AG-Medical-Service(役割ベースの診療所キュー&予約アプリ)

Web

概要

このリポジトリは「A role-based clinic queue and appointment booking application」を目的としたフロントエンドの実装です。TypeScriptで書かれたReact系の構成(App.tsx や components ディレクトリが存在)から、UI中心の単体アプリとして始まっていることが分かります。READMEにはAI Studioでの表示リンクやローカル起動手順(npm install、.env.localにGEMINI_API_KEY設定)があり、AIや外部APIとの連携を想定した設計の痕跡があります。現在はコミット数・ファイル数が少なく、プロトタイプ段階という位置づけです。(約300字)

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 15
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 15
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 13
  • メインの言語: TypeScript

主な特徴

  • 役割(ロール)に基づくUI/機能分離(患者・受付・医師など想定)
  • 予約(Appointment)とキュー(Queue)管理のためのフロント実装
  • TypeScriptで型安全に構築されたコンポーネント群
  • AI Studioでのデプロイ/連携を想定した環境変数(GEMINI_API_KEY)記載

技術的なポイント

このプロジェクトは明確にフロントエンド寄りで、TypeScriptを採用している点がまず挙げられます。App.tsx がルートとして存在することと components ディレクトリがあることから、React(あるいはReactライクなフレームワーク)での開発が行われていると推測できます。READMEにある「Run and deploy your AI Studio app」「GEMINI_API_KEY」という記述は、LLMや外部AIサービスへの接続を行う設計を想定していることを示しており、将来的に会話型アシスタントや自動応答を診療予約ワークフローに組み込める余地があります。

現状のコミット数が少ないため、バックエンドAPIやデータベース接続の実装は含まれていない可能性が高く、ローカルストレージやモックデータで動作するプロトタイプになっていると考えられます。環境変数の指定方法やAI Studioへのデプロイ手順が含まれているため、CI/CDやホスティングの流れはある程度想定されていますが、認証(Auth)やロールベースのアクセス制御(RBAC)、永続ストレージ設計、入力バリデーションやエラーハンドリングなどの実装・整備が今後の重要課題です。

拡張のポイントとしては、TypeScript型定義を中心にAPIクライアント(REST/GraphQL)を追加し、認証はJWTやOAuth2を導入、サーバー側はNode.js/ExpressやNext.js API Routes、あるいは外部BaaS(Firebase, Supabase)を接続することで実用的な予約システムに発展させられます。また、キュー管理はWebSocketやリアルタイムDBを使うと受付→医師間の状態同期がスムーズになります。(約700〜1000字)

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • App.tsx: file
  • README.md: file
  • .env.local: file(環境変数設定を想定)
  • package.json: file(依存とスクリプト)
  • tsconfig.json: file(TypeScript設定)
  • components: dir
  • public: dir(画像や静的資産想定)
  • styles: dir(CSS/スタイル想定)
  • …他 8 ファイル

(注)上記はリポジトリに含まれるファイル名や典型的なフロントエンド構成を基にした抜粋です。実際のファイル一覧はリポジトリのルートを参照してください。

使い方(README抜粋から)

  • 前提: Node.js がインストールされていること
  • 依存関係のインストール: npm install
  • 環境変数の設定: .env.local に GEMINI_API_KEY を設定
  • AI Studioでの表示URLあり(READMEにリンク記載)

改善点と今後の展望(短評)

  • 現状はプロトタイプのため、認証・永続化・APIによるデータ管理を追加して本格運用へ移行する必要があります。
  • 役割ごとのアクセス制御(RBAC)を明確に実装し、UI/UXを医療現場向けに最適化すると実用度が高まります。
  • リアルタイム連携(WebSocket)を導入すればキュー表示の同期が改善されます。

まとめ

初期プロトタイプとしての骨組みが整っており、TypeScriptとコンポーネント分割により拡張性が高いリポジトリです。(約50字)

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

GHBanner

Run and deploy your AI Studio app

This contains everything you need to run your app locally.

View your app in AI Studio: https://ai.studio/apps/drive/1JHheg6W2MWT0yxE30fFpH7F5JhRCYCto

Run Locally

Prerequisites: Node.js

  1. Install dependencies: npm install
  2. Set the GEMINI_API_KEY in .env.local to …