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近年きんねん、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大だい規模きぼ言語げんごモデル（Large Language Model：LLM）の能力のうりょくが大幅おおはばに向上こうじょうし、自然しぜん言語げんご処理しょりにおいて優すぐれた結果けっかを収おさめています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大ぼうだいな量りょうのテキストデータで学習がくしゅうされており、さまざまな自然しぜん言語げんご処理しょりタスクにおいて、タスクに固有こゆうなデータを用もちいてモデルをファインチューニングすることなく、より正確せいかくで自然しぜんなテキスト生成せいせいや、複雑ふくざつな質問しつもんへの回答かいとうが可能かのうとなっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用もちいた日本語にほんごLLMの評価ひょうか結果けっか。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得しゅとく。 大だい規模きぼ言語げんごモデルは近年きんねん急速きゅうそくな進歩しんぽを遂とげていますが、これらの進歩しんぽにもかかわらず、裏付うらづけのない情報じょうほうや矛盾むじゅんした内容ないようを生成せいせいする点てんにおいては依然いぜんとして課題かだいがあります。たとえ

はじめに はじめまして。デザイン＆エンジニアリング部ぶ、入社にゅうしゃ4年ねん目めの浅岡あさおかと申もうします。 皆みなさん、AWS（Amazon Web Service）というサービスをご存知ぞんじでしょうか。私わたしは今いままで4つのシステム開発かいはつプロジェクトに携たずさわってきましたが、そのどのシステムもこのAWSと何なんらかの形かたちで関かかわっていました。 世界せかいシェア30%を超こえる最もっともメジャーなクラウドコンピューティングサービスと言いってもいいAWSですが、私わたしは未いまだに苦手にがて意識いしきが抜ぬけないでいます。 今回こんかいは、そんな私わたしがAWSのAmazon Cognitoと連携れんけいしたユーザー登録とうろく機能きのうとユーザー削除さくじょ機能きのうをバックエンドサーバーに作つくった際さいの、調しらべた内容ないようやハマった点てんを共有きょうゆうしたいと思おもいます。 前提ぜんてい 今回こんかいは、以下いかのような環境かんきょうで実装じっそうしています。 Java（OpenJDK Temurin-11.0.15+10） Spring Boot（2.6.3） AWS SDK for Ja

はじめに デザイン＆エンジニアリング部ぶの竹谷たけたに(たけたに)です。 ※よく「たけや」と間違まちがわれるのでふりがなを振ふってみました 先日せんじつ参画さんかくしている案件あんけんで、外部がいぶシステムと WebSocket プロトコルを使つかった通信つうしんを行おこなう API サーバー( WebSocket サーバー)を作成さくせいする機会きかいがありました。そこで AWS のサービスの一ひとつである Amazon API Gateway の WebSocket API を使つかって作成さくせいしました。 WebSocket サーバーを作成さくせいするのは初はじめてでしたが、 API Gateway を使つかうことで比較的ひかくてき簡単かんたんに作成さくせいできました。やはり世界せかいシェアトップクラスのクラウドサービスなだけありますね。いつも本当ほんとうにお世話せわになっています。 今回こんかいはその時ときに得えた知見ちけんをまとめ、紹介しょうかいしたいと思おもいます。 API Gateway の選定せんてい理由りゆう まずは、 WebSocket サーバーを作成さくせいするにあたり、

