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hey-watchme/api-demo-generator

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Demo Data Generator API

複数のペルソナ（子供、大人、高齢者など）のデモデータを動的に生成するAPI

概要

  • 目的: デモ・カタログ用のリアルなモックデータ生成
  • ペルソナ: 複数の年齢層・属性のユーザーデータ
  • 動的生成: 時刻に応じた累積データ
  • データ保存先: Supabase 4つのテーブル
    • dashboard_summary - 1日の累積サマリーデータ
    • behavior_summary - 行動イベントサマリー
    • emotion_opensmile_summary - 感情グラフデータ
    • dashboard - タイムブロック別の詳細データ（30分ごとにリアルタイム追加）

アーキテクチャ

EventBridge (30分cron)
  ↓
Lambda: demo-data-generator-trigger
  ↓ (HTTP Request)
API: demo-generator (FastAPI - EC2/Docker)
  ├─ ペルソナ管理
  ├─ 動的データ生成
  └─ Supabase保存

ペルソナ一覧

ID 名前 Device ID 説明 実装状況
child_5yo 5歳男児 a1b2c3d4-e5f6-4a5b-8c9d-0e1f2a3b4c5d 幼稚園年長、マインクラフト好き ✅ 完了
adult_30s 30代会社員 00000000-0000-0000-0001-000000000002 IT企業、在宅ワーク 🚧 未実装
elderly_70s 70代高齢者 00000000-0000-0000-0001-000000000003 退職、園芸趣味 🚧 未実装

ディレクトリ構成

demo-generator/
├── api/                    # FastAPI本体
│   ├── main.py
│   ├── requirements.txt
│   └── README.md
│
├── lambda/                 # Lambda Trigger
│   ├── lambda_function.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── build.sh
│   ├── deploy.sh
│   ├── create-eventbridge-rule.sh
│   └── README.md
│
├── .env.example           # 環境変数サンプル
├── .gitignore
├── ARCHITECTURE.md        # 全体設計
└── README.md              # このファイル

セットアップ

1. API環境構築

cd /Users/kaya.matsumoto/projects/watchme/api/demo-generator

# 環境変数設定
cp .env.example .env
# .envを編集してSupabase認証情報を設定

# APIディレクトリへ移動
cd api

# 仮想環境作成
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 依存関係インストール
pip3 install -r requirements.txt

2. APIローカル起動

cd api

# 開発サーバー起動
python3 main.py

API: http://localhost:8020

3. Lambda関数デプロイ

cd lambda

# ビルド（Docker必要）
./build.sh

# デプロイ
./deploy.sh

# EventBridge設定
./create-eventbridge-rule.sh

API仕様

エンドポイント一覧

GET /

  • ルート情報

GET /health

  • ヘルスチェック

GET /personas

  • ペルソナ一覧取得

レスポンス例:

[
  {
    "persona_id": "child_5yo",
    "name": "5歳男児（幼稚園年長）",
    "device_id": "a1b2c3d4-e5f6-4a5b-8c9d-0e1f2a3b4c5d",
    "description": "白幡幼稚園の年長さん、趣味はマインクラフト",
    "profile": {
      "age": 5,
      "gender": "male",
      "occupation": "幼稚園年長",
      "hobbies": ["マインクラフト", "ブロック遊び"]
    }
  }
]

POST /generate

  • デモデータ生成とSupabase保存

リクエストボディ:

{
  "persona_id": "child_5yo",
  "date": "2025-10-03",      // オプション、デフォルトは今日
  "time_block": "14-30"      // オプション、デフォルトは現在時刻
}

レスポンス例:

{
  "success": true,
  "persona_id": "child_5yo",
  "device_id": "a1b2c3d4-e5f6-4a5b-8c9d-0e1f2a3b4c5d",
  "date": "2025-10-03",
  "time_block": "15-00",
  "processed_count": 31,
  "message": "Demo data generated and saved successfully"
}

生成されるデータ構造

1. dashboard_summaryテーブル（1日1レコード、累積更新）

{
  "device_id": "a1b2c3d4-e5f6-4a5b-8c9d-0e1f2a3b4c5d",
  "date": "2025-10-03",
  "processed_count": 31,
  "last_time_block": "15-00",
  "average_vibe": 15.03,
  "vibe_scores": [0, -2, -3, ..., 25, null, null, ...],  // 48ブロック、現在時刻以降はnull
  "burst_events": [
    {
      "time": "07:00",
      "event": "朝の起床・準備で機嫌が上昇した",
      "score_change": 15,
      "from_score": 10,
      "to_score": 25
    }
  ],
  "insights": "朝から昼にかけて、徐々に機嫌が高まり...",
  "analysis_result": {
    "raw_response": "デモデータのため省略",
    "processing_error": null,
    "extracted_content": "デモユーザー（5歳男児）の分析結果"
  }
}

2. dashboardテーブル（タイムブロックごとに新規レコード追加）

30分ごとに現在のtime_blockのデータを1件INSERTします。

データ形式:

