feat(infra): Add AI Proxy Server for Rate Limiting & API Key Protection

## 概要
Gemini APIへのリクエストを中継するプロキシサーバーを実装。
アプリにAPIキーを埋め込まず、Synology上で安全に管理。

## 主な機能
- デバイスID認証（SHA256ハッシュ）
- レート制限（1デバイスあたり1日10回）
- 使用状況のログ記録（JSON形式）
- 30日以上前のデータ自動削除

## 技術スタック
- Python 3.11 + FastAPI
- Docker Container（既存のGitea環境に追加）
- ポート8080で公開

## ファイル構成
- tools/synology/ai-proxy/server.py - プロキシサーバー本体
- tools/synology/ai-proxy/requirements.txt - Python依存関係
- tools/synology/docker-compose.yml - ai-proxyサービス追加
- tools/synology/.env.example - 環境変数テンプレート
- tools/synology/DEPLOYMENT_GUIDE.md - デプロイ手順書

## セキュリティ
- .env ファイルは.gitignoreで除外（APIキー保護）
- 環境変数でAPIキー管理（コードに埋め込まない）

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

tools/synology/.env.example

@@ -0,0 +1,17 @@
+# ==========================================
+# Ponshu Room AI Factory - 環境変数設定
+# ==========================================
+# このファイルを `.env` にコピーして、実際の値を設定してください。
+#
+# コピー方法:
+#   cp .env.example .env
+#
+# 重要: `.env` ファイルは絶対にGitにコミットしないでください！
+
+# ----------------------------------------
+# Gemini API設定
+# ----------------------------------------
+# 新しいGoogle AI Studioプロジェクト（Early Accessでない通常プロジェクト）で
+# 作成したAPIキーを設定してください
+# 取得方法: https://aistudio.google.com/ → "Get API key" → "Create API key in new project"
+GEMINI_API_KEY=YOUR_GEMINI_API_KEY_HERE

tools/synology/.gitignore

@@ -0,0 +1,27 @@
+# ==========================================
+# Synology AI Factory - Git除外設定
+# ==========================================
+# セキュリティ上重要: APIキーを含むファイルは絶対にコミットしない
+
+# 環境変数ファイル（APIキーが含まれる）
+.env
+
+# データフォルダ（使用状況ログなど）
+ai-proxy-data/
+gitea/
+postgres/
+mcp/
+
+# macOS
+.DS_Store
+
+# Windows
+Thumbs.db
+desktop.ini
+
+# エディタ
+.vscode/
+.idea/
+*.swp
+*.swo
+*~

