Wowgineer Notes

WowTechエンジニアの徒然開発日記

Wowgineer Notes

〜新たな"Wow"を生み出す〜

カラーユニバーサルデザイン認証を取得した時の開発話

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Web開発チームのフロントを担当している山本です。

 

昨年ワウテックは、カラーユニバーサルデザイン(CUD)認証を取得しました。(詳しくはこちらから)より良いサービスを提供できるよう奮闘する中で、CUD認証の取得は新機能とは少し違う新たな取り組みでした。今回、なぜCUDマーク取得を行ったのか、どのような変更があったのかについてご紹介したいと思います。

 

 

CUDとは 

CUD認証とは、特定非営利活動(NPO)法人カラーユニバーサルデザイン機構が発行を行う、“製品が多くの人にわかりやすい配色であることを保証する第三者認証の証”です。(※1)

人それぞれ色の伝わり方が異なるため、正しく情報が伝わるよう色の使い方に配慮しようという取り組みです。私が赤色に見えていても黒っぽく見えてしまう人もいるため、みんなにとって、より分かりやすい配色を選択していきます。

 

なぜCUD認証を取得したのか

弊社では「言語」「距離・時間」「個性」「温度・感情」「経験」という5つの視点からサービスの開発や新機能の追加を行なっています。その中の「個性」から色の伝わり方が違うことで生じるコミュニケーションの課題解決に取り組むことにしました。もともと、私が入社前の面接時より、代表の瀬沼からカラーユニバーサルの話を聞いており、会社としても取り組んでいきたいことだと前々から私も認識していました。

 

変更点

では、実際にCUD認証を取得するにあたっての変更した箇所をいくつかご紹介したいと思います。

 

1. 赤文字からオレンジへ

ワウトークで使用していた赤が暗めで黒と同じように見えてしまうため、「注意を集める、強調する、違いを表現できていない」という指摘がありました。改善案としては、明るいオレンジよりの色に変更することでした。ただ赤文字はあらゆる所で使っていたため、全てを変更するのがとても大変でした。ただ色を変更すればいいという訳ではなく、動的に色を変更しているところもあるため(例えば、クリックすると色が変化するなど)、見落としがないようにと神経を使った気がします。

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2.グラフの色

 共有機能では、アンケートを取ることができ、その結果はグラフで表示されます。そのアンケートのグラフで使用している色が差が少ないということでいくつか変更しました。それぞれの項目に白縁をつけたり、グラフの項目をクリックすると情報が表示されるなど、もともと対応していたところもあり、全ての色を変更する必要はありませんでした。ただ僅かな色の変更なので、私も変更するときに色の差異を認識することが難しかったです。

 

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まとめ

正直CUD認証を取得にあたって、「色の変更が多くなるのでは」、「現在の製品とかなり違う色を提案されるのでは」と不安もありました。嬉しいことに、ワウトークの強みでもあるシンプルさが使用している色にも出ており、改善箇所の指摘も多くなかった気がします。意外と文字の色をオレンジに変更しても、私の中では違和感もあまりなく、今では馴染んでいるように感じます。

 

今回のCUD認証の取得から、色自体を認識できないというのではなく、背景色との色の差が少ないため分かりずらさが生じたり、強調するなどの色の役割ができていなかったことを知りました。デザイン性だけではなく、新たな色に関する視点を意識するようになったので、今後の開発にも活かしていきます!

 

 

我々ワウテック技術開発部はこのような環境で開発をしています。
興味を持った方がいらっしゃればいつでもご連絡下さい。

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駆け出しエンジニア1年目で学んだ3つのこと

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Web開発チームのフロントを担当している山本です。 

最近では技術開発部の仲間も着々と増え、再来年入社の新卒採用まで始まりました。基本的に技術開発部は実務経験のある方が主なのですが、私は実務未経験からの採用でした。エンジニアを目指している人やエンジニアとして働き始めた人たちがエンジニアとして働くイメージが膨らむよう、エンジニア1年目で得た3つの学びを紹介したいと思います。

 

 

学び1: ReactとReduxの技術面での挑戦

Reactでの開発時にデータ管理の複雑さが増していき、Reduxを取り入れようという話になりました。それからWeb開発チームでも定期的にRedux勉強会を開催されるようになりました。毎回テーマを決め、各自で事前に予習をし、勉強会でお互いに学んだことを共有するスタイルで行っています。Reduxを勉強する中で、Reactの復習にもなり、初期の頃より理解できることが増えてきたのを実感できたのも嬉しかったです。

 

