iPhone上で、ユーザーの音楽再生履歴を分析し、再生回数や音楽の嗜好に基づいて楽曲を推薦するウェブアプリケーションの仕様書

1. 目的

ユーザーの音楽再生データを収集・分析し、個々の嗜好に合わせた楽曲を推薦することで、新たな音楽との出会いを提供します。

2. 対象ユーザー
• iPhoneユーザー
• Apple MusicおよびiTunesを利用しているユーザー

3. 主な機能
• 再生データの収集: Apple MusicおよびiTunesから再生回数や再生履歴を取得。
• データ分析: 再生回数、ジャンル、アーティストなどの情報を基にユーザーの音楽嗜好を分析。
• 楽曲推薦: 分析結果に基づき、ユーザーに適した楽曲を提示。
• カテゴリー分類: 楽曲をジャンルやムード別に分類し、ユーザーが選択可能にする。

4. 技術要件
• フロントエンド: HTML5、CSS3、JavaScript（React.js推奨）
• バックエンド: Node.js、Express.js
• データベース: MongoDB
• API連携: Apple Music API、iTunes Search API
• 認証: OAuth 2.0（Apple ID連携）

5. データ収集方法
• Apple Music API: ユーザーの再生履歴やライブラリ情報を取得。 
• iTunes Search API: 楽曲やアーティストの詳細情報を取得。 

6. データ分析手法
• 再生回数分析: 各楽曲の再生回数を集計し、ユーザーの好みを特定。
• ジャンル分析: 再生頻度の高いジャンルを特定。
• アーティスト分析: よく再生されるアーティストを特定。
• 協調フィルタリング: 他ユーザーのデータと比較し、新たな楽曲を推薦。 

7. ユーザーインターフェース
• ダッシュボード: 再生履歴の概要、推薦楽曲の一覧を表示。
• フィルタ機能: ジャンル、アーティスト、ムード別に楽曲を絞り込み可能。
• 再生機能: 推薦楽曲の試聴およびApple Musicへのリンクを提供。

8. セキュリティとプライバシー
• データ保護: ユーザーの再生履歴や個人情報を暗号化して保存。
• プライバシーポリシー: データの利用目的や範囲を明示し、ユーザーの同意を取得。

9. 開発スケジュール
• フェーズ1: 要件定義と設計（1ヶ月）
• フェーズ2: フロントエンドおよびバックエンドの開発（2ヶ月）
• フェーズ3: テストとデバッグ（1ヶ月）
• フェーズ4: リリースとユーザーフィードバックの収集（1ヶ月）

10. 参考資料
• Apple Music APIドキュメント 
• iTunes Search APIドキュメント 
• 協調フィルタリングに関する解説 

以上が、iPhone向け音楽推薦ウェブアプリケーションの仕様書です。