tools/synology/DEPLOYMENT_GUIDE.md

@@ -0,0 +1,298 @@
+# Synology AI Proxy Server デプロイガイド
+
+## 📋 前提条件
+
+- ✅ Synology NASにDockerがインストールされている
+- ✅ Container Managerでgitea環境が稼働している
+- ✅ 新しいGoogle AI StudioプロジェクトでAPIキーを取得済み
+
+---
+
+## 🚀 デプロイ手順
+
+### ステップ1: ファイルをSynologyにアップロード
+
+#### 方法A: File Station（推奨・簡単）
+
+1. **Synology DSMにログイン**
+   - ブラウザで `http://[SynologyのIP]:5000` にアクセス
+
+2. **File Stationを開く**
+   - メインメニュー → File Station
+
+3. **プロジェクトフォルダに移動**
+   - `/docker/ponshu-ai-factory/` に移動
+   - （もしフォルダ名が違う場合は、Giteaのdocker-compose.ymlがある場所）
+
+4. **新しいファイルをアップロード**
+   - `ai-proxy` フォルダを作成
+   - 以下のファイルをアップロード：
+     - `server.py`
+     - `requirements.txt`
+     - `README.md`
+
+5. **docker-compose.ymlを更新**
+   - 既存の `docker-compose.yml` を新しいバージョンで上書き
+
+6. **.envファイルを作成**
+   - `.env.example` を `.env` にコピー
+   - `.env` を編集して、`YOUR_GEMINI_API_KEY_HERE` を実際のAPIキーに置き換え
+
+#### 方法B: Git（上級者向け）
+
+```bash
+# PCのターミナルから
+cd c:\Users\maita\posimai-project\ponshu_room_lite\tools\synology
+
+# Giteaにpush（既にリポジトリがある場合）
+git add .
+git commit -m "feat: Add AI Proxy Server with rate limiting"
+git push origin main
+
+# SynologyにSSH接続
+ssh maita@[SynologyのIP]
+
+# プロジェクトフォルダに移動
+cd /volume1/docker/ponshu-ai-factory
+
+# Giteaからpull
+git pull origin main
+
+# .envファイルを作成
+cp .env.example .env
+nano .env  # APIキーを設定
+```
+
+---
+
+### ステップ2: APIキーの設定
+
+1. **Google AI Studioで新しいプロジェクトを作成**
+   - https://aistudio.google.com/ にアクセス
+   - 新しいプロジェクトを作成（**Early Accessでない通常プロジェクト**）
+   - "Get API key" → "Create API key in new project"
+   - APIキーをコピー
+
+2. **Synologyの.envファイルに設定**
+   - File Stationで `/docker/ponshu-ai-factory/.env` を編集
+   - `GEMINI_API_KEY=実際のAPIキー` に変更
+   - 保存
+
+---
+
+### ステップ3: Dockerコンテナを起動
+
+#### Container Managerを使う場合（推奨）
+
+1. **Container Managerを開く**
+   - DSMメインメニュー → Container Manager
+
+2. **プロジェクトを停止**
+   - 「プロジェクト」タブ
+   - 既存の `ponshu-ai-factory` プロジェクトを選択
+   - 「停止」をクリック
+
+3. **プロジェクトを再構築**
+   - 「アクション」→「ビルド」をクリック
+   - 数分待つ（Pythonの依存関係をインストール中）
+
+4. **プロジェクトを起動**
+   - 「起動」をクリック
+
+5. **コンテナの状態を確認**
+   - 「コンテナ」タブ
+   - `ai_proxy` コンテナが「実行中」になっているか確認
+   - ログを確認（「ログ」ボタン）して `🚀 AI Proxy Server started` が出ていればOK
+
+#### SSHを使う場合（上級者向け）
+
+```bash
+# Synologyにログイン
+ssh maita@[SynologyのIP]
+
+# プロジェクトフォルダに移動
+cd /volume1/docker/ponshu-ai-factory
+
+# 既存のコンテナを停止
+docker-compose down
+
+# 新しいコンテナを起動
+docker-compose up -d
+
+# ログを確認
+docker logs ai_proxy
+
+# 正常に起動していれば以下が表示される:
+# 🚀 AI Proxy Server started
+#    Model: gemini-1.5-flash
+#    Rate Limit: 10 requests/day
+```
+
+---
+
+### ステップ4: 動作確認
+
+#### ブラウザでヘルスチェック
+
+```
+http://[SynologyのIP]:8080/health
+```
+
+**期待されるレスポンス:**
+```json
+{
+  "status": "healthy",