{
  "device_id": "a1b2c3d4-e5f6-4a5b-8c9d-0e1f2a3b4c5d",
  "date": "2025-10-08",
  "time_block": "15-00",
  "summary": "幼稚園から帰宅。家に向かう移動中。",
  "vibe_score": 20,
  "behavior": "移動",
  "prompt": null,
  "analysis_result": "{\"time_block\": \"15-00\", \"summary\": \"幼稚園から帰宅。家に向かう移動中。\", \"behavior\": \"移動\", \"vibe_score\": 20}",
  "status": "completed",
  "processed_at": "2025-10-08T15:00:00+09:00",
  "created_at": "2025-10-08T15:00:00+09:00",
  "updated_at": "2025-10-08T15:00:00+09:00"
}

特徴:

  • リアルタイムモック: 30分ごとに現在のtime_blockのデータのみ生成
  • 1日48レコード: 00-00から23-30まで、時刻が来るたびに追加
  • 5歳児の1日ルーティン: 睡眠、起床、幼稚園、帰宅、遊び、夕食、就寝など
  • iOSアプリのダッシュボード表示用データ

使用例

curl

# ペルソナ一覧取得
curl http://localhost:8020/personas

# 子供のデモデータ生成（現在時刻）
curl -X POST http://localhost:8020/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"persona_id": "child_5yo"}'

# 大人のデモデータ生成（特定時刻指定）
curl -X POST http://localhost:8020/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"persona_id": "adult_30s", "date": "2025-10-03", "time_block": "15-00"}'

Python

import requests

# ペルソナ一覧
response = requests.get("http://localhost:8020/personas")
personas = response.json()

# データ生成
response = requests.post("http://localhost:8020/generate", json={
    "persona_id": "child_5yo"
})
result = response.json()

Lambda関数との連携

Lambda関数 (watchme-demo-data-generator) がこのAPIを呼び出す形に変更：

import requests

def lambda_handler(event, context):
    # 全ペルソナのデータ生成
    personas = ["child_5yo", "adult_30s", "elderly_70s"]

    for persona_id in personas:
        response = requests.post(
            "https://api.hey-watch.me/demo-generator/generate",
            json={"persona_id": persona_id}
        )
        print(f"Generated {persona_id}: {response.json()}")

実装状況

✅ 実装済み

  • 3つのペルソナ対応 (child_5yo, adult_30s, elderly_70s)
  • 4つのテーブルへのデータ生成
    • dashboard_summary - 累積サマリー
    • behavior_summary - 行動イベント
    • emotion_opensmile_summary - 感情グラフ
    • dashboard - タイムブロック別詳細データ（2025-10-08追加）
  • 48ブロック全体のvibe_scores生成（現在時刻以降はnull）
  • ルールベースの1日パターン（睡眠、食事ピーク含む）
  • child_5yoの1日ルーティンデータ（48ブロック分のスタティックデータ）
  • burst_eventsの自動検出（変化量15以上）
  • analysis_resultの生成
  • insightsの自動生成
  • 時刻に応じた累積データ計算
  • 30分ごとのリアルタイムデータ追加（dashboardテーブル）
  • EC2/Dockerデプロイ完了 (2025-10-03)
  • Lambda関数デプロイ完了 (2025-10-03)
  • EventBridge自動実行設定完了 (30分ごと)

🚧 今後の拡張

  • dashboardテーブルのデータをルールベースの動的生成に変更
  • 曜日・季節による変動
  • 複数日にわたるデータ生成
  • より詳細なprompt生成ロジック

ポート番号

  • 8020: Demo Generator API
  • 他のAPIとの衝突を避けるため

📦 デプロイ手順

🚀 自動デプロイ（CI/CD）- 推奨

📘 詳細: CI/CD標準仕様書を参照

mainブランチへのプッシュで自動的にデプロイ：

git add .
git commit -m "feat: 新機能の追加"
git push origin main

CI/CDプロセス:

  1. GitHub ActionsがECRにDockerイメージをプッシュ
  2. GitHub Secretsから環境変数を取得してEC2に.envファイルを作成
  3. Docker Composeでコンテナを再起動

必要なGitHub Secrets設定

AWS_ACCESS_KEY_ID       # AWS認証
AWS_SECRET_ACCESS_KEY   # AWS認証
EC2_HOST                # デプロイ先EC2
EC2_SSH_PRIVATE_KEY     # SSH接続用
EC2_USER                # SSHユーザー
SUPABASE_URL            # Supabase URL（重要）
SUPABASE_KEY            # Supabase APIキー（重要）

手動デプロイ（非推奨）

CI/CDを使用せずに手動でデプロイする場合のみ：

# EC2で実行
ssh -i ~/watchme-key.pem ubuntu@3.24.16.82
cd /home/ubuntu/demo-generator
./run-prod.sh

🚀 本番環境

アクセス情報

  • 外部URL: https://api.hey-watch.me/demo-generator/
  • 内部ポート: 8020
  • コンテナ名: demo-generator-api
  • EC2サーバー: 3.24.16.82
  • ECRリポジトリ: 754724220380.dkr.ecr.ap-southeast-2.amazonaws.com/watchme-api-demo-generator