学び2: 機能(サービス)リリースするまでの見積もりの大切さ

機能追加などを行う中で、現在の自分の力を考慮し、実装にかかる時間を正確に見積もることが大切だとよく上司から言われます。無限に時間があればいいのですが、そういうわけにはいきません。機能実装の時に必要な作業を書き出し、それに対してかかる作業時間を見積もるようにしています。数時間で終わるだろうと思っていても実際に取り掛かると手間取り、見積もりと差が出ることがよくありました。また作業時間の見積もりは正確だとしても他の作業が発生することもあるため、それも事前に想定しながら見積もることが必要です。見積もり時間が短いからいいというわけではなく、自分の力量を知るために自分と向き合う時間でもあると思っています。

今はInstaganttでスケジュール管理をしており、タスク状況を視覚的に把握できるので便利です。他にもオススメのツールがあれば教えて欲しいです。

 

学び3: 仕様の決定からデザインについて考えるようになる

初めて機能追加する時に、仕様の可能性が無限大だということに気がつきました。ユーザーが使う時のことを考えながら、開発期間内でできることを決めていく必要があります。既存の機能のことも考慮しないといけないため、色々なケースを想定する必要があり、何度も話し合いが必要なこともあります。

 

また私の場合デザイナーにデザイン依頼する前に、自分が実現したいものを伝えるため、ワイヤーフレームを作成します。大まかな配置も伝えたいので、色々と調べたり部内メンバーからもフィードバックをもらうことがあります。ワイヤーフレーム自体は、HTMLやCSSでコードを書きながら調整したり、既にあるコンテンツをつなげながら作っています。ワイヤフレームを作るようになり、他のサイトのレイアウトなども意識するようになりました。

 

まとめ

以前のエンジニアに対して、コーディングだけが仕事内容だというイメージがあったのですが、仕様決めからスケジューリングなどコードを書く上で必要な作業があることも知りました。また未経験でも勉強すればできるようになることも増えると実感し、今後も学び続けたいと思います。 

昨年は目の前のことで精一杯でしたが、今年はES6などの基礎部分を固めたり、もう少しバックエンドのことにも挑戦したりすることで、自分でできることの幅を増やしたいです。

 

 

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ペアプログラミングを試してみた

どうもこんにちは!web開発チームのしまねです。
最近web開発チームでペアプログラミングに取り組んでみました。
取り組んだ開発はまだリリースまでいっていませんが、どのように取り組んだのか・やってみた感想などを振り返ってみたいと思います。

 

目的

目的としては大きく3つありました。

目的① レビューが十分にできていない状況を変えたい

 コードレビューの依頼は来るのですが自分の開発業務もあるため、十分にできていないなぁという思いを少し前から抱えていました。例えばある機能を実装するとしてそれに関するコードをすべてレビューするとなると、まとまった時間が必要となるためついつい後回しにしてしまっていました。そして結局十分な時間がとれず深く見れずに終わってしまうという。。
 ペアプログラミングで開発すればレビューせざるを得ないためレビュー不足な状況を変えることができるのではないかと考えました。

目的② 新卒が入った時に研修で使えるかを検証したい

 ワウテックでは新卒採用を始めていて近い将来新卒が入社します。新卒の研修の一環としてペアプログラミングはいいんじゃないかなと思っていたので、その効果を検証する必要がありました。

目的③ テスト時のバグ改修の工数を減らしたい

 開発の工数は見積もりやすいのですが、テストに出したあとのバグ改修はバグの数によって工数が増減するため見積もりにくくスケジュールが押してしまうことがありました。
 もしもテスト提出の時点で極力バグを少なくできればテスト工数の振れ幅も小さくなり見積もりやすくなるはずです。
 2人で1人分のコードしか書けないので開発スピードは遅くなりますが、2人で確認しながら進めるのでバグが減ってテスト時のバグ改修の工数では短くなるのではないかという期待がありました。

 

使ったツール

  • Live Share

https://visualstudio.microsoft.com/ja/services/live-share/

 Live Shareというプラグインを使えばVisual Studio Codeでソースコードを複数人で編集できるようになります。
 誰か1人がホストになり共同編集する人を招待し、招待された人はホストのファイルを編集できるようになります。
 他の人がどこを編集しているのかはカーソルで表示されてわかりやすかったです。

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VScodeのLive Shareでファイルを共同編集している様子

 招待したり招待されたホストに接続する際にMicrosoftアカウントかGitHubアカウントが必要です。

 

やり方

 調べてみるとペアの中でドライバーとナビゲーターという役割に分ける方法があったので参考にしました。
参考サイト: ペアプログラミングのやりかた
https://qiita.com/kanatatsu64/items/3f04d0116e22392efaca


