お客様へどんなサイトがいいのか伝える時に言葉だけじゃちょっと・・・
といった時に参考にさせていただいているサイトのご紹介です。
<h2>WEBデザインの見本帳</h3>
<a href="http://www.web-mihon.com/"><img decoding="async" loading="lazy" class="alignnone size-medium wp-image-1686" alt="スクリーンショット（2013-03-06 18.22.23）" src="/uploads-archive/2013/03/d2f17bf502936aa92733467728810f73-300x155.png" width="300" height="155" srcset="/uploads-archive/2013/03/d2f17bf502936aa92733467728810f73-300x155.png 300w, /uploads-archive/2013/03/d2f17bf502936aa92733467728810f73-768x397.png 768w, /uploads-archive/2013/03/d2f17bf502936aa92733467728810f73-228x118.png 228w, /uploads-archive/2013/03/d2f17bf502936aa92733467728810f73.png 960w" sizes="(max-width: 300px) 100vw, 300px" /></a>
http://www.web-mihon.com/
<ul>
<li>サイトのカテゴリ分けが明確</li>
<li>種類が豊富</li>
<li>サムネイルが直接表示</li>
</ul>
色や印象、業種からも探すことが可能なのでかなりおすすめです。
掲載基準もデザインにこだわわっていて、見ているだけでもかなり楽しいです。
疲れた時に優しいデザインのサイトでいやされるのもありかも。

デザインやイメージの参考サイト

近年、生成AIの技術は急速に進化し、様々な業務に活用されています。これはITの開発現場でも同様で生成AIにプログラムを書いてもらい、業務の効率化に繋げる動きがあります。
  
生成AIと言えば、ChatGPTを使用する話しはよく聞きますが、同じくよく話題に上がる生成AIとして、Claude AIの名前もよく聞きます。Claude AIは、一度に扱える文字数も多い話を聞き、WEBページ全体などの文字数が多いコンテンツも作成できるか、また精度はどの程度なのか実験しました。  
  
Claude AI  
https://claude.ai/new  
  
参考：  
https://mijinko.co.jp/media/chatgpt-claude-difference/

## Claude AIとは  
  
Claude AIは、Anthropic（アンソロピック）というAI研究団体によって開発されました。こちらは、ChatGPT で有名なOpenAI社に所属していた元社員が2021年に立ち上げた企業です。同社のやり方に異を唱え、退社後に設立しました。倫理的なAI開発に強いこだわりを持ち、ユーザーの意図を深く理解し、安全で信頼性の高い対話を提供することを目指しています。

回答内容も、ユーザーの意図をより正確に理解し、適切な応答を生成するために設計されています。  
  
## 実験内容

Claude AIの能力を検証するために、弊社で運営するコンペナビのLP「自治体向け動画コンテスト主催サポート」を最近のトレンドであるBENTO UIの形にする実験をしました。  
  
コンペナビ:  
https://compe.sterfield.jp  
  
コンペナビLP:自治体向け動画コンテスト主催サポート  
https://compe.sterfield.jp/lp_jichitai  
  
また、弊社開発のWEBサイトなので、詳細なデータは手元にありますが、一般の視聴者と同じように通常の閲覧、および右クリックの「ソースの表示」だけで得られる情報のみを使用しました。これは技術者抜きでどんな物が作れるのか試したかったからです。

### 実験1：URLを使ってコーディング依頼
  
先ず、はじめにURLを指定して作る事を試してみました。  
  
「（コンペナビLPのURLを記載）のページをBENTO UIに作り変えてください。そのためのコードを書いてください。」
と依頼してみました。すると、返答の返答がありました。 

> 申し訳ありませんが、私はURLを開いたりウェブページの内容を直接確認したりすることはできません。そのため、指定されたページの具体的な内容を見ることができず、正確なBENTO UIへの変換を行うことは難しいです。  
> しかし、BENTO UIの一般的な構造に基づいて、自治体向けのランディングページをイメージしたBENTO UIのテンプレートを提案することはできます。以下に、そのためのHTMLとCSSのコードを示します。  
  
この返答から、Claude AIは直接URLを開くことができず、具体的にページ内容を確認できないことが分かりました。そして実際に生成されたコードをブラウザでレンダリングしてみたら、以下のようになりました。

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img_202450830_1_ca709c375b.png) 

生成されたコードは、BENTO UIの基本構造を備えており、また、設定されているMETA情報を理解している様でした。

### 実験2：HTMLファイルを使ったコーディング依頼

Claude AIはChatGPT と違い、こちらがアップロードしたファイルに応じて返答を求めることができます。なので、コンペナビのLPで右クリックして「ソースの表示」でLPのHTMLをコピーしてHTMLファイルを作成しました。

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img_202450830_2_7ad24841f0.png) 

そして、このHTMLファイルをアップロードし、「今 pasteしたHTMLをBENTO UIに変えてください。なるべく元のデザインの要素 色合いを取り入れてBENTO UIにしてほしい」と指示を出しました。  
  
すると以下のページを作ってくれました。  
 
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img_202450830_2_2_7ba57ca19f.png) 
    
HTMLファイルを元に、より具体的なレイアウトを作成してくれました。もちろん細部の作りこみは必要になりますが、元のデザインの要素をしっかり認識した上で作成されているのが十分に分かります。  
  
### 実験3：詳細な修正指示を出してみる  
  
さらに、以下の修正指示を出してみました。  
  
>・元のサイトはスクロールするとMOVIEなど動くテキストがありますが、これらも再現してください。  
  
>・コンテスト事例紹介は各企業のロゴがスクロールする構造です。ロゴ（画像）の代わりに、100pxの赤いdivをいくつか用意してスクロールする構造にしてください。  
  
>・ヘッダーのメニューの項目はハンバーガーアイコン（3本の線のアイコン）を押すと表示・非表示に切り替える構造にしてください。
  
と3点の修正指示をしてみました。  
すると以下のページが生成されました。  

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img_202450830_3_adc40b1594.png)   
  
静止画なので分かりにくいですが、今回はHTML、CSSだけでなくJavaScriptも生成され、実際にスクロールに応じてテキストが動いて出現するなどのアクションも再現されました。ただ、残念ながらスクロールについては意図した通りに作成されませんでした。
  
また、驚いたことにスマホのレイアウトになった際のハンバーアイコン(メニューの収納)の仕掛けも作成してくれました。  
  
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img3_2_d3744cd143.png) 
  
### 実験4：画像を指定して配置してみる  
  
次に元のサイトから使用している画像を抜き出して、実際に配置できるか試してみました。

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img_202450830_4_685f06a92d.png) 

HTMLと同様に画像をアップロードして、  
  
> 今！自治体による動画コンテストが人気！の箇所で    
> - １募集で、 s1_1.png  
> - ２撮影＆投稿で s1_2.png  
> - ３受賞で s1_3.png  
>
> の画像を入れてください。  
  
