ID:85569さん

研究で作った水田判定結果を、ブラウザの地図で確認できるWebアプリを個人開発しました。転職市場で「チーム開発・本番運用の経験がない」「SQLが未経験」という自分の弱点を、資格ではなく実装で埋めることが目的です。 構成はCSV→SQLite→FastAPI→Leafletで、FastAPIはDocker化しGitHub Actionsで自動テスト・ビルド・デプロイするCI/CDパイプラインを組み、AWS ECS Express Mode上で稼働させています。当初6ヶ月(週5時間)の計画でしたが、27日で本番URLが動く状態まで到達しました。 開発初期には、以前の検証で立てたまま放置していたEC2インスタンスを発見し、Budgetアラートで被害を最小化しつつ削除するなど、個人開発でもコスト管理を意識する習慣がつきました。過程はZenn記事にまとめ、コードはGitHubで公開しています。 技術選定には理由があります。SQLiteを選んだのは、個人開発の規模でわざわざDBサーバーを立てる必要がなく、かつ「SQLを避けてpandasで済ませる」逃げ道を自分から断つためです。FastAPIは型ヒントで自動的にAPI仕様書が生成される点を評価し、Pythonの既存知識を活かしつつモダンなAPI設計を学べると判断しました。 こだわったのは、一度動かして終わりにせず、git pushのたびに自動テスト・ビルド・デプロイが走るCI/CDパイプラインを組んだ点です。チーム開発・本番運用の経験がないという弱点を埋めることが目的だったため、個人開発でも実際のチームが使う仕組みを再現することにこだわりました。 一番困難だったのは、デプロイ直前に使う予定だったAWS App Runnerが新規受付を終了していたことです。代替のAmazon ECS Express Modeへの切り替えを迫られ、ロードバランサーのヘルスチェック設定(ポート番号の不一致)やカナリアデプロイの設定(稼働台数が少ないと新タスクが即座に失敗扱いになる挙動)など、公式ドキュメントだけでは分からない実運用特有の落とし穴に複数回遭遇し、一つずつ原因を切り分けて解決しました。