ナビゲーターの役割
・プログラムの構成を考える
・テストを書く
・ドキュメントを書く
・ドライバーの疑問をググる
・ドライバーが書いたプログラムをレビューする

ドライバーの役割
・コードを書く

その他にはルールとして次のことを決めました。
・開始時間と終了時間とどこまでやるかを決める
・1時間を目安に休憩

 

いざ実践

 今回は僕がナビゲーターでペアのメンバーがドライバーで進めていくことにしました。
 まずナビゲーターの僕がコーディングの前に大まかな作りを説明し、処理をコメントで書いていきました。
 この間はドライバーはやることがなくなってしまうので最初だけでもこの作業はあらかじめやっておくべきでした。
 キリの良いところまで処理を書いてドライバーにコーディングを始めてもらいました。
目の前でどんどんコードが書かれていくのが面白くてしばらく見ていたのですが、「いけない、いけない。次の処理のコメント書かなくちゃ」ということでいったん次に実装予定の処理をコメントでどんどん書いていきました。
 その後はドライバーの書いたコードを見たり、疑問点に答えたり、次の実装を書いたりと進めていって最初に目標にしていた部分まで実装してその日は終わりにしました。
1回やってみた時点で、2人とも他の業務もあり今回ペアプログラミングを行ったプロジェクトだけやるわけにはいかないので週に何回か2~3時間くらいでやってみよう、また、ペアプログラミングをする部分はそのプロジェクトのコアになるようなロジックの部分にしてcssの設定等の見た目の部分は1人で進めていこうということになりました。

 

その後何度かやってみて・・・

 

  • ペアプログラミングした部分のソースコードについては考え方まで理解しているのでレビューする必要が全くなかった。
  • ナビゲーターはあまりやることがないのではないかと思っていたがドライバーとのやり取りが多く発生して想定していたよりも忙しかった。
  • 1時間を目安に休憩と決めていたがついつい進めてしまって休憩を取りそこねることが多かった。
  • どこまでやるかを毎回最初に決めておいてよかった。

 というような感想をもちました。

 

まとめ

結論① ペアプログラミングをする上でLive Shareはすごく便利

 1つのPCではなくそれぞれのPCでできるようになるのでナビゲーター側の自由度が高くなります。昔は1つのPCに2人がはりついてやっていたそうですが、それだとお互いにかなりストレスになると思います。

結論② どこまでやるかを毎回最初に決めておくことが重要
 ペアプログラミングをしていると1人でやるより疲れるので予めゴールを設定しておくと気が楽です。気が楽なだけですが続けていくには重要なことです。

結論③ 改めてコードレビューの時間をとる必要はない
 ペアプログラミングを行った部分に関してはドライバー側が書いたコードもナビゲーター側が設計しているし、議論しながら進めているためコードを書き終わった時点でもうレビューはしなくてもいい状態になっています。

結論④ 新卒の研修としてはとてもアリ
 マンツーマンでしっかりコードの書き方から見ることができるので新卒の研修時には非常に有用だと思いました。研修の際には逆にナビゲーターをやってもらってプログラムの構成を考えてもらうのもありかもしれません。

 目的③についてはまだテストまで到達していないので検証できていないです。。
 ただ現時点の感想では、仮にペアプログラミングで開発した方が工数がかかったとしてもメンバー間の知識の共有や議論して進めることでの品質のアップと他に得られるものがあると思います。

 どうやってコードを書くのかについては体系的に説明するのは難しいため、書いているところを見てもらうのが一番早いです。まだまだ慣れませんがもうしばらく続けてみたいです。
 今回はやりませんでしたがLiveShareを使えばリモートワーク中でもペアプログラミングできるかもしれないので近い将来チャレンジしてみたいです。

 

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2020年もワウテックをよろしくお願いします

新年あけましておめでとうございます。アプリ開発チームの岡野です。

今年もよろしくお願いします。

 

今年で2回目ですが、ワウテックでは毎年年明けに全社で神田明神に参拝に行っています。

9時に神田明神に到着。去年も天気がよくなった気がしますが、残念ながら今年も雨でした(2敗)

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待ち時間の間にお守りを購入。我らが技術開発部部長(自分の上司)は、今年もIT情報安全祈願のお守りを買って早速会社のデスクに飾っていました。去年はこれのおかげでほぼ半年間重大な障害なく過ごせました。今年もご利益があるよう願います。

 

個人的には今年も金運のお守りを買いました。宝くじが当たりますように。。。(_人_)

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上司の机に飾られてるIT情報安全祈願

去年は文化交流館という箇所の2階で参拝しましたが、今年は御神殿で参拝できました。(去年は混雑日だったため代表者以外は文化交流館2階で参拝という形だったようです)