と指示してみました。すると、  
  
改善コードが生成されました。
  
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img_202450830_4_2_de3c195a71.png) 
  
また、コードの生成と合わせてサイズを調整する方法も教えてくれました。もっと細かく指示してクオリティを上げることもできそうです。

## まとめ
Claude AIは無料プランでは1日に対話できる回数が少なく、上記の作業も数日間を要しました。そのため本格的に業務に使うとなると有料プランに入る必要があると感じました。しかし、この欠点を除けばかなり便利なツールだと思います。単純に制作のスピードが上がりそうですが、技術者が不在でもかなり精度の高い物が作れそうです。  
  
生成AIの登場により、エンジニア、非エンジニアの垣根がなくなりつつあり、AIを使う頻度はこれから一層増すでしょう。最近では「プロンプトエンジニア」という言葉まで聞くようになりました。  
これからの時代、AIを使いこなす技術も必須のスキルと言えそうなので学んでいきます。

img_202450830__title.png

Claude AIを使ったBENTO UI変換実験レポート：非技術者もWEBページを作れる時代になるのか検証してみた

## はじめに

Google Cloud 上でバッチ処理を行う際に、[Cloud Run jobs](https://cloud.google.com/run/docs/create-jobs)を使用したので紹介します。
本記事では、他サービスとの比較と[Cloud Run jobs](https://cloud.google.com/run/docs/create-jobs)の使い方について説明します。

## Google Cloud でバッチ処理できるサービス

Cloud Run jobs を使用するにあたって、他のサービスについても調べたのでそれぞれの特徴をまとめました。

### [Cloud Functions](https://cloud.google.com/functions)

様々なイベントをトリガーにできるので、特定のイベントが発生したときに動かしたいバッチ処理の場合は Cloud Functions を使うと良さそうです。
例えば [Cloud Storage](https://cloud.google.com/storage) に画像がアップロードされた際に、自動的にサムネイルを作成したり、画像にフィルターをかけたりする処理が簡単に作れます。
しかし、最大実行時間に制限(60 分)があるため長時間の処理には適さない場合があります。

### [Batch](https://cloud.google.com/batch)

大規模なバッチ処理ワークロードを効率的に実行するためのフルマネージドなサービスです。
高性能コンピューティング（HPC）、機械学習、データ処理など、さまざまな種類のバッチジョブをスケーラブルかつ柔軟に実行できます。
また、最大実行時間に制限が無いので長時間の処理に適しています。
しかし、Cloud Functions や Cloud Run jobs よりも設定が複雑になってしまうので採用しませんでした。

### [Cloud Run jobs](https://cloud.google.com/run/docs/create-jobs)

Cloud Run の一機能で、バッチ処理や非同期タスクの実行に特化したサービスです。
最大実行時間に制限がありますが、24 時間実行できるのでほとんどのバッチ処理は問題ないでしょう。

## Cloud Run jobs の基本要素

### Cloud Run jobs のリソース構造

Cloud Run jobs は以下のようなリソースで構成されています。 
 ![リソース構造](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/resource_a778e2a692.jpg) 

### ジョブ (Job)

実行したいタスクの全体像を定義するルートリソースです。

ジョブでは以下の項目を設定できます。

- コンテナイメージ
- タスク数
- 並列実行数
- リソース(各タスクに割り当てる CPU やメモリなどのリソース量)
- 環境変数
- サービスアカウント

### タスク (Task)

ジョブによって定義されたタスクのインスタンスです。
タスクはジョブに設定された数だけ実行されます。コンテナインスタンスを 1:1 で用意し、コンテナインスタンスごとの進捗を管理します。タスクがエラーで終了した場合は、タスク単位で再実行もできます。

### 実行 (Execution)

タスクの実行履歴です。
ジョブの設定に応じてタスクを実行し、全てのタスクが完了するまでの状態を管理します。1 度作成した実行は、何度でも再実行が可能です。

## Cloud Run jobs の作成・実行方法

### サンプルアプリケーションの用意

以下のコードを適当なフォルダに作成します

環境変数に`SLEEP_MS`を設定すると、設定した時間だけスリープするようになり、時間のかかる処理を再現できます。
`FAIL_RATE`を設定すると、指定した確率でジョブがエラーになり、エラー時の挙動を確認できます。

main.js

```js
// Retrieve Job-defined env vars
const { CLOUD_RUN_TASK_INDEX = 0, CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT = 0 } = process.env;
// Retrieve User-defined env vars
const { SLEEP_MS, FAIL_RATE } = process.env;

// Define main script
const main = async () => {
 console.log(
 `Starting Task #${CLOUD_RUN_TASK_INDEX}, Attempt #${CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT}...`
 );
 // Simulate work
 if (SLEEP_MS) {
 await sleep(SLEEP_MS);
 }
 // Simulate errors
 if (FAIL_RATE) {
 try {
 randomFailure(FAIL_RATE);
 } catch (err) {
 err.message = `Task #${CLOUD_RUN_TASK_INDEX}, Attempt #${CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT} failed.\n\n${err.message}`;
 throw err;
 }
 }
 console.log(`Completed Task #${CLOUD_RUN_TASK_INDEX}.`);
};

// Wait for a specific amount of time
const sleep = (ms) => {
 return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));
};

// Throw an error based on fail rate
const randomFailure = (rate) => {
 rate = parseFloat(rate);
 if (!rate || rate < 0 || rate > 1) {
 console.warn(
 `Invalid FAIL_RATE env var value: ${rate}. Must be a float between 0 and 1 inclusive.`
 );
 return;
 }

 const randomFailure = Math.random();
 if (randomFailure < rate) {
 throw new Error("Task failed.");
 }
};

// Start script
main().catch((err) => {
 console.error(err);
 process.exit(1); // Retry Job Task by exiting the process
});
```

package.json

```json
{
 "main": "main.js",
 "scripts": {
 "start": "node main.js"
 },
 "engines": {
 "node": ">=20.0.0"
 }
}
```

Dockerfile

```Dockerfile
FROM node:20
WORKDIR /app
COPY . .
RUN npm install
CMD [ "npm", "start" ]
```

### コンテナをプッシュ

次のコマンドで [Artifact Registry](https://cloud.google.com/artifact-registry) にコンテナをプッシュします。`${REGION}`と`${PROJECT_ID}`は各自で置き換えてください。

```
gcloud builds submit --tag ${REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/gcr.io/job-sample
```

### ジョブを作成

今回は、以下の Cloud Run のコンソールから作成します。 
https://console.cloud.google.com/run/jobs

「ジョブの作成」をクリックします。 
 ![ジョブの作成ボタン](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/job_create_1_691d934c36.png) 