+  "gemini_api_key_configured": true,
+  "rate_limit": 10,
+  "model": "gemini-1.5-flash"
+}
+```
+
+---
+
+## 🔧 トラブルシューティング
+
+### コンテナが起動しない
+
+**原因1: .envファイルが見つからない**
+- `.env.example` を `.env` にコピーしたか確認
+- `.env` に正しいAPIキーが設定されているか確認
+
+**原因2: ポート8080が既に使われている**
+```bash
+# ポート使用状況を確認
+netstat -tuln | grep 8080
+
+# 他のアプリが使っている場合は、docker-compose.ymlのポートを変更
+# ports:
+#   - "8081:8080"  # 外部8081 → コンテナ内8080
+```
+
+**原因3: Pythonの依存関係インストールに失敗**
+```bash
+# コンテナ内に入ってログ確認
+docker exec -it ai_proxy bash
+pip install -r requirements.txt
+python server.py
+```
+
+### APIキーが認識されない
+
+```bash
+# 環境変数を確認
+docker exec ai_proxy printenv | grep GEMINI
+
+# GEMINI_API_KEY が空の場合は .env ファイルを確認
+```
+
+### アプリから接続できない
+
+1. **ネットワーク確認**
+   - Synologyとスマホが同じネットワークにいるか
+   - ファイアウォールで8080ポートが開いているか
+
+2. **IPアドレス確認**
+   ```bash
+   # SynologyのIPを確認
+   ifconfig | grep inet
+   ```
+
+3. **アプリ側のURLを確認**
+   - `http://192.168.1.xxx:8080/analyze` のようになっているか
+   - `https://` ではなく `http://` を使用
+
+---
+
+## 📊 使用状況の確認
+
+### 特定デバイスの使用状況を確認
+
+```bash
+# デバイスIDを取得（アプリのログから）
+DEVICE_ID="a1b2c3d4..."  # SHA256ハッシュ
+
+# ブラウザまたはcurlで確認
+curl http://[SynologyのIP]:8080/usage/${DEVICE_ID}
+```
+
+### 全デバイスの使用状況を確認
+
+```bash
+# Synologyにログイン
+ssh maita@[SynologyのIP]
+
+# 使用状況ファイルを確認
+cat /volume1/docker/ponshu-ai-factory/ai-proxy-data/usage.json
+```
+
+**データ形式:**
+```json
+{
+  "a1b2c3d4e5f6...": {
+    "2026-01-15": 3,
+    "2026-01-14": 7
+  },
+  "f6e5d4c3b2a1...": {
+    "2026-01-15": 10
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## 🔐 セキュリティのベストプラクティス
+
+1. **APIキーを絶対にGitにコミットしない**
+   - `.env` ファイルは `.gitignore` に追加済み
+   - 万が一コミットした場合は即座にAPIキーを再発行
+
+2. **定期的にログをチェック**
+   ```bash
+   docker logs ai_proxy | tail -50
+   ```
+
+3. **不正アクセスの監視**
+   - `usage.json` で異常な使用パターンを確認
+   - 知らないデバイスIDが大量に出ている場合は要調査
+
+4. **ファイアウォール設定**
+   - Synology DSM → コントロールパネル → セキュリティ → ファイアウォール
+   - ポート8080はローカルネットワークのみ許可（外部には開放しない）
+
+---
+
+## 📈 次のステップ
+
+1. **アプリ側の実装**
+   - `lib/services/gemini_service.dart` をプロキシサーバー経由に変更
+   - デバイスID認証の実装
+
+2. **Pro版の準備**
+   - `RATE_LIMIT_PER_DAY=999999` で無制限に変更
+   - 決済システムと連携
+
+3. **モニタリング**
+   - Grafanaなどで使用状況をダッシュボード化
+   - アラート設定（異常なリクエスト数など）
+
+---
+
+## 💡 よくある質問
+
+**Q: 1日10回の制限はいつリセットされますか？**
+A: 日本時間の0時（サーバー時刻基準）にリセットされます。
+
+**Q: 複数のアプリバージョン（開発版/本番版）で使えますか？**
+A: はい。デバイスIDが同じであれば共通のカウントになります。別々にしたい場合は、環境ごとにプロキシサーバーを分けてください。
+
+**Q: Gemini APIのコストは誰が負担しますか？**
+A: プロキシサーバーの管理者（あなた）が負担します。gemini-1.5-flashは1日1,500回まで無料なので、10ユーザー×10回/日=100回/日であれば無料枠内です。
+
+**Q: レート制限を超えたらどうなりますか？**
+A: アプリに「本日の解析上限に達しました。明日またお試しください」というメッセージが表示されます。サーバーはエラーを返しません。
+
+---
+
+## 🎉 完成！
+
+これでAI Proxyサーバーの構築は完了です。次はアプリ側の実装に進みましょう！

