⚠️ 本記事の検証パートはシミュレーションであり、実際の測定結果ではありません。
3行要約
- 物体認識（Object Detection）を利用し、特定のモノをトリガーに集中モードを起動するツール。
- 「スマホを裏返す」「コーヒーカップを置く」といった身体的動作をソフトウェアの挙動に直結させる。
- 習慣化のトリガーとしては面白いが、常時カメラ稼働のオーバーヘッドと認識精度のトレードオフが課題。
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このツールは何か
Blokaは、AI（コンピュータビジョン）を利用して、あなたのデスク上にある「物理的な物体」を集中モードの起動スイッチに変えるアプリケーションだ。
従来のポモドーロタイマーや集中アプリは、マウスでボタンをクリックしたり、スマホの画面をタップしたりする必要があった。しかし、Blokaは「特定のモノをカメラに見せる」というアクションをトリガーにする。例えば、仕事用のノートを開いたらSlackの通知をオフにする、特定のフィギュアを置いたら音楽を流す、といった具合だ。行動経済学で言うところの「実装意図（If-Thenプランニング）」を、AIを使って強制的にシステムへ組み込む試みと言える。
検証シミュレーション：実際に使ってみた
エンジニアとしては、UIを弄るよりSDKやCLIで制御したいところだ。今回は、Blokaが提供している（と仮定した）ローカル推論用SDKを用いて、特定の「技術書」を認識した際に開発環境をセットアップするスクリプトをシミュレーションする。
環境構築
# BlokaのコアライブラリとEdge推論用ランタイムを想定
pip install bloka-core-sdk opencv-python
基本的な使い方
BlokaのバックエンドではYOLOv8クラスの軽量なモデルが動いていると推測される。以下のコードは、デスク上の「特定の書籍（パターン）」を検知し、集中モード（フォーカス・セッション）を開始するシミュレーションだ。
import bloka_sdk
import os
def start_deep_work():
print("Deep Work Mode: ON")
os.system("open -a 'Visual Studio Code'")
os.system("defaults write com.apple.controlcenter 'FocusModes' -block_all")
# Blokaの認識エンジンを初期化
detector = bloka_sdk.ObjectTrigger(
model_weight="bloka-small-v1.weights",
confidence_threshold=0.85
)
# トリガーとなる「モノ」を登録（ここでは技術書を指定）
detector.register_trigger(label="tech_book_01", action=start_deep_work)
print("Bloka monitoring started...")
# カメラフィードからの推論ループ
detector.start_monitoring(camera_id=0)
実行結果
[Bloka Engine] Initializing... Done.
[Bloka Engine] Loading custom weights: bloka-small-v1.weights
[Bloka Engine] Waiting for trigger...
[Detector] Found object: 'cup' (conf: 0.92) -> No action.
[Detector] Found object: 'tech_book_01' (conf: 0.89) -> Triggering action!
Deep Work Mode: ON
[System] VS Code launched. Notifications silenced.
メリット・デメリット
メリット
- 摩擦のゼロ化: 「アプリを開いてスタートボタンを押す」というわずかな抵抗すら排除し、日常の動作にシステムを追従させられる。
- 物理的なアフォーダンス: 特定のモノを置くという行為が、脳に対して「今から集中する」という強力なサインになる。
デメリット
- リソースの無駄遣い: 単なるタイマー起動のために常時カメラを回し、推論回し続けるのは計算リソース（とバッテリー）の無駄という見方もある。
- 誤検知の懸念: 似たような物体が映り込んだ際に、意図せずブラウザが閉じたり通知が止まったりするリスクは拭えない。
結論：Negi Labの評価
Blokaは、技術的には枯れた「物体認識」を、いかにして「ユーザー体験の文脈」に落とし込むかという点に特化した製品だ。正直に言えば、ただの「高級な物理スイッチ」でしかない。だが、我々エンジニアは往々にして、デジタルなスイッチよりも物理的な儀式の方が、入出力（Input/Output）の切り替えがスムーズにいくことを知っている。
実用性という点では、MacBookの標準機能に統合されるレベルの軽量化と、プライバシーへの配慮（ローカル完結型推論）が絶対条件となるだろう。
評価: ★★★☆☆ （アイデアは秀逸だが、常用するにはまだ重い）
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