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【個人開発】野球歴16年男が「野球の成績を記録して友達とランキング形式で共有できる」サービスを開発しました

Last updated at Posted at 2024-03-29

はじめに

私は小学校〜社会人2年目までの約16年間、野球漬けの毎日を過ごしていました。そんな野球男が全ての野球人に向けた 「野球の成績記録・共有サービス」 を開発しました。

このサービスは、試合ごとに個人成績を記録することで、自動で「打率」や「防御率」などを計算し管理することができます。そして、LINEのグループ機能のように簡単にユーザー同士でグループを作成し、グループ内のメンバーで 「打率」や「防御率」などの個人成績をランキング形式で共有・比較 することができます。

このサービスを作成したいと思った背景としては、私が野球部のキャプテンを務めている際に、選手の野球に対するモチベーション向上に課題を感じることが多くあり、その課題を解決するサービスを作成したいと思ったことがきっかけになります。そのため、ユーザー同士の成績をランキング形式で比較することで、ユーザーに対して競争心を与え、少しでもモチベーション向上のサポートに繋げたいと考えました。

そして、今回 「BUZZ BASE | 野球の個人成績をランキング形式で共有できるアプリ」 を開発しました。

BUZZ BASE 

buzz-ogp.png

GitHub

【フロントエンド】

【バックエンド】

ゲストユーザー情報
野球については詳しくないけどサービスは触ってみたい!という方に向けてゲストユーザーを作成しました。是非、実際に使ってみてください。

【ゲストユーザー1】
Email : buzzbase.app+1@gmail.com
Password : password

【ゲストユーザー2】
Email : buzzbase.app+2@gmail.com
Password : password

【ゲストユーザー3】
Email : buzzbase.app+3@gmail.com
Password : password

自己紹介

  • 1996年生まれ
  • 山梨県出身 / 都内の事業会社勤務
  • 社会人野球 → 印刷会社でWeb制作 → 事業会社でコーダー / プログラミングスクールRUNTEQ
  • 現在は、事業会社でWebサービスのコーディング・WordPressを使用したオウンドメディアの改修業務を行いながら、プログラミングスクールRUNTEQでWeb開発について学習をしています。

サービス概要

野球を現役でプレイしている方や指導者の方々に向けて作成しました。

「個人成績記録機能」 を使用して、試合のスコアや対戦相手などの試合結果・打席や打点数などの打撃結果・投球数や失点数などの投手結果を1試合ごとに記録することができ、 打率や防御率などの成績を自動で計算して管理することができます。

「グループ機能」では、ユーザー同士で所属チーム関係なくグループを作成することができ、グループ内のユーザー同士の「打率」や「防御率」などの個人成績をランキング形式で共有・比較することができます。

「野球ノート機能」 では、練習の振り返りや試合の反省などをテキストで記録しておくことができます。

【使用例】

  • 進学と同時に別々のチームになってしまう友達と一緒にグループを作成して、お互いの成績を共有することができます。
  • 指導者が1軍・2軍などでそれぞれグループを作成し、選手の成績を簡単に比較することができます。
  • 野球ノート機能で練習メモや試合の反省などを記録することもできます。

機能一覧

以下の機能を実装しました。

  • 個人成績記録機能
  • グループ作成機能
  • 個人成績ランキング機能
  • 野球ノート機能
  • ユーザー機能
  • ユーザー検索機能
  • 通知機能

個人成績記録機能

record.png

試合結果を記録 打撃結果を記録
試合日付 / 試合種類(公式戦 or オープン戦)
/ 大会名 / 自分チーム名 / 相手チーム名
/ スコア / 打順 / 守備位置 / メモ
打席結果 / 打点 / 得点 / 失策 / 盗塁 / 盗塁死
投手結果を記録 入力成績まとめ
勝敗 / 投球回数 / 投球数 / 完投 / ホールド
/ セーブ / 失点 / 自責点 / 被安打
/ 被本塁打 / 奪三振 / 四球 / 死球
記録した成績のまとめ画面。