tools/synology/ai-proxy/README.md

@@ -0,0 +1,104 @@
+# Ponshu Room AI Proxy Server
+
+## 概要
+
+Ponshu Room Liteアプリのバックエンドプロキシサーバー。Gemini APIへのリクエストを中継し、以下の機能を提供します：
+
+### 主な機能
+
+1. **APIキー保護**
+   - アプリにAPIキーを埋め込まない
+   - サーバー側で環境変数として管理
+
+2. **デバイスID認証**
+   - SHA256ハッシュ化されたデバイスIDで認証
+   - 未登録デバイスのアクセスを制限可能（将来実装）
+
+3. **レート制限**
+   - 1デバイスあたり1日10回まで（Lite版）
+   - Pro版では無制限に拡張可能
+
+4. **使用状況ログ**
+   - JSON形式で使用履歴を記録
+   - 30日以上前のデータは自動削除
+
+## 技術スタック
+
+- **言語**: Python 3.11
+- **フレームワーク**: FastAPI
+- **HTTPクライアント**: httpx
+- **デプロイ**: Docker
+
+## エンドポイント
+
+### `GET /`
+ヘルスチェック
+
+### `GET /health`
+詳細なヘルスチェック（APIキー設定状況など）
+
+### `POST /analyze`
+日本酒ラベル画像を解析
+
+**リクエスト:**
+```json
+{
+  "device_id": "sha256ハッシュ（64文字）",
+  "images": ["base64エンコードされた画像1", "画像2", ...],
+  "prompt": "カスタムプロンプト（オプション）"
+}
+```
+
+**レスポンス:**
+```json
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "name": "獺祭 純米大吟醸",
+    "brand": "旭酒造",
+    "prefecture": "山口県",
+    ...
+  },
+  "usage": {
+    "today": 3,
+    "limit": 10
+  }
+}
+```
+
+### `GET /usage/{device_id}`
+デバイスの使用状況を取得
+
+## 環境変数
+
+| 変数名 | 説明 | デフォルト |
+|--------|------|-----------|
+| `GEMINI_API_KEY` | Gemini API Key | (必須) |
+| `GEMINI_MODEL` | 使用するモデル | `gemini-1.5-flash` |
+| `RATE_LIMIT_PER_DAY` | 1日あたりの制限 | `10` |
+
+## データ保存
+
+- 使用状況: `/app/data/usage.json`
+- 30日以上前のデータは自動削除
+
+## セキュリティ
+
+- デバイスIDはSHA256ハッシュ化されたもののみ受け入れ
+- CORS設定でオリジン制限可能
+- APIキーは環境変数で管理（コードに埋め込まない）
+
+## ローカルでのテスト
+
+```bash
+# 依存関係インストール
+pip install -r requirements.txt
+
+# 環境変数設定
+export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
+
+# サーバー起動
+python server.py
+```
+
+http://localhost:8080 でアクセス可能

tools/synology/ai-proxy/requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+fastapi==0.109.0
+uvicorn[standard]==0.27.0
+httpx==0.26.0
+pydantic==2.5.3

