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@bigwave20

AIエージェントと挑む！ 高速データ処理アプリ POLCA-desktop 開発の舞台裏

Last updated at Posted at 2025-11-11

TL;DR

  • 複数のAIエージェントを使い分けて Polarsベースのデスクトップアプリを開発
  • Python →Rustへの移行で 起動時間が20秒 →瞬時に劇的改善
  • AIが得意な技術スタックを選ぶことが成功の鍵

はじめに

こんにちは！
私は インメモリカラムナーデータ処理技術、特に Apache Arrow や Polars に魅了され、個人的にアプリ開発に挑戦していいます。

この度、最新の技術に触れてみようと思い 最新の技術であるAIエージェントを活用し、ビッグデータ向け高速データ処理アプリ POLCA (POLars Cool Application) を開発しました。本記事では、AIエージェントによるコード生成から、アプリを完成に至るまでの、開発の裏側と試行錯誤の道のりをリアルにご紹介します。

POLCAとは？

Polarsライブラリを使った、ビッグデータ向け高速データ処理アプリです。

代表的な画面

主な機能

カテゴリ 機能
ファイル操作 CSV/Parquet形式の読み込み と 書き出し
データ操作 ソート、フィルタ、ジョイン、ユニオン、集計、計算、サンプリング 　
列操作 追加、削除、リネーム
データ分析 プロファイリング、ピボットテーブル
パフォーマンス Polars エンジンによる 高速データ処理
多言語対応 日本語、英語

技術スタック

フロントエンド: React + TypeScript + AG Grid
バックエンド: Rust + Polars-Python、Rust + Polars-Rust (最終版)
フレームワーク: Electron、Tauri v1 (最終版)
IDE ツール: Visual Studio Code、GitHub Copilot

開発の旅路： 7つの試練、紆余曲折の道のり

試練1：Rustコンパイルエラーの地獄

使用AI: Vercel v0

バックエンド（Polars-Rust）でコンパイルエラーが多く発生しました。
IDE は Visual Studio Code を使用していたので、GitHub Copilot の助けを借りながら コードの修正を行なったが　結局 コンパイルエラーは終息せず 断念しました。

backend
// エラーの例
error[E0599]: no method named `pivot` found for struct `DataFrame`
error[E0308]: mismatched types
error[E0277]: trait bound not satisfied

原因: Polars-RustのAPI事例が少なく、AIの知識ベースが不足
教訓: AIは普及している技術の方が得意

Polars-Rust は諦めて、次は Polars-Pythonにしてみようと考えました。

試練2：Pythonで一発解決

使用AI: Claude Code

Polars-Pythonに切り替えたところ ...

すんなり動いた！
@app.post("/import/csv")
def import_csv(req: ImportCsv):
    df = pl.read_csv(filepath)
    tables[req.table_name] = df
    return {"message": "success"}

結果: 一発で動作
教訓: メジャーな技術スタックを選ぶことの重要性

この段階では フロントエンドとバックエンドは 別々に起動する必要があり、次は デスクトップアプリとして動作できるよう ひとつに まとめます。

試練3：起動時間20秒の悪夢

使用AI: Claude Code（フレームワークは 最初 Electron 次に Tauri）

デスクトップアプリ化したものの ...

起動時間の計測
$ time open polca-desktop.app
# バックエンド起動: 10〜20秒
# → フロントエンドでエラー: "バックエンドに接続できません"

原因: Polars-Pythonのimportに時間がかかる (Electron/Tauri とも同じ)

これだけで10秒以上...
import polars as pl

一時的な対応: フロントエンドにリトライ処理を追加

const waitForBackend = async () => {
  for (let i = 0; i < 30; i++) {
    try {
      await fetch('http://localhost:8000/');
      return true;
    } catch {
      await sleep(1000);
    }
  }
  return false;
};

接続中... nn秒 を表示

教訓: Polarsは依存ライブラリが多く、import時間が課題

polca-desktop 起動時 10〜20秒 待たされるのは ストレスなので、次は バックエンドを Polars-Rust にすることに 再度 チャレンジしました。

試練4：AIエージェントの使い分け

使用AI: MGX（MetaGPT X）

AIエージェントで Polars-Python を Rust に変換して見ました。Claude Codeで生成したPython→Rustの変換コードもコンパイルエラーが多発。
そこで別のAIエージェント「MGX」を試したところ ...

わずか数カ所の修正で動作！
pub async fn import_csv(
    state: web::Data<AppState>,
    req: web::Json<ImportCsv>,
) -> Result<HttpResponse> {
    let df = CsvReadOptions::default()
        .try_into_reader_with_file_path(filepath)?
        .finish()?;
    // ...
}

結果: ほぼそのまま動作
教訓：AIエージェントは得意分野が異なる

AI 得意領域
Vercel v0 UI/UXデザイン
Claude Code 汎用的な開発、リファクタリング　
MGX 技術変換、Rust特化

試練5：起動時間が瞬時に！

Rust版バックエンドでの起動時間が 144倍 高速化 できた！

起動時間計測
# Before (Polars-Python)
$ time open polca-desktop.app
real    0m18.234s

# After (Polars-Rust)
$ time open palca-desktop.app
real    0m0.127s

試練6：フロントエンドが消えた！？

Tauri版のリリースビルドで、フロントエンドが同梱されない謎の現象。

パッケージ内を確認
$ ls lolca-desktop.app/Contents/Resources/
# → フロントエンドのファイルがない！

Contents-Resources にはアイコンだけ ...

