はじめに
エンジニア歴3年目のAKです。
先月に引き続き、今月にやっていたことを記録していきます。
先月の記事です↓
学習22ヶ月目にやったこと
１．AppSync/GrapsQL使ってみる
とある案件で、「Rest APIを一部QraphQLに置き換えたい。ざっくり工数の見積もりをできないか」という依頼がありました。とはいえ触ったことがなかったので、軽く試してみることにしました。
| 案件におけるREST APIの課題 | GraphQLで解決できること |
|---|---|
| エンドポイントがリソースごとに分かれ、管理が煩雑 | 単一エンドポイントで全ての操作を実行 |
| 必要なデータより多く（または少なく）返ってしまう（オーバーフェッチング・アンダーフェッチング） | クライアントが欲しいデータだけを指定して取得 |
| モバイルなど通信量を抑えたいクライアントに対しづらい | 1リクエストで関連データをまとめて取得可能 |
以下のチュートリアルにお世話になりました。
一年以上前の記事ですが、Cursor Agentにチュートリアルをリファクタしてもらって手を動かしていました。
GraphGLの特徴
「どんなデータを、どの形で返すか」をクライアントが宣言的に指定できます。
| 操作 | 役割 | イメージ |
|---|---|---|
| Query | データの読み取り（GET相当） | 本の一覧を取得する |
| Mutation | データの作成・更新・削除（POST/PUT/DELETE相当） | 新しい本を登録する |
| Subscription | リアルタイムでデータ変更を購読 | 新規登録された本を即時に受け取る |
また、GraphQL ではスキーマで型や操作を定義します。
【RESTの場合】
GET /books → 本一覧（固定形式）
GET /books/1 → 本1件（固定形式）
POST /books → 新規作成
【GraphQLの場合】
POST /graphql
{
"query": "query { getBooks { id title author } }" // 欲しいフィールドだけ指定
}
「なぜ当案件でREST対応が難しくなったか」という核論の部分を失念してしまったのですが（おい）、実際に手を動かしたことで、学習コストの高さや設計の難しさがわかりました。 今回はざっくり実装にどのくらい時間がかかりそうかを知れたらよかったので、深追いはしていません。
以下の記事も参考になりました。
2．事業統括としてCursor Agentと伴走
部署を横断した新規事業の統括を任されため、未経験の領域にCursor Agentと二人三脚で挑んでいます。
現在の役割は以下です。
・事業メンバーのマネジメント（一部メンバーにも役割を振りつつ）
・事業のKPI設計
・外部ステークホルダーとの調整
・上層部への進捗報告
つまり全部です。頭がパンクしそうになったので、AIを「伴走者」として、自分のタスクや思考の整理をお願いすることにしました。
こちらの記事を参考に、タスク管理や壁打ちの仕組みを構築しました。
具体的には以下の内容を依頼しています。
・日次タスクの構造化： 洗い出しと優先順位付け
・進捗管理： ステータスの更新と行動ログの記録
・リフレクション： 1日の振り返りと翌日のアクション策定
・メンタル・コミュニケーション： 上層部の特性に合わせた「報告の構成・見せ方」のアドバイス
事業統括という正解のない役割の中で、AIとの壁打ちを通じて思考をクリアにできるのは大きな助けになっています。特に「伝え方」の客観的なアドバイスをもらえることで、精神的な負荷が大きく軽減されました。
おわりに
現在は事業統括に比重を置いており、純粋な「エンジニア」としての動きとは少し離れつつあります。激動ながらも、物事を前に進める役割にやりがいを感じています。
AIの進化が凄まじい今、エンジニアリングの知識をベースに持ちつつ、AIと高度に伴走するスタイルを型にしていきたいと思います。