消 |
| 再学習 | 電気代+クラウド GPU 予備費(月数千円〜、Phase 0 で所要実測後に確定) | jitaku-pc1 GTX1050(100ep 実績)が主。全損時のクラウドフル再学習費は残課題(§14) |
| 検出モデルライセンス | YOLOX = ¥0(Apache 2.0) | C-1。YOLO11n 継続なら Ultralytics Enterprise(有償・見積中) |
| 学習データライセンス | ¥0(帰属表記義務のみ) | mahjong_huge・FluffyStuff = CC BY 4.0 / CC0。配布物に帰属表記維持 |
| 法務継続 | 年¥10〜20万 | 規約改定・スポット相談(m-6) |
| カテゴリ | 代表 | 本製品との関係 |
|---|---|---|
| モバイル点数計算アプリ | JongCamera・麻雀カメラ(KDDI)・得点君 | 最も競合しやすい(無料〜数百円)。差別化: 「アガった瞬間にスマホを取り出して撮影し直す」摩擦の排除=ハンズフリー・一人称視点。ただし価格差(¥10万超 vs 無料)を正当化する体験価値はβで未検証 |
| スマート麻雀卓 | AMOS REXX III(¥95.7万〜・Mリーグ公式)ほか | 卓側からは「立てた手牌」が原理的に見えない — 一人称視点は本製品の構造的独占領域。点数管理は Mリーグでさえ人間スタッフ |
| スマートグラス汎用 | Meta Ray-Ban Display・Apple Glasses(2026末〜27観測) | 最脅威の隣接プレイヤー。麻雀特化の最適化(牌認識・役判定・副露幾何)が参入障壁。ハード陳腐化リスクは二段構え(§2)で吸収 |
| オンライン麻雀・学習ツール | 雀魂・天鳳/牌譜検討ツール | 物理卓体験そのものは代替不能。振り返りモードが学習ツールと部分競合 |
直接競合(物理卓 × AR HUD × AI 補助の統合)は 2026-07 時点で存在しない(competitive-landscape.md の結論を維持)。
装置クレーム中心戦略(v0.2)が現存: 「透過型ディスプレイ+一人称カメラ+牌認識+プライバシー判別部(立=自己手 vs 倒=公開情報)+麻雀ルール固有の構造的判定部+装着者専用出力」。本仕様の「倒牌後にのみ判定する事後確認設計」は請求項の立/倒判別と整合しており、出願判断(弁理士引き渡し)を Phase 1 中に実施することを 90日計画に追加。FTO(他社特許調査: セガ/KDDI 系の牌認識特許等)は公開後の宿題。
| シナリオ | 内容 | 粗い試算(仮説) |
|---|---|---|
| A. アプリ売切+BYOD | ユーザーが XREAL を自費調達、アプリ ¥9,800〜19,800 売切 | 総投資¥660万回収に 334〜673本。ニッチ市場では厳しい — サブスク併用が現実的 |
| B. ハード同梱キット | グラス+アプリ+インサート採寸のセット販売(CF 先行)。既存 CF 資産(LP・プレスキット)を流用 | ¥14.8万/セット(粗利 ¥3万想定)なら 220セットで回収。旧 CF 試算(First Goal ¥1,000万)と接続可 |
| C. 教室 B2B ライセンス | 健康麻雀教室へ月額 ¥5,000〜1万/卓(教具+点数学習コンテンツ) | C-2 合格が前提。振興機構公認が取れれば最も防御的な市場 |
TAM・WTP・ユーザーインタビューはすべて未実施(監査 #2)。Day 61 のクローズドβが初の顧客接点になるため、β には価値検証アンケート(「いくらなら買うか」)を必ず同梱する。販売チャネル(Google Play 審査 — 賭博関連ポリシーとの整理 / サイドロード / ハード同梱)の確定は Phase 1 末の判断事項。
| ID | 未確認事項 | 確認方法 | ブロック対象 |
|---|---|---|---|
| T-0 | 資産回収(ONNX/.pt/jitaku-pc1 復旧/PDCA 貫通) | Day 1〜2 実施 | 全タスクの前提 |
| T-1 | Eye カメラの fps/解像度/USB-C 転送レイテンシ/画角×装着姿勢×手牌全景収まり | Phase 0 実機計測 | レイテンシ予算・Go/No-Go |
| T-2 | Rokid CXR SDK のライブフレーム取得可否 | 開発者登録→API 仕様確認 | v2 ハード候補 |
| T-3 | RayNeo X3 Pro SDK の公開時期とカメラ API | 代理店シルバーアイへ定期照会 | v2 ハード候補 |
| T-4 | Halo のカメラ解像度・日本発送・技適 | メーカー照会 | 実験機の可否(現時点で不成立) |
| T-5 | Meta DAT 一般公開・Meta Ray-Ban Display 日本発売 | Meta developers 監視 | Phase 3 ハード(本命候補) |
| T-6 | スマホ電池・発熱(HUD 常時+KWS 常時+Eye ストリームで90分) | Phase 1 実機半荘テスト | 電池目標の確定 |
| T-7 | 一人称 field mAP と遠方牌(対面捨牌)の画素数充足 | Phase 0 計測 | 精度目標・Go/No-Go |
| T-8 | ミッドレンジ端末での NPU/GPU フォールバック性能 | 対応端末リスト策定時に実測 | 動作要件の下限機種 |
| T-9 | Mリーグ対局規定全文(非公開)・個別店舗規約 | 団体・個店へ直接確認(公認打診と併せて) | ユースケース⑤⑥ |
| T-10 | 雀荘照明下の高速シャッターとノイズ増のトレードオフ | Phase 0〜1 実機評価 | 学習データ戦略の改定 |
| T-11 / T-14 | 役判定統一実装の方式選定 → C# 移植を本線に確定(M-15)。搭載スパイクで最終確認 | Phase 1 技術スパイク | v1.0 採点エンジン |
| T-12 | Vuzix M400 現行実売価格 | 代理店アスク見積 | 開発リファレンス機の要否 |
| T-13 | ライセンス確定(YOLOX mAP 比較+Ultralytics 見積) | Phase 0(0-2) | 配布可否 — Go/No-Go |
| T-15 | 全雀連ガイドライン要件と本製品運用の適合チェック | ガイドライン全文照合+機構へ照会 | Phase 2 教育市場 GTM |
| T-16 | XREAL SDK の商用利用条件と One Pro/Eye の技適(完全性監査 #13) | SDK 規約精読+XREAL 照会 | 事業成立の前提 — Phase 0 中に確認 |