実験データの検索・可視化
実験データ管理Webアプリケーションの開発
蓄積された実験データを、検索・可視化できる形へ。ReactとAWSを使い、顧客との要件すり合わせから設計・実装・リリースまで一貫して担当。
担当した仕事
AWS上のデータレイクやRDSなどに蓄積された実験データについて、検索やグラフ表示を容易にするためのWebアプリケーション開発に携わっている。担当した機能について、要件定義、設計、実装、テスト、リリースまで一貫して担当し、Reactによる画面実装からLambda、AppSync、RDSなどAWS側の実装まで横断して対応している。
要望ごとに担当者が割り振られるチーム体制の中で、要件定義から設計、実装、テスト、リリースまで一貫して担当した。
前案件で要件の認識合わせに苦労した経験を踏まえ、検討事項や仕様を積極的にドキュメントへ落とし込み、毎週の定例会で顧客と確認・すり合わせを行いながら開発を進めた。
担当範囲
- 要件定義
- 設計
- 実装
- テスト
- リリース
- 顧客参加の進捗会議への出席
- 顧客との要件すり合わせ
ユーザーが抱えていた課題
実験データの蓄積とグラフ描画による可視化が進む一方で、データを一覧で把握すること、どのようなデータがあるかをトレンドとして捉えること、必要なデータと不要なデータを仕分けることに課題が目立つようになっていた。
求められたのは、ユーザーが必要なデータへ最短でたどり着けるようにすること。データ構造や検索項目の見直しに加え、画面構成や操作の流れを含めてUXを改善する必要があった。
ワイヤーで検討事項を具体化
抽象的な段階のデータを仮置きし、早い段階でワイヤーフレームに起こした。データや操作のイメージを画面として共有し、検討が必要な点を明示した。
検討の速度を重視し、質問・確認を細かく重ねながら、ユーザーにとって必要な情報と操作の流れをすり合わせた。抽象的な要望を画面に落とし込むことで、具体的な論点をもとに確認を進めた。
優先順位と実現範囲のすり合わせ
仕様が複雑になり、工期内の実現が難しくなるものについては、顧客に優先度を確認した。期待できる効果と実装コストを照らし合わせ、限られた工期の中でどこまで実現するかを判断した。
楽しかったこと
顧客と要件をすり合わせ、自分で設計した内容をそのまま実装し、リリースまで持っていけること。要望を聞くだけでなく「何を作るべきか」を整理し、実際に動くものとして届けるところまで一貫して担当できる点に面白さを感じている。
大変だったこと
参画時点では設計資料が機能ごとに分散しており、プロジェクト全体の仕様を一か所で確認できる状態ではなかった。担当範囲外の機能について全体像を把握している人も少なく、既存機能との関連を確認するためにコードや複数の資料を一つずつ読み解く必要があった。また、DBには制約がほとんど設定されておらず、テーブル定義だけではデータ同士の関係や業務上の制約を読み取りにくい状態だった。
工夫したこと
- 既存実装や設計資料を一つずつ読み解き、理解した内容をMarkdownとしてリポジトリ内に整理することを重視している。
- ドキュメントは自分だけのメモにせず、PRと一緒に変更・追加し、レビューの中で理解が合っているか確認している。
- 最終的には、リポジトリを読めばプロジェクトの概要や機能同士の関係を追える状態を目指して継続的にドキュメントを整備している。
- 要件は曖昧なまま実装へ進まず、検討事項や仕様をドキュメントへ落とし込み、毎週の顧客定例で確認して早い段階で認識差を解消する。
- AWS Amplifyについては参画決定後に事前に自分で環境を構築し、GitHub連携からデプロイまで一通り試した上で案件へ入った。