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神田明神境内図

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会社として参拝して神社の方に商売繁盛の祈願をしてもらう間参列している会社の名前が呼ばれるのですがIT系の企業名が多く呼ばれていました。IT時代を感じますね。

混雑日を避けたことや去年よりも開始時間が早いこともあってか人は比較的少なく、スムーズに参拝は終了しました。

 

解散後、去年買ったお守りをお焚き上げ所に渡し、今年一年の運勢を占うべくおみくじを購入しました。

結果は

大吉でした :D

うまくいかないことがあってもおおらかな心で構えていろというありがたいお言葉。

忘れないように持って返って飾っておくことにします。

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今年もきっと慌しくなるでしょうが、公私共に最高な1年にできるように頑張りたいと思います。

今年もワウテックをよろしくお願いします。

 

参考リンク

神田明神

https://www.kandamyoujin.or.jp/

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大きなActivityは小さく分割したほうがいいお話

こんにちは。ワウテックAndroidアプリ担当の岡野です。

今回は珍しくAndroidに関する投稿です。

WowTalkには様々な機能がありますが、私が着任当時に実装した機能がタスク管理機能でした。当時はiOS担当だったため、Androidの実装は当時の担当の方がしてくれた(※1)のですが、最近不定期に機能改善をする際にAndroidのタスク管理機能のメンテナンスに苦心することが多かったので思い切ってアーキテクチャの変更に取り組みました。

1 タスク管理機能の概要

WowTalkでは作業内容をタスクとして管理する機能があり、テキスト情報に加えて画像やドキュメントファイルを添付し、タスクの担当者・関係者間で共有できる仕組みです。タスクには期限が設定でき、期限切れ当日には通知が届くようにもなっています。

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自分はもっぱら個人のタスク管理に使うことが多い

このタスク管理機能は大きく3種類のActivityから構成されています。

リスト画面 タスクの一覧を表示する画面
作成画面 タスクを作成する画面
詳細/編集画面 作成したタスクの詳細を確認し、編集する画面

 

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タスク管理機能。詳細画面と編集画面は1つのActivityで実装されていた

それぞれ独立したActivityで実装されており、サーバーからのデータ取得リクエスト呼び出しや描画に伴うデータ加工などもそれぞれのActivityで実装されていました。

2. 実装の問題点

上述したとおり複数の役割を1つのActivityで実装したため、多いものではソースコードの行数が2800行近くにまでなりました。多いと見るかは個人差があるかもしれませんが、個人的にはかなり苦労するレベルです。またメンテナンスも忘れた頃にするので、毎回作業時に「これなにしてるんだっけ...」と処理を見返すことが何度もあり、作業効率があまりに悪いということもありました。

3. 改善方針

今回はタスクの詳細・編集画面を改修することにし、下記の2つを実施することにしました。

画面ごとにActivityを切り分ける

タスクの詳細画面と編集画面は類似したインターフェース及びデータ構造のため、1つのクラスで実装されていましたが、それぞれ表示の仕方が変わるため、モードの切り替え時に逐次ViewのVisibilityを変更していました。

これらを個別のActivityに分割することで状態の管理などを気にしなくて済むような実装にしていきます。 

データとViewの操作をActivityから切り分ける(MVVMアーキテクチャ)

合わせてデータ操作とViewの状態管理も切り分けて、それぞれが依存しないようにしていきます。今回はGoogleがAndroidアプリ実装時の推奨アーキテクチャとしているMVVM(※2)を採用することにしました。

簡単にMVVMについて書くと、データの取得/送信部分をModel(M)クラスに任せ、ViewModel(VM)はModelからデータを受け取り、View(V)が使いやすい形でデータを提供します(※3)。

今回2つの画面のデータ取得ロジックがほぼ同じため、下記の様にModelを共通化した形で変更を加えることにしました。

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1つの大きなActivityを画面と処理の種類で分割する

4. 改善の効果

画面ごとにActivityを切り分けた上、MVVMにすることで1クラスあたりのソースコード量が減り、かなり見やすくなりました。合わせて以下の様な効果がありました。

・現在の状態を意識する必要がなくなった

・クラス内部の変数が減り、各変数への依存関係も減ったためロジックの構築がシンプルになった

・表示のための"ビューロジック"と"実際の表示処理"が個々のクラス内で完結しているため、実装時に頭の中で同時に考える負担が減り実装が早くなった

1つ目と2つ目は書いている通りで、今の画面が詳細画面なのか編集画面なのかを意識する必要もなく、またそれぞれの状態で利用していた変数を個別のClassで管理する様になったので、条件分岐などの記述が減り1つの関数の行数もだいぶ削減されました。