tools/synology/ai-proxy/server.py

@@ -0,0 +1,351 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Ponshu Room AI Proxy Server
+============================
+役割: アプリからのリクエストを受け取り、Gemini APIに中継
+機能:
+  - APIキーの保護（アプリにAPIキーを埋め込まない）
+  - デバイスID認証（許可されたデバイスのみアクセス可能）
+  - レート制限（1日10回まで/デバイス）
+  - 使用状況のログ記録
+"""
+
+import os
+import json
+import hashlib
+from datetime import datetime, timedelta
+from pathlib import Path
+from typing import Dict, List, Optional
+
+from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+from pydantic import BaseModel
+import httpx
+
+# ==========================================
+# 設定
+# ==========================================
+GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "")
+GEMINI_MODEL = os.getenv("GEMINI_MODEL", "gemini-1.5-flash")
+RATE_LIMIT_PER_DAY = int(os.getenv("RATE_LIMIT_PER_DAY", "10"))
+DATA_DIR = Path("/app/data")
+USAGE_FILE = DATA_DIR / "usage.json"
+
+# アプリ起動時にデータディレクトリを作成
+DATA_DIR.mkdir(exist_ok=True)
+
+# ==========================================
+# FastAPI アプリ初期化
+# ==========================================
+app = FastAPI(
+    title="Ponshu Room AI Proxy",
+    description="Gemini API Proxy with Rate Limiting",
+    version="1.0.0"
+)
+
+# CORS設定（モバイルアプリからのリクエストを許可）
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=["*"],  # 本番環境では特定のオリジンに制限すべき
+    allow_credentials=True,
+    allow_methods=["*"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+
+# ==========================================
+# データモデル
+# ==========================================
+class AnalyzeRequest(BaseModel):
+    """画像解析リクエスト"""
+    device_id: str  # デバイスID（SHA256ハッシュ化されたもの）
+    images: List[str]  # Base64エンコードされた画像データ
+    prompt: Optional[str] = None  # カスタムプロンプト（オプション）
+
+class AnalyzeResponse(BaseModel):
+    """画像解析レスポンス"""
+    success: bool
+    data: Optional[Dict] = None
+    error: Optional[str] = None
+    usage: Dict[str, int] = {}  # {"today": 3, "limit": 10}
+
+# ==========================================
+# 使用状況管理
+# ==========================================
+def load_usage_data() -> Dict:
+    """使用状況データを読み込む"""
+    if not USAGE_FILE.exists():
+        return {}
+
+    try:
+        with open(USAGE_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:
+            return json.load(f)
+    except Exception:
+        return {}
+
+def save_usage_data(data: Dict) -> None:
+    """使用状況データを保存"""
+    with open(USAGE_FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
+        json.dump(data, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+
+def get_today_key() -> str:
+    """今日の日付キー（YYYY-MM-DD）を取得"""
+    return datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
+
+def check_rate_limit(device_id: str) -> tuple[bool, int]:
+    """
+    レート制限をチェック
+
+    Returns:
+        (制限内か, 今日の使用回数)
+    """
+    usage_data = load_usage_data()
+    today = get_today_key()
+
+    # デバイスIDのエントリがない場合は作成
+    if device_id not in usage_data:
+        usage_data[device_id] = {}
+
+    # 今日の使用回数を取得
+    today_count = usage_data[device_id].get(today, 0)
+
+    # 制限チェック
+    is_within_limit = today_count < RATE_LIMIT_PER_DAY
+
+    return is_within_limit, today_count
+
+def increment_usage(device_id: str) -> int:
+    """
+    使用回数をインクリメント
+
+    Returns:
+        更新後の今日の使用回数
+    """
+    usage_data = load_usage_data()
+    today = get_today_key()
+
+    if device_id not in usage_data:
+        usage_data[device_id] = {}
+
+    usage_data[device_id][today] = usage_data[device_id].get(today, 0) + 1
+
+    save_usage_data(usage_data)
+
+    return usage_data[device_id][today]
+
+def cleanup_old_usage_data() -> None:
+    """30日以上前のデータを削除（データサイズ管理）"""
+    usage_data = load_usage_data()
+    cutoff_date = (datetime.now() - timedelta(days=30)).strftime("%Y-%m-%d")
+
+    for device_id in usage_data:
+        dates_to_remove = [
+            date for date in usage_data[device_id]
+            if date < cutoff_date
+        ]
+        for date in dates_to_remove:
+            del usage_data[device_id][date]
+
+    save_usage_data(usage_data)
+
+# ==========================================
+# APIエンドポイント
+# ==========================================
+@app.get("/")
+async def root():
+    """ヘルスチェック"""
+    return {
+        "service": "Ponshu Room AI Proxy",
+        "status": "running",
+        "version": "1.0.0"
+    }
+
+@app.get("/health")
+async def health_check():
+    """詳細なヘルスチェック"""
+    return {
+        "status": "healthy",
+        "gemini_api_key_configured": bool(GEMINI_API_KEY),
+        "rate_limit": RATE_LIMIT_PER_DAY,
+        "model": GEMINI_MODEL
+    }
+
+@app.post("/analyze", response_model=AnalyzeResponse)
+async def analyze_sake_label(request: AnalyzeRequest):
+    """
+    日本酒ラベル画像を解析
+
+    レート制限: 1デバイスあたり1日10回まで
+    """
+
+    # 1. APIキーのチェック
+    if not GEMINI_API_KEY:
+        raise HTTPException(
+            status_code=500,
