Starting Android Studio
Path: /home /mon /android-studio
$ pwd (Print working directory)
/Home/mon
$ cd android-studio/bin (Change directory)
$ ./studio.sh
Creating New Project
(1) New Project
<img decoding="async" loading="lazy" alt="createnewproject" src="/uploads-archive/2014/02/new_android.png" width="300" height="250" />
(2) Setting up application, module and package names 

<img decoding="async" loading="lazy" alt="settingappname" src="/uploads-archive/2014/02/create_android.png" width="300" height="250" />
(3) App logo image 

<img decoding="async" loading="lazy" alt="chooseapplogo" src="/uploads-archive/2014/02/logo_android.png" width="300" height="250" />
(4) Setting up activity and layout names 

<img decoding="async" loading="lazy" alt="settingactivityname" src="/uploads-archive/2014/02/main_activity_android.png" width="300" height="250" />
(5) Building app 

<img decoding="async" loading="lazy" alt="buildingapp" src="/uploads-archive/2014/02/building_android.png" width="300" height="150" />
Developing
(1) activity_mail.xml 

<img decoding="async" loading="lazy" alt="devapp" src="/uploads-archive/2014/02/dev_app.png" width="300" height="250" />
(2) MainActivity.java 

<img decoding="async" loading="lazy" alt="devapp1" src="/uploads-archive/2014/02/dev1.png" width="300" height="250" />
(3) fragment_main.xml 

<img decoding="async" loading="lazy" alt="devapp2" src="/uploads-archive/2014/02/dev2.png" width="300" height="250" />
Running the project
(1) Adding Android Virtual Device Manager(Emulator for testing app) 

<img decoding="async" loading="lazy" alt="settingemulator" src="/uploads-archive/2014/02/emulator_android.png" width="300" height="250" />
(2) App on Device 

<img decoding="async" loading="lazy" alt="apponhome" src="/uploads-archive/2014/02/apponhome.png" width="200" height="250" />
(3) I&#8217;m now successfully running 🙂
<img decoding="async" loading="lazy" alt="runningapp" src="/uploads-archive/2014/02/helloworld_android.png" width="220" height="250" />
Enjoy!!!

Android Hello World

## はじめに

Gulpは、フロントエンド開発の作業を効率化するための自動化ツールです。ファイルを一つひとつ手作業で処理する代わりに、Gulpを使えば、様々なタスクを自動で実行できるため、時間を大幅に節約できます。さらに、CSSを効率よく管理するためにSassという拡張機能を導入することで、コードの見やすさが向上し、メンテナンスもしやすくなります。

この記事では、Gulpの基本的な導入方法から、Sassを使った開発の進め方までを解説します。

## 1. Gulpとは？

Gulpは、開発作業を自動化するための「タスクランナー」です。
手動で行うと時間がかかる以下のような処理を、簡単なコマンドで自動実行できるのが特徴です。

* Sass/LESSファイルのCSSへの自動変換
* JavaScriptやCSSの圧縮・結合
* ファイルの変更監視
* ローカルサーバーの起動やブラウザの自動リロード
* 画像の最適化 など
  
Gulpを使えば、作業の効率が上がり、開発時間を短縮できます。

## 2. 環境準備
### 2.1 事前準備

まず、Gulpを使用するために、Node.js をインストールします。

* Node.js（[公式サイト](https://nodejs.org/en)からインストール）
  
インストール後、以下のコマンドでバージョンが確認できます。

```
node -v
```

![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img01_6befb058cd.png) 
  

### 2.2 プロジェクトの初期化

プロジェクトのディレクトリで以下のコマンドを実行し、package.json を自動生成します。
```
npm init -y
```
これで、プロジェクトディレクトリに package.json が作成されます。

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img02_a439d94563.png) 

## 3. Gulpのインストール
プロジェクトのローカルにGulpをインストールします。
```
npm install gulp --save-dev
```
これで　node_modules フォルダと package-lock.json が作成され、package.json の "devDependencies" に Gulp が追加されます。

 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/img03_420bdf6b5b.png) 

## 4. Gulpfileの作成
次に、プロジェクトのルートディレクトリに gulpfile.js を作成し、基本的なタスクを設定します。
```
const gulp = require('gulp');

gulp.task('default', function() {
  console.log('Gulp is running!');
});
```

## 5. Sassの導入
以下のコマンドで、Sassをコンパイルするための gulp-sass と sass をインストールします。
```
npm install --save-dev gulp-sass sass
```

## 6. Sassコンパイルタスクの設定
以下のコードを gulpfile.js に追加し、SassファイルをCSSに変換するタスクを追加します。
```
const sass = require('gulp-sass')(require('sass'));

gulp.task('sass', function() {
  return gulp.src('dev_src/scss/**/*.scss')
    .pipe(sass().on('error', sass.logError))
    .pipe(gulp.dest('dist/css'));
});

gulp.task('default', gulp.series('sass'));
```