 

3つ目に関しては実際に経験があるとイメージしやすいのですが、1つのActivity内でデータの取得から表示までの一連の流れを書く場合

①バックグランドでデータの取得

②受け取ったデータをメインスレッド(Handler)にポストする

③メインスレッド内で変数への保存を行いデータの表示処理を行う

みたいなことをするわけですが、一連の流れを描く際に1つで今回取り扱うデータとは関係ないデータを取り扱う処理(例えば描画や別の処理のエラーハンドリング関数)をかき分けながらHandlerを探すなんてことがよくあります。

これが無くなるだけでもかなり実装時の負担は低減されました。 

5. 気づいたこと

今回実装していて思ったのがViewModelが思ったよりも肥大化したことでした。実装にあたりLiveData(※4)を利用した値の自動更新を採用したのですが、これとビューロジックを一度に実装するとそこそこな分量になりました(1000行程)

また通常ModelはSingleton(※5)で実装してDBやサーバーから取得したデータをキャッシュすることを推奨(※6)されているのですが、別のタスクを開いたはずが直前のタスクの情報が表示されてるなんてこともありました。ActivityとModelは依存関係を排除しているとはいえ、用途は想定して実装しないといけませんね。

 

6. 終わりに

今回はタスク管理機能のFatActivityをビューロジックの切り分けと整理によって2800行あったソースコードを200~1000行のクラスに分割し、保守性を改善しました。今後はこの画面以外でも同様の問題を抱えている箇所を1つずつ改善していければと思います。

 

当たり障りのない内容でしたが、基本的なことの大切さを実感します。社内ではこういった既存実装が抱える問題を「負の遺産」と呼んでいますが、まだまだ負の遺産はありますので1つずつ返済していきたいと思います。

 

7. 注釈

※1 : Androidの実装は当時の担当の方がしてくれた

決して前任者のソースコードがわかりにくいというわけではないです。

※2 : アプリのアーキテクチャガイド

https://developer.android.com/jetpack/docs/guide?hl=ja#cache-data

※3 : MVCと何が違うのか

いわゆる昔のModel-View-Controller(MVC)と同じに聞こえるかもしれませんが、個人的に思うControllerとViewModelの大きな違いはまさにViewModelである点です。

画面で表示する際、仕様によって表現を変える必要が出てくる場合があります。例えばサーバー側ではLong型の UnixTimeで保存し、アプリ側ではこれを「2019-11-29」と表示する場合もあれば「明日」「今日」の様な表現にする場合もあります。

これらの表示の上での計算(=ビューロジック)は、MVCにおいてControllerで記述することはせず、Viewで加工することになります。一方MVVMではこのビューロジックをViewではなくViewModelに担当させることでViewは複雑な処理を記述する必要がなく、表示だけに集中できます。

 

※4 : LiveDataの概要 

 https://developer.android.com/topic/libraries/architecture/livedata?hl=ja

※5 : デザインパターン シングルトン

https://qiita.com/shoheiyokoyama/items/c16fd547a77773c0ccc1

※6 : Androidアプリ設計パターン入門

https://peaks.cc/books/architecture_patterns

 

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1週間で作って社内リリースしたヘルプボットを性能改善した話

お久しぶりです。WowTalkのAndroid開発担当している岡野です。

前回1週間でヘルプボット作って社内リリースした話を書きました。

その際にいくつか課題が出ましたので、今回は前回ほど専門的な内容ではありませんが、課題解決までのアプローチを書いていきたいと思います。

1.前回の課題点

前回作成したボットですが、欠点として単一のキーワードを送った時した回答できないという課題がありました。通常ユーザーがボットに質問する時には適当な長さの文章を送ってくると考えると使い物にならないですね。

この課題を解決するため下記の流れでアプローチしていきました。

  1. 文章の形態素解析によるキーワード抽出
  2. 形態素解析サービス/ツールの選定
  3. 記事の検索方法の変更 

1つずつ見ていきましょう。

2.文章の形態素解析によるキーワード抽出

形態素解析とはなんぞやというと方のためにお話しすると、要は文章を意味のある単語単位(形態素)で分割し、それぞれの品詞などを解析する作業です。

例文 Androidでログインができない
形態素で分割 Android/で/ログイン/が/でき/ない
品詞の抽出  名詞 / 助詞 / 名詞 /助詞 /動詞 / 助動詞

この中で意味のある単語=キーワードは「Android」「ログイン」= 名詞となることはわかると思います。あとはこのキーワードをうまくユーザガイドの検索ワードとして投げてあげるだけ。

