生産性向上の代名詞とも言える「ポモドーロ・テクニック」。しかし、実際にやってみると「今は乗っているから休憩したくない」とか「今日は疲れているから5分じゃ足りない」と感じることはありませんか？

人間の一律なルール（25分+5分）ではなく、その瞬間のコンディション（Concentration Level）に合わせてタイマーを可変させる。それが「AIポモドーロ」のコンセプトです。

集中度をどう測るか？

Webカメラによる表情分析

Fece APIを使えば、PCに向かっている時間、瞬きの回数、あくびの有無などを検知できます。「あくびが増えてきたな」とAIが判断したら、「そろそろ休憩しませんか？」と提案し、休憩時間を長めに設定します。

キータイプのリズム解析

プログラマーならではのアプローチです。キーボードを叩く速度（WPM）や、バックスペースの使用頻度を分析します。

• 集中状態（Flow State）: 一定のリズムで高速に入力されている。この時はタイマーを止めずに延長する。
• 停滞状態（Stuck）: 入力が止まったり、頻繁に削除している。この時は早めに休憩を促す。

実装アイデア：Pythonスクリプト

シンプルなキーロガー（pynputライブラリ）と簡単な統計モデルでも、擬似的な集中度判定は可能です。

from pynput import keyboard
import time

last_time = time.time()
keystrokes = []

def on_press(key):
    global last_time
    current_time = time.time()
    interval = current_time - last_time
    keystrokes.append(interval)
    last_time = current_time

    # 直近1分の平均タイプ間隔を計算
    if len(keystrokes) > 100:
        avg_interval = sum(keystrokes[-100:]) / 100
        if avg_interval < 0.2:
            print("Concentration: HIGH -> Timer Extended")
        elif avg_interval > 1.0:
            print("Concentration: LOW -> Take a Break")

既存ツール：Brain.fm や Endelとの連携

自分で作らなくても、AIが生成した「集中できる音楽」を提供するサービス（Brain.fmなど）は既にあります。これらとカレンダーAPIを連携させ、「会議の直前はリラックスモード」「コーディング中はフォーカスモード」とBGMを自動切り替えするのも効果的です。

結論：汝自身を知れ（Know Thyself）

AIポモドーロの真価は、タイマー機能そのものではなく、「自分がいつ集中でき、いつ疲れるのか」というバイオリズム（Chronotype）をデータとして知ることができる点にあります。

自分の取扱説明書を、AIと一緒に作り上げてみませんか？