各記録画面を1画面ずつ実装することで、ユーザーの成績入力プロセスを分けることができ、UXの向上を図りました。

また、ユーザーが入力している画面を視覚的に伝えるために、画面上部に現在地を表示しています。

グループ作成機能

group-v3.png

グループ作成 メンバー追加
グループアイコン画像 / グループ名 / グループメンバー招待 グループ作成後に、新規にユーザーを
グループに招待することもできます。
メンバー退会 グループ編集
メンバー一覧画面で、退会させたいユーザーのチェックを解除することで、特定のユーザーまたは自分自身を退会させることができます。 グループ編集画面では、「アイコン画像」「グループ名」を変更することができます。また、グループ作成者のみ「グループを削除」することができます。

グループ招待時には、招待されたユーザーに対して 「通知」 を送信します。そして、ユーザー自身が招待されたグループに 「参加」 or 「拒否」 を選択することができます。

個人成績ランキング機能

ranking-v2.png

打撃成績ランキング 投手成績ランキング
打率 / 本塁打 / 打点 / 安打 / 盗塁 / 出塁率 防御率 / 勝利 / セーブ / HP / 奪三振 / 勝率

グループに参加しているメンバー同士で、「打撃成績」「投手成績」をランキング形式で共有することができます。

野球ノート機能

一覧 作成 詳細・編集・削除
作成したノートを一覧で閲覧することができます。 日付・タイトル・内容を
直感的に入力できるようにしました。
内容の閲覧・編集・削除を行うことができます。

練習メモ試合の振り返りなどに使用することができます。

ユーザー機能

メールアドレス認証 リアルタイムバリデーション マイページ
新規会員登録には「メールアドレス認証」を採用しました。これにより不正なアカウントを作成することなどを防ぎ、セキュリティ面の向上を図りました。 リアルタイムバリデーションを導入することで、フォームを送信する前に入力ミスをユーザーに伝えることができ、UXの向上を図りました。 マイページで「ポジション」「所属チーム」「受賞タイトル」「個人成績」「試合結果」などの情報を確認することができます。

ユーザー検索機能

オートコンプリート
オートコンプリート機能を実装して、1文字ずつ候補を表示させることで、ユーザーの入力工数を削減し、UXの向上を図りました。

通知機能

フォロー・グループ招待通知
フォローされた時とグループ招待時に通知が届きます。
グループへの参加・不参加は、通知画面上で行うことができます。

使用技術

カテゴリ 技術
フロントエンド Next.js 14.0.3 / React 18.2.0 / TypeScript 5.3.2
バックエンド Ruby 3.2.2 / Ruby on Rails 7.0.8(APIモード)
データベース PostgreSQL 15.5
認証 devise token auth 1.2.2
環境構築 Docker
CI/CD Github Actions
インフラ Vercel / Heroku / Amazon S3
その他 SWR / Tailwind CSS / NextUI / Mantine / js-cookie /
ESLint / rubocop / CarrierWave / mini magick / letter opener web

インフラ構成

infrastructure-configuration-chart.png

ER図

Image from Gyazo

テーブル構成は大きく分けて、「ユーザー情報」 「成績記録」 「グループ機能」 の3つに分類されます。

ユーザー情報に関するテーブル

こちらでは、ユーザー名やユーザーID、アイコン画像などの基本的な情報を usersテーブル で管理しています。また、野球選手としての情報も設定できるように、positionsテーブル(ユーザー自身の守備位置)teamsテーブル(所属チーム)awardsテーブル(過去の大会などで受賞したタイトル)と連携をしています。

teamsテーブル には、チームカテゴリーを設定するbaseball_categoriesテーブル (連盟・リーグ・大学野球・高校野球・硬式・軟式など)と、チームの所在地を設定する prefecturesテーブル(都道府県データ) と連携しており、所属チームの詳細情報も設定できます。

成績記録に関するテーブル

こちらでは、1試合ごとの試合データを管理する game_resultsテーブルusersテーブル を関連付けることで、ユーザー個別に1試合ごとの成績を記録できるようにしました。

