目次

1. 概要
2. 必要な技術スタック
3. システム設計
4. 開発の流れ
5. 費用感
6. 収益モデル
7. 競合と差別化
8. まとめ

1. 概要

AI面接サービスは、人工知能を活用して面接の自動化を行い、応募者の適性を評価するシステムです。以下のような機能を持ちます。

• 自動質問生成（職種やスキルに応じたカスタマイズ）
• 音声・映像解析（表情・声のトーン分析）
• テキスト分析（回答内容の評価）
• スコアリング・フィードバック（応募者の適性評価）
• 企業向け管理画面（応募者の面接結果を管理）

2. 必要な技術スタック

機能	技術・ツール候補
フロントエンド	Next.js, React, Vue.js
バックエンド	Node.js (Express), Python (FastAPI, Django)
AI・MLモデル	OpenAI GPT, Google Cloud Speech-to-Text, MediaPipe（表情解析）
データベース	Firebase, PostgreSQL, MongoDB
動画録画・分析	WebRTC, TensorFlow.js, OpenCV
クラウド	AWS, Google Cloud, Azure
API管理	GraphQL, REST API
認証	Firebase Auth, Auth0

3. システム設計

(1) フロントエンド

• 応募者はログインし、AI面接を開始
• WebRTCを活用し、カメラとマイクを通じて回答録画
• UIはシンプルな動画録画インターフェース + テキスト質問
• Vue.js / React で開発し、録画データをバックエンドへ送信

(2) バックエンド

• ユーザーデータ・面接結果の管理
• AIによる自動評価処理
• Google Cloud FunctionsやAWS Lambdaを活用したサーバーレス化も可能

(3) AI解析

① 音声解析

• 音声認識：Google Speech-to-Text, Whisper (OpenAI)
• 話し方分析：トーン・スピード・抑揚（Praat, OpenAI Whisper）
• 感情分析：Google Cloud Natural Language, IBM Watson

② 表情解析

• MediaPipe, OpenCVを利用して表情・目線の変化を検出
• 緊張度の測定（目の動きや表情の変化）

③ テキスト解析

• GPT-4, Claude, Llama などを活用した回答分析
• 適性スコアリング（求めるスキルと回答の一致度を算出）
• キーワードマッチング（事前に登録した「理想的な回答」と比較）

4. 開発の流れ

STEP 1：MVP開発

• 動画録画 + 音声認識
• 簡単なテキスト評価
• 面接履歴の保存・閲覧

STEP 2：AIを導入

• 音声・表情分析を追加
• ChatGPTやLLMを活用した質問・回答評価

STEP 3：高度な解析と企業向け機能

• 面接結果のダッシュボード作成
• フィードバック自動生成
• 企業向けの分析レポート提供

5. 費用感

項目	コスト概算
開発費用	500万〜3000万円（機能次第）
AI APIコスト	10円〜100円/回（Google, OpenAI API）
クラウド費用	1万円〜10万円/月
WebRTCサーバー	5万円〜50万円/月（動画録画が必要なら）
MVP開発	200万〜500万円

6. 収益モデル

• 月額課金（SaaS型）：企業ごとに月額利用料（例：5万円〜30万円）
• 従量課金：面接1回あたり課金（例：500円〜3000円/回）
• パッケージ販売：企業向けにカスタム開発

7. 競合と差別化

競合

• HireVue（海外大手）
• SHaiN（日本のAI面接サービス）
• MyInterview（動画面接＋AI分析）

差別化ポイント

• 日本市場向け最適化（日本語AI, 日本企業の評価基準）
• エンジニア職特化 / 業界特化（ITエンジニア向け面接、接客業向け面接など）
• 既存採用システムとの連携（HRTech, ATS連携）

8. まとめ

1. MVPを開発（WebRTC録画＋テキスト解析からスタート）
2. AIを導入（音声・表情解析を追加）
3. 企業向け管理画面を強化（レポート・フィードバック機能）
4. 収益化（SaaS型 or 従量課金）

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