3.形態素解析サービス/ツールの選定

SaaSサービス信者になりつつある自分はAWSにも形態素解析できるサービスがあるのではと探してみるとAmazon Comprehendというサービスがありました。

やったぜ(*´-`)...と思ったけどこれ、日本語に対応していなかった...orz

他にないかなと探してGoogle Cloud Platform(GCP)にもCloud Natural Language APIという似たようなサービスがあるそうです。

Googleさんなら日本語にも対応しているし安心かな。

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Cloud Natural Language Apiでの解析

ちゃんと日本語も解析できてるようです。

あとはコスト面が気になるので確認することにしました。料金のページを見ると構文解析を含むNatural Language Apiはユニット単位の課金らしいです。(以下抜粋)

 

Natural Language API の使用量は「ユニット」の数に基づいて計算されます。分析のためにこの API に送信される各ドキュメントのユニット数は、少なくとも 1 ユニットとなります。ドキュメントに 1,000 文字を超える Unicode 文字が含まれている場合(空白文字や、HTML / XML タグなどのマークアップ文字も含まれます)、1,000 文字 = 1 ユニットの複数ユニットとしてカウントされます。

たとえば、Natural Language API に送信する 3 件のリクエストそれぞれに、800 文字、1,500 文字、600 文字が含まれている場合、1 番目のリクエスト(800)が 1 ユニット、2 番目のリクエスト(1,500)が 2 ユニット、3 番目のリクエスト(600)が 1 ユニット、合計 4 ユニットとして課金されます。

Natural Language API の使用料は、使用された API の機能とその機能を使用して評価されたユニットの数に基づいて、月単位で計算されます。次の表に、請求月に分析されたユニットの総数に基づく 1,000 ユニットあたりの料金を示します。

つまり1000文字ごとに1ユニットが消費され、最低でも1回のリクエストで1ユニットが消費されるそうです。

通常チャットで質問する時には短文であることが多いため、これでは費用対効果が悪いと判断しました。無念。。。

このAPI、そこそこの長さの分を構文解析する時には有用だけど、今回みたいな短文向きではなさそうです(料金的な意味で)。

最後に以前Androidの開発の時にふと見つけたKuromojiというライブラリを思い出してnodeモジュールがないか探してみることに。ありました

最近はなんでもありますね。ほんと助かります。

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Kuromojiによる解析

 これなら日本語にも対応してくれてるし、料金も利用したLambdaのリソース分しかかからないので、(Lambdaの利用料金は実行時間と消費したメモリの量に依存するため)残念なコードを書かない限り料金も抑えれそうです。

 以下今回の調査のまとめです。

目的 文(sentence)を単語(word)に分割できる    
  amazon comprehend cloud natural language api Kuromoji
機能 構文解析
キーフレーズ抽出
感情分析
エンティティ分析
言語検出など
構文解析
エンティティ分析
感情分析
コンテンツ分類など
構文解析
長所 ・ドキュメントからそのドキュメントが何を指すものなのかを学習させることでユーザの真に知りたい内容や行いたい行動を抽出できる ・精度自体はAWSよりいいと思う。
・5000ユニットまで無料利用枠がある
・node moduleを
入れるだけですぐ利用できる
・Lambdaの無料利用枠を利用した計算ができる
短所 ・日本語で利用できる機能が少ない。
・文章の解析がメインとなるため、ボットのように短文で質問を行う場合は費用対効果が悪い
・1ユニットが1000文字で設定されているためAWSよりも費用対効果が悪い ・名詞を分割して解析するので自分でどこまでがまとまった単語なのか判定するロジックを追加する必要がある。
料金体系 10億文字まで
$0.0001/100文字
10億文字まで
$0.001/1000文字
Lambdaの利用枠内

4.記事の検索方法の変更

前回WP REST APIで検索を行う時、通常の質問形式や複数キーワードを投げても適切な回答が得られないという話をしました。これは

{domain}/wp-json/wp/v2/posts/?search="キーワード"

のクエリで検索した時に、完全一致で検索しようとするため、投稿のタイトルや本文内に質問文と同じものがなければ検索結果に出てこないことが原因でした。

またユーザの質問文に含まれるキーワードが必ずしもユーザガイドに含まれないこともあります。

例えば「トークの一覧」という言い方をする人と「トークのリスト」という人がいる場合にユーザガイド内の言い方が「トークの一覧」だったとすると後者の検索で「リスト」というキーワードに一致しなくなります。

このような揺らぎを少しでもなくすために、ある程度予測される表現については別途「タグ」として管理することにし、「タグ」による検索を行えるようにしました。

{domain}/wp-json/wp/v2/posts/?filter[tag]="キーワード1,キーワード2..."

