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リポジトリ技術解説

Gyosei Yosouの設計・技術選定・コミット履歴を解説

GYOSAI 行政書士試験 AI予測分析 令和2〜7年度の行政書士本試験問題冊子をもとに、科目配分、抽出品質、論点横断性を可視化する学習支援サイトです

主要言語: JavaScript更新: 2026/10/10根拠コミット: 12件

このページは、公開している GitHub リポジトリの README とコミット履歴から 自動でまとめた制作物の記録です。読み物として書いた記事は記事一覧の「読み物」にあります。

30秒で分かる要点

gyosei-yosouとは?

GYOSAI 行政書士試験 AI予測分析 令和2〜7年度の行政書士本試験問題冊子をもとに、科目配分、抽出品質、論点横断性を可視化する学習支援サイトです 主にJavaScriptを使用し、公開コミットから機能追加と改善を積み重ねた過程を確認できます。

01 / 概要

プロジェクトの概要と目的

GYOSAI 行政書士試験 AI予測分析 令和2〜7年度の行政書士本試験問題冊子をもとに、科目配分、抽出品質、論点横断性を可視化する学習支援サイトです。 開発 データ分析 C:\Users\syunn\Downloads に r2 mondai.pdf 〜 r7 mondai.pdf を配置して実行します。 R2〜R6はPDF内の日本語文字マップ不整合があるため、構造補助解析として扱います。R7は全文抽出を利用します。予測スコアは学習優先度の目安で、実際の出題を保証しません。

本記事は公開されている構成と main ブランチのコミットを一次情報として整理しています。

02 / 使用技術

使用技術と役割

01JavaScript

主要な実装言語として、プロダクトの中心機能を構成します。

03 / 設計

構成から読み解く設計

主な項目は です。

  • 単一アプリケーション構成
  • 機能単位の責務分割

04 / 変更履歴

コミットから見る実装の変遷

以下は既定ブランチの直近の変更です。リンク先で原文と一次情報を確認できます。

  1. 学習進捗記事を加筆:元のノルマと3教材の完了・復習方針を具体化96e8313をGitHubで確認 ↗
  2. 記事公開:本試験と模試3教材のノルマ完了を記録4ed4008をGitHubで確認 ↗
  3. AI実力スコアのページを、実測を主役にして作り直す (#9)2ba9a35をGitHubで確認 ↗
  4. 領域サムライの説明を、実物に合わせて直す (#8)d0915d9をGitHubで確認 ↗
  5. 受験記をこのサイトに移し、「受験の理由」の記事を足す (#7)e286071をGitHubで確認 ↗
  6. 合格作戦の記事を /strategy/ に追加する (#5)f0c51e7をGitHubで確認 ↗
  7. AI実力スコアのダッシュボードを /ai-score/ に追加する (#4)7f5cf9cをGitHubで確認 ↗
  8. プロジェクトの初期構成を作成8dbf65dをGitHubで確認 ↗
  9. 支援・購入への導線を追加する4c4a210をGitHubで確認 ↗
  10. 機能・コンテンツを追加d17f332をGitHubで確認 ↗
  11. 機能・コンテンツを追加4020a20をGitHubで確認 ↗
  12. 実装内容を更新a4f3bb2をGitHubで確認 ↗

05 / 学び

このプロジェクトから得られる学び

  • 変更を小さく記録する

    コミット単位で目的を分けると、実装の意図を追跡しやすくなります。

  • 構成と技術選定を結び付ける

    JavaScriptの採用理由と各ディレクトリの責務を説明できることが保守性につながります。

  • READMEと実装を同時に育てる

    説明とコードを近い状態に保つことが、再利用と振り返りを助けます。

06 / よくある質問

よくある質問

gyosei-yosouは何を作るプロジェクトですか?

GYOSAI 行政書士試験 AI予測分析 令和2〜7年度の行政書士本試験問題冊子をもとに、科目配分、抽出品質、論点横断性を可視化する学習支援サイトです

gyosei-yosouの主要技術は何ですか?

JavaScriptを中心に構成されています。

この記事の情報源は何ですか?

公開README、リポジトリ構成、既定ブランチのGitHubコミット履歴です。

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