## 7. ディレクトリ構造（例）
```
my-project/
│
├── dev_src/                 ← ソースファイルを格納するフォルダ
│   ├── files/               ← 静的ファイルやアセットを格納
│   │   └── assets/          ← 画像やフォントなどのリソース
│   │       └── images/      ← 画像ファイル
│   ├── pug/                 ← Pugテンプレートファイルを格納
│   │   └── index.pug        ← メインのPugファイル
│   └── scss/                ← Sassファイルを格納
│       └── style.scss       ← メインのSassファイル
├── gulpfile.js              ← Gulpのタスク設定ファイル
├── package.json             ← プロジェクトの設定情報
└── package-lock.json        ← インストールしたパッケージの依存関係
```

## 8. Sassファイルの作成
dev_src/scss/style.scss に以下のコードを追加します:
```
$primary-color: #333;

body {
  color: $primary-color;
}
```

## 9. 動作確認
以下のコマンドを実行して、Gulpを起動します。
```
 npx gulp
```

## 10.　CSS 内容の確認

Gulpを実行した後、dist/フォルダにはコンパイルされたHTMLやCSSファイルが生成されます。具体的には、以下のようなファイルが出力されます。
```
my-project/
│
├── dist/               ← コンパイルされたHTMLやCSSが出力される
│   ├── index.html      ← Pugから生成されたHTMLファイル
│   └── style.css       ← Sassから生成されたCSSファイル
├── dev_src/
│   ├── files/
│   │   └── assets/
│   │       └── images/
│   ├── pug/
│   │   └── index.pug
│   └── scss/
│       └── style.scss
├── gulpfile.js
├── package.json
└── package-lock.json
```
特に、dist/style.cssの中身が以下のようになっていれば、Sassから正常にコンパイルされていることが確認できます。
```
body {
  color: #333;
}
```

## 11. まとめ

これで、Gulpを使ったプロジェクトのセットアップとSassファイルのコンパイルの手順が完了しました。Gulpを使うことで、Sassのコンパイルやファイルの変更を自動で監視できるようになり、開発の効率が上がります。

**他にもできること**

Gulpを使用すると、以下のような他のタスクも簡単に自動化できます。

* JavaScriptの圧縮と結合

  gulp-uglify や gulp-concat を使って、JavaScriptファイルを圧縮し、一つにまとめることで、読み込み時間を短縮できます。

* CSSの圧縮

  gulp-clean-css を利用して、生成されたCSSファイルを圧縮し、ファイルサイズを小さくできます。

* 画像の最適化

  gulp-imagemin を使用して、画像ファイルのサイズを削減し、ページの読み込み速度を向上させることが可能です。

これらの機能を活用することで、さらに開発がスムーズになります。Gulpには他にも多くの便利な機能がありますので、自分のプロジェクトに合ったタスクを見つけて、効率的なフロントエンド開発を進めてみてください。

## 参考
* https://ics.media/entry/3290/
* https://stand-4u.com/css/sass/setup_gulpsass.html

Gulpを使ったプロジェクトの基本設定とSass導入手順

ノーコードでAIアプリを開発することができる「Dify」というサービスを用いて簡単なチャットボットを自作してみたので、その紹介をしたいと思います。

こんな人向け
- ノーコードツールに興味がある人
- ノーコードツールで業務改善や新規事業を行いたい企画・マーケティング職、営業職の人
- アプリ制作に興味がある人
- 生成AIの活用に興味がある人

## Difyとは
Dify（読み方：ディーファイ）とは、生成AIを用いたアプリをフローベースで開発することができる環境で、フリープランを用いることで無料でアプリを作ることができます。 
また、チャットボットに関していえば数カ所設定するだけですぐ作成することができるため、非エンジニアの方でもお気軽に作成することができるのが特徴です。 
外部ファイルを読み込ませることができるので。ローカル(社内)のファイルを読み込ませることができるのが利点です。

## 作成の手順
0. 各種アカウントの作成（Googleアカウント、Difyアカウント）
1. Gemini APIとの連携（今回は、「Gemini 1.5 Flash」を利用）
2. ナレッジの作成（PDF、CSVのアップロード）
3. チャットbotの作成
4. Chatflowで質問を振り分ける

具体的な手順は、[参考動画](https://www.youtube.com/live/1psidvPxQqM?t=700s)を見ていただければ、迷わず進めることができます

## 成果物の共有
### チャットのワークフロー
どんな処理を行いたいかを視覚的にカスタマイズできる
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/2024_10_11_11_04_16_747d107750.png) 
### チャットボットアプリでのやりとり
ちゃんと会話できてる！！
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/2024_10_11_11_16_56_b5208c7558.png) 
### サイトでの活用
DIfy管理画面内で、サイトに反映するためのJavaScriptのコードが用意されている
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/2024_10_11_11_20_34_abfe1a3b02.png)
そのコードを反映させたいサイト/ページに追記するだけで、作成したチャットが利用できる ！！
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/2024_10_11_11_27_26_84769fe1c7.png) 

### チャットのログ
どんなことを聞かれているのか確認できる！！今後の返答の質UPに活用できる！！
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/2024_10_11_12_02_35_8939f51787.png) 