はじめに ChatGPTやGPT-4をはじめとする大だい規模きぼ言語げんごモデル（LLM）の能力のうりょくが大幅おおはばに向上こうじょうし、自然しぜん言語げんご処理しょりの分野ぶんやで多おおくの注目ちゅうもくを集あつめています。これらのLLMは、さまざまな自然しぜん言語げんご処理しょりタスクにおいて、タスクに固有こゆうな学習がくしゅうデータを用もちいてモデルをファインチューニングすることなく、推論すいろん時じにタスクの説明せつめいといくつかの例れいを見みせるだけでさまざまなタスクを解とくことができます。タスクに関かんする指示しじだけを与あたえる場合ばあいをZero-shot、いくつかの事例じれいも与あたえる場合ばあいをFew-shotと呼よびます。 Zero-shotとFew-shotの例れい。「英語えいごから日本語にほんごに翻訳ほんやくしてください。」と指示しじしている。Few-shotでは、事例じれいも与あたえる。 ChatGPTのようなモデルは、メールの文面ぶんめんの生成せいせいや文書ぶんしょ要約ようやくといったテキスト生成せいせい系けいのタスクで使つかわれている例れいを多おおく見みかけますが、実じつは自然しぜん言語げんご理解りかいのタスクでも高たかい性能せいのうを発揮はっきすることが知しられています

はじめに ChatGPTやGPT-4をはじめとする大だい規模きぼ言語げんごモデルの能力のうりょくが大幅おおはばに向上こうじょうし、自然しぜん言語げんご処理しょりの分野ぶんやで多おおくの注目ちゅうもくを集あつめています。これらのモデルを使つかうことで、今いままでは複雑ふくざつな処理しょりが必要ひつようだった質問しつもん応答おうとうや要約ようやくなどのアプリを以前いぜんと比くらべて簡単かんたんに作つくり始はじめられるようになりました。その使つかい方かたの例れいとしては、社内しゃないにあるFAQや回答かいとう事例じれい集しゅう、商品しょうひんの説明せつめい書しょなどに対たいし、単たんに検索けんさくするだけでなく、質問しつもんに対たいする回答かいとうや要約ようやくを生成せいせいして提示ていじするようなことが考かんがえられます。 質問しつもん応答おうとうや要約ようやくなどのアプリを作つくる場合ばあい、Retriever-Reader、Retriever-Generatorと呼よばれるアーキテクチャがよく使つかわれています。Retriever-Readerでは検索けんさくした文書ぶんしょ（コンテキストと呼よぶこともある）から回答かいとうを抽出ちゅうしゅつするのに対たいし、Retriever-Generatorでは検索けんさくした文書ぶんしょから回答かいとうや要約ようやくを生成せいせいします。いずれにせよ、

GitHub ActionsはGitHubのCI/CDプラットフォームです。ワークフローを定義ていぎし、ビルドやテストを自動じどう化かできます。GitHub Actionsのワークフローを実行じっこうする環境かんきょうをrunnerと呼よび、runnerを動うごかす方法ほうほうは大おおきく2種類しゅるいあります。GitHub提供ていきょうのrunnerと、自分じぶんで用意ようい(セルフホスト)したrunnerです。この記事きじでは以下いかの方法ほうほうを解説かいせつします。 Amazon ECSでセルフホストrunnerを動うごかす GitHub ActionsでコンテナイメージをビルドしAmazon ECRにプッシュする 環境かんきょう構築こうちくに使用しようしたDockerfileやTerraformはこちらのmoriryota62/selfhosted-runner-on-ecsで公開こうかいしています。諸しょ事情じじょうあってterraformはus-east-2前提ぜんていですがそのままap-northeast-1でも使つかえるはずです。全ぜん

はじめに アプリケーション開発かいはつ部ぶの田村たむらです。自社じしゃで運営うんえいするサービス開発かいはつを担当たんとうしています。 今いま、担当たんとうしているサービスはReactで開発かいはつし運用うんようしています。 Reactで開発かいはつしたアプリケーションを公開こうかいする際さいに、注意ちゅういしないと誰だれでも開発かいはつ時じのコード(後述こうじゅつしますがMinify前まえのコード)を閲覧えつらん出来できてしまう恐おそれがあります。 今回こんかいはその事象じしょうと対策たいさくについて紹介しょうかいします。 本ほん記事きじを実施じっしする上じょうでの要件ようけん Node.js Google Chrome 事象じしょうの説明せつめい 開発かいはつ構成こうせい 私わたしのプロジェクトではcreate-react-appを利用りようしています。 create-react-appを使つかってアプリケーションの雛形ひながたを作成さくせいし、開発かいはつを行おこない、ビルド・本番ほんばん環境かんきょうへデプロイをしています。 webpackについて create-react-appを用もちいてサンプルのアプリケーションを作成さくせいすると、ビルドはwebpackを用もちいて行おこなわれます。 webp

