就活AIエージェント学期末資料

ゼミの中期発表で使う資料

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1. 前期ゼミナール成果発表 就活を「点」ではなく 成長する「循環」に変える SOC AI Agent AIチャット分析 × 面接練習 × 書類レビュー × 選考管理 ISCProduct チーム発表 2026年7月29日
2. ① 問題意識と本質 就活では、経験が蓄積されても次の行動に十分つながらない 企業を探す 自己分析する 面接を練習する 選考を振り返る 現状の課題 ・機能ごとに情報が分断 ・評価結果が一回で終わる ・何を改善すべきか見えに くい ・企業理解と自己理解が結 びつかない 問題の本質 就活データが 「次の判断」に 再利用されない 単発のAI回答ではなく、 活動全体が改善し続ける仕組みが 必要 出典: GitHub README 「AIフライホイール」「主な機能」 SOC AI Agent｜前期ゼミナール成果発表 2026.07.29 2
3. ② 提案する解決策 5つの機能をデータでつなぐ「AIフライホイール」 AIチャット分析 志向を10カテゴリでスコア化 企業理解 企業マッチング RAG・外部情報で補完 企業との一致度を提示 使うほど 精度が高まる 面接・書類レビュー 選考データ 弱点と改善点を抽出 応募・通過・内定を蓄積 実装スコープ: チャット分析、AI面接、面接動画、職務経歴書レビュー、選考管理、企業関係図、 OAuth等 SOC AI Agent｜前期ゼミナール成果発表 2026.07.29 3
4. 実装範囲とシステム構成 前期は「体験の一連化」と「拡張できる土台」を実装 Next.js 16 Go Backend MySQL 8 AWS S3 React 19 / MUI / Three.js / React Flow DDD / GORM / 認証・API・業務ロジック ユーザー・企業・ 選考・監査データ 面接動画・ 職務経歴書 前期の重点スコープ FastAPI RAG OpenAI API 企業情報・書類レビュー CrewAI / Embeddings チャット・面接・ 評価・要約 ① 会話から企業推薦までの導線 ② AI面接・書類レビューの試作 ③ 選考情報を蓄積する基盤 ④ Docker / E2E / CI による開発基盤 技術スタック: Go 1.25 / Next.js 16 / React 19 / Python FastAPI / MySQL / AWS S3 / Docker / Playwright SOC AI Agent｜前期ゼミナール成果発表 2026.07.29 4
5. ③ 前期の進捗と成果 「見せる試作品」から「運用を考えたプロトタイプ」へ ✓ 機能プロトタイプ チャット分析、企業マッチング、AI面接、書類レビュー、選考管理を接続 ✓ セキュリティ JWT短期化＋リフレッシュ、RAG内部認証、退会・データ削除を実装 ✓ データ品質 デモデータ混入・エラー握りつぶし・重複workaroundを改善 ✓ 運用基盤 DBをバージョン管理型マイグレーションへ移行、APIコスト通知を追加 前期成果：機能数ではなく「信頼して試せる 状態」 直近の実装例: #613 データ削除、#614 DBマイグレーション、#615 RAG内部認証、#616 JWT刷新、#604 API コスト通知 SOC AI Agent｜前期ゼミナール成果発表 2026.07.29 5
6. ④ マネジメントの状況 役割分担とリスクの優先順位で、限られた時間を配分 チームのリソース Frontend Go / DB / API Next.js / UI 影響度 Backend 現在の主要リスク AI APIコスト AI精度のばらつき 通知・キャッシュで抑制 検証・キャリブレーション AI・LLM Infrastructure 個人情報・動画管理 RAG / Prompt Docker / AWS / CI 削除・監査・認証を整備 機能拡大による複雑化 前期スコープを固定 水平スケール 後期にRedis検討 発生可能性 → 残存課題: 水平スケール、AI精度検証、企業情報の鮮度・トークン削減、個人情報保護 SOC AI Agent｜前期ゼミナール成果発表 2026.07.29 6
7. ⑤ 今後の展望 後期展示会で「使える価値」を検証し、卒業研究で「精度」を評価する 7月 8〜9月 10〜12月 1〜3月 4年次 前期発表 品質改善 展示会検証 分析基盤 卒業研究 課題・スコープ・ プロトタイプを共有 E2E、エラー表示、 データ整合性を強化 第三者に試用依頼 操作性・納得感を評価 選考結果との相関 スコア校正を実施 推薦精度と 行動変化を検証 最終目標：AIが答えを出すだけでなく、就活生が「次に何を改善するか」を説明でき るサービス 後期の評価軸: 操作完了率、推薦への納得感、面接改善の具体性、選考結果との相関 SOC AI Agent｜前期ゼミナール成果発表 2026.07.29 7
8. まとめ 問題 就活データが分断され、次の判断に再利用されない 解決 複数機能をデータでつなぐAIフライホイール 成果 運用・安全性まで考えたフルスタックプロトタイプ 次へ 展示会で価値を検証し、卒業研究で精度を評価 ご清聴ありがとうございました