「コンテナ イメージの URL」に先ほど作成したコンテナを選択します。
イメージ名が自動的に設定されます。
リージョンやタスク数はお好みで設定して下さい。 
 ![ジョブの詳細](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/job_create_2_c2c65e6a14.png) 

### ジョブの実行

「実行」をクリックし、ジョブを開始します。 
 ![実行ボタン](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/job_create_3_3049895faf.png)

しばらく経つと、全てのタスクが完了し、実行が完了します。実行の詳細を開くとタスクが完了していることが確認でき、各タスクのログ等が確認できます。 
 ![タスク](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/job_create_4_6281075873.png) 

### 作成した Job を定期実行する方法

「トリガー」タブを選択し、「スケジューラ トリガーを追加」をクリックします。 
 ![トリガー追加ボタン](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/scheduler_1_1e1f8511c4.png) 

頻度を unix-cron 形式で選択します。
今回は 5 分ごと(`*/5****`)に実行してみます。 
 ![トリガー詳細](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/scheduler_2_f70181ea5b.png) 

指定した通り、5 分ごとにジョブが実行されました。 
 ![ジョブ一覧](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/scheduler_3_69acf4aa19.png) 

## まとめ

今回は Cloud Run jobs について説明しましたが、各サービスのメリット・デメリットを比較し、要件に合った最適なサービスを選択することが重要です。
今後、他サービスにも触れる機会がありましたら紹介したいです。

## 参考

- https://speakerdeck.com/satohjohn/gcptenohatutichu-li-hatanwokao-etemiru
- https://zenn.dev/google_cloud_jp/articles/cloudrun-jobs-basic
- https://cloud.google.com/run/docs/quickstarts/jobs/build-create-nodejs

cloud-run.png

Cloud Run jobs を利用したバッチ処理

## はじめに

2023 年 10 月ごろに、[Recoil と Jotai に関する記事](https://sterfield.co.jp/blog/which-recoil-or-jotai/)を投稿しましたが、2023 年 3 月以降、Recoil の更新が進められていない状況で、React 19 以降では正常に動作しない見込みとなってきました[<a href="https://github.com/facebookexperimental/Recoil/issues/2318#issuecomment-2120383312" target="_blank">参考</a>]。 
そのため、これまで Recoil を使ってきた React のプロジェクトにおいて、別の状態管理ライブラリへの移行が必要となり、対応を進めています。 
その選択肢の一つとして、Redux への移行を行ったので、そのときの方法を Recoil と Redux のコードを比べながら、通常の状態と、API との通信を伴う非同期の状態の移行に分けて、ご紹介します。 
ここでご紹介する方法は、Redux は、Redux Toolkit と React Redux の利用を前提にしています。

## インストール

Recoil から Redux へ移行する場合、Redux Toolkit と React Redux を使うことで、Recoil のときと同じようなコードの書き方で、スムーズに移行できるので、そちらをインストールします。

```bash
npm i @reduxjs/toolkit react-redux
```

## ファイルの準備

以下はファイル構成の例です。

```
redux
├ hooks/ // React用のHooksを格納する
│ ├ normalExample.ts
│ ├ familyExample.ts
│ ┗ asyncExample.ts
├ slices/ // ReduxのSliceを格納する
│ ├ normalExampleSlice.ts
│ ├ familyExampleSlice.ts
│ ┗ asyncExampleSlice.ts
┗ store.ts // Reduxのstore
```

## 通常の状態

### Recoil

```typescript
import {
 atom,
 useRecoilValue,
 useResetRecoilState,
 useSetRecoilState,
} from "recoil";

// Recoilのatomを設定
export const normalExampleState = atom<string>({
 key: "normalExample",
 default: "",
});

// get state
export const useNormalExampleValue = () => useRecoilValue(normalExampleState);

// set state
export const useSetNormalExampleState = (key) =>
 useSetRecoilState(loadingState);

// reset state
export const useResetNormalExampleState = () =>
 useResetRecoilState(normalExampleState);
```

上記のような状態を Recoil で設定していた場合、Redux Toolkit と React Redux を使って以下のように置き換えることができます。 
ご覧いただくとわかりますが、reducer による action の設定や Root の store.ts への設定のところが Recoil にはない記述ですが、それ以外は似たコードで構成できることがわかります。

### Redux

redux/slices/normalExampleSlice.ts

```typescript
import { createSlice, type PayloadAction } from "@reduxjs/toolkit";

const initialState = "";

// ReduxのSliceを設定
export const normalExampleSlice = createSlice({
 name: "normalExample",
 initialState,
 reducers: {
 // set
 setNormalExample: (state, action: PayloadAction<string>) => {
 state.normalExample = action.payload;
 },
 // reset
 resetNormalExample: (state) => {
 state.normalExample = "";
 },
 },
});

export const { setNormalExample, resetNormalExample } =
 normalExampleSlice.actions;

export default normalExampleSlice.reducer;
```

redux/store.ts

```typescript
import { configureStore } from "@reduxjs/toolkit";
import { TypedUseSelectorHook, useSelector } from "react-redux";
import normalExample from "./slices/normalExampleSlice";

// 用意したSliceをstoreに登録する
export const store = configureStore({
 reducer: {
 normalExample,
 },
});

export type AppStore = typeof store;

export type RootState = ReturnType<AppStore["getState"]>;

export type AppDispatch = AppStore["dispatch"];

// useSelectorでは型が引き継がれないので、TypeScriptでは型を引き継げるuseAppSelectorを用意する
export const useAppSelector: TypedUseSelectorHook<RootState> = useSelector;
```

React 用の Hooks は、以下のように React Redux の useDispatch と useSelector（TypeScript の場合は store.ts で定義した useAppSelector）を利用して以下のように構成できます。

redux/hooks/normalExampleSlice.ts

```typescript
import { useDispatch } from "react-redux";
import { useCallback } from "react";
import {
 setNormalExample,
 resetNormalExample,
} from "@/redux/slices/normalExampleSlice";
import { useAppSelector, type RootState } from "../store";

// get state
export const useNormalExampleValue = () =>
 useAppSelector((state: RootState) => state.normalExample);

// set state
export const useSetNormalExampleState = () => {
 const dispatch = useDispatch();
 return (value: string) => {
 dispatch(setNormalExample(value));
 };
};

// reset state
export const useResetNormalExampleState = () => {
 const dispatch = useDispatch();
 return () => {
 dispatch(resetNormalExample(value));
 };
};
```

## AtomFamily からの移行

Recoil では、atomFamily という、同じ型の状態をキーごとに再利用するための便利な機能が用意されていますが、Redux Toolkit の Slice でも、以下のように構成することで、似た機能を実装できます。

