## はじめに
ChatGPTなどのAPIを使うことで、これまで難しかった書類から必要な情報をピックアップする処理や、多言語への変換などがとても容易に行えるようになりました。
しかしながら、その処理はある程度の曖昧さを含まざるを得ないため、1回だけで最適な答えを出すこと難しいケースは多々あります。
そこで今回は、再帰的にChatGPTのAPIへ指示を出すことで、答えを洗練させられるかどうか、検証してみました。

## OpenAIチャットAPIでアイディアを再帰的に洗練させる

OpenAIのチャットAPIとTypeScriptを使い、アイディアを段階的に洗練させるプログラムを紹介します。  

### 作ってみたプログラム

```typescript
import dotenv from "dotenv";
import OpenAI from "openai";
import { zodResponseFormat } from "openai/helpers/zod";
import { z } from "zod";

dotenv.config({ path: `${__dirname}/.env` });

// APIの返答の形式を安定化させるため、Zodを使ってフォーマット指定を行います
const responseFormat = z.object({
  idea: z.string()
});

const main = async () => {
  // OpenAIの初期設定
  const client = new OpenAI({
    organization: process.env.CHAT_GPT_ORGANIZATION_ID,
    project: process.env.CHAT_GPT_PROJECT_ID,
    apiKey: process.env.CHAT_GPT_API_KEY
  });

  const MAX_COUNT = 5; // 再帰処理で呼び出す回数制限

  const getIdeas = async (
    question: string,
    ideas: string[],
    count: number = 1
  ) => {
    // 最初の指示
    let content = `## 指示
次に挙げる議題について、アイディアを出してください
「${question}」

## 制限事項
- 200文字程度で出してください`;

    // 再帰的に呼び出された時の指示
    if (count > 1) {
      content = `## 指示
次に挙げるアイディアを類推を使って洗練させてください
課題: ${question}
アイディア：「${ideas[ideas.length - 1]}」

## 制限事項
- 200文字程度で出してください`;
    }

    // チャットAPIの実行
    const chatCompletion = await client.chat.completions.create({
      model: "gpt-4o-mini",
      response_format: zodResponseFormat(responseFormat, "idea"),
      messages: [
        {
          role: "user",
          content
        }
      ]
    });

    // APIのレスポンスをパースして、情報を取得
    const responseMessage =
      JSON.parse(chatCompletion?.choices?.[0]?.message?.content ?? "{}")
        ?.idea ?? "";

    // 過去データに追加
    ideas.push(responseMessage);

    // 再帰的に呼び出す
    if (count < MAX_COUNT) {
      return getIdeas(question, ideas, count + 1);
    }

    return {
      question,
      ideas
    };
  };

  // 関数の実行
  const result = await getIdeas(
    "アジア向け越境ECを国内メーカーの販売担当者へ広告する場合の効果的なバナーデザイン",
    []
  );

  console.log(result);
};

main()
  .then(() => {
    console.log("Done");
  })
  .catch((error) => {
    console.error("Error:", error);
  });
```

#### プログラムの解説

- `.env`ファイルに定義されたAPIキーなどの環境変数を`dotenv`で読み込みます。
- Zodを使い、APIレスポンスの形式（idea: string）を指定することで、レスポンスの型を保証し、安定性を高めます。
- `getIdeas`関数は、指定回数（MAX_COUNT）まで再帰的にChatGPT APIへリクエストを送り、毎回新しいアイディアを生成・洗練します。
- 1回目は議題からアイディアを生成し、2回目以降は直前のアイディアをさらに洗練するよう指示します。
- すべてのアイディアは配列に蓄積され、最終的にまとめて出力されます。

### 実行結果例

#### 1回目
```md
1. クリーンでモダンなデザインを使用し、アジア市場を象徴する色彩（赤、金など）を取り入れる。
2. 商品写真を大きく配置し、目立たせることで視覚的インパクトを強調。
3. アジア顧客のニーズを反映したメッセージ（例：トレンド性や伝統的価値）を強調。
4. 言語はターゲット地域に応じたローカリゼーションを施し、親しみやすさを演出。
5. "越境ECで新市場開拓！"などのキャッチコピーで興味を引く。
```

#### 3回目
```md
アジア向け越境ECのバナーデザインには、
1. アジア特有の色（赤、金）を取り入れたクリーンでモダンなデザインが効果的。
2. 大きな商品写真でインパクトを与え、
3. トレンドと伝統を融合させたメッセージで興味を引く。
4. 各地域の言語で親しみやすさを演出し、
5. "新市場開拓のチャンス！"などの魅力的なキャッチコピーを加えることで、販売担当者の関心を高める。
```

