概要

このリポジトリは「AI Interview Coach」という、AI を使った面接練習プラットフォームのハッカソン向けプロトタイプです。Next.js 15 を基盤に TypeScript で実装され、Google の Gemini（大規模言語モデル）を用いた模擬面接、リアルタイムでの採点や改善提案の提示、ウェブカメラとマイクを使った音声・映像の録画機能を備える点が特徴です。README には「リアルな会話」「リアルタイムフィードバック」「録画機能」などの機能要件が挙げられており、フロントエンド中心にユーザーインタラクションを重視した設計が想定されます。小規模なハッカソン用リポジトリながら、実運用を見据えた構成やコード規約（ESLint 等）が含まれている点もポイントです。

リポジトリの統計情報

スター数: 2
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 2
コミット数: 14
ファイル数: 10
メインの言語: TypeScript

主な特徴

Google Gemini を用いた AI 駆動の模擬面接（README に記載）
リアルタイムのスコアリングと改善提案（インタラクティブなフィードバック）
ウェブカメラとマイクによる音声・映像の録画機能を統合
Next.js 15 / TypeScript を使ったモダンなフロントエンド構成

技術的なポイント

README とプロジェクト構成から読み取れる技術的な注目点を整理します。本プロジェクトはフロントエンド中心のプロトタイプでありながら、AI とマルチメディア処理を組み合わせるためにいくつかの技術選択が重要になります。

まずフレームワークとして Next.js 15 を採用している点。Next.js の最新世代（App Router、Server Components、React の最新機能を活用）を前提にすると、サーバーサイドでの API 連携（Google Gemini などの LLM 呼び出し）とクライアントサイドでの低遅延な UI 更新を両立できます。TypeScript による型安全性が確保されており、ハッカソン段階でも品質を保ちやすい構成です。

AI 統合は Google Gemini を想定しており、模擬面接の対話や応答生成、回答へのスコアリングや改善点の抽出は LLM による自然言語処理で実現されます。リアルタイム性を高めるには、LLM のストリーミング応答（部分応答の逐次表示）やWebSocket/Server-Sent Events を併用する設計が考えられます。README にある「リアルタイムフィードバック」は、フロントエンドでユーザー発話を受け取った直後に一時評価を行い、逐次的にスコアを返す実装を示唆します。

音声・映像の録画機能はブラウザの MediaDevices.getUserMedia と MediaRecorder API を組み合わせるのが標準的です。録画データは一時的にクライアントに蓄え、必要に応じてサーバー（API ルート）へアップロードして保存・解析（音声認識、感情分析、表情解析など）に回せます。WebRTC を使えば低遅延で双方向ストリーミングを行いながら録画も可能で、面接の「その場感」を高められます。プライバシーとセキュリティの観点からは、録画データの保存先（暗号化、保持期間）や通信経路の TLS を明示的に扱うことが重要です。

プロジェクト設定面では eslint.config.mjs や next.config.ts が含まれており、コーディング規約やビルド動作のカスタム化が行われています。ESLint による静的解析、Next.js の設定での画像最適化や環境変数の取り扱い、API ルートの最適化などはプロダクションを見据えた最低限の土台です。デプロイは Vercel を想定すると簡単ですが、Google Cloud の Gemini を使う関係上、Google Cloud の認証・課金設定や CORS 設定も併せて考慮する必要があります。

最後に分析・評価機構。面接の採点や履歴分析は、サーバー側でのスコアリングロジック（LLM ベースの評価＋ルールベースの補正）と、クライアント側での視覚化（スコアタイムライン、キーフレーズ抽出、改善ポイントのハイライト）を組み合わせると実用的です。ハッカソンのプロトタイプではまず録画と対話のループを安定させ、解析機能を段階的に追加するのが現実的な進め方です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
README.md: file
eslint.config.mjs: file
next.config.ts: file
package-lock.json: file

…他 5 ファイル

まとめ

AI とブラウザ録画を組み合わせた面接練習の有望なプロトタイプ。実運用化には認証・保存・ストリーミング設計の拡充が必要です。

リポジトリ情報：

名前: kstate-hackathon-2025
説明: 説明なし
スター数: 2
言語: TypeScript
URL: https://github.com/Loganaan/kstate-hackathon-2025
オーナー: Loganaan
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/144505228?v=4

READMEの抜粋：

AI Interview Coach

An intelligent interview simulation platform built with Next.js 15 that helps users practice and improve their interview skills through AI-powered conversations, real-time feedback, and performance analytics.

🚀 Features

AI-Powered Interviews: Realistic interview simulations using Google Gemini AI
Real-time Feedback: Instant scoring and suggestions during interviews
Audio & Video Recording: Full interview recording with webcam integration
**Text-to-…

AI面接コーチ — kstate-hackathon-2025