設定は正しいのに ...

tauri.conf.json
{
  "build": {
    "distDir": "../build",                  // ✅ 正しい
    "beforeBuildCommand": "npm run build"   // ✅ 正しい
  }
}

原因: MGX が生成した Rust コードにgenerate_context!()マクロがなかった

main.rs
// Before（エラー）
.run(tauri::generate_context!())     // この行がない！

// After（修正）
tauri::Builder::default()
    .setup(|app| { ... })
    .invoke_handler(tauri::generate_handler![...])
    .run(tauri::generate_context!())      // ✅ この行を追加
    .expect("error while running tauri application");

教訓: Tauri はビルド時 generate_context!()でフロントエンドを実行ファイルに埋め込む

試練7：謎の HTTP 404 Not Found エラー

デスクトップアプリは動作するのに 特定のリクエストだけHTTP 404 エラーになる。

GET /table/titanic?page=0&page_size=100   # → 404 Not Found

バックエンドのコードは正しいのに ...

解決策：Axumのルート定義に: を追加 + axumをバージョンダウン

Routerの設定
// Before
.route("/table/table_name", get(handlers::get_table_data))

// After
.route("/table/:table_name", get(handlers::get_table_data))
//             ^ コロン追加！
Cargo.toml
[dependencies]
axum = { version = "0.7.5" }    # バージョンを固定

教訓：ライブラリバージョンとAI生成コードの微妙な相性問題

AIエージェント開発で得た5つの教訓・知見

1. 広く普及している技術を選べ

技術 AI対応度 理由
Python ⭐⭐⭐⭐⭐ 豊富な学習データ
TypeScript ⭐⭐⭐⭐⭐ 広く使われている 　
Rust ⭐⭐⭐ 事例は増加中
Polars-Rust ⭐⭐ まだ事例が少ない

2. AIエージェントを使い分けろ

3. パフォーマンスは言語選択が9割

バックエンド 起動時間 メモリ
Python (Polars) 18.234秒 123MB
Rust (Polars) 0.127秒 107MB

4. 生成コードを理解せよ

AIが生成したコードを ブラックボックスにしない。

main.rs
// このマクロが何をしているのか？
.run(tauri::generate_context!())
// → ビルド時にフロントエンドを埋め込む重要な処理

5. バージョン固定の勇気

頻繁に更新されるライブラリはバージョンを固定すべし。

Cargo.toml
[dependencies]
axum = { version = "0.7.5" }     # バージョンを固定
polars = { version = "0.33" }

開発環境と使用ツール

開発環境

PC: MacBook Pro M1 メモリ 32GB
OS: macOS Tahoe 26.0.1
IDE: Visual Studio Code + GitHub Copilot

使用AIエージェント

AI 用途 コスト
Vercel v0 UI設計 無料枠 　
Claude Code 汎用開発 無料枠
MGX (MetaGPT X) Python → Rust変換　 無料枠

技術スタック

// フロントエンド
const stack = {
  language: 'TypeScript',
  framework: 'React 18.2',
  ui: 'AG Grid 30.0 + Lucide Icons',
  state: 'React Hooks'
};

// バックエンド
const stack = {
  language: 'Rust',
  framework: 'axum 0.7.5',
  dataEngine: 'Polars 0.33'
};

// デスクトップ
const stack = {
  framework: 'Tauri 1.5', 
  bundler: 'DMG (macOS)'
};

参考：Tauri ビルドの仕組み

Pythonバックエンドの場合

Tauri は バックエンドが Rust を前提としているが、Python の場合、Sidecar 機能で Pythonコードを サブプロセスで動かす。事前に Pythonコードをバイナリ化 しておく必要があります。

# 1. Pythonをバイナリ化
pyinstaller --onefile \
    --hidden-import fastapi \
    --hidden-import polars \
    main.py

# 2. Tauriリソースに配置
cp dist/main src-tauri/binaries/

# 3. tauri.conf.jsonで指定
{
  "bundle": {
    "externalBin": ["binaries/main"]
  }
}

バイナリ化したコードは Contents-Resources 入る。

Rustバックエンドの場合

フロントエンドも一緒にコンパイルされ Contents-MacOS の実行ファイル に入る。

// main.rsで自動埋め込み
tauri::Builder::default()
    .run(tauri::generate_context!())
    // ↑ この1行でフロントエンドも一緒にコンパイル

まとめ： AIエージェント時代のエンジニアリング

開発を振り返って

紆余曲折を経て、ようやく満足できるレベルのアプリが完成しました。
7〜8年前、同様のアプリを手作業で開発していた頃と比べると、隔世の感 があります。
しかし、AIエージェントは、魔法の杖ではありません。

これからのエンジニアに必要なスキル

class ModernEngineer:
    def __init__(self):
        self.skills = {
            'prompt_engineering': 10,     # ⬆ 最重要
            'requirement_analysis': 10,   # ⬆ 重要
            'code_reading': 8,            # ⬆ 必須
            'traditional_coding': 5       # ⬇ 相対的に低下
        }
    
    def develop(self, requirement):
        # 1. 要件を正確に理解
        spec = self.analyze(requirement)
        
        # 2. AIに的確な指示
        code = ai.generate(spec)
        
        # 3. 生成コードを理解して修正
        fixed = self.review_and_fix(code)
        
        return fixed

参考資料

インスピレーション元

本プロジェクトは ESPERiC にインスパイアされました。
ESPERiCは独自の「成分分解法」を採用したインメモリカラムナーデータベースで、ビッグデータ処理の高速性が特徴です。

関連記事

おわりに

AIエージェントを活用した開発は、適切な技術選択とAIの使い分け、そして 生成コードへの理解 が成功の鍵です。
この記事が、AIエージェント開発に挑戦する方の一助となれば幸いです。

Happy Coding with AI！

最後まで お読み頂き ありがとうございました。

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