#### 5回目
```md
「アジア向け越境ECのバナーデザインでは、
1. アジアの文化に根ざした明るい色合い（特に赤や金）を使用し、パッと目を引くデザインに。
2. 商品の魅力を伝えるために、大きな商品画像を配する。
3. トレンドと伝統を融合したキャッチコピーで感情に訴えかけ、
4. 地域ごとの言語で表記して親しみを感じさせる。
5. 更に、「新市場開拓は今がチャンス！」というポジティブなフレーズで顧客の関心を引く。
```

### 感想
結果を見てみると、アイディアそのものが洗練されているというより、文章として洗練されていっているという感じでした。
「洗練させる」ということが、人間にとっても解釈が難しいように、そもそも曖昧な指示なのが原因かもしれませんね。
また、ただ繰り返せばいいというわけではなさそうです。
ただし、情報を絞り込んでいくなど、プロンプトや利用目的を工夫すれば、この方法も有効に活用できる可能性があります。

### 注意
- 実案件でAPIを再帰的に利用する場合、API利用コストの増大や、レスポンスの質が頭打ちになる可能性についても、さらなる検証が必要です。

### 参考サイト
- <a href="https://platform.openai.com/docs/overview" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Overview - OpenAI API</a>

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OpenAIのチャットAPIを再帰的に呼び出す方法を検証してみた

## はじめに

ChatGPT API 呼び出しを含むコードのユニットテストは、レスポンスが一定でないため難しいと思われがちですが、いくつかのポイントを押さえることで実装可能です。本記事では、Jest を用いた ChatGPT API のユニットテスト実装方法について、実例を交えながら解説します。

## 対象読者

- ChatGPT API を利用する開発者
- Jest を用いたユニットテストの経験者
- API 連携を含むコードのテストに課題を感じている方

## 前提知識

- JavaScript の基本的な知識
- Jest を用いたユニットテストの経験
- ChatGPT API の利用経験

## 実装例

ChatGPT API を利用したコードのテスト実装例として、2 つの入力を比較して大きい方を返す関数 `greaterOf` のテストコードを作成します。

**テスト対象のコード (greaterOf.js)**

```javascript
import OpenAI from "openai";

/**
 * OpenAIのAPIを使用して2つの入力を比較し、大きい方を返します。
 */
const greaterOf = async (
  openai: OpenAI,
  a: string,
  b: string
): Promise<string> => {
  const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-4o-mini",
    response_format: { type: "text" },
    messages: [
      {
        role: "system",
        content: `1件目の入力と2件目の入力を比較して大きい方の入力をそのまま返してください。`,
      },
      {
        role: "user",
        content: a,
      },
      {
        role: "user",
        content: b,
      },
    ],
  });

  return chatCompletion?.choices?.[0]?.message?.content?.trim() ?? "";
};

export default greaterOf;
```

**テストコード (greaterOf.test.js)**

```javascript
import OpenAI from "openai";
import greaterOf from "./greaterOf";

const runTests = process.env.CHAT_GPT_TEST;

(runTests ? describe : describe.skip)("greaterOf", () => {
  const openai = new OpenAI({
    organization: "********", // API接続情報を外部から注入
    project: "********", // API接続情報を外部から注入
    apiKey: "********", // API接続情報を外部から注入
  });

  test.each`
    a                     | b                         | expected
    ${"木星"}             | ${"土星"}                 | ${"木星"}
    ${"北海道"}           | ${"スコットランド"}       | ${"スコットランド"}
    ${"セーム・シュルト"} | ${"シャキール・オニール"} | ${"シャキール・オニール"}
  `("greaterOf($a, $b) should return $expected", async ({ a, b, expected }) => {
    for (let i = 0; i < 3; i++) {
      const result = await greaterOf(openai, a, b);
      expect(result).toBe(expected); // 結果を検証
    }
  });
});
```