はじめに 西日本にしにほんテクノロジー＆イノベーション室しつの山田やまだです。 現在げんざい私わたしが所属しょぞくしているプロジェクトでStorybookを導入どうにゅうしました。 導入どうにゅう前まえに期待きたいしていた利点りてんのほかにも、導入どうにゅうしてはじめて気きづいたStorybookの良よさがありました。 また、導入どうにゅうして気きづいた点てんをもとにStorybookの導入どうにゅうに向むいているプロジェクトの特徴とくちょうを考かんがえました。 本ほん記事きじではその2点てんの紹介しょうかいをします。 Storybookの概要がいよう StorybookはUIのコンポーネントをアプリケーションに組くみ込こまず独立どくりつして開発かいはつできるツールです。 ReactなどのUIを構築こうちくするライブラリを使用しようしてアプリケーション開発かいはつを行おこなう場合ばあい、コンポーネントを画面がめんに組くみ込こみ、画面がめん全体ぜんたいの動作どうさを確認かくにんしながら開発かいはつを進すすめていきます。 それに対たいし、Storybookを使用しようすることで個別こべつのコンポーネント単体たんたいの動作どうさ・UIの確認かくにんができます。 Storybookを起動きどうすると以下いかの

はじめに アプリケーション開発かいはつ部ぶの田村たむらです。自社じしゃで運営うんえいするサービス開発かいはつを担当たんとうしています。 今いま、担当たんとうしているサービスはReactで開発かいはつし運用うんようしています。 今回こんかいはVisual Studio Codeを使つかったReactアプリケーションのデバッグについて私わたしが便利べんりだと感かんじた機能きのうを紹介しょうかいします。 本ほん記事きじを実施じっしする上じょうでの要件ようけん Visual Studio Code ver 1.50以降いこう Node.js Docker Docker Compose Google Chrome デバッグについて デバッグの重要じゅうよう性せい 我々われわれ開発かいはつ者しゃにとって生産せいさん性せいの向上こうじょうは重要じゅうようなテーマです。その生産せいさん性せいの向上こうじょうに関かんして、重要じゅうようであると考かんがえるのがTry & Errorの高速こうそく化かです。 ここで言いうTry & Errorとは以下いかの作業さぎょうを指さします。 コードを書かく 動うごかしてみる エラーの原因げんいんを特定とくていして修正しゅうせいする この繰くり返かえしをどれだけ高速こうそくに回まわせるかが生産せいさん性せい向上こうじょう

エンジニアに「効きく」デザイントレーニングとは 「色々いろいろと頑張がんばっているのに開発かいはつ中ちゅうの画面がめんがイマイチパッとしない」「急きゅうに画面がめんデザインを求もとめられて困こまった」「センスもないし、デザイナーに使つかえる予算よさんもない」など、UIデザインで困こまっているエンジニア向むけの動画どうが教材きょうざいです。 デザインのトレーニングを受うけたことがないシステムエンジニアを対象たいしょうにしており、センスに自信じしんがなくても大丈夫だいじょうぶな内容ないようになっています。 1つ10～20分ふん程度ていどの短みじかい動画どうがで、すべてを最初さいしょから順じゅんに観みていただく必要ひつようはありません。「必要ひつような部分ぶぶんだけ」「必要ひつような時ときに」無理むりのないペースで学まなんでいただけます。 軽かるく復習ふくしゅう、見直みなおしができるよう、動画どうがと同どう内容ないようのPDFも公開こうかいします。 なぜエンジニアにデザイントレーニングが必要ひつようか? 昨今さっこん、コンシューマ向むけだけでなく、ビジネス向むけのアプリケーションやシステムにおいても、UIデザインという品質ひんしつは重要じゅうよう視しされるポイントになっています。