### Recoil

```
import { atomFamily } from "recoil";

import {
 atom,
 useRecoilValue,
 useResetRecoilState,
 useSetRecoilState,
} from "recoil";

// RecoilのatomFamilyを設定

export const familyExampleState = atomFamily<string, string>({
 key: "familyExample",
 default: null
});

// get state
export const useNormalExampleValue = (key: string) => useRecoilValue(familyExampleState(key));

// set state
export const useSetNormalExampleState = (key: string) =>
 useSetRecoilState(familyExampleState(key));

// reset state
export const useResetNormalExampleState = (key: string) =>
 useResetRecoilState(familyExampleState(key));
```

### Redux

redux/slices/familyExampleSlice.ts

```typescript
import { createSlice, type PayloadAction } from "@reduxjs/toolkit";

export interface FamilyExampleState {
 [key: string]: string | null;
}

const initialState: FamilyExampleState = {
 default: null,
};

const familyExampleSlice = createSlice({
 name: "familyExample",
 initialState,
 reducers: {
 // set
 setFamilyExample(
 state,
 action: PayloadAction<{ key: string; value: string }>
 ) {
 state[action.payload.key] = action.payload.value;
 },
 // reset
 resetFamilyExample(state, action: PayloadAction<string>) {
 state[action.payload] = null;
 },
 },
});

export const { setFamilyExample, resetFamilyExample } =
 familyExampleSlice.actions;

export default familyExampleSlice.reducer;
```

redux/hooks/familyExampleSlice.ts

```typescript
import { useDispatch, shallowEqual } from "react-redux";
import { type RootState, useAppSelector } from "../store";
import {
 setFamilyExample,
 resetFamilyExample,
} from "../slices/familyExampleSlice";

export const useFamilyExampleValue = (key: string) =>
 useAppSelector((state: RootState) => state.familyExample[key], shallowEqual);

export const useSetFamilyExampleState = (key: string) => {
 const dispatch = useDispatch();
 return (value: string) => {
 dispatch(setFamilyExample({ key, value }));
 };
};

export const useResetFamilyExampleState = (key: string) => {
 const dispatch = useDispatch();
 return () => {
 dispatch(resetFamilyExample(key));
 };
};
```

## API 通信を伴う非同期の状態

API からのデータ取得など、非同期を伴う場合、Redux への移行には少しなれがひつようかもしれません。
以下のような Recoil では selector で API からのデータ取得を伴う状態を構成していた場合を移行する場合の例です。

### Recoil

```typescript
import {
 atom,
 selector,
 useSetRecoilState,
 useRecoilValue,
 useRecoilRefresher_UNSTABLE,
} from "recoil";
import { apolloClient } from "@/api/apollo-client";
import { exampleQuery } from "@/api/query/exampleQuery";

export const asyncExampleState = selector({
 key: "asyncExample",
 get: async () => {
 const { data, errors } = await apolloClient.query({
 query: exampleQuery,
 fetchPolicy: "no-cache",
 });
 if (errors) {
 throw errors;
 }
 return data.example;
 },
});

// get state
export const useAsyncExampleValue = () => useRecoilValue(asyncExampleState);

// reset state
export const useResetAsyncExampleState = () =>
 useRecoilRefresher_UNSTABLE(asyncExampleState);
```

### Redux

Redux Toolkit で非同期を伴う Slice を作成する場合、createAsyncThunk と createSlice の extraReducers で構成します。

redux/slices/asyncExampleSlice.ts

```typescript
import { createSlice, createAsyncThunk, PayloadAction } from "@reduxjs/toolkit";
import type { ApolloError } from "@apollo/client";
import { apolloClient } from "@/api/apollo-client";
import { exampleQuery, type Example } from "@/api/query/exampleQuery";
import type { RootState } from "../store";

// API用の状態の型を定義
const initialState: {
 data: Example[];
 status: "idle" | "loading" | "succeeded" | "failed";
 error: ApolloError;
} = {
 data: [],
 status: "idle",
 error: null,
};

// 非同期用のreducerを設定
export const fetchAsyncExample = createAsyncThunk<
 Example[],
 void,
 { state: RootState }
>("asyncExample/fetchAsyncExample", async (_, { rejectWithValue }) => {
 const { data, errors } = await apolloClient.query({
 query: exampleQuery,
 fetchPolicy: "no-cache",
 });

 if (error) {
 return rejectWithValue(error);
 }

 return data.example;
});

// SliceにextraReducersを使って非同期用のreducerを紐づける
export const asyncExampleSlice = createSlice({
 name: "asyncExample",
 initialState,
 reducers: {},
 extraReducers: (builder) => {
 builder
 .addCase(fetchAsyncExample.pending, (state) => {
 state.status = "loading";
 })
 .addCase(fetchAsyncExample.fulfilled, (state, action) => {
 state.status = "succeeded";
 state.data = action.payload;
 })
 .addCase(fetchAsyncExample.rejected, (state, action) => {
 state.status = "failed";
 state.error = action.payload as any;
 });
 },
});

export default asyncExampleSlice.reducer;
```

redux/hooks/asyncExampleSlice.ts

```typescript
import { useDispatch, shallowEqual } from "react-redux";
import { type RootState, useAppSelector } from "../store";
import { fetchAsyncExample } from "../slices/asyncExampleSlice";

// get state
export const useAsyncExampleValue = () => {
 const dispatch: AppDispatch = useDispatch();
 const { data, status } = useAppSelector(
 (state: RootState) => state.example,
 shallowEqual
 );

 // 状態が"idle"の時はfetchを実行する
 useEffect(() => {
 if (status === "idle") {
 dispatch(fetchAsyncExample());
 }
 }, [status, dispatch]);

 return data;
};

// reset state
export const useResetNormalExampleState = () => {
 const dispatch = useDispatch();
 return () => {
 dispatch(fetchAsyncExample());
 };
};
```

## 移行途中で Recoil と依存する状態を連携させる場合

移行途中で共存させなければならない場合、以下のように Recoil に依存する状態を Redux と連携できます。
ただし、Recoil 同士の状態と違い、Redux の状態の変化を Recoil は自動で検知してくれないので、Redux の状態を変更するときに、Recoil で Reset や Refresh を実行する必要があることの注意が必要です。

```typescript
import { selector } from "recoil";
import { store } from "@/redux/store";
import { apolloClient } from "@/api/apollo-client";
import { exampleQuery, type Example } from "@/api/query/exampleQuery";

export const exampleState = selector({
 key: "exampleState",
 get: async ({ get }) => {
 const keyword = store.getState().keyword;

 const { data, errors } = await apolloClient.query({
 query: exampleQuery,
 variables: {
 keyword,
 },
 fetchPolicy: "no-cache",
 errorPolicy: "all",
 });
 if (errors) {
 throw errors;
 }
 return data.example;
 },
 cachePolicy_UNSTABLE: {
 eviction: "most-recent",
 },
});
```

