世界的なクラウドサービスのAmazonが提供する「AWS CDK」は『Cloud Development Kit 』の略称であり、主要なプログラミング言語を用いてクラウドインフラをコードで定義し、「AWS CloudFormation」（AWSリソースの構築サービス）によってデプロイできる開発フレームワークのことです。

**AWS CDKを利用することで「AWS CloudFormation」の簡便化が図れ、またAWSの様々なクラウドサービスを直接プログラムから操作することが可能になるなど、クラウド環境開発の効率化が期待されます。**

この記事では、AWS CDKをテーマに、その特徴や類似サービスとの違い、利用料金や利用手順などについて解説します。

【参考】：[アマゾン ウェブ サービス（AWS クラウド）](https://aws.amazon.com/jp/)
【参考】：[オープンソースの開発フレームワーク - AWS クラウド開発キット | AWS](https://aws.amazon.com/jp/cdk/)
【参考】：[AWS CloudFormation（テンプレートを使ったリソースのモデル化と管理）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/cloudformation/)

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AWSにはリソースのモデル化やセットアップを支援するサービスとして、AWS CloudFormationがあります。*一言で表せば、AWS CDKはAWS CloudFormationのテンプレート生成ツールです。*

このAWS CloudFormationを利用することで、リソースの管理に掛かる作業や時間を軽減し、AWSでのアプリケーションの実行にさらに注力できますが、AWS CloudFormationはテンプレートファイルの作成や修正をJSON/YAMLというテキスト形式で行うため、記述方式を覚える必要があります。

一方のAWS CDKは使い慣れたプログラミング言語を用いて、少ないステップ数でテンプレートを作成します。

AWS CDKと語句が似ているサービスに「AWS SDK」があります。AWS SDKは『Software Development Kit』の略語で、AWS環境で提供されている各種プログラム言語や開発環境に合わせたソフトウエア開発に関わるツールです。

C++やGo、Java、JavaScript、Pythonなど、よく使われる言語の多くが利用できます。*一方のAWS CDKはクラウド環境の開発フレームワークであり、クラウドインフラを対象としている点が大きく異なります。*

【参考】：[AWS での構築のための SDK とプログラミングツールキット｜ AWS](https://aws.amazon.com/jp/developer/tools/)

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ここまでAWS CDKの概要について紹介しました。ここからは、AWS CDKの主な特徴やメリットについて確認していきます。

AWS CDKは以下のように、AWS Cloudformationとの連携機能、多様なプログラミング言語対応、CLIやIDEとの連携が行えるといった特徴があります。以下、それぞれの特徴について解説します。 

*■AWS CloudFormationとの連携*
プログラムコードを用いてAWSのリソースを定義したり、AWS CloudFormationと連携させたりしてサービスを利用できます。スタックの動作状況のモニタリングなど、AWS CloudFormationの利点も享受できます。

*■多様なプログラミング言語に対応*
AWS CDKは、TypeScript・Python・Javaや.NETに対応しています。これら利用頻度の高い言語に対応した既存のテストツールやIDなどの開発環境を利用して開発を行えます。

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*■CLIとの連携機能*
AWS CDKではAWS CLI（コマンドラインインタフェース）から、テンプレートを合成したり、実行中のスタックとの違いを表示したり、様々な操作が可能です。

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*■ IDEとの連携機能 *
VSCodeをAWS上で利用できる「AWS Toolkit for Visual Studio Code」の1つの機能として、「AWS CDK Explorer」があります。このAWS CDK Explorerを用いて、プロジェクト内でのスタック、リソースやプロパティなどを容易に確認できます。

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AWS CDKの特徴が分かったところで、AWS CDKを利用することでどのようなメリットが得られるのか見ていきましょう。

*■ 簡潔に記述できる*
CloudFormationのテンプレート作成を手で行う場合は、関数の利用や論理名の紐付けなど面倒な作業がありますが、AWS CDKではプログラム言語の柔軟性を利用して、より簡潔かつ効率的にコードの記述が行えます。

*■ タイプミスや論理ミスが減る*
テンプレート作成でエディタの補完機能が利用できるため、リソース名やパラメータ名のタイプミスをなくすことができます。またプログラム入力やコンパイル時にエラーチェックが行われるため、論理ミスをなくすことができます。

*■ コンソール感覚で作業ができる*
AWS CLIでリソースの作成を行った場合、バックグラウンドで必要となるパラメータ設定や権限付与、必要リソースの作成などが行われ、それらの記述を省略できるため、まさにコンソール感覚で作業をシンプルに行うことができます。

*CDK WorkshopはAWS CDKに関する公式チュートリアルサイトで、無料でAWSのサービスをハンズオン形式で学ぶことができます。*ただし、使用言語が英語であるため、翻訳しながら利用することになります。