そして、試合の詳細な成績データを記録するために、試合のスコアなどを記録する match_resultsテーブル、試合の打撃結果を記録する batting_averagesテーブル、投手結果を記録する pitching_resultsテーブル 作成し、game_resultsテーブル と関連付けています。

このような設計にすることで、game_resultsテーブル から試合ごとの成績データを取得することができるようにしました。

グループ機能に関するテーブル

こちらでは、グループの詳細データを管理する groupテーブル 、グループ作成者を管理する group_userテーブル、グループへの招待状態と参加ユーザーを管理する group_invitationsテーブル を作成しています。

ユーザーの招待状態を「招待中」「参加」「拒否」で管理できるように、 group_invitationsテーブル では statusカラム を用いて招待状態を管理しています。

テーブル一覧

テーブル名 詳細
users ユーザーの基本情報を管理しています。
positions 守備位置を管理しています。
user_positions usersとpositionsの中間テーブルになります。
awards ユーザーごとに大会などので受賞したタイトルを管理しています。
user_awards usersとawardsの中間テーブルになります。
teams チーム名を管理しています。
prefectures チームの属している都道府県を管理しています。
baseball_categories チームの所属連盟や年代などを管理しています。
game_results ユーザーごとに試合データを管理しています。
match_results 試合の詳細な結果を管理しています。
batting_averages 試合ごとの詳細な打撃結果を管理しています。
plate_appearances 打席ごとの結果を管理しています。
pitching_results 試合ごとの詳細な投手結果を管理しています。
tournaments 大会名を管理しています。
groups グループ情報を管理しています。
group_users グループ管理者を管理しています。
group_invitations グループへの招待状態とメンバーを管理しています。
notifications ユーザーへの通知データと既読状態を管理しています。
user_notifications usersとnotificationsの中間テーブルになります。
relationships フォロー・フォロワー状態を管理しています。
baseball_notes 野球ノートのデータを管理しています。

画面遷移図

figma - 画面遷移図

画面設計では、UIライブラリのNextUIを使用することを前提として作成しました。そして、未ログイン時に閲覧できる画面ログイン状態時に閲覧できる画面に分けて作成しました。

ターゲットユーザーの年代を 10代〜20代後半 を想定していたため、その世代が普段の生活で 1番触れているであろうSNSのUI を参考にしました。これにより、ユーザーが操作する際に無意識のうちに感じるストレスを軽減し、ユーザービリティの向上を図りました。

また、グループ作成時のフローは、多くのユーザーが使い慣れているであろうLINEを参考にして設計しました。これにより、ユーザーが新しいシステムを利用する際の認知負荷を最小限に抑えました。

技術選定理由

野球成績記録系サービスの競合がネイティブアプリのものが多いと判断したため、ユーザーがネイティブアプリと比較して操作感でストレスを感じないよう、シングルページアプリケーション(SPA) を採用しました。

フロントエンド

React「宣言的UI」「コンポーネントベースのアーキテクチャ」の特徴を活用することで、直感的にコードを書けるだけでなく、再利用性の高いコンポーネント設計により開発効率を向上させることが可能だと考えました。加えて、Next.jsを採用することでファイルベースのルーティングSSG/SSR/CSRなどを使用して開発効率とパフォーマンス向上を図りました。

また、野球の成績データを多く扱う必要があったため、静的型付け言語のTypeScriptを導入することで、型の不一致などのエラーをコンパイル時に検出できるため、予期せぬバグを防ぐことが可能だと考えました。

UIに関しては、開発コストを抑えつつシンプルで使いやすいインターフェイスを構築したいと考えたためNextUITailwindCSSを採用しました。NextUIはコンポーネント数や参考にできる記事がまだ少ないですが、デザイン性の高さTailwindCSS上に構築されているためパフォーマンスが高いことが今回のサービスの要件に合っていたため採用しました。

バックエンド

Ruby on Railsを使用することで開発速度を大幅に加速できると考えたためになります。そして、プログラミングスクールで学んだ言語ということもあり、バックエンドの言語で1番経験がある Ruby on Rails を採用しました。

