2025年の業務の振り返り（AzureやDifyなどを触った）
そろそろ今年も終わりを迎えるので、今年の業務の振り返りをこの記事に残します。
今年触った技術
今年は主にインフラやバックエンドを担当しました。使った技術は以下です。AzureやDifyを初めて本格的に仕事で触ったので、良い経験が積めました。
- Azure Blob Storage：ファイルの保存やダウンロード機能の実装に用いました
- App Service：後述のAzure Container Registry（以下、ACRとします。）からDockerイメージをプルすることで、アプリケーションをデプロイしました。
- ACR：Dockerイメージをここにプッシュします。
- Virtual Machine：Difyのアプリケーションをここで動かすために用いました。
- Azure Functions：AWSでいうLambdaみたいな感じ。
- Dify：LLMを用いたワークフローを手軽に組めるので便利でした。バックエンドのAPIとして利用できる点も気に入っています。
- React：自分はVueが好きで長年使ってきましたが、Reactもよかったです。今後はReactをメインに使っていきたいです。
- FastAPI：バックエンドの実装で自分はよく用います。
- Github Actions：CI/CDに用いました。
- Cursor：エージェントモードでの実装が神です。従来の3倍くらいのパフォーマンスが出せています。
業務内容
クライアントとの契約もあるので記事に書けることは限られますが、書ける範囲で記述します。
Difyでのワークフローの実装
エクセルファイルを読み込んで集計し、それをグラフ化してパワーポイントを出力するワークフローをDifyで実装しました。
難しかった点は、大量の行のエクセルファイルの扱いです。
普通に読み込むとメモリ不足でDifyが落ちるので、Difyを動かしているVMのインスタンスサイズを上げたり、メモリに関わる環境変数の値を調整することで解決しました。
また、エクセルを直接Pandasのデータフレームに変換しにくい点も厄介でした。
テキスト抽出ノードというノードを使って、
エクセルファイル
↓
テキスト
↓
CSV文字列
↓
データフレーム
のように変換しているので、もっと上手い方法はないものかと思いました。
自分が調査した限りでは、エクセルを直接的にデータフレームに変換する方法がDify上ではなかったので、改善してほしい点ではありますね。
App ServiceとACRを使ってアプリケーションをデプロイ
Azureは慣れてないので苦戦しましたが、何とかデプロイをすることができました。
流れとしては、
Github ActionsでDockerイメージをビルド
↓
ACRにプッシュ
↓
それをトリガーにしてApp Serviceにデプロイ
という流れです。
その他の業務
他にも、以下のような仕事もやりました。
- Reactでのチャット画面の実装
- FastAPIでのバックエンド開発
- 要件定義書、機能一覧書の作成
- Azureで構築したシステムのアーキテクチャ図を描く
- Azureのサービスのコスト見積もりをする
業務の中で感じたこと
今年はCursorを始めとしたAIを使って、毎日のようにコーディングをしていました。AIがコードを書いてくれるのは大変便利なのですが、ちょっとした不具合があった時にはやはり自分でそのコードを読まなければならず、そうなった時に従来よリも膨大な量のコードを読まないといけないので、そこが結構大変でした。なので、AIがコーディングをするとは言っても、やはりロジックはきちんと理解した上でAIの書いたコードを利用しないといけないなと改めて感じました。
今後やっていきたいこと
今後はもっとインフラ周りを極めようと思います。terraformはまだちょっとかじったくらいなので、もっと実務で利用できるレベルになっていきたいですね。あとは、AIエージェントの開発とかもやっていきたいです。
逆に、ただコードを書くだけの仕事みたいなのはあまりやりたくないですね。その辺りはどうせAIがやってくれるので、自分はもっとシステム全体を設計できる部分に注力していきたいです。
あとは、開発の話ではないですが、もっと営業とかマーケティングのスキルを上げる必要があります。結局、人間の仕事はこういうところになってくるのかなと最近思ったりもします。
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