AWS CDKはJavaScript・TypeScript・Python・Java・.NETをサポートしていますが、CDK WorkshopではTypeScriptとPythonのみ説明があります。

【参考】：[TypeScript ワークショップ | AWS CDK Workshop｜ AWS](https://cdkworkshop.com/ja/20-typescript.html)

2021年12月にAWS CDK v2が登場しました。v2の主な変更点は以下の通りで、*既にAWS CDKを利用中の方にとっては、v2移行のメリットを感じられるバージョンアップです。*

▪AWS Construct Libraryが1パッケージになった
▪v1で非推奨のプロパティやメソッドが完全削除された
▪v2ではすべてのFeature flagsが有効になった

ちなみにv1は2023年6月1日にサポートが終了しており、現状多くのユーザがv2に移行しています。v2のより詳細な内容は以下のリンクより確認しましょう。

【参考】：[AWS CDKv2 への移行 - AWS Cloud Development Kit （AWS CDK） v2｜ AWS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cdk/v2/guide/migrating-v2.html)

AWS CDKを実際に利用する前に、料金と利用手順について確認しておきましょう。

AWS CDKは GitHubのApache ライセンスv 2.0の下で配布されます。**AWS CDK自体の利用料金は無料ですが、CDKによってデプロイされるAWSのリソース（Amazon EC2インスタンス、 Elastic Load Balancing：負荷分散など） には手動で作成した場合と同様に従量制の料金が掛かります。**

【参照】：[AWS 料金見積りツール](https://calculator.aws/#/)
【参照】：[aws-cdk/LICENSE at v1-main · aws/aws-cdk ·GitHub](https://github.com/aws/aws-cdk/blob/v1-main/LICENSE)

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AWS CDKを利用するためにはあらかじめ必要なものがあり、さらに環境構築が必要です。ここでは、CDKを利用するための環境構築手順について解説します。

AWS CDKを利用するには、以下の2つの条件を満たすことが前提です。

①LinuxOSにNode.jsがインストールされている必要がある（Node.js：JavaScriptを利用するためのプラットフォーム）
②AWSアカウントを有しており、サービスアカウントのIAMユーザの作成ができること

　【参照】：[AWS CDK の開始方法 - AWS Cloud Development Kit （AWS CDK） v2](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cdk/v2/guide/getting_started.html)

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*■ AWS CLIのインストールと初期設定*

AWS CLI（コマンドラインインターフェイス ）はAWSのクラウドサービスを管理するための統合管理ツールです。AWS CDKのアプリ操作の主要なツールです。

AWS CLIをインストールするコマンドは以下の通りです。

curl https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip -o awscliv2.zip

【参照】：[Installing or updating the latest version of the AWS CLI - AWS Command Line Interface](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)

AWS CLIがインストールできたら、続いて下記の公式サイトに従ってAWS CLIの初期設定を行います。

【参照】：[AWS CLI の設定 ｜ AWS Command Line Interface](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cli/latest/userguide/cli-chap-configure.html)

*■ CDKのインストール&初期設定*

AWS CLIの初期設定が完了したら、AWS CDKをインストールします。インストールコマンドは以下の通りです。

CDKが正しくインストールされたことを確認するには、以下のコマンドを用います。

【参照】：[AWS CDK の開始方法 - AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) v2](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cdk/v2/guide/getting_started.html)

CDKがインストールできたら、続いてブートストラップの初期設定を行います。共有アカウントで既にブートストラップを行っている場合は不要です。ブートストラップを行うには以下のコマンドを使います。まず先にブートストラップの設定情報を確認します。

    Arn: arn:aws:iam::ACCOUNT-NUMBER:user/ユーザ名

上記の「ACCOUNT-NUMBER」の部分をブートストラップで使用します。

cdk bootstrap aws://ACCOUNT-NUMBER/REGION

REGIONは実際に利用するリージョン（ap-northeast-1など）を設定します。以上でCDKのインストールと初期設定は終了です。

【参照】：[ブートストラッピング - AWS Cloud Development Kit （AWS CDK） v2](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cdk/v2/guide/bootstrapping.html)

*■ CDKによるライブラリー構築*

構成ライブラリ開発では、peerDependenciesdevDependenciesとセクションを組み合わせて依存関係を指定する必要があります。CDKの設計上、依存関係のインストール、更新の際には十分にテストしましょう。

AWS CDK（Cloud Development Kit）は、普段利用しているプログラミング言語でクラウドのリソースをモデル化して、効率的なプロビジョニングができる環境開発フレームワークです。ここでは、CDKを利用してAWSを効率的に利用する方法を紹介します。

