比較的簡単にできるバックエンドのデプロイ

AIエージェントの登場でコーディング自体はハードルが下がってきました。
ただいざ作ったものを公開しようとなった時に作ってもらったソースコードをどうしたらいいかわからない・・・なんてことがあるかもしれません。

フロントエンドであれば基本ファイルを配置するだけですし、無料のサービスも色々あります。
こちらにGithub Pagesを使った公開方法を紹介しています。
おまけ：GitHubでWebアプリを公開する

しかしバックエンドの場合はややハードルがあります。
その中でも比較的簡単にできるものをピックアップしました。

BaaS(Backend as a service)

専用のコーディング(API)は必要となりますが、BaaSをつかうことでバックエンドのデプロイそのものが必要なくなります。

• Firebase
• Supabase

両社とも専用のAPIでアクセスする必要があるので、「今ローカルでうごいているものをFirebase上で動かす」のようなことはできません。
AIエージェントに「バックエンドはFirebaseで」などとあらかじめ指示をして作っておいてもらう必要があります。

設定

設定といっても、Firebaseの場合は「Firebaseにデプロイする」という話ではなく「Firebaseをバックエンドに使う」という形ですので、使い初めまでを説明します。

新しいFirebaseプロジェクトを作成。途中でGeminiやGoogle Analyticsの設定をOnにするか聞かれますが好みでOnにしましょう。

プロジェクトができたらアプリを追加を選択

すきなプラットフォームを選択。ウェブアプリの場合は＜／＞のマークを選択

好きな名前を選択。またフロントエンドもここにデプロイする場合はHostingにチェック

色々な情報が出てきますが、この情報をAIエージェントに与えればエージェントが予期に計らってくれるのでコピーしてあとでエージェントに渡しましょう。

サーバレスサービスにgithubにPushするとデプロイ

無料ではないですが、サーバレスというサービスで比較的に簡単に。またオートスケールが効くものにデプロイすることで料金を抑えられます。

例としては以下があります

• AWS App Runner / AWS Fargate
• Google Cloud Run

筆者はGoogle Cloud Runにデプロイしていますが、日に十数アクセスならば月100円行くか行かないかくらいです。

中でもGithubにPushすると自動的にデプロイできる仕組みもあるので、いわゆるCI/CDへの親和性も高いです。

サーバレスの注意点としては永続性がないことです。
つまりインスタンスが消えると(しばらく放置され課金がない状態と思ってください)、インスタンス内のファイルやデータベースのデータは消滅します。
永続データは別途ファイルシステムサービス/ストレージサービスやデータベースサービスを併用する必要があります。

設定

Cloud Runで説明します。
前提としてAIエージェントにローカルでの動作確認が取れるところまでは作ってもらった、ということを前提とします。

リポジトリの接続
https://console.cloud.google.com/run/overview

真ん中の選択肢「リポジトリから継続的にデプロイする」を選択

デプロイするリポジトリを選択します。

AIエージェントが作ってきた構成にもよりますが、指示を入れていない限りはDockerでは作ってこないので下段の選択肢を選びます。
大体ルート(/)指定でよいと思いますが、わからなければAIエージェントに質問しましょう。

gitの使い方を知っていれば比較的簡単かと思います。

PaaS(Platform as a Service)

BaaS⇒サーバレス⇒PaaSと抽象度が下がっていきますが
(よりユーザー側で設定が必要 の代わりに細かいことができる)
最近のPaaSはオールインワン状態になっているので比較的簡単に導入できます。

• Heroku
• Render.com

MCP

AIエージェント自体がMCPを使ってデプロイしてくれるものもあります。
先ほどのRender.comもMCPに対応しています。
最初の設定が終わってしまえば、AIエージェントからデプロイが可能になります。