また、選定理由ではありませんが、動的型付け言語のRudy静的型付け言語のTypeScriptの両方を使用してみて、Rails は書くコード量が少なく「速く開発する」という特徴を改めて感じることができました。

インフラ・開発環境

ホスティングにVercelを選んだ理由は、Next.js との相性が良く静的サイト生成サーバーサイドレンダリングを簡単に利用することができる点にあります。これは、今回のサービス開発で重視した競合サービスのネイティブアプリに劣らないユーザービリティを実現する上で適していると考えたからです。そして、GitHub との連携によ コードを push することで自動でデプロイが行われる点が、開発サイクルを加速させることができると思い採用しました。

アプリケーションサーバーにHerokuを選んだ理由は、低コストで運用できてデータベースにpostgreSQLを使用できる点と、インフラ構築の経験が少ない中で Rails のデプロイに関する豊富なドキュメントが利用できる点に魅力を感じたからです。

開発環境にDockerを使用した理由は、スクール内で 「Webアプリ開発のプルリクをレビューし合う会」 (参加メンバー同士でプルリクを出し合って、お互いにレビューし合いながら開発を進める)に参加したため、Docker を使用することでレビュワーの開発環境構築コストを削減したいと考えたため採用しました。

こだわった実装

こだわった実装は以下の機能になります。

  • UI / UX
  • ユーザー認証機能
  • 成績記録の機能
  • 成績の自動計算機能
  • 試合成績一覧のフィルタリング機能

UI / UX

UI / UXについては、開発コストを抑えて、ユーザーにストレスのない操作感を提供することを考えて、実装を行いました。

開発コストを抑えるという点では、UIコンポーネントライブラリのNextUIと CSSフレームワークのTailwindCSSを使用することで、UI構築にかける時間を大幅に削減することができました。
NextUI のコンポーネントは、activeやfocusやモーダルなどのアニメーションなどがとても滑らかで、こういったアニメーションを1からCSSとJavaScriptで実装すると、意外と時間がかかってしまうので、そういった点でも開発コストを抑えてUIを構築することができました。

データの取得にはSWRを使用することで、データのキャッシュ再検証により2回目以降のアクセス時にまずキャッシュからデータを返すので、レスポンス速度を向上させてユーザーにストレスのない操作感を提供しようと考えました。

さらに、stale-while-revalidate によりバックグラウンドでデータを最新の状態に更新するため、ほぼリアルタイムのデータを表示させることができます。

また、データ取得時のエラー処理ローディング状態を簡単に扱えるので、データを取得中にローディング中のUIなどを表示することで、ユーザビリティを向上させました。

swrFetcher.ts
import axiosInstance from "@app/utils/axiosInstance";
export const fetcher = (url: string) =>
  axiosInstance.get(url).then((res) => res.data);
getBaseballNotes.ts
import { fetcher } from "@app/hooks/swrFetcher";
import useSWR from "swr";

export default function getBaseballNotes() {
  const { data, error } = useSWR("/api/v1/baseball_notes", fetcher);
  return {
    notes: data,
    isLoading: !error && !data,
    isError: error,
  };
}

fetcher 関数を使用して、「取得データ」 「ローディング状態」 「エラー状態」 を管理しています。これらの状態は、コンポーネントで直接使用することができます。

NoteListComponent.tsx
export default function NoteListComponent() {
  const { notes, isLoading, isError } = getBaseballNotes();
  if (isLoading) {
    return (
      <div className="flex justify-center pb-6 pt-14">
        <Spinner color="primary" />
      </div>
    );
  }
  if (isError) {
    return (
      <p className="text-sm text-zinc-400 text-center">
        野球ノートの読み込みに失敗しました
      </p>
    );
  }
}

先ほどの getBaseballNotes 関数を使用して、データ取得時のローディング状態とエラー状態に合わせたUIを表示することができます。

ユーザー認証機能

ユーザー認証機能には、メール認証により不正なアカウント作成を抑制してセキュリティ面の強化をしたことと、入力フォームにリアルタイムバリデーションを設定することで、ユーザービリティ向上を図りました。