### 利用できる他のツール
Googleなどの検索エンジンや、WikiPediaやYahooFinanceなど多岐にわたるツールが利用できるので、作りたいアプリに応じてこれらのツールを活用するのが良いと思います。
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/2024_10_11_11_38_10_67ecf51844.png) 

### おまけ(チャットボットと大喜利をしてみた結果)
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/unnamed_f238feeaf4.png) 

## まとめ
今回のチャットボットを利用するにあたり、生成AIにはGeminiを利用しましたが、ChatGPTなど他のAIに置き換えることもできます。お好みのAIを利用してもらえたらいいかなと思います。 
既存の生成AI+独自のルールで、独自のアプリが簡単にできるので、すごく便利だと思いました。 
1時間足らずで、それっぽいチャットボットができたので、他にも良さそうなアイデアがあれば、Difyを活用してみてください。

logo_Dify.png

Difyを用いたチャットボットを作成してみた

## はじめに
[Cloudflare Workers](https://www.cloudflare.com/ja-jp/)の実践的なサンプルコードを事例を交えて紹介します。

すでにCloudflareを利用していてCloudflare Workersのことは知っているが、使い所が分からず手が出せてない方の参考となれば幸いです。

以下で紹介するコードはWebフレームワークの [Hono](https://hono.dev/) を使って実装しています。Cloudflare Workersにいち早く対応し、シンプルかつ型システムを活用した堅牢なコードが書けるのでおすすめです。

## サンプル1: オブジェクトストレージにデプロイしたHTMLにBASIC認証をかける

問題：
AWSやGoogle Cloudのようなクラウド事業者が提供しているオブジェクトストレージでWebサイトを構築しているが、そのサイトにBASIC認証をかけたい。

解決方法：WebサイトのネームサーバーをCloudflareに移行した上で、下記のWorkersを作成します。Workersの[ルート設定](https://developers.cloudflare.com/workers/configuration/routing/#matching-behavior)を行い、Workers→オブジェクトストレージの流れでリクエストが処理されるように設定します。

```
import { Hono } from "hono";
import { basicAuth } from "hono/basic-auth";

const app = new Hono<{ Bindings: CloudflareBindings }>();

app.all("*", basicAuth({ username: "username", password: "password" }), (c) => {
 return fetch(c.req.url);
});

export default app;
```

## サンプル2: ルールにそってURLを書き換えてリダイレクトする
問題：複数のサブドメインにわかれているシステムを運用しているが、外部のシステムと連携するにあたって、連携先のドメインが1つしか登録できない。

解決方法：下記のWorkersを作成して[カスタムドメイン設定](https://developers.cloudflare.com/workers/configuration/routing/custom-domains/)を行い、そのドメインを外部連携先として利用します。このサンプルコードでは、URLを加工してリダイレクトしていますが、マッピング表をコード上に持つようにしたり、外部に保存したマッピングを参照してリダイレクトすることも可能です。

```
import { Hono } from 'hono';

const app = new Hono();
const domain = "example.com";

app.get('/:subdomain/', (c) => {
	const { subdomain } = c.req.param();
	const url = `https://${subdomain}.${domain}/`;
	return c.redirect(url);
});

export default app;
```

使用例：
```
https://redirect.example.com/aaa/ => https://aaa.example.com/
https://redirect.example.com/bbb/ => https://bbb.example.com/
```

## サンプル3: APIとして使える簡易的なKVS
問題：一時的なデータの保存場所としてMemcachedやRedisのようなKVSが必要になったが、サーバーを立ち上げたりクラウド上のサービスを使うとなると費用がかかるので、お金がかからない方法で検証までは行いたい。

解決方法：Cloudflare Workersに付随するサービスであるCloudflare Workers KV(以下KV)を使ってデータの保存と読み取りを行うWorkersを作成します。事前にKVの[名前空間の作成](https://developers.cloudflare.com/queues/tutorials/web-crawler-with-browser-rendering#2-create-kv-namespace)を行います。その後、下記のコードのWorkersを作成してデプロイします。

```
import { Hono } from "hono";

export interface Bindings {
 kvs: KVNamespace;
}

const app = new Hono<{ Bindings: Bindings }>();

app.post("/set/:key", async (c) => {
 const key = c.req.param("key");
 const obj = await c.req.json();

 await c.env.kvs.put(key, JSON.stringify(obj));

 return c.json({});
});

app.get("/get/:key", async (c) => {
 const key = c.req.param("key");
 return c.json(JSON.parse((await c.env.kvs.get(key)) || "{}"));
});

export default app;
```

使用例：
```
$ curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"Name":"aaaa", "Age":"100"}' https://kvs-sample.****.workers.dev/set/123
{}

$ curl https://kvs-sample.****.workers.dev/get/123
{"Name":"aaaa","Age":"100"}
```

## まとめ
今回紹介したサンプルはすべて無料プランのCloudflareアカウントでも利用可能です。是非気軽に試してみてください。

## 参考リンク
- [Cloudflare Workersで手っ取り早くBasic認証を設定する](https://qiita.com/AnaKutsu/items/1c8bd0eb938edd3c0e0a)

CF_logo_stacked_blktype.jpg

Cloudflare Workersの実践的サンプルの紹介

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。

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