API利用方法

外部からのアクセス

# API情報
curl https://api.hey-watch.me/demo-generator/

# ヘルスチェック
curl https://api.hey-watch.me/demo-generator/health

# ペルソナ一覧
curl https://api.hey-watch.me/demo-generator/personas

# デモデータ生成
curl -X POST https://api.hey-watch.me/demo-generator/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"persona_id": "child_5yo"}'

内部からのアクセス

# ローカルホスト経由
curl http://localhost:8020/health

# テストデータで処理実行
curl -X POST http://localhost:8020/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"persona_id": "child_5yo"}'

運用管理コマンド

SSH接続

# 本番環境へのSSH接続
ssh -i ~/watchme-key.pem ubuntu@3.24.16.82

サービス管理

# コンテナ確認
docker ps | grep demo-generator

# ログ確認
docker logs demo-generator-api --tail 100 -f

# コンテナ再起動
cd /home/ubuntu/demo-generator
docker-compose -f docker-compose.prod.yml restart

# コンテナ停止・削除・再起動
docker-compose -f docker-compose.prod.yml down
docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d

重要な設定情報

  • ECRリポジトリ: 754724220380.dkr.ecr.ap-southeast-2.amazonaws.com/watchme-api-demo-generator
  • リージョン: ap-southeast-2
  • ポート: 8020
  • コンテナ名: demo-generator-api
  • 設定ファイル: /home/ubuntu/demo-generator/.env
  • docker-compose: /home/ubuntu/demo-generator/docker-compose.prod.yml
  • メモリ制限: 512MB（docker-compose.prod.ymlで設定済み）
  • Nginx設定: /demo-generator/ → localhost:8020に転送

環境変数

# /home/ubuntu/demo-generator/.env
SUPABASE_URL=your_supabase_url
SUPABASE_KEY=your_supabase_key

🎉 デプロイ完了状況（2025-10-03）

システム全体が稼働中

すべてのコンポーネントが正常にデプロイされ、30分ごとに自動実行されています。

✅ 1. Demo Generator API

  • URL: https://api.hey-watch.me/demo-generator/
  • ステータス: 稼働中
  • デプロイ日: 2025-10-03
  • systemdサービス: demo-generator-api.service
  • 動作確認: 
    curl https://api.hey-watch.me/demo-generator/health
# {"status":"healthy","timestamp":"2025-10-03T..."}

✅ 2. Lambda関数

  • 関数名: watchme-demo-data-generator
  • ステータス: デプロイ済み・稼働中
  • リージョン: ap-southeast-2
  • 実行時間: 約1.3秒
  • メモリ使用: 57MB / 256MB
  • 動作確認: 
    aws lambda invoke --function-name watchme-demo-data-generator \
  --region ap-southeast-2 response.json
# 3つのペルソナすべて成功

✅ 3. EventBridge自動実行

  • スケジュール名: watchme-demo-data-generator-schedule
  • ステータス: 有効
  • Cron式: 0/30 * * * ? *（30分ごと）
  • タイムゾーン: Asia/Tokyo
  • 次回実行: 毎時00分・30分

自動生成されるデータ

30分ごとに以下のペルソナのデータが自動生成されます：

ペルソナID デバイスID 説明
child_5yo a1b2c3d4-e5f6-4a5b-8c9d-0e1f2a3b4c5d 5歳男児（幼稚園年長）
adult_30s 00000000-0000-0000-0001-000000000002 30代会社員（エンジニア）
elderly_70s 00000000-0000-0000-0001-000000000003 70代高齢者（退職）

監視とメンテナンス

Lambda実行ログの確認

# CloudWatch Logsで確認
aws logs tail /aws/lambda/watchme-demo-data-generator --follow --region ap-southeast-2

APIログの確認

# EC2サーバーでコンテナログを確認
ssh -i ~/watchme-key.pem ubuntu@3.24.16.82
docker logs demo-generator-api --tail 100 -f

サービスステータス確認

# systemdサービス確認
ssh -i ~/watchme-key.pem ubuntu@3.24.16.82
sudo systemctl status demo-generator-api.service

トラブルシューティング

APIが応答しない場合

# サービス再起動
ssh -i ~/watchme-key.pem ubuntu@3.24.16.82
sudo systemctl restart demo-generator-api.service

Lambda関数のエラー

# 最新の実行ログを確認
aws lambda invoke --function-name watchme-demo-data-generator \
  --region ap-southeast-2 --log-type Tail response.json
cat response.json | jq

データが生成されない場合

  1. EventBridgeルールが有効化されているか確認
  2. Lambda関数の実行ログを確認
  3. APIのヘルスチェックを確認
  4. Supabaseのdashboard_summaryテーブルを確認

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