メール認証機能は、Railsの devise token auth を使用し実装しました。以下の図がメール認証の流れになります。

devise_toke_auth.png

図の流れを簡単に説明すると、、、

  1. ユーザーの新規登録 → 新規登録フォームに「メールアドレス」「パスワード」を入力し、サーバー側に送信します。
  2. アカウント情報の保存とメール送信 → フロント側から送信されたデータをDBに保存し、ユーザーに対してSMTPを介して、トークンを含めたリンクが記載された確認メールを送信します。
  3. メール内リンクをクリック → メール内に記載されているリンクをクリックすると、メールアドレス確認処理が実装されている EmailConfirmationコンポーネント へアクセスし、サーバー側にアカウント確認が完了したことを通知します。
  4. メールアドレス確認情報をDBに記録
  5. ログインページに遷移 → アカウント確認が完了しているため、ログインができるようになります。

のような流れになります。

メール内リンクをクリック後にフロントエンド側でアクセスを受ける必要があることに気づかずに、本番環境での実装に苦労しました。

次に、フォーム入力時のリアルタイムバリデーションについてです。

Image from Gyazo

このように、ユーザーの入力に合わせてバリデーションを満たしているかの判定を行います。
「メールアドレス入力フォーム」で実装内容を簡単に解説します。

"use client";
export default function SignUp() {
  const [email, setEmail] = useState("");

  const validateEmail = (
    (email: string) => email.match(/^[A-Z0-9._%+-]+@[A-Z0-9.-]+\.[A-Z]{2,}$/i)
    );

  const isInvalid = useMemo(() => {
    if (email === "") return false;
    return validateEmail(email) ? false : true;
  }, [email, validateEmail]);

  return (
    <>
        <EmailInput
          value={email}
          onChange={(e) => setEmail(e.target.value)}
          className="caret-zinc-400 bg-main rounded-2xl"
          type="email"
          label="メールアドレス"
          placeholder="buzzbase@example.com"
          labelPlacement="outside"
          isInvalid={isInvalid}
          color={isInvalid ? "danger" : "default"}
          errorMessage={
            isInvalid ? "有効なメールアドレスを入力してください" : ""
          }
          variant={"bordered"}
        />
    </>
  );
}
  • useStateを使用して email を定義して、EmailInputコンポーネント への入力値をsetEmail 関数を介して、email ステートを更新します。
  • validateEmail 関数は、入力されたメールアドレスの形式が正しいかを、正規表現を用いて確認します。
  • useMemo を使用して、email の値が更新されるたびに、メールアドレスが空ではないかと validateEmail 関数に定義されている正規表現を満たしているかを確認します。そして、isInvalid は、email が空でないかつ、validateEmail 関数によるバリデーションに通過しない場合に true を返します。
  • isInvalidtrue の場合のみ、「有効なメールアドレスを入力してください」というエラーメッセージを表示します。

成績記録の機能

成績を記録する機能は、1試合ごとに「試合結果」「打撃結果」「投手結果」を記録することができる機能になります。こちらは、入力する項目数が多くなってしまうため、それぞれの記録画面を1画面ごとに分けて、ステップ入力のような形式で入力できるように実装し、ユーザービリティを向上を図りました。

1画面ごとに記録画面を分けるためには、それぞれの入力画面で同じ試合データに対してデータの保存・編集が行えるようにする必要があります。そのため、新規試合データ作成時にローカルストレージに game_id を保存して、各画面ではローカルストレージの game_id をもとにデータの操作を行うように実装しました。

また、全ての項目入力が終了したら、「入力情報まとめ画面」で入力した成績を確認できるように実装しました。

game_results.png

成績の自動計算機能

こちらは、打率や防御率などの個人成績を自動で計算する機能になります。自動で計算することで、ユーザー自ら個人成績を計算する手間を省くことができます。
計算して出力する成績は以下の画像の通りになります。

