Ruby on Railsは、プログラミング言語Rubyのフレームワークであり、Web開発に非常に強いです。
今回はRuby on Railsを作って作れるものと、逆にRuby on Railsでは難しいことについてまとめます。
Ruby on Railsは、Web開発に非常に強く、短い記述で多くの機能をかんたんに実装できるのが特徴です。
Gemと呼ばれるライブラリを使って拡張することで更に短い時間で、様々なWebアプリを実装できます。
以下に、Ruby on Railsで開発できる代表的なシステムをまとめます。
WordPressのようなブログシステムのことをCMS（コンテンツ管理システム）と言いますが、Ruby on Railsを使えばオリジナルのCMSを作成することができます。
PHPで作られているCMSであるWordPressは有名ですが、内部のソースが複雑だったり、速度が遅かったりなどの問題も抱えています。
企業のオウンドメディア開発など、独自の機能を柔軟に追加したい場合や大規模サイトを作成したい場合、Ruby on RailsでオリジナルのCMSを用意したほうが良いこともあります。
ECサイトやネットショップも、Ruby on Railsで開発できます。
ECサイト作成で大変なのは決済部分の処理ですが、Ruby on RailsでできているSolidusというシステムや、pay.jpのAPIを活用することで比較的かんたんに導入することが可能です。
Ruby on Railsには、ログイン機能など、SNSに必須の機能を実装するためのGem（ライブラリ、拡張機能のようなもの）が多数あります。
TwitterのようなSNSも、Ruby on Railsで開発できます。実際、初期のTwitterはRuby on Railsで作られていました。
ウェブサイトから表示されている情報を抜き出す技術をウェブスクレイピングと言います。
Gemの一つであるNokogiriを使えば、かんたんにスクレイピングすることができます。
業務システムと言っても様々なものがありますが、基本的にはログイン機能や特定のデータの管理が必要になってくるかと思います。
そういった機能は、Ruby on Railsで比較的かんたんに実装できるでしょう。
Ruby on Railsというフレームワークからは外れますが、実はRubyは組み込み開発でも使うことができます。
ロボットの動作などをプログラミングすることを組み込み開発と言います。組み込み開発では、プログラミングの実行環境のリソースが限られているので、C言語などのより機械語に近い言語を用いることが多いです。
mruby VMとよばれるシステムを使うことで、少ないリソースでもRubyを実行できる環境を用意できます。
mrubyではRubyとC言語を一緒に使えたり、一つのソースで複数のデバイスに対応できたりというメリットもあります。
一方で、Ruby on Railsを使って作るのには向いていないものもあります。
一つはスマホアプリです。スマホアプリは、iTunesストアやGoogle Playストアなどからアプリをインストールすることで使えますが、Ruby on Railsではこのアプリを作ることが難しいです。
一応、RUBYMOTIONというソフトを使えば、iOSアプリやAndroidアプリを作ることができます。
ですが、iOSアプリの開発はSwift、Androidアプリの開発はJavaやKotlinを使うのが一般的です。
特別な理由がない限り、Ruby on Railsで作る意味はありません。
機械学習も、Ruby on Railsには向いていないです。やろうと思えばRubyを使って機械学習を行うことも不可能ではありませんが、Rubyの機械学習のライブラリはそれほど充実していません。
Pythonは機械学習関連のライブラリが充実しているため、機械学習メインであればPythonを使うほうが良いでしょう。わざわざRubyを使って開発するのは非常に効率が悪いです。
まとめるとRuby on Railsは、Web開発にはとても強いですが、スマホアプリ開発や機械学習には向いていません。一応、スマホアプリも機械学習もできますが、わざわざRuby on Railsを使う必要はないでしょう。
dehaは、過去5年間に渡ってベトナムオフショア開発を行ってきました。ウェブアプリ開発の実績も多数あります。
ウェブアプリ開発を考えられている企業様、ウェブアプリ開発案件を受注したものの開発リソースが足りないITベンダー様は、ぜひ一度dehaにご相談くださいませ。
ソフトウェア開発において、品質の確保はプロジェクト成功の最重要テーマの一つです。 市場のニーズは高度化し、リリースサイクルは短期化し、開発チームの構成は複雑化しています。このような状況の中で注目されているのが TQA（Technical Quality Assurance：技術品質保証） です。 TQAは従来のQAと異なり、単にテスト工程で不具合を検出するだけではなく、開発工程全体の技術的な品質を可視化し改善するという役割を担います。 この記事では、TQAとは何か、その役割から導入メリットまで詳しく解説します。 TQAが気になる方 TQAの開発プロセスが気になる方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばTQAとは何かがわかるのはもちろん、導入メリットもわかりますよ。 TQA（技術品質保証）とは？ TQAとは、技術的視点から開発プロセス全体の品質を管理・保証する取り組みを指します。従来のQA（Quality Assurance）が主に「プロセス管理」や「テスト計画・品質基準の策定」を担当していたのに対し、TQAはさらに踏み込んで、…