はじめまして。テクノロジー＆エンジニアリングセンター Lernaチームの根来ねごろです。 本ほんエントリではAmazon Elastic Container Service（以降いこう、ECS）上じょうでAkka Clusterを稼働かどうさせるために検討けんとうした方式ほうしきを公開こうかいします。ECSの起動きどうタイプはAWS Fargate（以降いこう、Fargate）を想定そうていします。以降いこう、単たんにECSと表記ひょうきされた部分ぶぶんでは起動きどうタイプにFargateを使つかう前提ぜんていであると解釈かいしゃくしてください。 本ほんエントリを読よむと次つぎのことがわかります。 Akka Clusterを用もちいたアプリケーションをECS上じょうにデプロイする方法ほうほう そのアプリケーションをゼロダウンタイムでアップデートする方法ほうほう 想定そうてい読者どくしゃ Akka Clusterをローカル環境かんきょうなどで起動きどうしたことはあるが、ECS環境かんきょうでは起動きどうしたことがない方ほう Akka Clusterが相互そうご通信つうしんしながら処理しょりすることや、起動きどう時じにシードノー

はじめに アプリケーション開発かいはつ部ぶの田村たむらです。自社じしゃで運営うんえいするサービス開発かいはつを担当たんとうしています。 そのサービスのフロントエンドをReact×TypeScriptで開発かいはつしています。今回こんかいはその開発かいはつ効率こうりつの向上こうじょうに役立やくだつ情報じょうほうを紹介しょうかいします。 この記事きじを読よむことで、React×TypeScriptをVisual Studio Codeを用もちいて開発かいはつする際さいの基本きほん的てきな操作そうさや静的せいてきチェック、デバッグ方法ほうほうを身みにつけることが出来できます。 基本きほん的てきなことになりますがこれからReact×TypeScriptの開発かいはつを行おこなう方ほうの役やくに立たてれば幸さいわいです。 本ほん記事きじの手順てじゅんで利用りようするソフトウェア Visual Studio Code Git Node.js v12.16.2以上いじょう Google Chrome Docker Docker-compose サンプルコードの取得しゅとく 環境かんきょうを整ととのえるにあたり、具体ぐたい的てきなアプリケーションで操作そうさ出来できると理解りかいが早はやいので今回こんかい

これらのクレームはあくまで標準ひょうじゅんとして定義ていぎされているものであり、発行はっこう元もとによってはこれらに加くわえて独自どくじのクレームが含ふくまれることになります。例たとえばCognitoでは、トークン用途ようとを表あらわす token_useといった独自どくじのクレームが含ふくまれます。 また、JWTで使用しようする形式けいしきには、JSON Web Signature（以下いかJWS）とJSON Web Encryption（以下いかJWE）の2種類しゅるいがあります。JWSはRFC7515、JWEはRFC7516でそれぞれ定義ていぎされています。簡単かんたんな特徴とくちょうとしては、JWSでは電子でんし署名しょめいがされる、JWEでは暗号あんごう化かされるといった点てんが挙あげられます。これらは組くみ合あわせることも可能かのうであり、IDトークンではJWSによる電子でんし署名しょめいは必須ひっすとなっているため、JWSについては必かならず使用しようされることになります。 これらの仕様しようにより、IDトークンではクレームを参照さんしょうすることでユーザー情報じょうほうを確認かくにんでき、また電子でんし署しょ