打撃成績 投手成績
Image from Gyazo Image from Gyazo

※成績の算出方法についてはこちらのページをご覧ください。

成績の計算ロジックは、Rails のモデルに実装し、ファットコントローラーにならないようにしました。

打撃成績の計算ロジック

/app/models/batting_average.rb
class BattingAverage < ApplicationRecord

  ZERO = 0

  def self.aggregate_for_user(user_id)
    aggregate_query.where(user_id:).group(:user_id)
  end
  
    def self.aggregate_query
    select('user_id',
           'COUNT(game_result_id) AS number_of_matches',  # 試合数
           'SUM(times_at_bat) AS times_at_bat',           # 打席数
           'SUM(at_bats) AS at_bats',                     # 打数
           'SUM(hit) AS hit',                             # 安打数
           'SUM(two_base_hit) AS two_base_hit',           # 2塁打数
           # 以下その他成績の合計数を計算
           .
           .
           .
           .
      .group('user_id')
  end

  def self.stats_for_user(user_id)
    result = unscoped.where(user_id:).select(
      'SUM(hit + two_base_hit + three_base_hit + home_run) AS total_hits',
      'SUM(hit) AS hit',
      'SUM(two_base_hit) AS two_base_hit',
      'SUM(three_base_hit) AS three_base_hit',
      'SUM(home_run) AS home_run',
      'SUM(at_bats) AS at_bats',
      'SUM(hit_by_pitch + base_on_balls) AS on_base',
      'SUM(sacrifice_hit) AS sacrifice_hits',
      'SUM(sacrifice_fly) AS sacrifice_fly',
      'SUM(strike_out) AS strike_outs',
      'SUM(base_on_balls) AS base_on_balls',
      'SUM(hit_by_pitch) AS hit_by_pitch'
    ).reorder(nil).take

    return nil unless result

    stats = result.attributes
    {
      user_id:,
      total_hits: stats['total_hits'].to_i,
      batting_average: stats['at_bats'].to_i.zero? ? ZERO : (stats['total_hits'].to_f / stats['at_bats'].to_i).round(3),
      on_base_percentage: (stats['at_bats'].to_i + stats['base_on_balls'].to_i + stats['hit_by_pitch'].to_i + stats['sacrifice_fly'].to_i).zero? ? ZERO : ((stats['total_hits'].to_f + stats['base_on_balls'].to_i + stats['hit_by_pitch'].to_i).to_f / (stats['at_bats'].to_i + stats['base_on_balls'].to_i + stats['hit_by_pitch'].to_i + stats['sacrifice_fly'].to_i)).round(3),
      slugging_percentage: calculate_slugging_percentage(stats).round(3)
      # その他集計成績も同様に計算
      .
      .
      .
      .
    }
  end

  def self.calculate_slugging_percentage(stats)
    at_bats = stats['at_bats'].to_i
    total_bases = stats['hit'].to_i + (stats['two_base_hit'].to_i * 2) + (stats['three_base_hit'].to_i * 3) + (stats['home_run'].to_i * 4)
    at_bats.zero? ? ZERO : total_bases.to_f / at_bats
  end

end

aggregate_for_user メソッドは、aggregate_query メソッドを使用してDBからのデータを集計し、引数で指定された user_id に一致するレコードのみをフィルタリングします。そして、指定された user_id に対応するユーザーの集計された統計成績を返します。

stats_for_user メソッドは、「打率(batting_average)」「出塁率(on_base_percentage)」「長打率(slugging_percentage)」などの統計成績を計算しています。unscoped.where(user_id:).select().reorder(nil).take というクエリチェーンを使用することで、unscoped によりデフォルトスコープを無効化し、モデル全体のデータに対してクエリが実行され、reorder(nil) で既存の並び替えをクリアにし、take で単一のレコードを取得することで、データベースから効率的かつ正確にユーザーの統計データを取得し、計算することができます。