+            detail="Gemini APIキーが設定されていません"
+        )
+
+    # 2. デバイスIDの検証（SHA256形式かチェック）
+    if len(request.device_id) != 64:  # SHA256は64文字
+        raise HTTPException(
+            status_code=400,
+            detail="無効なデバイスIDです"
+        )
+
+    # 3. レート制限チェック
+    is_within_limit, today_count = check_rate_limit(request.device_id)
+
+    if not is_within_limit:
+        return AnalyzeResponse(
+            success=False,
+            error=f"本日の解析上限（{RATE_LIMIT_PER_DAY}回）に達しました。明日またお試しください。",
+            usage={
+                "today": today_count,
+                "limit": RATE_LIMIT_PER_DAY
+            }
+        )
+
+    # 4. Gemini APIにリクエストを送信
+    try:
+        # プロンプトのデフォルト値
+        prompt = request.prompt or """
+この日本酒のラベル画像（複数枚ある場合は表・裏など）を分析してください。
+全ての画像から情報を統合し、以下の情報をJSON形式で返してください：
+
+{
+  "name": "銘柄名（例：獺祭 純米大吟醸）",
+  "brand": "蔵元名（例：旭酒造）",
+  "prefecture": "都道府県名（例：山口県）",
+  "type": "種類（例：純米大吟醸）",
+  "description": "この日本酒の特徴を100文字程度で説明（裏ラベルの情報があれば活用してください）",
+  "catchCopy": "この日本酒を一言で表現する詩的なキャッチコピー（20文字以内）",
+  "confidenceScore": 0から100の整数,
+  "flavorTags": ["フルーティ", "辛口"],
+  "tasteStats": {
+    "aroma": 3,
+    "sweetness": 3,
+    "acidity": 3,
+    "bitterness": 3,
+    "body": 3
+  }
+}
+
+**tasteStatsの説明 (1-5の整数)**:
+- aroma: 香りの強さ
+- sweetness: 甘み
+- acidity: 酸味
+- bitterness: ビター感/キレ
+- body: コク・ボディ
+
+読み取れない情報は null を返してください。
+JSONのみを返し、他の文章は含めないでください。
+"""
+
+        # Gemini APIエンドポイント
+        gemini_url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{GEMINI_MODEL}:generateContent"
+
+        # リクエストボディの構築
+        parts = [{"text": prompt}]
+        for image_data in request.images:
+            parts.append({
+                "inline_data": {
+                    "mime_type": "image/jpeg",
+                    "data": image_data
+                }
+            })
+
+        gemini_request = {
+            "contents": [{
+                "parts": parts
+            }],
+            "safetySettings": [
+                {"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
+                {"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_NONE"}
+            ]
+        }
+
+        # HTTPクライアントでリクエスト送信
+        async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
+            response = await client.post(
+                gemini_url,
+                json=gemini_request,
+                params={"key": GEMINI_API_KEY}
+            )
+            response.raise_for_status()
+
+            gemini_response = response.json()
+
+        # レスポンスから結果を抽出
+        if "candidates" not in gemini_response or not gemini_response["candidates"]:
+            raise HTTPException(
+                status_code=500,
+                detail="Gemini APIからの応答が不正です"
+            )
+
+        text_result = gemini_response["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
+
+        # JSONをパース（マークダウンのコードブロックを削除）
+        text_result = text_result.strip().replace("```json", "").replace("```", "").strip()
+        result_json = json.loads(text_result)
+
+        # 5. 使用回数をインクリメント
+        new_count = increment_usage(request.device_id)
+
+        # 6. 成功レスポンス
+        return AnalyzeResponse(
+            success=True,
+            data=result_json,
+            usage={
+                "today": new_count,
+                "limit": RATE_LIMIT_PER_DAY
+            }
+        )
+
+    except httpx.HTTPStatusError as e:
+        raise HTTPException(
+            status_code=e.response.status_code,
+            detail=f"Gemini API error: {e.response.text}"
+        )
+    except json.JSONDecodeError:
+        raise HTTPException(
+            status_code=500,
+            detail="Gemini APIからのJSON解析に失敗しました"
+        )
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(
+            status_code=500,
+            detail=f"予期しないエラー: {str(e)}"
+        )
+
+@app.get("/usage/{device_id}")
+async def get_usage(device_id: str):
+    """デバイスの使用状況を取得"""
+    if len(device_id) != 64:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail="無効なデバイスIDです")
+
+    _, today_count = check_rate_limit(device_id)
+
+    return {
+        "device_id": device_id[:8] + "...",  # プライバシー保護のため一部のみ表示
+        "today": today_count,
+        "limit": RATE_LIMIT_PER_DAY,
+        "remaining": max(0, RATE_LIMIT_PER_DAY - today_count),
+        "date": get_today_key()
+    }
+
+# ==========================================
+# 起動時処理
+# ==========================================
+@app.on_event("startup")
+async def startup_event():
+    """サーバー起動時に古いデータをクリーンアップ"""
+    cleanup_old_usage_data()
+    print(f"🚀 AI Proxy Server started")
+    print(f"   Model: {GEMINI_MODEL}")
+    print(f"   Rate Limit: {RATE_LIMIT_PER_DAY} requests/day")
+
+# ==========================================
+# メイン実行
+# ==========================================
+if __name__ == "__main__":
+    import uvicorn
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8080)