はじめに ほとんどのWebサービスにおいて、ユーザの認証にんしょう機能きのうは必要ひつようです。 ここでいう認証にんしょう機能きのうとは以下いかの機能きのう群ぐんを指さします。 サインアップ サインイン・サインアウト パスワード変更へんこう パスワード初期しょき化か 昔むかしのWebサービスは、これら認証にんしょう機能きのうを各かくサービスごとに独自どくじに実装じっそうしていました。 しかしパスワードのような秘匿ひとく情報じょうほうを各かくサービスごとに保持ほじすることはセキュリティリスクを高たかめます。また認証にんしょう機能きのうを各かくサービスごと開発かいはつすることは開発かいはつコストの増加ぞうかにつながります。さらにユーザーはサービスごとに使用しようしているアカウントを把握はあくする必要ひつようがありますので利便りべん性せいが低下ていかします。 その結果けっか、認証にんしょう機能きのうを外部がいぶシステムに移譲いじょうしたい、すでにある認証にんしょう基盤きばんを流用りゅうようしたい、などの要求ようきゅうがありました。 これらの要求ようきゅうに応こたえるように、OAuth 2.0やOpenID Connectなどのフェデレーション認証にんしょう方式ほうしきの確立かくりつやシングルサインオン等とう、認証にんしょう機能きのうに関かかわ

はじめに Javascript Object Signing and Encryption (以降いこうJOSE)は、JSONを利用りようしたデータ転送てんそう用ようの規格きかく群ぐんのひとつです。 当事とうじ者しゃ間あいだで承認しょうにん情報じょうほうなどを安全あんぜんに転送てんそうする方法ほうほうを提供ていきょうすることを目的もくてきとしています。 本ほんドキュメントは、JOSEを利用りようした暗号あんごう化かの事例じれい紹介しょうかいです。 同様どうようの技術ぎじゅつを必要ひつようとする開発かいはつ者しゃや、暗号あんごう化かについて学習がくしゅうしている開発かいはつ者しゃの参考さんこうとなることを目的もくてきとしています。 背景はいけい 今回こんかい事例じれいを紹介しょうかいするに至いたったAPIの開発かいはつでは、暗号あんごう化かにJOSEを使用しようすることが決定けっていしていました。 また、APIの暗号あんごう化かのフローも下記かきのように決定けっていしていました。 クライアントからリクエストでIDを受うけ取とり、そのIDに紐ひもづくユーザ情報じょうほうを取得しゅとくする 取得しゅとくしたユーザ情報じょうほうの一部いちぶを署名しょめいし、更さらに暗号あんごう化かする 暗号あんごう化かしたデータをJOSEのひとつであるJWE形式けいしきでクライアントに返却へんきゃくする JOSEを利用りようした暗号あんごう

はじめに オンラインチャットアプリを短期間たんきかんで開発かいはつする案件あんけんがあり、アプリのバックエンドをAWS Amplifyで構築こうちくする機会きかいがありました。その時ときのAmplifyを選定せんていした経緯けいいや、AWS Cognitoの設定せってい、GraphQLスキーマコードの一部いちぶ、指定していしたドメインでアプリを公開こうかいする手続てつづきを本ほんブログで紹介しょうかいいたします。 本ほんブログはアプリのバックエンド開発かいはつを紹介しょうかいしていますが、共同きょうどう開発かいはつ者しゃがフロントエンド開発かいはつ時じにあった問題もんだいとその回避かいひ策さくについてブログを執筆しっぴつしております。ご興味きょうみがあればiPhoneでバーチャルキーボード表示ひょうじ時じに固定こてい要素ようそが画面がめん外がいに消きえる問題もんだいを解決かいけつするもあわせてご参照さんしょうください。 概要がいよう Amplifyを用もちいてオンラインチャットアプリのバックエンドを短期間たんきかんかつ工数こうすうを抑おさえて構築こうちくできた 本ほんアプリではAWS AppSyncサービスを利用りようしGraphQLスキーマ設計せっけいだけで仕様しようを満みたすことができた 本ほんアプリの要よう