## 実装のポイント解説

- **テスト対象の関数は同じ入力に対して同じ出力を返すように設計する:** 出力が一定にならない関数の動作はテストケースで確認するのが難しいです。
- **API 接続情報の外部注入:** テストコードでは、API キーなどの接続情報を環境変数から取得しています。これにより、本番環境とテスト環境で異なる設定を使用できます。
  - **対応箇所:** テストコードの `const openai = new OpenAI({ ... });`
- **テストデータの準備:** `test.each`を用いて、複数のテストケースを簡潔に記述しています。各テストケースでは、入力値 `a`、`b` と期待される出力値 `expected` を定義しています。
  - **対応箇所:** テストコードの `test.each`
- **繰り返し実行:** 各テストケースを 3 回繰り返して実行しています。ChatGPT API のレスポンスは変動する可能性があるため、複数回実行することで結果の安定性を確認しています。
  - **対応箇所:** テストコードの `for (let i = 0; i < 3; i++) { ... }`
- **テストのスキップ:** 環境変数 `CHAT_GPT_TEST` が設定されている場合のみテストが実行されるようにしています。これにより、CI 環境などで API キーを保護し、テスト実行時間を短縮できます。
  - **対応箇所:** テストコードの `(runTests ? describe : describe.skip)("greaterOf", () => { ... });`

## まとめ

本記事では、Jest を用いた ChatGPT API のユニットテスト実装方法について解説しました。API 接続情報の外部注入、テストデータの準備、繰り返し実行、テストのスキップなどのポイントを押さえることで、ChatGPT API を含むコードのテストを効果的に行うことができます。

ユニットテストはコードの品質向上に不可欠です。ChatGPT API を利用したアプリケーション開発においても、ユニットテストを積極的に導入し、より信頼性の高いソフトウェア開発を目指しましょう。

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Jest で実装する ChatGPT API のユニットテスト

## 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)

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Cloudflare Workersの実践的サンプルの紹介

## はじめに
フロントエンドにおいても、製品の品質を向上させ、維持していく上で、テストは必須と言えるほど重要になってきています(参考: <a href="https://roadmap.sh/frontend" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Frontend Developer Roadmap</a>)。  
テストの状態を計測するよく使われる指標の一つとして、テストのカバレッジ率があります。  
フロントエンドのテストは、主に単体テスト、統合テスト（コンポーネントテスト）、E2Eテストに分けられます。  
Cypressでは基本的にこれらすべてを一元的に実装できるため、テストを書く上で便利です。  
ただ、CypressはJestやJestベースのPlarywrightと違って、標準ではカバレッジレポートを出力できません。  
特にNext.jsでは<a href="https://docs.cypress.io/guides/tooling/code-coverage" target="_blank" rel="noopener noreferrer">公式で紹介されている方法</a>そのままでは計測できなかったので、  
Next.jsとCypressを使ったサイトでテストカバレッジ率を計測する方法について、  
実際に検証しながら整理してみました。

※この記事では、Cypressの導入部分は省略します

## 全体の流れ
1. 計測のためのプラグインを追加する
1. package.json レポートのオプションを追加
1. Cypress の config に計測のための設定をを追加
1. Cypress の 共通設定部分にプラグインの読み込みを追加
1. Next.js の config にプラグインの記述を追加
2. テストを実行し、レポートを表示する

## 計測のためのプラグインを追加する
Cypressでカバレッジ率のタスクを実行するための **@cypress/code-coverage** と Next.jsでレポートを作成するための **swc-plugin-coverage-instrument** をインストールします。
```bash
npm i -D @cypress/code-coverage swc-plugin-coverage-instrument
```

## package.json レポートのオプションを追加
レポートに含めたいファイルや、含めたくないファイルがある場合、以下のように"nyc"の項目を追加して、オプションを指定します。

###### package.json
```diff
{
  "name": "example",
  ︙
  },
+  "nyc": {
+    "extension": [".ts", ".tsx"],
+    "include": ["pages/**/*.tsx", "src/**/*.ts", "src/**/*.tsx"],
+    "exclude": ["node_modules/**", "mock-data/**", "cypress/**", "**/*.cy.ts"],
+    "excludeNodeModules": true,
+    "excludeAfterRemap": true
+  }
}
```

## Cypress の config に計測のための設定を追加
cypress.config.ts へ以下のように、コードカバレッジを計測するための設定を追加します。

###### cypress.config.ts
```diff
import { defineConfig } from "cypress";
+ import codeCoverageTask from "@cypress/code-coverage/task";

export default defineConfig({
  env: {
    enableMock: true,
+    codeCoverageTasksRegistered: true
  },
  e2e: {
+    setupNodeEvents(on, config) {
+      codeCoverageTask(on, config);
+      return config;
+    },
    baseUrl: "http://localhost:3000"
  },
  component: {
    devServer: {
      framework: "next",
      bundler: "webpack"
    },
    defaultCommandTimeout: 6000,
+    setupNodeEvents(on, config) {
+      codeCoverageTask(on, config);
+      return config;
+    }
  }
});
```

