AIE-DXプロジェクト１【バックエンド】

FastAPIで構築された授業アンケート分析システムのバックエンドサービス。CSVアップロード、LLMによるコメント分析、集計・可視化機能を提供。

クイックスタート

# Docker Composeで全環境を起動
docker compose up --build

# ブラウザでSwagger UIにアクセス
open http://localhost:8000/docs

機能概要

• CSVアップロード: 授業アンケートCSVを受け取り、データベースに正規化
• LLM分析: 自由記述コメントを感情分析、カテゴリ分類、重要度評価
• 集計処理: NPS、平均スコア、スコア分布、コメント分類の自動集計
• RESTful API: フロントエンドへのデータ提供

技術スタック

• FastAPI - Webフレームワーク
• SQLAlchemy - ORM (7テーブルのリレーショナルモデル)
• Alembic - データベースマイグレーション管理
• Celery + Redis - 非同期バックグラウンドタスク処理
• LLM API - コメント分析 (OpenAI/Anthropic等)
• Storage - ローカル/S3対応の抽象化ストレージレイヤー

プロジェクト構造

.
├── app/                          # FastAPIアプリケーション
│   ├── main.py                   # アプリケーションファクトリ
│   ├── api/                      # APIエンドポイント (7モジュール)
│   ├── core/                     # 設定管理
│   ├── db/                       # データベースモデル・セッション
│   ├── schemas/                  # Pydanticスキーマ
│   ├── services/                 # ビジネスロジック
│   ├── workers/                  # Celeryワーカー
│   └── analysis/                 # LLM分析パイプライン
├── tests/                        # ユニット・統合テスト
├── alembic/                      # データベースマイグレーション
├── infra/                        # AWS CDK インフラコード
├── docs/                         # ドキュメント
│   ├── database.md               # データベーススキーマ詳細
│   ├── api.md                    # APIエンドポイント詳細
│   ├── dataflow.md               # データフロー詳細
│   └── development.md            # 開発ガイド
├── Dockerfile                    # コンテナイメージ定義
├── docker-compose.yml            # ローカル開発環境
└── requirements.txt              # 依存パッケージ

ドキュメント

詳細なドキュメントは docs/ ディレクトリを参照してください：

• データベーススキーマ - 7テーブルの詳細定義、ER図、命名規則
• API エンドポイント - 全エンドポイントのリクエスト/レスポンス仕様
• データフロー - システムアーキテクチャと処理フロー詳細
• 開発ガイド - ローカル環境セットアップ、テスト、マイグレーション

API概要

主要なAPIエンドポイント：

メソッド	エンドポイント	説明
POST	/api/v1/uploads	CSVファイルアップロード
GET	/api/v1/lectures	講義一覧取得
GET	/api/v1/comments	コメント一覧取得
GET	/api/v1/metrics	メトリクス集計データ取得
GET	/api/v1/dashboard	ダッシュボードデータ取得

詳細は docs/api.md および Swagger UI (http://localhost:8000/docs) を参照してください。

データベース

7つのテーブルで構成されたデータベース：

1. lectures - 講義マスタ
2. survey_batches - アンケートバッチ
3. survey_responses - 個別回答（12種類のスコア）
4. response_comments - コメント + LLM分析結果
5. survey_summaries - 集計サマリー（NPS、平均スコア）
6. score_distributions - スコア分布
7. comment_summaries - コメント分類集計

詳細は docs/database.md を参照してください。

開発

ローカル環境セットアップ

# 依存パッケージインストール
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-dev.txt

# 環境変数設定
cp .env.example .env
# .envを編集してLLM APIキーなどを設定

# マイグレーション実行
alembic upgrade head

# 開発サーバー起動
uvicorn app.main:app --reload

テスト

# 全テスト実行
pytest

# カバレッジ付き
pytest --cov=app --cov-report=html

詳細な開発手順は docs/development.md を参照してください。

デプロイ

AWS CDKを使ったデプロイ手順は infra/README.md を参照してください。

ライセンス

（ライセンス情報を追加してください）