こうすることでかなりの期待したものに近い結果が得られるようになりました。

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あとは細かいロジックの調整(連続する名詞を1つの単語として検索する、一致するキーワードが多い記事を優先して表示するなど)をして完成(?)と相成りました。

5.これからのお話

今回ユーザーガイドURLを取得するボットを作っていて気づいたのが、

「1つの記事の中で複数の機能を説明している」

記事があることです。

もちろん、全く関係のない機能を説明しているわけではないのですが、本来ユーザーが調べたい機能以外のことが多く存在していると、欲しい回答を探す手間が発生します。

せっかく回答の書かれたURLを教えてもらってもその回答がすぐにはわからないとストレスになってしまいますね。これは当社のユーザーガイド作成の至らない点です。。。

 

今後はユーザーガイドの改善もしながらボットの改善を目指して行けるようにも動いていきたいと思います。そしていつの日か、このボットが皆さんの前に現れてくれることを願います。

6.おわりに

今回の記事では、以前作成した「キーワードに一致する記事のURLを返却するボット」へのリクエストフォーマットを改善してより意味のあるURLを返すようにするための取り組みについて記載しました。内容としてはあまり専門的なものではなかったですが、結局はこういう地道なことの積み重ねでUXがよくなるのかなとも思っています。

 

次回はいい加減Androidについて記事を書きたいなと思いますので、その時は改めてよろしくお願いします。^^; 

参考URL

 

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1週間でヘルプボット作って社内リリースしたお話

こんにちは。WowTalkのAndroid開発担当している岡野です。

今回はAndroidと全く関係ないのですが、AWSのサービスを使ってWowTalkのユーザサポート用のボットを作って1週間で社内リリースした話を書いていこうと思います。

1. なぜ作ろうと思ったのか

WowTalkには電話やメールでのサポート窓口というものがあるですが、ここに来る問い合わせ件数を減らせないかというのがそもそもの始まりでした。

WowTalkには操作説明が載っているユーザーサイトもあるのですが、せっかくWowTalkには自分でカスタマイズできるボット機能と、WowTalkにメッセージを送信できるOpenAPIもあるのでそれをうまく利用したいと考えました。

 

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今回考えたアーキテクチャの概要

今回は検証も兼ねて、社内からの問い合わせに対応できるよう社内公開しましたが、最終的にはユーザの皆様に公開し、利用していただけるようなボットを提供できればと考えています。

2.開発環境

Lambda : node.js 8.10 

ServerlessFramework : 1.40 

3. サーバー立てずに実装したい

WowTalkは裏側でAWSを使っているのですが、今回は機能上EC2でインスタンスを立てる必要もないと判断したためAPIGateWayとLambdaを使うことにしました。

ただしインスタンスを立てないことに伴いLambdaの設定を工夫する必要がありました。

4. IPアドレスがない問題

WowTalkのOpenAPIの利用にはセキュアアクセスのためアクセス元にIPアドレスが必要ですが、LambdaはサーバーレスなFaaSサービスのためIPアドレスがありません。

ではどうするかというと、OpenAPIと同じサブネットにLambdaを設置することで対応しました。OpenAPIは社内で検証を行うことがしばしばあるので、同じサービスネットワーク内からのアクセスは許可されています。なのでLambda関数のVPC設定から、WowTalkのインスタンス群と同じサブネットに配置することでOpenAPIの呼び出しを行えるようにしました。

 

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Lambda関数のコンソールからVPCの設定をする

5.Lamdaから外部へアクセスできない問題

ただこれだけでは不十分で、今度はLambdaからユーザーサイトにアクセスできなくなりました。上の画像の注意書きにもありますが、NAT GateWayを設定していないため外部ネットワークとのアクセスができず、ドメイン解決ができなくなるので当然と言えば当然なのですが(汗) 

これはRoute53のプライベートホストゾーン設定にユーザーサイトへアクセスするためのレコードセットを設定することで解決しました。OpenAPIのサーバーへのアクセスも同様に通常のドメイン設定ではアクセスできなくなったので合わせて設定することで対応しました。

6.回答しよう

ここまでできたらあとは裏側の処理をnode.jsでガリガリ書くだけです。まずはシンプルにキーワードに関連する記事のURLをボットのそれっぽく返却するだけにしました。