## Cypress の 共通設定部分にプラグインの読み込みを追加
cypress/support/component.ts や cypress/support/e2e.ts に、  
プラグイン読み込みのコードを追加します。
###### cypress/support/component.ts | cypress/support/e2e.ts
```diff
+ import "@cypress/code-coverage/support";
```

## Next.js の config にプラグインの記述を追加
next.config.js のビルド設定部分にも、プラグインの記述を追加します。

###### next.config.js
```diff
const withImages = require("next-images");

module.exports = withImages({
  trailingSlash: true,
+  experimental: {
+    swcPlugins: [
+      ["swc-plugin-coverage-instrument", {
+        compact: false
+      }]
+    ],
+  },
});
```

## テストを実行して、レポートを表示する
これで、準備ができましたので、実際にテストを実行してレポートを表示してみます。

### テストを実行
テストの script は package.json で以下のように設定しているとします。
```diff
{
  ︙
  "scripts": {
    ︙
+    "cypress": "cypress open",
+    "cypress:e2e": "cypress run --e2e",
+    "cypress:component": "cypress run --component"
    ︙
  },
  ︙
}
```

コンポーネントテストを実行してみます。
```
npm run cypress:component
```
テストが終了すると、以下のディレクトリにファイルが生成されます。  
- coverage
- .nyc_output

coverage/lcov-report/index.html を表示すると、  
以下のようなレポートを確認できます。  
  
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/report_gui_883931f06d.png) 

また、以下のようにコマンドを打つことで、概要を表示できます。
```bash
npx nyc report --reporter=text-summary 
```
  
 ![](https://cont.sterfield.co.jp/uploads/report_cl_7970bcc25b.png) 
状態、分岐、関数、行数など、色々な方向で評価してくれます。

## まとめ
Next.jsでは、バンドラーがSWCなため、公式ドキュメントに従って設定すると実行が難しいことがわかりました。  
ただ、調査を進めることで、レポートの取得が可能であることがわかりました。  
今後はこれを活用し、Next.jsとCypressを組み合わせて効果的なテスト運用を構築していく予定です。  
この組み合わせにおいては、準備が整えば手軽にテストレポートを取得でき、より効率的かつ信頼性の高い開発プロセスを構築できると考えています。  
今回の課題を克服することで、将来的なプロジェクトでの利用をスムーズに進めることが期待できます。  
Next.js ✖️ Cypressの組み合わせを最大限に活かし、テストの品質向上に貢献していきます。

## 参考リンク

- [Frontend Developer Roadmap](https://roadmap.sh/frontend)
- [Code Coverage | Cypress Documentation](https://docs.cypress.io/guides/tooling/code-coverage)
- [swc-plugin-coverage-instrument](https://github.com/kwonoj/swc-plugin-coverage-instrument?tab=readme-ov-file)

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Next.jsとCypressを使ったWebアプリでテストのカバレッジ率を計測する

### 書籍の情報
- 書籍名: TypeScriptとReact/Next.jsでつくる実践Webアプリケーション開発
- 著者: 手島拓也、吉田健人、高林佳稀
- 出版社: 技術評論社
- ISBN-13: 978-4297129163
- 発行日: 2022/7/25
- リンク: https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12916-3

## はじめに
「TypeScriptとReact/Next.jsでつくる実践Webアプリケーション開発」は、開発をより快適・堅牢にするTypeScriptを用いて、React/Next.jsの基礎、最新フロントエンドやWebアプリケーションの開発方法が学べる書籍です。

TypeScriptは、JavaScriptのスーパーセットであり、型システムを備えたプログラミング言語です。型による静的チェックにより、プログラムの欠陥をコンパイル時やデバッグ時に検出することができます。これにより、バグの早期発見や、コードの保守性の向上につながります。TypeScriptはWebアプリケーション、Node.jsアプリケーション、モバイルアプリケーションなどのさまざまなプラットフォームで利用されており、特に大規模で複雑なプロジェクトの開発に適しています。開発者が型安全なコードを書くのを支援し、コードの保守性を向上させるために広く採用されています。

Next.jsは、フルスタックのWebアプリケーションを構築するためのReactフレームワークです。設定に時間を費やすことなく、アプリケーションの構築に集中することができるよう設計されています。Next.jsは、Reactアプリケーションを開発するためのツールセットやサーバーサイドレンダリング（SSR）および静的サイト生成（SSG）の機能を提供し、それらの機能により、SEOの向上、パフォーマンスの向上、セキュリティの向上など、多くの利点を提供します。従って、多くのウェブ開発者によって採用され、高品質のウェブアプリケーションの開発に役立っています。