## まとめ

Recoil の atom や selector の書き方と Redux Toolkit の createSlice の書き方が似ていることもあり、意外とコードの移行の親和性が高いと感じました。 
ただ、非同期関係では Redux において createAsyncThunk を利用するなど、Recoil にはない独特の記述も必要で、慣れが必要な部分も実感しました。

## 参考リンク

- Recoil の更新状況: <a href="https://github.com/facebookexperimental/Recoil/issues/2318#issuecomment-2120383312" target="_blank">React 19 support · Issue #2318 · facebookexperimental/Recoil</a>
- Recoil の更新状況: <a href="https://recoiljs.org/blog" target="_blank">Blog | Recoil</a>
- Redux Toolkit の使い方 (はじめ方): <a href="https://redux-toolkit.js.org/tutorials/quick-start" target="_blank">Quick Start | Redux Toolkit</a>
- Redux Toolkit の使い方 (TypeScript): <a href="https://redux-toolkit.js.org/tutorials/typescript" target="_blank">TypeScript Quick Start | Redux Toolkit</a>
- Redux Toolkit の使い方 (非同期の状態): <a href="https://redux-toolkit.js.org/api/createAsyncThunk" target="_blank">createAsyncThunk | Redux Toolkit</a>

20240719_recoil-to-redux.png

Recoil から Redux へ移行するときにやったこと

# はじめに
近年、チームワークや情報共有の重要性が高まる中で、さまざまなツールやサービスが活用されています。その中でも、GoogleスプレッドシートとGoogle Chatは、多くの企業や組織で利用されている定番ツールです。
この記事では、Google Apps Scriptを使用して、Google スプレッドシートで特定の操作が行われた際にGoogle Chatへ自動で通知を送る方法について、その**手順**と**応用例**を紹介します。

### 手順概要
1. Google Chat Webhook URLの取得
2. Google Apps Scriptの作成
3. Google Apps Scriptのトリガー設定
4. Google Chatへの通知送信の確認

#### 1. Google Chat Webhook URLの取得
最初に、Google Chatに通知を送信するためのWebhook URLを取得します。

1. Google Chatを開き、通知を送りたいチャットルームを選択します。
2. チャットルーム名をクリックし、「アプリと統合」を選択します。
3. 「+Webhookを追加」をクリックし、名前を入力して「保存」をクリックします。
4. 表示されたWebhook URLをコピーします。このURLは後でスクリプト(手順2)に使用します。

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/webhook_f7e4ed54ef.png) 

**補足**

・Webhook URLは、Chatルームごとに個別に発行されます。

・複数のWebhook URLを作成し、異なるChatルームへ通知することも可能です。


#### 2. Google Apps Scriptの作成
次に、Google スプレッドシートに関連付けるGoogle Apps Scriptを作成します。

1. 対象のGoogle スプレッドシートを用意して開きます。
2. メニューバーから「拡張機能」をクリックし、「Apps Script」を選択します。
3. スクリプトエディタが開きます。新しいプロジェクトが作成され、デフォルトのコードエディタが表示されます。
4. 以下のコードをエディタに貼り付け、Webhook URLを先ほどコピーしたURLに置き換えます。

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/script_4be5865e34.png) 

```
function sendToGoogleChat(message) {
  var url = "YOUR_WEBHOOK_URL";  // ここをWebhook URLに置き換えます

  var payload = JSON.stringify({ "text": message });
  
  var options = {
    "method": "POST",
    "contentType": "application/json",
    "payload": payload
  };

  UrlFetchApp.fetch(url, options);
}

function notifyOnEdit(e) {
  var sheet = e.source.getActiveSheet();
  var range = e.range;
  var editedValue = range.getValue();
  var message = "Cell " + range.getA1Notation() + " was edited. New value: " + editedValue;
  
  sendToGoogleChat(message);
}
```
このスクリプトは、スプレッドシートのセルが編集された際に、その情報をGoogle Chatに送信します。

**ポイント**

・YOUR_WEBHOOK_URL を、1で取得したWebhook URLに置き換えてください。

・必要に応じて、messageの内容を編集してください。


#### 3. Google Apps Scriptのトリガー設定
1. スクリプトを保存し、トリガーを設定してスクリプトが自動的に実行されるようにします。
2. スクリプトエディタの時計アイコン（「トリガー」）をクリックします。
3. 「トリガーを追加」をクリックし、「notifyOnEdit」を選択します。
4. イベントの種類を「スプレッドシートから」に設定し、「編集時」を選択します。
5. 保存してトリガーを有効にします。(認証ダイアログが出てくる場合は、認証を行います。)

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/trigger_7bf337dbff.png) 

#### 4. Google Chatへの通知送信の確認
設定が完了したら、実際にGoogle スプレッドシートでセルを編集してみてください。編集が行われると、指定したチャットルームに通知が送信されるはずです。

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/spreadsheet_ba705a00a8.png) 

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/chat_05129bfbf6.png) 


### 応用例
#### 応用例1: 特定のシートやセル範囲でのみ通知を送る
特定のシートやセル範囲に変更があった場合のみ通知を送るようにスクリプトをカスタマイズできます。

```
function notifyOnEdit(e) {
  var sheet = e.source.getActiveSheet();
  
  // シート名が「Sheet1」でない場合は通知を送らない
  if (sheet.getName() != "Sheet1") {
    return;
  }

  var range = e.range;
  var editedValue = range.getValue();
  var message = "Cell " + range.getA1Notation() + " was edited. New value: " + editedValue;
  
  sendToGoogleChat(message);
}
```
これにより、「Sheet1」でのみ変更があった場合に通知が送られます。


#### 応用例2: 通知内容の詳細化
通知内容を詳細にカスタマイズすることも可能です。例えば、変更があったセルの前の値と新しい値の両方を通知に含めることができます。

```
function notifyOnEdit(e) {
  var sheet = e.source.getActiveSheet();
  var range = e.range;
  var oldValue = e.oldValue;  // 前の値
  var editedValue = range.getValue();  // 新しい値
  var message = "Cell " + range.getA1Notation() + " was edited. Old value: " + oldValue + ", New value: " + editedValue;
  
  sendToGoogleChat(message);
}
```
これにより、編集前と編集後の値を通知に含めることができます。


# まとめ
Google Apps ScriptとWebhookを使って、スプレッドシートの操作をGoogle Chatへ自動通知する方法をご紹介しました。これにより、チームメンバーは**リアルタイムで情報共有**でき、**タスク管理**や作業のトラッキングが**効率化**されます。ぜひ、活用してチームワークを強化してください。

eyecatch.png

Googleスプレッドシートでの操作をGoogleChatに通知する方法

## はじめに

Looker Studio は、様々なデータソースからデータを収集し、使いやすいダッシュボードを作成できるツールです。今回は、Looker Studio で Jest で出力されたテストカバレッジを可視化する方法を紹介します。本記事は、 Jest を用いてテストコードを作成し、カバレッジレポートの生成経験をお持ちの方向けです。