試合成績一覧のフィルタリング機能

今まで記録した試合の一覧を表示する際に、「シーズン」と「公式戦 or オープン戦」でフィルタリングを行える機能になります。

Image from Gyazo

実装方法を簡単に説明すると、フロント側のセレクトボックスでユーザーが選択した 「シーズン(year)」「試合タイプ(matchType)」の値を、getFilterGameResultsUserId 非同期関数でクエリパラメーターとしてバックエンドへ送信します。

そして、バックエンド側で filtered_game_associated_data_user_id アクションでこれらのパラメーターを受け取り、filtered_game_associated_data_user メソッドを呼び出してデータのフィルタリングを行っています。

/services/gameResultsService.ts
export const getFilterGameResultsUserId = async (
  userId: number,
  year: any,
  matchType: any
) => {
  try {
    const response = await axiosInstance.get(
      `/api/v1/game_results/filtered_game_associated_data_user_id?user_id=${userId}&year=${year}&match_type=${matchType}`
    );
    return response.data;
  } catch (error) {
    console.log(error);
    throw error;
  }
};
axiosInstance.ts
/utils/axiosInstance.ts
import axios from "axios";
import Cookies from "js-cookie";

const axiosInstance = axios.create({
  baseURL: process.env.NEXT_PUBLIC_API_URL,
});

axiosInstance.interceptors.request.use((config) => {
  const accessToken = Cookies.get("access-token");
  const client = Cookies.get("client");
  const uid = Cookies.get("uid");

  if (accessToken && client && uid) {
    config.headers["access-token"] = accessToken;
    config.headers["client"] = client;
    config.headers["uid"] = uid;
  }

  return config;
});

export default axiosInstance;

↑ 非同期関数の getFilterGameResultsUserId を使用して、 user_id year matchType をパラメーターに含み、GETリクエストを行います。

/app/controllers/api/v1/game_results_controller.rb
module Api
  module V1
    class GameResultsController < ApplicationController

      def filtered_game_associated_data_user_id
        year = params[:year]
        match_type = convert_match_type(params[:match_type])
        user_id = params[:user_id]
        game_results = GameResult.filtered_game_associated_data_user(user_id, year, match_type)
        render json: game_results
      end

      private

      def convert_match_type(match_type)
        case match_type
        when '公式戦'
          'regular'
        when 'オープン戦'
          'open'
        else
          match_type
        end
      end

    end
  end
end

↑ 次に、GameResultsControllerfiltered_game_associated_data_user_id アクションでクライアントから送信されたリクエストから、user_id year matchType を取得して、filtered_game_associated_data_user メソッドに渡し、試合データのフィルタリングを行います。

/app/models/game_result.rb
class GameResult < ApplicationRecord

  def self.filtered_game_associated_data_user(user, year, match_type)
    game_results = base_query(user)
    game_results = filter_by_year(game_results, year) if year_filter_applicable?(year)
    game_results = filter_by_match_type(game_results, match_type) if match_type_filter_applicable?(match_type)

    map_game_results(game_results)
  end

  def self.base_query(user)
    includes(:match_result, :batting_average, :pitching_result).where(user:)
                                                               .where.not(match_result_id: nil)
  end

  def self.filter_by_year(game_results, year)
    start_date = Date.new(year.to_i, 1, 1)
    end_date = Date.new(year.to_i, 12, 31)
    game_results.where(match_results: { date_and_time: start_date..end_date })
  end

  def self.match_type_filter_applicable?(match_type)
    match_type.present? && match_type != '全て'
  end

  def self.filter_by_match_type(game_results, match_type)
    game_results.where(match_results: { match_type: })
  end

  def self.map_game_results(game_results)
    game_results.map do |game_result|
      {
        game_result_id: game_result.id,
        match_result: game_result.match_result,
        batting_average: game_result.batting_average,
        pitching_result: game_result.pitching_result
      }
    end
  end

end

↑ 試合データ一覧のフィルタリング処理は filtered_game_associated_data_user で実装しています。このメソッドは、以下のステップで処理が行われます。