## こんな方におすすめ

- モダンなWebフロントエンドに興味のある方
- React/Next.jsを初めて使う方、本番に導入したい方
- React/Next.jsとTypeScriptを組み合わせた開発スタイルに興味のある方
- TypeScriptを中心に据えたWebフロントエンド開発に興味のある方
- Atomic DesignやStorybookなど、コンポーネント中心の開発に興味のある方

## 目次

1. Next.jsとTypeScriptによるモダン開発
2. TypeScriptの基礎
3. React/Next.jsの基礎
4. コンポーネント開発
5. アプリケーション開発1〜設計・環境設定〜
6. アプリケーション開発2〜実装〜
7. アプリケーション開発3〜リリースと改善〜
- Appendix Next.jsのさらなる活用

## 各章について

### 1~3章

1章では、Next.jsやTypeScriptを使用したモダンなフロントエンド開発の概要と歴史を紹介しています。歴史の説名を踏まえ、Next.jsの機能に絡めてSSRやSSGの紹介やその必要性に関する説明もされています。

2章では、TypeScriptの基本的な使い方や重要な型について説明されています。また、設定やツールのセットアップについても触れられています。

3章では、Reactの基本的なコンポーネントやフックの書き方やNext.jsの機能の使い方が紹介され、再レンダリングの防止など重要なポイントもカバーされています。

### 4章

この章ではデザインシステムの設計方法であるAtomic Designが紹介され、ReactコンポーネントもAtoms, Molecules, Organisms, Templates, Pagesの5レイヤーに分類することが推奨されています。Atomic Designとあわせて、ファイル分割やコンポーネント設計の参考になるPresentational Component（見た目）とContainer Component（振る舞いロジック）についても説明されました。
あと、styled-componentsスタイルライブラリから、Storybookでのコンポーネント管理、React Testing Libraryでのコンポーネントテストまで、コンポーネント開発のために使われる一連のツールの使い方が説明されています。

### 5~7章、付録

後半からはアプリケーション開発の実践になります。

5章では主にアプリケーション開発に向けての環境構築を行います。Next.jsや前の章で説明があったstyled-components、StorybookとESLintのセットアップとReact Hook Formをはじめ、SWRとMaterial Icons、React Content Loaderなどさまざまなライブラリやツールの導入が紹介されます。

6章は、総435ページで150ページほど占めて本のメイン部分ですが、ほぼコードに構成されていて間に簡単な説明が入ります。まずは、Atomic Designに従って各ページをコンポーネントコンポーネントへと分割して、一番小さい部品であるAtomsから実装していきます。次のMolecules実装も特にロジックを持たないようにしています。Organisms, Templates, Pagesについても同様の構成で進みます。Pagesからは4章にあったPresentational ComponentとContainer Componentの見た目とロジックを別ファイルに分ける方法で実装していきます。加えて、React Testing LibraryでAtoms, Molecules, Organismsレイヤーのユニットテストを書きます。

7章では、まず、5章と6章でつくったアプリケーションをVercel, Heroku, Logflareといったサービスにデプロイする方法の説明されており実際にデプロイして見るのができます。また、SEO対策として、構造化データをページに付与する方法やOGP、sitemap.xmlの生成などを取り扱います。さらに、アクセシビリティ、XSSとかCSRFのセキュリティの説明もされています。

付録には外部サービスの連携活用など、さまざまな内容が説明されています。これらの内容は現場にも役立ち、読者にとって嬉しい情報となっています。

## 感想

既に探り探りでTypeScriptとReact/Next.jsで開発していましたが、本書を読んでから、TypeScriptとReact/Next.jsの組み合わせでの開発経験が浅い私にとっては、良い見本になりました。

本書は、全般的にわかりやすく、実践的な内容で、概観を掴めることができて満足しています。
また、さまざまなライブラリを取り入れて使用できてみたのも、良い点でした。例えば、Next.jsと同じチームで作られているデータ取得のためのReact HooksライブラリであるSWRやローディングを表示するライブラリReact Content Loaderは初めて使用してみて今後の開発にも良い選択肢になると思いました。

ただ、もうちょっと具体的な説明や使う理由などがあったらよかったなと思った部分もありました。例えば、ライブラリの使い方の説明では、なぜそのライブラリを使うのか、そのライブラリのメリットやデメリットなどについて、もう少し詳しく説明があると、理解しやすかったでしょう。