## Jest のカバレッジレポートを CSV 形式に変換する

jest コマンドを使用して、テストを実行しカバレッジレポートを生成します。

```
$ npx jest --coverage --coverageReporters=json-summary --collectCoverageFrom="src/**/*.js"
 PASS  src/sum.test.js
  ✓ adds 1 + 2 to equal 3 (2 ms)

Test Suites: 1 passed, 1 total
Tests:       1 passed, 1 total
Snapshots:   0 total
Time:        0.653 s
Ran all test suites.

$ npx -y jest-coverage-to-csv coverage/coverage-summary.json
Conversion to CSV success!
```

- jest コマンドに `--collectCoverageFrom="src/**/*.js"` オプションをつけてテストコードが存在しないソースコードもカバレッジに含まれるようにします。このようにすることでソースコード全体のカバレッジが確認できるようになります
- BigQueryに取り込むためにCSV形式のデータが必要です。 jest のカバレッジレポートの出力形式はいくつかありますが、CSV形式はサポートされていません。そのため、jest コマンドに `--coverageReporters=json-summary` をつけて一旦json形式で出力後、 [jest-coverage-to-csv](https://www.npmjs.com/package/jest-coverage-to-csv) を使ってCSV形式に変換します

生成された coverage/coverage-summary.csv ファイルは、後で使用するために保存しておきます。

今回は日毎のカバレッジの推移を確認したいので下記の内容の2日分のファイルを日付付きのファイル名にリネームして保存したとして進めます。

```
coverage/coverage-summary_2024-06-12.csv
coverage/coverage-summary_2024-06-13.csv
```

### 6/12時点のテストカバレッジ
```
----------|---------|----------|---------|---------|-------------------
File      | % Stmts | % Branch | % Funcs | % Lines | Uncovered Line #s 
----------|---------|----------|---------|---------|-------------------
All files |      50 |      100 |      50 |      50 |                   
 sub.js   |       0 |      100 |       0 |       0 | 2-4               
 sum.js   |     100 |      100 |     100 |     100 |                   
----------|---------|----------|---------|---------|-------------------
Test Suites: 1 passed, 1 total
Tests:       1 passed, 1 total
Snapshots:   0 total
Time:        0.362 s, estimated 1 s
```

### 6/13時点のテストカバレッジ
```
----------|---------|----------|---------|---------|-------------------
File      | % Stmts | % Branch | % Funcs | % Lines | Uncovered Line #s 
----------|---------|----------|---------|---------|-------------------
All files |     100 |      100 |     100 |     100 |                   
 sub.js   |     100 |      100 |     100 |     100 |                   
 sum.js   |     100 |      100 |     100 |     100 |                   
----------|---------|----------|---------|---------|-------------------

Test Suites: 2 passed, 2 total
Tests:       2 passed, 2 total
Snapshots:   0 total
Time:        0.633 s, estimated 1 s
```

## CSVファイルをBigQueryに取り込む

gcloud CLI に含まれている BigQuery 用のコマンドラインツールである bq コマンドを使用して、先ほど保存した CSV ファイルを BigQuery のテーブルとして取り込みます。

```
$ bq load --source_format CSV --skip_leading_rows 1 --replace=true coverage_sample.report_2024-06-12 ./coverage/coverage-summary_2024-06-12.csv filename:STRING,statements_ratio:FLOAT,statements_detail:STRING,branches_ratio:FLOAT,branches_detail:STRING,functions_ratio:FLOAT,functions_detail:STRING,lines_ratio:FLOAT,lines_detail:STRING
Upload complete.
Waiting on bqjob_rc3c57bf6bd57867_000001900f7f57cc_1 ... (0s) Current status: DONE   

$ bq load --source_format CSV --skip_leading_rows 1 --replace=true coverage_sample.report_2024-06-13 ./coverage/coverage-summary_2024-06-13.csv filename:STRING,statements_ratio:FLOAT,statements_detail:STRING,branches_ratio:FLOAT,branches_detail:STRING,functions_ratio:FLOAT,functions_detail:STRING,lines_ratio:FLOAT,lines_detail:STRING
Upload complete.
Waiting on bqjob_r7ca5c1fd8e62ebaf_000001900f7f98e3_1 ... (0s) Current status: DONE
```

- あらかじめ gcloud コマンドで BigQuery にデータを書き込める権限があるアカウントでログインしている必要があります
- 取り込み先のデータセット、今回の例では `coverage_sample.report_2024-06-12` の.より前の部分は、あらかじめ作成しておく必要があります
- CSVのヘッダーのカラム名にスペースが含まれているため、スキーマの自動認識機能は使用せず、bq コマンドのオプションとして指定します(`statements_ratio:FLOAT,statements_detail:STRING,branches_ratio:FLOAT,branches_detail:STRING,functions_ratio:FLOAT,functions_detail:STRING,lines_ratio:FLOAT,lines_detail:STRING`)

処理が完了してDONEと表示されたら、BigQuery コンソールでテーブルが確認できます。

## BigQuery コンソール上でワイルドカードテーブルを使った View を作成する
BigQuery のコンソールにアクセスすると先程取り込んだ2つのテーブルにテストカバレッジ情報が取り込まれていることが確認できます。

![2つのテーブルの内容](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/bigquery_query_5816821a21.png)

下記の SQL をコンソール上で実行して2つのテーブルをまとめた View を作成します。

```
CREATE VIEW
  `coverage_sample.view_report` AS (
  SELECT
    _TABLE_SUFFIX AS date,
    *
  FROM
    `coverage_sample.report_*`)
```

- From 句に*を指定するワイルドカードテーブル機能を使うことで複数のテーブルを1つの View にまとめられます
- このままだとどの日付のデータなのかが区別つかなくなるので、_TABLE_SUFFIX 疑似列を使ったカラムを追加します。_TABLE_SUFFIX にはワイルドカードにマッチした文字列、ここでは`2024-06-12`と`2024-06-13`が入ります。このように設定しておくことで後日、`2024-06-14`のデータが追加されても自動で View に追記することができます

![Viewの内容](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/bigquery_view_19da905daa.png) 

## Looker Studio でグラフや表を作成する

https://lookerstudio.google.com/reporting
にアクセスして新しいレポートを作成します。

データに接続タブで BigQuery を選択して先程のデータセットの View を選択します。

![データの追加](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/looker_studio_add_data_d89a3303a4.png) 

空のダッシュボードが作成されるので、右側のグラフ→設定タブで

```
ディメンション：date
指標：statements_ratio
並べ替え：dateで昇順
フィルター：All Files
```

と選択すると、日毎のステートメントカバレッジの%の表が作成されます。
次に表をコピーしてグラフを作成します。選択した状態で右側のグラフのプルダウンで表やグラフの種類の変更ができます。今回は折れ線グラフを選択してみます。

