Concept: デジタル盆栽 × データサイエンス
世の中は巨大なAI（LLM）で溢れていますが、「箱庭小AI」は逆を行きます。
クラウドの神様に答えを聞くのではなく、手のひらの中で「小さな脳」をゼロから育て、
その成長過程（Lossの低下）を観察し、なぜその答えを出したのか（Feature Importance）を解剖するための実験室です。
ChatGPT APIのラッパーではありません。
Dart言語でスクラッチ実装されたニューラルネットワークエンジンが、
あなたの端末のCPUを使って、リアルタイムで微積分（逆伝播）を行います。
Screenshots
※画像は開発中のものです（v1.2.0）
Technical Specs
1. 分析機能が充実 (New in v1.3.0)
ブラックボックスと言われるAIの思考を可視化します。
「結合強度 (Connection Weights)」により、AIがどの入力データを重視しているかをリアルタイムでバーグラフ表示。
さらに「感度分析 (Permutation Importance)」を実行すれば、データを動的にシャッフルして、より厳密な判断根拠を数値化できます。
また、入力項目の有効・無効を切り替え、特定のデータの重要度を検証できる「入力項目の選択(実験室)」を設置。
そのほか、分類問題における「正答率」「混同行列」や数値予測での「散布図」も確認可能。
テキスト生成モードにおいては、推論画面で1文字ずつ進め、その先の文字確率分布を表示する「2手先までの未来予知」も実装。
2. 完全自作エンジン (No External APIs)
OpenAI、Gemini、Claude等のAPIは一切使用していません。
行列演算、活性化関数（ReLU/Sigmoid）、最適化アルゴリズム（Adam/SGD）のすべてが
このアプリ内のコードとして実装されています。機内モードでも完全に動作します。
3. 本格的な学習プロセス
ただの「ごっこ遊び」ではありません。
Epochごとの「Train Loss（学習誤差）」と「Val Loss（検証誤差）」をリアルタイムで算出。
過学習（Overfitting）の兆候さえも、数値として観測できます。
4. テキスト生成とN-gram (New in v1.2.0)
ひらがなをベクトル化し、文脈（Context Window）を読んで次の文字を予測する
「小規模言語モデル（SLM）」を搭載。
N-gram（1から5文字）を調整することで、AIが言葉を覚える過程を実験できます。
| エンジン | Pure Dart Neural Engine (Scratch Build) |
|---|---|
| 分析機能 | Connection Weights / Permutation Importance |
| ネットワーク構造 | 多層パーセプトロン (隠れ層0?5層 / 各層最大128ノード) |
| 最適化手法 | Adam, SGD (Momentum対応) |
| データ永続化 | Hive (NoSQL Database) - 軽量JSONでのモデル共有が可能 |
| プライバシー | 完全オフライン（データ送信ゼロ） |
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