tools/synology/docker-compose.yml

@@ -74,6 +74,32 @@ services:
     networks:
       - gitea_network
 
+  # ----------------------------------------
+  # 4. AI Proxy Server (App Backend)
+  # 役割: Ponshu Room Liteアプリからのリクエストを受け取り、Gemini APIに中継
+  # - APIキー保護: アプリにAPIキーを埋め込まない
+  # - レート制限: 1デバイスあたり1日10回まで（Lite版）
+  # - デバイスID認証: SHA256ハッシュ化されたIDで管理
+  # ----------------------------------------
+  ai-proxy:
+    image: python:3.11-slim
+    container_name: ai_proxy
+    working_dir: /app
+    volumes:
+      - ./ai-proxy:/app # AI Proxyサーバーのコード
+      - ./ai-proxy-data:/app/data # 使用状況データの永続化
+    environment:
+      - GEMINI_API_KEY=${GEMINI_API_KEY} # 【重要】APIキーを.envファイルに設定してください
+      - GEMINI_MODEL=gemini-2.5-flash # 一旦2.5を使用（RPD 20制限あり）。1.5にアクセスできたら変更
+      - RATE_LIMIT_PER_DAY=10
+    ports:
+      - "8080:8080" # アプリからアクセスするポート
+    # 初回起動時に依存関係をインストールしてサーバー起動
+    command: sh -c "pip install --no-cache-dir -r requirements.txt && python server.py"
+    restart: always
+    networks:
+      - gitea_network
+
 # ----------------------------------------
 # Network Setting
 # 内部通信用の専用ネットワーク