  1. まず、base_query メソッドを使用して、 match_result batting_average pitching_result をあらかじめ結合しておきます。
  2. 次は、filter_by_year メソッドを使用して、ユーザーが選択したシーズン(year)が「通算」以外だった場合に、年でのフィルタリングが行われます。
  3. 次に、filter_by_match_type メソッドを使用して、ユーザーが選択した試合タイプ(match_type)が「全て」以外だった場合に、試合タイプでのフィルタリングが行われます。
  4. 最後に、フィルタリングされたデータがセットされた game_results を、ハッシュの配列にマッピングします。
    この処理を行うことで、試合データ一覧を 「シーズン(year)」「試合タイプ(matchType)」 でフィルタリングして、表示させることができます。

作成期間

アイデア出し・企画必要な機能の洗い出し画面設計・テーブル設計issue作成実装MVPリリース本リリース という流れで作成しました。
(現在記事を執筆しているタイミングでは、MVPリリースまで完了しています。)

全体的には、MVPリリースまでに約3ヶ月半ほどかかってしまいました。
原因としては、本業をフルタイムで働きながら作成したということもありますが、ユーザー認証機能や成績記録機能などの実装が、作業見積もり時間よりも大幅に遅れてしまったのが大きな要因だと思います。

作業時間見積もり力は今後の課題です。

運用して気づいた課題

運用していく中で、2点の課題を見つけることができました。1点目は、ユーザーから 「記録した成績が自動的に知らないユーザーに共有されることに抵抗がある」 というフィードバックをいただいたことです。2点目は、Google Analytics のアクセス数を見て、試合のある土日に比べて平日のアクセス数が減少しているということです。

この2点の課題を改善するために、MVPリリース時にユーザー全体の成績を一覧で表示する 「みんなの成績」 という画面があったのですが、この画面を 「野球ノート機能」 に変更することを考えました。

このように改善することで、ユーザーの成績が自動で共有されることを防ぎ、野球ノート機能で練習メモなどを記録できるようにすることで、平日のアプリ使用率の向上を図りました。

今後の実装(本リリースに向けて)

  • パフォーマンス改善
    • 成績記録フォームのデータ送信時間の短縮や、データ取得の効率化を図り、UXの向上させていきたいです。
  • 鍵アカウント機能
    • 自分の成績が公開されることに抵抗があるユーザーに対して、相互フォローのユーザーのみ成績を公開されるようにしたいと考えています。
  • グループメンバーの集計成績を自動で計算
    • 現状、グループ機能をチームとして使用したいという声をいただいているので、「グループ打率」や「グループ防御率」など、グループ内のメンバーの集計成績を自動で計算して、表示するようにしたいと考えています。
  • Google・LINE認証機能
    • ユーザー登録をもっと簡単に行えるようにしたいと考えています。
  • LINE Messaging API(通知機能の拡張)
    • 通知機能をLINEと連携させることで、アプリの使用率を向上させたいと考えています。
  • 運営から通知送信を行う機能
    • 新規機能追加や不具合修正などの通知を運営から各ユーザーに送信できるようにしたいと考えています。
  • チーム・所属カテゴリー・所属地域で絞り込まれたユーザーの成績ランキング機能
    • ユーザー数が増えた場合に、野球をプレイヤーとして行っていない方でも、色々な選手を成績をランキング形式で見れるようにしたいと考えています。(例: 山梨県 + 高校硬式 = その項目を満たす選手のランキングが表示される)

おわりに

はじめてWebアプリを1から作成をしましたが、今までプログラミング学習を行ってきた中で1番楽しい時間でした。UIやテーブル設計を考えている時や機能を実装している時など、わからないことばかりでしたが、自分の考えているものを形に出来た時はとても嬉しかったです。
そして、UIデザイン・モダンフロントエンドの技術・バックエンドの技術など個人的に興味のあった分野・技術を全て使いながら開発を行えたので、すごく楽しく開発に取り組めましたし、多くのことを学ぶことができました。
最後に、今回作成したアプリのコードを1年後に見直してた時に、「なんだこのクソコードは、、、」と思えるように、今後も継続して学習を行っていきたいと思います。

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