とはいえ、本書は、TypeScriptとReact/Next.jsの両方を学びたい人にとって、最適な入門書であることは間違いありません。本書を参考にして、TypeScriptとReact/Next.jsの開発スキルを磨き、実践で役立てていきます。

以上、『TypeScriptとReact/Next.jsでつくる実践Webアプリケーション開発』についての紹介でした。もし、TypeScriptとReact/Next.jsの組み合わせで実際動かしてみながら学びたい方には、ぜひおすすめの一冊です！

TypeScriptとReact/Next.jsでつくる実践Webアプリケーション開発

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【書籍紹介】TypeScriptとReact/Next.jsでつくる実践Webアプリケーション開発

<p><img decoding="async" loading="lazy" class="alignnone size-large wp-image-17883" src="/uploads-archive/2022/08/81ZkGOHcf6L-809x1024.jpg" alt="プロを目指す人のためのTypeScript入門表紙" width="809" height="1024" srcset="/uploads-archive/2022/08/81ZkGOHcf6L-809x1024.jpg 809w, /uploads-archive/2022/08/81ZkGOHcf6L-237x300.jpg 237w, /uploads-archive/2022/08/81ZkGOHcf6L-768x972.jpg 768w, /uploads-archive/2022/08/81ZkGOHcf6L-1213x1536.jpg 1213w, /uploads-archive/2022/08/81ZkGOHcf6L-1618x2048.jpg 1618w, /uploads-archive/2022/08/81ZkGOHcf6L-228x289.jpg 228w, /uploads-archive/2022/08/81ZkGOHcf6L.jpg 1975w" sizes="(max-width: 809px) 100vw, 809px" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<h1>著者</h1>
<p>鈴木 僚太(すずき りょうた) (  <a href="https://twitter.com/uhyo_">https://twitter.com/uhyo_</a> )<br />
2013年からTypeScriptを使用中。LINE株式会社でフロントエンドエンジニアとして自社開発に従事しながら、技術顧問なども行っている(本書発行当時)。専門はTypeScriptとReactで、講演やインターネット上での記事公開を通じて初心者向けから上級者向けまでさまざまな情報を発信している。OSS活動にも積極的だが自作のライブラリはあまり流行っていない。</p>
<p>&nbsp;</p>
<h1>目次</h1>
<ul>
<li>第1章 イントロダクション</li>
<li>第2章 基本的な文法・基本的な型</li>
<li>第3章 オブジェクトの基本とオブジェクトの型</li>
<li>第4章 TypeScriptの関数</li>
<li>第5章 TypeScriptのクラス</li>
<li>第6章 高度な型</li>
<li>第7章 TypeScriptのモジュールシステム</li>
<li>第8章 非同期処理</li>
<li>第9章 TypeScriptのコンパイラオプション</li>
</ul>
<h1>ここがすごい</h1>
<h2>TypeScript の復習と深い理解が得られる</h2>
<p>後述しますが、「入門」とは言い難い分、TypeScript でプロダクトを作ったことのある方におすすめしやすい本でした。サンプルコードも充実しているし、7,8章当たりになると、「TypeScriptらしさ」の内容に深入りしてきますので、まさにプロのTypeScripterを目指すための本です。</p>
<h2>コラムが面白い</h2>
<p>「比較演算とNaN」「letを避けるてプログラムを読む人の負担を減らそう」など、わざわざ検索エンジンにかけて探すような話題をコラムという形で提供してくれます。しかも、いいタイミングで！ コラムは、全部で38ありますが、コミケの評論島で頒布されているような内容なので、これだけでも1000円くらいは出したくなりました。</p>
<p>&nbsp;</p>
<h1>ここはもうちょっと</h1>
<h2>「プログラム入門書」ではないので、タイトルは誤解ないように</h2>
<p>確かに、TypeScript の入門書ではあるんですが、プログラムの入門書ではありません。</p>
<p>また、あくまでも「プロを目指す人のため」です。プロを目指しているなら、型の概念も知っているし、TypeScriptに興味があるということは、JavaScript の概要を知っていて当然ということだと受けました。</p>
<p>TypeScript の理解には、TypeScript ネイティブのシステムが少ない現状、JavaScript との関係性の理解は不回避ですが、本書のJavaScript に関する記載は、5ページのみです。</p>
<p>型については「プリミティブ型」の解説から始まるような構成です。プログラム初心者は、他のJavaScript入門書などを併せて用意した方が良いでしょう。</p>


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