SportsFeed AI（スポーツフィードAI）

AI/ML
SportsFeed AI（スポーツフィードAI）

SportsFeed AI（スポーツフィードAI）

SportsFeed AIは、フリーAPIとオープンソースの大規模言語モデルを組み合わせて、自然言語でのスポーツ関連質問に応答するフィードアプリケーションです。試合結果や日程、チーム／選手情報、複数ソースからの最新ニュースを取得し、出典を示した上で信頼度を提示することで誤情報（ハルシネーション）を抑える設計になっています。

https://github.com/kshyatisekhar-panda/sport-feed-ai

概要

SportsFeed AIは、ユーザーが自然言語でスポーツに関する質問を投げると、複数のフリーAPIやオープンソースLLMを活用して回答を生成するウェブアプリです。主な機能はスポーツニュースの集約、試合結果や今後の日程表示、チーム・選手情報の参照、さらに「出典に基づく回答」と「信頼度インジケータ」を提供する点にあります。フロントエンドはNext.js 14＋Tailwind CSS、バックエンドはNode.js/Express＋TypeScriptで構成され、拡張性を持たせた設計がなされています。環境変数管理やドキュメントも含まれ、OSSモデルと外部データソースを組み合わせたRAG（Retrieval-Augmented Generation）的なアプローチが伺えます。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 10
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: TypeScript

主な特徴

  • 自然言語でのQ&A（スポーツ全般）
  • 複数ソースからの最新スポーツニュース集約と表示
  • 試合結果・日程、チーム／選手情報の提供
  • 出典提示と応答の信頼度（confidence）表示による誤情報抑制

技術的なポイント

本プロジェクトはフロントエンドにNext.js 14を採用し、ReactコンポーネントとTailwind CSSでUIを構築するモダンなスタックを持ちます。Next.jsの採用によりサーバーサイドレンダリングやAPIルートを活用しやすく、SEOや初回表示速度に有利です。バックエンドはNode.jsとExpressでTypeScriptにより型安全に実装されており、外部のスポーツAPIやニュースフィードとの連携、LLMとの通信を仲介します。

AI部分はREADMEの記述からオープンソースのLLMや「Open-…」といった外部モデル利用を前提としており、フリーのAPIやOSSモデルを組み合わせた実装が想定されます。特に「Source-based answers（出典ベースの回答）」や「信頼度インジケータ」は、単純な生成型応答ではなく情報検索（retrieval）→要約/生成（generation）→出典付与というRAGパターンに沿った設計を示唆します。これによりモデルのハルシネーションを低減し、ユーザーに参照可能な根拠を示すことが可能です。

実装上の注意点としては、外部APIキー等の秘匿情報管理（.env.exampleの存在）、APIレート制限対応、データ更新頻度とキャッシュ戦略、そしてLLM呼び出し時のコストや応答遅延への対策が挙げられます。また信頼度スコアはモデルの確信度や検索結果の一致度、ソースの信頼性評価を組み合わせて算出するのが実用的です。フロントとバックエンドが明確に分かれているため、新しいスポーツデータソースや別のLLMに差し替えることも容易で、拡張性に優れた構成になっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .env.example: file
  • .gitignore: file
  • README.md: file
  • apps: dir
  • docs: dir

…他 4 ファイル

（apps 配下にフロントエンド / バックエンドの実装が置かれている想定。docs にセットアップやAPI仕様、環境変数の説明がまとめられています。）

まとめ

フリーAPIとOSSモデルを組み合わせた、現実的で拡張性の高いスポーツQ&Aアプリです。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

SportsFeed AI

A sports feed application that uses AI to answer natural-language questions about sports using free APIs and open-source LLMs.

Features

  • Natural language Q&A about sports
  • Latest sports news from multiple sources
  • Match results and fixtures
  • Team and player information
  • Source-based answers (no hallucinations)
  • Confidence indicators for responses

Tech Stack

  • Frontend: Next.js 14, React, Tailwind CSS
  • Backend: Node.js, Express, TypeScript
  • AI: Open-…