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LINEから入力
ユーザーがLINE公式アカウントへ志望理由書などのテキストを送信します。
TECHNOLOGYLINEの入力が、
LINEの入力が、
分析レポートになるまで。
志望理由書添削Botは、LINE Messaging APIとGoogle Cloud、Gemini APIを組み合わせて構築しています。このページでは、ユーザーが文章を送信してからAIによる分析結果を受け取るまでの基本的な流れを紹介します。
INPUT → OUTPUT
ユーザー入力から出力までの流れ
ユーザー側ではLINEを使うだけ。その裏側で、受信・処理・AI分析・結果返却をクラウド上で連携しています。
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2
Webhookで受信
LINE Messaging APIからWebhookを通じて、バックエンドへイベントが送信されます。
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3
Cloud Runで処理
Node.jsで構築したバックエンドが入力を受け取り、必要な処理や利用状態の確認を行います。
4
必要な情報を参照
Firestoreで管理する利用情報など、分析に必要なデータをバックエンドから参照します。
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5
Gemini APIで分析
志望理由書を複数の観点から分析し、良い点・改善点・修正の方向性などのフィードバックを生成します。
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6
LINEへ結果を返却
生成された分析結果を整形し、LINE Messaging APIを通じてユーザーのトーク画面へ返します。
※このページでは公開可能な範囲でシステム構成を簡略化して紹介しています。内部のプロンプト、認証情報、セキュリティ設定などは公開していません。
DATA FLOW
全体像をシンプルに見ると
ユーザー体験はLINE中心ですが、裏側では複数のサービスが役割を分担します。
ユーザー志望理由書を送信
→
LINEMessaging API
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Cloud RunNode.js Backend
↔
Firestore利用情報など
↔
Gemini API文章分析
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LINE分析結果を返信
TECH STACK
サービスを支える技術
サーバーレス技術を中心に、β版から利用状況に応じて拡張しやすい構成を採用しています。
LINE Messaging APIユーザーとの入力・出力インターフェース
Google Cloud Runバックエンド処理を実行するコンピューティング基盤
Node.jsWebhookやAI連携などのアプリケーション処理
Cloud Firestore利用状態などを扱うクラウドデータベース
Gemini API志望理由書の分析・フィードバック生成
DESIGN
技術よりも、使いやすさを表に。
複雑なクラウド処理をユーザーに意識させず、普段使うLINEから自然に利用できることを重視しています。
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LINE中心の操作
専用アプリのインストールを必要とせず、基本的な添削体験をトーク画面の中で完結させます。
☁️
クラウドで処理
バックエンドをCloud Runで動作させ、ユーザーからのリクエストに応じて処理します。
🤖
AIは改善支援に利用
完成文を丸ごと代筆することではなく、文章の評価と改善の方向性を示すことを中心に設計しています。