近年、システム開発・建設・製造・マーケティングなど、あらゆる分野でプロジェクトの複雑化が進んでいます。 市場の変化は速く、顧客の期待値も高まり続けるなか、企業に求められるのは「限られたコストと期間で、高い品質を確保した成果物を提供すること」です。 しかし実際には、品質のばらつき、手戻り、要件の理解不足、工程管理の不徹底などにより、多くのプロジェクトが計画どおりに進まず、結果的にコスト増や納期遅延という課題を抱えています。 こうした背景から注目されているのが プロジェクト品質管理サービス です。専門家による品質管理プロセスの整備・運用支援を通じて、プロジェクト全体の成功確率を高めるサービスとして、大企業から中小企業まで導入が広がっています。 この記事では、プロジェクト品質管理サービスの概要、必要性、導入メリット、サービス内容、実際の運用プロセスまでを詳しく解説します。 品質管理にお悩みの方 プロジェクト品質管理システムに興味がある方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事になっています。これを読めば、品質問題で悩んでいる組織やプロジェクトリーダーにとって、具体的な改善ヒントとなる内容がわかりますよ。 プロジェクト品質管理サービスとは？ プロジェクト品質管理サービスとは、外部の専門チームやコンサルタントが、企業のプロジェクトにおける品質管理プロセスを整備し、品質向上やリスク低減を支援するサービスです。主に以下のような内容が提供されます。 品質基準・品質計画の策定 プロジェクト管理プロセスの構築・改善…
近年、企業や教育機関、自治体を中心に「生成AIチャットボット」の導入が一気に広がっています。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が急速に発展したことで、これまでのチャットボットでは実現できなかった高度な対話や柔軟な問題解決が可能になりました。 しかし、「生成AIチャットボット」と「従来型のチャットボット」は何が違うのか、具体的に説明できる人は意外と多くありません。 本記事では、両者の仕組みや特性、メリット・デメリット、そして導入時のポイントまで分かりやすく解説しています。 生成AIに興味がある方 チャットボットを導入したい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば生成AIチャットボットが、従来と比べてどう違うのかが丸わかりですよ。 チャットボットとは何か？ チャットボットとは、ユーザーとの会話を自動で行うプログラムのことです。 ウェブサイトの問い合わせ窓口やアプリ内のサポート、コールセンターの一次対応など、さまざまな場所で活用されています。 従来のチャットボットは、多くの場合「ルールベース型」「FAQ型」「シナリオ型」と呼ばれる仕組みで動いていました。 これは、あらかじめ作成された回答やシナリオに沿って、決められたパターンの会話を実行する仕組みです。 一方、生成AIチャットボットは、文章を理解し、新たな文章を自動生成する能力を持つ「大規模言語モデル（LLM）」によって動作します。 これにより、従来型とはまったく異なる会話体験を提供できるようになりました。…
いま、ソフトウェア開発の現場で“静かな革命”が起きています。それは、AIがエンジニアの相棒としてコーディングを支援する時代の到来です。 「AIがコードを書くなんて、まだ先の話」と思われていたのはもう過去のこと。今ではAIが自然言語での指示を理解し、数秒でプログラムを提案・修正してくれるのが当たり前になりました。 その結果、開発スピードが従来の3倍に向上したという事例も続々と報告されています。 この記事では、AIがどのようにしてコーディングを効率化し、開発現場を変えているのかを具体的に解説します。 開発をしたい方 コーディングの効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばコーディングにAIを活用する方法が丸わかりですよ。 コーディング現場の課題と限界 ソフトウェア開発の現場では、長年にわたって「納期の短縮」「品質の維持」「コスト削減」という三大課題がエンジニアを悩ませてきました。 近年では、ビジネス環境の変化がますます激しくなり、リリースサイクルの短期化が当たり前になっています。 特にWebサービスやモバイルアプリ開発の世界では、「スピードこそ競争力」と言われるほど、開発速度が事業の成否を左右します。 しかし、スピードを優先すれば品質が犠牲になり、品質を重視すれば納期が延びる――このジレンマに多くの開発チームが直面してきました。 加えて、エンジニアの人手不足は深刻であり、教育やナレッジ共有に割く時間も限られています。 限られたリソースでいかに生産性を高めるかが、開発現場における共通のテーマとなっています。…
システム開発において最も重要であり、同時に最も難しい工程は何でしょうか。 多くのプロジェクトで共通して挙げられるのが 「要件定義」 です。 要求が曖昧なままプロジェクトが進むと、後工程での手戻りが一気に増え、QCD（品質・コスト・納期）は簡単に崩壊します。 実際に、プロジェクトが失敗する原因の6〜7割は、この初期工程である要件定義に起因すると言われています。それほど、要件定義は重要かつリスクの高いフェーズなのです。 しかし近年、AI技術の急速な進化により、従来の要件定義で「時間がかかる」「認識が揃わない」「情報が不足している」といった課題に対し、新たな解決策が生まれています。 この記事では、要件定義フェーズで頻発する7つの課題を取り上げ、それらをAIを活用してどのように改善できるのかを、具体例を交えて解説します。 要件定義フェーズでお悩みの方 AIを活用して開発効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば要件定義で起こりうる問題とそれを解決する方法がわかりますよ。 問題1：要求が曖昧で担当者ごとに認識がズレる 要件定義で最初に直面する課題が「要求の曖昧さ」です。 ユーザー自身が課題を把握していても、機能としてどのように落とし込むべきか正確に説明できないケースは非常に多いです。…
システム開発の現場では、「納期が守れない」「コストが膨らむ」「品質にばらつきがある」といった課題が常に発生します。 こうした問題の根底にあるのが、QCD（Quality・Cost・Delivery）のバランスです。 QCDは製造業を中心に使われてきた概念ですが、現在ではシステム開発やITプロジェクトの世界でも不可欠な管理指標として定着しています。 この記事では、QCDの意味とそれぞれの要素がプロジェクトに与える影響、さらに現代的な最適化の方法までを詳しく解説します。 システム開発を行いたい方 QCDについて知りたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばシステム開発のQCDについて丸わかりですよ。 (more…)