'use strict';
const crypto = require('crypto');
const URLSafeBase64 = require('urlsafe-base64'); 
const Buffertrim = require('buffertrim'); 
const https = require("request");
const Config = require('./config');
var util = require('util');

var configs;

module.exports.handleMessage = async (event, context, callback) => {
    const body = event['body'];
    const alias = event['stageVariables']['alias'];//APIGateWayから渡される環境変数
    configs = new Config(alias).getConfigs();//環境ごとに設定を変更
    if (body != null) {
        var json = getJsonFromBody(body);
        const userId = json['source']['userId'];
        const content = json['message']['content'];
        const companyId = json['source']['companyId']
        getURLFromKeyWord(content, function(answer){
            sendMessageBuddy(configs.BOT_ID, configs.BOT_PASSWORD, userId, companyId, answer);
        }); 
    }
    callback();
};

function getJsonFromBody(body) {
       /**   暗号化解析処理 (省略)  **/
}

// ユーザーサイトからキーワードが該当する記事を取得する
function getURLFromKeyWord(keyword, callback) {
    var encodedKeyWord = encodeURI(keyword);
    var opt = {
        url: configs.SUPPORT_URL,
        headers: {
            "Accept" : "application/json"
        },
        qs : {
            search : encodedKeyWord,
            per_page : 100
        },
        qsStringifyOptions : {
            encode : false
        },
        rejectUnauthorized : false
    }
    https.get(opt, function(error, response, body) {
        if (body != null) {
            var JSONBody = JSON.parse(body);
            var answers = []; //回答メッセージの配列
            var answer;
            if (body.length == 0 || body == "[]") {
                answer = configs.HINT_TEXT_FOR_NO_RESULT;
            } else {
                //ここで回答本文作成処理。
                answer = util.format(configs.HINT_TEXT_FOR_RESULT, keyword);
                for (var i=0; i<JSONBody.length; i++) {
                    var val = JSONBody[i];
                    var title = val["title"]["rendered"];
                    var link = val["link"];

                    /** WowTalkに送れる文字数は800文字の文字制限があるため、
                     *  回答が制限を超える場合は別のメッセージとして送信するようにする。
                     **/

                    //判定用文字列
                    var textAfterJoin = answer + title + "\n" + link + "\n";
                    if (answer.length < configs.MAX_LENGTH 
                        && textAfterJoin.length >= configs.MAX_LENGTH) {
                        answers.push(answer);
                        answer = util.format(configs.HINT_TEXT_FOR_RESULT, keyword);
                    }
                    if (link != null) {
                        answer += title + "\n" + link + "\n";
                    }
                }
            }
            answers.push(answer);
            for (var j=0; j< answers.length ; j++) {
                var ans = answers[j];
                callback(ans);
            }
        } else if (error != null) {
            callback(configs.HINT_TEXT_FOR_REQUEST_ERROR);
        }
    });
}

//OpenAPIにリクエスト
function sendMessageBuddy(fromAccount, fromPassword, toAccount, companyId, content) {
    const message = {
        from_account : fromAccount,
        from_account_password: fromPassword,
        to_account : toAccount,
        message_content: content
    };
    
    const messageJsonString = JSON.stringify(message);
    
    /**   回答の暗号化処理 (省略)  **/
    
    var opt = {
        uri: configs.OPENAPI_URL,
        method: 'POST',
        headers:{
            "Content-type": "application/x-www-form-urlencoded",
        },
        form: {
            "company": companyId,
            "request_id": "req123",
            "language":"jp",
            "request_data":"暗号化された回答"
        }
    }
    https.post(opt,function(error,response,body){
        /** Open APIにリクエストを投げた後の処理 **/
    });
    
}

 

こうして記事のURLを返却するボットを無事(?)社内リリースしました。

f:id:okano4413:20190723145627p:plain

7. これからのお話

ただこれでは通常の質問形式や複数キーワードで検索をかけようとした時に、WP REST APIでは投稿が引っかからないので正直ほとんど使い物になりませんでした orz

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というわけで「投げられたメッセージをキーワード解析しながらWP REST APIへの検索方法も改善しないと使い物にならないな〜」となりました。そちらについてはまた今後追記していきたいと思います。 

8. おわりに

今回の記事では(ボットのクオリティはさておき)お手製のサポートボットをリリースするまでを簡単に追いました。

タイトルにもある通り、AWSのサーバーレスアーキテクチャを利用すると、アーキテクチャを考えてから社内リリースするまで1週間という短期間で実装ができました。EC2でインスタンスを立てると利用していないリソースにまで料金が発生したり負荷が高くなった時のスケーリングとかリソースの配分なども考えないといけませんが、そこを考慮しなくて済むのは魅力的です。

Androidアプリ開発する傍ら、サービスがもっと使いやすくなるような機能の模索もしていきたいと思います。

 

参考URL

AWS関連
Serverless関連

 

我々ワウテック技術開発部はこのような環境で開発をしています。
興味を持った方がいらっしゃればいつでもご連絡下さい。

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