はじめに このドキュメントは、クラウド上じょうに構築こうちくしたSPA＋REST APIのシステム構成こうせいを事例じれいとしてまとめたものになります。利用りようしたクラウド環境かんきょうは、Amazon Web Services（AWS）です。 本ほんドキュメントが、SPAとREST APIを使用しようしてAWS上じょうで開発かいはつするシステムの構成こうせい例れいとして、今後こんご開発かいはつを行おこなうシステム、プロジェクトの参考さんこう情報じょうほうとなることを目的もくてきとしています。 なお、このドキュメントに記載きさいしているシステムは開発かいはつ中ちゅうのものであり、実際じっさいに運用うんようされているシステムではありません。テストなどで品質ひんしつを高たかめていく活動かつどうについても、これからになります。その点てんについては、ご留意りゅういのうえ、構成こうせい例れいとしてドキュメントを参照さんしょういただければと思おもいます。 TL;DR このドキュメントに記載きさいしているシステムでは、以下いかのような構成こうせいでAWS上じょうに構築こうちくを行おこないました。 シンプルなSPA＋REST APIで作成さくせいしたシステムを、A

はじめに こんにちは。戦略せんりゃく技術ぎじゅつセンターの梁はりです。TIS入社にゅうしゃ3年ねん目めです。現在げんざい、自然しぜん言語げんご処理しょりの研究けんきゅうをやっています。 2020年ねん3月がつ末まつまでの研究けんきゅう活動かつどうとして、企業きぎょう名めいのカバレージと表記ひょうきゆれを考慮こうりょした大だい規模きぼ企業きぎょう名めい辞書じしょ「JCLdic」を作つくり上あげました。 今回こんかいは「JCLdic」を作つくった経緯けいいと辞書じしょの使つかい方かたを紹介しょうかいします。 背景はいけい 金融きんゆうテキストを解析かいせきする際さい、辞書じしょを用もちいて企業きぎょう名めいを認識にんしきするアプローチはよく使つかわれます。しかし、このアプローチは「辞書じしょのカバレージが低ひくい」と「表記ひょうき揺ゆれの対応たいおうが弱よわい」という欠点けってんがありました。これらを解決かいけつするため、我々われわれは大だい規模きぼ企業きぎょう名めい辞書じしょ「JCLdic」を作つくりました。 「JCLdic」には、800万まん以上いじょうの企業きぎょう名めいがあり、ロングテールの企業きぎょう名めいも含ふくまれています。我々われわれは、別名べつめい生成せいせいの手法しゅほうを提案ていあんし、表記ひょうきの揺ゆれを考慮こうりょできるようにしました。関連かんれんのソースコードと論文ろんぶんは、以下いかで公開こうかいしています。 JCLdic 公開こうかいペー

はじめに SPA（シングルページアプリケーション）とREST APIで構成こうせいされるウェブアプリケーションを開発かいはつする際さいにリファレンスとして活用かつようして頂いただける方式ほうしき設計せっけいのガイドと、アプリケーションのコード例れいを提供ていきょうします。 このコンテンツのねらい SI型がたのプロジェクトとサービス型がたのプロジェクトを比較ひかくすると、サービス型がたのプロジェクトはより良よいUXを提供ていきょうするためシームレスな操作そうさ感かんやインタラクティブなUIが必要ひつようとされる傾向けいこうにあります。 ウェブアプリケーションでそういったUIを構築こうちくするためにはSPAが有効ゆうこうです。 それからUIをSPAで構築こうちくする場合ばあい、サーバーサイドはREST APIを採用さいようすることが一般いっぱん的てきです。 また、サービス型がたのプロジェクトは少しょう人数にんずうかつ短期間たんきかんで、動うごくものを重視じゅうしして開発かいはつする傾向けいこうにあります。 そのために技術ぎじゅつ選定せんていや方式ほうしき設計せっけいを十分じゅうぶんに行おこなう時間じかんが確保かくほできなかったり、開発かいはつのためのドキュメント作成さくせいを劣後れつごさせること

