Dayflow

概要

Dayflow は、画面上のアクティビティを自動で記録し、その日の時間の使い方をタイムライン化する macOS ネイティブアプリです。手動で作業を分類しなくても、集中時間、中断、タスクの傾向を、より正確に把握したい開発者、フリーランス、そのほかのナレッジワーカー向けに設計されています。

この製品は、従来のタイムトラッカーに対するプライベートでオープンソースな代替手段として位置付けられています。中核となるワークフローはシンプルで、定期的に画面をキャプチャし、AI でアクティビティを分析し、ディープワーク、軽作業、休憩、気の散りを区別する文脈理解型の要約を提示します。元ページでは、請求、チーム管理、エンタープライズ管理よりも、ローカル保存、プライバシー制御、文脈理解が強く重視されています。

機能

• 画面ベースのアクティビティ自動記録: Dayflow は 1 秒あたり 1 フレームで画面を記録し、手動で時間を入力しなくても、作業履歴を受動的に蓄積できます。
• 文脈理解型の AI 分析: 15 分ごとにアクティビティを分析し、ユーザーが何をしていた可能性が高いかを特定することで、生産的な調査と無関係なブラウジングを区別しやすくします。
• 視覚的な 1 日のタイムライン: 色分けされたタイムラインにより、ディープワーク、軽作業、休憩をひと目で確認でき、パターンを振り返りやすくなります。
• 質問ベースのアクティビティ検索: Slack にどの程度作業を中断されたか、レポート作成にどれくらい時間がかかったか、といった問い合わせに対応し、事後分析をより実用的にします。
• プライバシー優先の導入オプション: ローカルモードでは、分析を完全にデバイス上で実行でき、記録やデータベースは Mac 内にローカル保存されます。
• 記録制御と自動化フック: ユーザーはメニューバーから記録の開始・停止を行え、ディープリンク経由で Shortcuts を使った自動制御も可能です。

役立つヒント

• プライバシーモードを慎重に確認する: 厳格なデータ所在地要件がある場合は、ローカル AI 構成を使用してください。ページには、Gemini、ChatGPT、Claude などのクラウドプロバイダーを使う場合、分析のためにデータがそれらのプロバイダーへ送信されると記載されています。
• ワークロードに合わせてモデルを選ぶ: クラウドモデルは一般に精度や説明の詳細さで高品質とされる一方、ローカルモデルはオフライン利用や制御を重視するユーザーにより適しています。
• オフライン構成ではデバイス負荷を見込む: ページではキャプチャ自体は軽量とされていますが、ローカル AI 推論は GPU やバッテリー消費が大きくなる可能性があるため、長時間の利用は電源接続時のほうが適している場合があります。
• 完全な業務運用システムではなく、振り返りレイヤーとして使う: このサイトは個人のアクティビティ理解には適していますが、より広範なプロジェクト会計、請求、チーム分析を裏付ける情報は示していません。
• 中断や集中の分類が実際の働き方に合うか検証する: 価値は文脈検出の精度に依存するため、短期間の試用で、その分類が特定の職種にとって有用かどうかを確認するのが有効です。