下記のような表とグラフでテストカバレッジの日毎の推移を確認できるダッシュボードが作成できました。

![ダッシュボード](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/dashbord_20d6eb363f.png) 

## まとめ

Jest のカバレッジレポートを集計可能な形式に変換するところが苦労しましたが、 BigQuery に取り込むことができれば表やグラフで可視化することが簡単にできることがわかりました。

今回の記事では説明できませんでしたが、カバレッジレポートを取得して BigQuery に取り込むところまでを GitHub Actions で実行するようにすれば、自動で新しい日毎のデータが取り込めるようになります。常に最新のカバレッジを確認できる状態を維持することで、チームメンバーのテストコードを書く意識が高まると思います。

みなさまのプロジェクトでも是非活用してみてください。

## 参考リンク

- https://tech.tabechoku.com/?page=1657164600
- https://www.npmjs.com/package/jest-coverage-to-csv
- https://cloud.google.com/bigquery/docs/querying-wildcard-tables?hl=ja
- https://cloud.google.com/bigquery/docs/bi-engine-looker-studio?hl=ja


Looker-Studio-Logo-1-894x400.webp

Looker Studioでテストカバレッジを可視化する

「WEBデザイントレンド　2024」　このようなキーワードで検索をすると、「2024年のWEBデザイントレンド●●選」  
などのよう記事が多く見受けられまます。これらの記事でトレンドであるテーマと実際のWEBサイトが紹介されています。  

また、記事をいくつか読んでいると、多くの記事で取り上げられるテーマがあることに気が付きます。私の主観になりますが、その観点から気になったWEBサイトをピックアップし、それぞれのトレンドについて考察してみました。  

## WEBクセシビリティ  

簡単にWEBアクセシビリティとは障害者差別解消法の一環として求められる対応で、障害の有無に関わらず全ての人が利用しやすい環境を目指すことが求められます。市役所などの公的機関については既に施行されていましたが、2024年4月よりその対象が拡大され、民間の事業者も対応が努力義務が求められるようになりました。  
  
我々WEB業界も例外ではなく、今後は「使いやすさ」と「美しさ」を追求したデザインが求められます。具体的に配慮すべき点についてはデジタル庁などでも紹介されていますのでご参照ください。  
  
デジタル庁　WEBアクセシビリティ導入ガイドブック  
https://www.gov-online.go.jp/useful/article/202310/2.html#c1
  
  

### 味の素株式会社  

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/240531_img01_863d672458.png) 
https://www.ajinomoto.co.jp/  
  
キーカーラの赤をメインに白とのコントラストが効いた見やすいデザインです。記事のリンクなども大きめに作られており、分かりやすく使いやすい構成となっています。  
  
また、WEBアクセシビリティの観点から配慮すべきこととして指摘されている事について、「音声の自動再生をさせない」、「自動でコンテンツの切り替えを行わない」などが配慮が必要とされています。  
この点、動画やスライダーには分かりやすいミュートボタンや停止ボタンも設置されており、このような点もWEBアクセシビリティへの対応が伺えます。
  
  
### ANAホールディングス株式会社
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/240531_img02_d93892d3e3.png) 
https://www.ana.co.jp/ja/jp/  
  
こちらも白とのコントラストが効いた見やすいデザインとなっております。また膨大なリンクもメニューアイコン内にまとめられており、整理された構造となっております。  
  
こちらでWEBアクセシビリティに配慮していると感じるところはボタンのテキストが「検索する」「●●を探す」など、動作を指す言葉を含めてボタンにしている点です。これは、視覚障害がある方はテキストの読み上げ機能を使ってWEBサイトを利用することから、必要な配慮が必要な点として上げられています。  
  
## Y2Kスタイル（デザイン）

Y2Kとはファッション業界から生まれた言葉で、 Year 2Kilo（1000）つまり、2000年のことを指します。90年代後半から2000年代初頭の流行の要素を取り入れた新たなレトロスタイルです。  
特長としては、明るく派手なネオンカラーや、メタリックカラーを多用としたデザインが多く見受けられます。また、当時はデジタルアートが広がり始めた頃でしたが今よりもマシン性能が劣るため、デジタルアート全般が粗目のドット絵で表現されてしまいます。しかしそれが現代の若者には新鮮に映るようで、このようなデジタルアートも特長の一つとされています。  
  
こういった要素を取り入れたWEBデザインもトレンドとなっているようです。  
  
### 株式会社スーパースーパー
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/240531_img03_6295a51d89.png) 
https://supersuper.jp/  
  
アクセスすると大胆なアニメーションがあり、すぐに引き込まれます。  
カーソルに丸いアイコンが付いてきたり、しかもマウスを動かすと楕円形に変化したりなど細部もこだわっています。2000年代というと技術力の高さを競うように動的な仕掛け多く入れる風潮がありましたが、それを現代の環境で実践しているような印象を受けました。  
  
全体的にごちゃごちゃした印象ですが、マウスオーバーのアクションを大きくするなどの工夫があり使いやすさの対策もしっかりしています。
  
## Y3Kスタイル（SFデザイン）  

こちらは3000年という意味で、Y2Kを経て生まれたスタイルです。Y2Kはレトロなイメージに対して、Y3Kは未来志向です。つまり、サイバーやSFを彷彿とするデザインを指します。
WEBデザインで言えばメタバースやAIなどの影響を受けた近未来的なデザイン特長としては、3Dアニメーションを取り入れたデザインが多いです。  
  
技術力の高さという意味でY2Kと通じる点もありますが、Y2Kはどちらかというと、エネルギッシュな力強い印象を受けますが、Y3Kはスッキリしたスタイリッシュな印象を受けます。  
  
### SYNCRELY STUDIO  
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/240531_img04_1256aaeb62.png) 
https://www.syncrely.com/   
  
メタリックな3Dアニメーションが印象的で引き込まれます。これだけで革新的なことをしているWEBサイトのように見えますが、よく見てみるとスクロールで反応して文字が出るなど定番の動きしかしていません。重要なグラフィック要素を効果的に見せていることがよくわかります。
  
## モバイル特化型サイト  

統一された名称が無かったので、このような見出しでまとめましたが、スマホサイトの構造をそのままパソコンで使用するデザインも増えてきました。具体的にはパソコンで見たときは、メインコンテンツを画面中央に配置し、パソコンならではの大きな画面は主に装飾に使う構造で制作しています。近年ではスマホでホームページを見る機会の方が圧倒的に多く特に、BtoCのサービスではトレンドの一つとなっています。
  
### サントリー ほろよい  

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/240531_img05_1258add9ee.png) 
https://www.suntory.co.jp/rtd/horoyoi/  
  
メインコンテンツは完全にスマホサイトと同じ構成で作りパソコンでは大きな余白はパッケージを描きブランドイメージをより印象つけています。制作面を考慮すると、工数を減らし効率化できそうです。
  
