■ 概要 プライバシーファースト設計のローカル家計管理 CLI。銀行データを外部に送らず、オンデバイス AI で自動分類・異常検出。 ■ 特徴・用途 - **ローカルファースト AI** の実装例：金融データの機密性が高い領域で、推論をエッジで完結させデータ流出リスクを排除 - **標準形式対応（Chase CSV等）** で導入障壁を低く設計し、段階的に履歴を蓄積可能 - **異常検出・カテゴリ化**で手動作業を削減しつつ、「なぜそう分類したか」を問い直す運用フローを想定（Demo では synthetic data） ■ 結論 金融領域でのプライバシー要求とユーザー利便性のトレードオフを、ローカル推論で解決した活用パターン。本番運用には学習曲線やモデルの精度検証が課題。