はじめに 本ほんドキュメントは、 React Queryを用もちいた開発かいはつ事例じれいの紹介しょうかいです。 React Queryは、Reactで非同期ひどうきデータをフェッチ、キャッシング、更新こうしんするためのフックを提供ていきょうするライブラリです。 React Queryを用もちいることで、効率こうりつ的てきなバックエンド連携れんけいが実現じつげんできます。 本ほんドキュメントでは、このライブラリをどのように開発かいはつに適用てきようしたかを、ライブラリの機能きのう説明せつめいを交まじえながら紹介しょうかいします。 また、React Queryの特徴とくちょうを活いかしたシステム改善かいぜん案あんについても紹介しょうかいします。 想定そうてい読者どくしゃ バックエンドと連携れんけいするシングルページアプリケーションをReactで開発かいはつするエンジニア。 参考さんこう文献ぶんけん・URL https://github.com/tannerlinsley/react-query 背景はいけい 昨今さっこん、フロントエンドをシングルページアプリケーション（以下いか、SPA）として構築こうちくするケースが増ふえてきました。

こんにちは。西日本にしにほんテクノロジー＆イノベーション室しつの高谷たかやです。 TIS入社にゅうしゃ4年ねん目めです。 3月末まつまで、とあるサービスのPoCに用もちいるMVP(Minimum Viable Product)として、スマホ向むけWebアプリを開発かいはつしていました。 今回こんかいはその開発かいはつ中ちゅうに発生はっせいしたバーチャルキーボードの挙動きょどうによって意図いとしない画面がめん表示ひょうじになる問題もんだいと、その解決かいけつ方法ほうほうについてお話はなしをします。 背景はいけい 開発かいはつしたアプリはReactを利用りようしたSPAで、iPhoneとAndroid端末たんまつを対象たいしょうにしたWebアプリでした。 フロントエンドを開発かいはつするエンジニアは３名めい、開発かいはつ期間きかんは１ヶ月かげつ半はんの少しょう人数にんずう短たん納期のうき開発かいはつでした。 今回こんかいの問題もんだいを見みつけたのは開発かいはつ終盤しゅうばんで、発生はっせいした問題もんだいを短時間たんじかんで解決かいけつすることが求もとめられる状況じょうきょうでした。 要件ようけん このアプリには以下いかのような要件ようけんがありました。 ヘッダーは画面がめん上部じょうぶに表示ひょうじしていること 入力にゅうりょく欄らんは画面がめん下部かぶに表示ひょうじしていること ヘッダーと

はじめに GraphQLは、2015年ねんに公開こうかいされて以降いこう、徐々じょじょに注目ちゅうもくが高たかまっている技術ぎじゅつになります。 以下いかリンクによると、2019年ねん時点じてんで約やく90％の人ひとが注目ちゅうもくしていることが分わかります。 https://2019.stateofjs.com/data-layer/graphql/ しかし、実際じっさいにGraphQLを採用さいようして開発かいはつした事例じれいはまだ多おおくありません。 その結果けっか、GraphQLのメリットが分わからず、採用さいように二にの足あしを踏ふんでいるようなプロジェクトも多おおいのではないかと想定そうていしています。 我々われわれは、新規しんき開発かいはつのサービスにGraphQLを採用さいようしました。 本ほんドキュメントは、そのときに得えたGraphQLに関かんする知見ちけんやRESTと比較ひかくしたときのメリットを構築こうちく事例じれいとしてまとめたものになります。 本ほんドキュメントで記述きじゅつするGraphQLのメリット、マネージドサービスを用もちいたシステムの実装じっそう例れい、具体ぐたい的てきな他たサービスとのインテグレーショ