### ネオ居酒屋  
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/240531_img06_e7061dbf7d.png) 
https://www.dot-st.com/nikoand/cp/neoizakaya
  
こちらも同じくメインコンテンツは完全にスマホサイトと同じ構成です。パソコンでは大きな余白にボタンを設置することでアクセシビリティを高めています。
  
## Bento UI  

グリッド状にコンテンツをレイアウトし、情報を分かりやすく整理したデザインです。まるでお弁当箱におかずを詰めるように見えることから名づけられました。この構造のメリットはパソコンの大画面でも見やすく、スマホで見る場合はカラム落ちさせるだけで対応できるのでパソコンでもスマホでも無理なく表現できます。
  
### ニコアンド（niko and…）  
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/240531_img07_1589d693e4.png) 
https://www.nikoand.jp/
  
ポップな見た目と多い情報量、そして、アニメーションと多くの要素があるのに、ごちゃごちゃした印象もなくむしろスッキリした印象です。UIの特性をうまくいかした好例なのでしょう。  
  
### アーク ペーパードライバースクール
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/240531_img08_3ed94d60ec.png) 
https://arc-pds.com/
  
こちらもUIの特性を上手く活用し情報をスッキリ見せることに成功しています。Bento UIはパソコン、スマホもどちらにも適した構造と言えそうです。
  
## まとめ
今回WEBデザインのトレンドを調査していい刺激になりました。普段の業務では技術の向上に目が行きがちですが、こうしてトレンドを調査するといいアイディアが浮かびます。
これからも技術向上と並行して、新しいデザインを取り入れることでより魅力的で使いやすいWEBサイトを提供できるよう努めていきます。


#### 参考記事
  
ミニナレ WEB制作会社シスコム：  
https://www.gohp.jp/blog/design/3952/  
  
株式会社ルート・シー:  
https://www.root-sea.co.jp/blog/knowhow/trend-design2024-1/  
  
WEBブランディングの株式会社フィールビー:  
https://feelbee.jp/news/news_branding/3664  


28964162_m.jpg

WEBデザインのトレンド調査

2024年5月時点の情報を取り扱っています。

# CMSの頂点に立つWordPress
CMSとはコンテンツマネジメントサービスの略で、ブログなどのコンテンツを管理するためのサービスです。 
そのCMSの中で、世界で最も利用されているのがWordPressです。 
2023年時点の(全ウェブサイトにおける)シェアは、42.7%です。 
2011:13.1%、2012:15.8%、2013:17.4%、2014:21.0%、2015:23.3%、2016:25.6%、2017:27.3% 
2018:29.2%、2019:32.7%、2020:35.4%、2021:39.5%、2022:43.2%、2023:42.7% 
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/330338879_8afec5da_55d1_4635_a223_7a3d36feee6a_26b1038700.png) 
 
[引用元](https://kinsta.com/jp/wordpress-market-share/)
 

## シェアNo.1だから狙われやすい
悪いハッカー目線で見ると、脆弱性1つを見つけたら、そこを同じように他のサイトにも同じ手法で攻撃できます。 
横展開が楽ですよね。ハッキング、ダメ、ゼッタイ。 
また、WordPressはオープンソースで汎用性が高く、且つプラグインで拡張性も高い反面、攻撃者が脆弱性を見つけ出して狙いやすいという面があります。
そのため、WordPressを用いたサイトが狙われやすいのです。 

## 例1.アップデートを行わないプラグインはマジやばい(SQLインジェクション)
2022年にはプラグイン「OneTone」の脆弱性を突かれたSQLインジェクションによるデータベースへの攻撃がありました。 
これにより、リダイレクトで他のサイトへ飛ばすコードを埋め込まれるという被害を受けたサイトが大量に発生しました。 
更に厄介なことにこのプラグインは開発者がアップデートを行わず、脆弱性に対抗する手段がなくなってしまったため、もともとOneToneを使用していたWordPressサイトの管理者は他のプラグインへの変更をせざるを得ない状況になってしまいました。 
[引用元](https://wp-doctor.jp/blog/2020/04/24/%E3%83%86%E3%83%BC%E3%83%9Eonetone%E3%81%AB%E8%AA%8D%E8%A8%BC%E4%B8%8D%E8%A6%81%E3%81%A7%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%82%92%E6%9B%B8%E3%81%8D%E6%8F%9B%E3%81%88%E3%82%8B/) 
便利だからこのプラグイン使っちゃおというのは良いですが、そのプラグインの脆弱性について調べてみてください。 
また、定期的に更新をチェックした方が良いです。 

## 例2.使わないファイルは無効にしないとマジやばい(xmlrpc.php攻撃)
xml-rpcは、遠隔でWordPressと通信をするための仕様の一つで、WordPressのモバイル用アプリ・Wordからの投稿・ピンバックやトラックバックの利用で使われています。 
これらの機能を利用している人には必要かもしれませんが、それ以上にセキュリティの穴になってしまうことのほうが重大だと思いますので、できるだけXML-RPCは無効化したほうがいいでしょう。 
### なぜXML-RPCを無効化したほうがいいのか
1. ピンバックを利用したDDoS攻撃
ピンバックとは、自分のサイトのURLが他のWordPressサイト上でリンクが貼られたことを自動的に通知してくれる機能ですが、それを悪用してDDos攻撃を仕掛ける事例がありました。 
なお、DDoS攻撃される側ではなく、DDoS攻撃に意図せず加担しているサイトとして、いわゆる踏み台として利用されてしまいます。 
※DDos攻撃とは、複数のコンピュータからひとつのサーバやサイトへ一斉にデータを大量送信することでアクセスダウンさせる攻撃のことです。 

2. XML-RPCを利用したブルートフォースアタック
XML-RPCに対して適当なログイン情報（ユーザー名・パスワード）を投げ続けて、ログインできる情報を不正に入手しようとする事例がありました。 
その後、悪意のあるファイルを設置したり、本来の管理者がログインできないようにしたりする攻撃が多いです。 

具体的なXML-RPCの無効化については、[別のサイトで記述があったので、こちら](https://wordpressdeec.jp/howto/howto-040/)を参照ください。 
近年では、xml-rpcを使わず、同等のことができる「REST API」を用いていることが増えています。 

## まとめ
手軽さやドキュメントの多様性など便利な面の多いWordPressには、セキュリティの脆弱性がまだまだあるということを知ってもらえたら嬉しいです。 
その脆弱性を知ることで対策ができます。(知らないとできません。知らないではすみません。) 
ものによっては、WordPress側で事前に対策しておけよとか、思う部分もあるかと思いますが、一つ一つ丁寧に設定して安心のサイト作りを心がけていけたらいいなと思います。 
日々アップデートを頑張っていきましょう！

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