AWS CDKは、一言で表すとAWS CloudFormationのテンプレート生成ツールである

AWS CDKは使い慣れたプログラミング言語を用いて効率的にリソース環境構築を行える

AWS CDKを活用することで、利用者はソフトウェアの開発などに注力できる

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アンドエンジニアのYouTube版[『アンドエンジニアチャンネル』](https://www.youtube.com/@andengineer)では、**AI時代で生き残ることができるエンジニア**について対談動画を公開しています。興味のある方はぜひ下記よりご覧ください！

AI時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

LangChain「読み方：ラングチェーン」は、*ChatGPTなどで使われているLLM（大規模言語モデル）を利用してアプリケーション作成を効率的に行えるように作られたフレームワークです。*

開発元はChatGPTと同じOpenAI社と誤解されがちですが、Harrison Chase氏が立ち上げたオープンソースプロジェクトで、GitHub上の数百人の開発者によって作られました。

ChatGPTでは、最新の情報に対応していない、長文入力ができない、複雑な計算問題が苦手といった課題が残されていますが、LangChainを利用することで、こうした課題に対処することが可能になります。

この記事では、LangChainの使い方や機能、Pythonを用いたインストール方法、LangChainを用いたChat APIの機能拡張方法について紹介します。LangChainのDocumentは次のリンクを参照してください。

【参考】：[Introduction |  Langchain](https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.html)
【参考】：[ChatGPT｜OpenAI](https://openai.com/chatgpt)

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

 **LangChainが対応するプログラミング言語は、PythonとTypeScriptの2種類です。**（2023年8月時点）そこで、この記事ではPythonプログラムでLangChainを利用する方法を中心に解説します。

【参考】：[プログラミング言語 Python 総合情報サイト - python.jp](https://www.python.jp/)
【参考】：[TypeScript：型の構文を持つJavaScript](https://www.typescriptlang.org/)

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

LlamaIndexは、専門知識やデータなどの外部データをGPTに簡単に組み込むことができるライブラリです。 **LlamaIndex単体でも、LangChainを介さずに簡単なQ&Aはできますが、以下紹介するようにLangChainの方が多機能なライブラリと言えます。**

【参考】：[LlamaIndex ｜ Data Framework for LLM Applications](https://www.llamaindex.ai/)

LangChainには、言語モデルをさらに利用しやすくするための様々な機能を備えています。以下、LangChainで何ができるのかについて一覧で解説をします。

*▪Models*：Modelsは、様々なモデル（大規模言語モデル、チャットモデル、Embeddingsモデル）を組み合わせて使用できる機能です
*▪Prompt*：Promptは、プロンプトの管理や最適化やシリアル化を行うための機能です。
*▪Indexes*：PDFやExcel、CSVなどの外部データを用いて回答を生成できるようにする機能です。
*▪Chains*：複数のプロンプトをチェーンのように繋げて、処理を連続して実行可能にする機能です。
*▪Agents*：プロンプトの内容に基づいて、どのツールを組み合わせ、どのようなアクションを行うかを判断する機能です。
*▪Memory*：LLMを利用したユーザとの対話履歴を記録し、必要に応じ再利用できる機能です。

【参考】：[Modules | Langchain](https://python.langchain.com/docs/modules/)

プロンプトエンジニアリングとは？具体例や応用手法も徹底解説

## LangChainとOpenAIをインストールする

ここでは、*Pythonを用いてLang Chainをインストールする方法、およびOpenAIのライブラリをインストールする方法について紹介します。*

開発環境としては、Windows 11 ProにPython 3.11.5がインストールされている前提で進めていきます。Pythonをまだインストールしていない方は、次のPython公式サイトを参考に、Pythonのダウンロードとインストールを済ませておいてください。

【参考】：[Windows版Pythonのインストール: Python環境構築ガイド - python.jp](https://www.python.jp/install/windows/install.html)

Pythonがインストールできたら、**Pythonコマンドを用いてOpenAIのライブラリをインストールします。**コマンドプロンプトを起動し、以下のコマンドを入力します。

OpenAIのライブラリーインストールが終了すると以下のメッセージが表示されます。

Successfully installed aiohttp-3.8.5 aiosignal-1.3.1 async-timeout-4.0.3 attrs-23.1.0 certifi-2023.7.22 charset-normalizer-3.2.0 colorama-0.4.6 frozenlist-1.4.0 idna-3.4 multidict-6.0.4 openai-0.27.9 requests-2.31.0 tqdm-4.66.1 urllib3-2.0.4 yarl-1.9.2

コマンドプロンプトとは？できることや使い方をわかりやすく解説！

OpenAIのインストールと同様に、コマンドプロンプトからPython コマンドを用いて、LangChainをインストールします。

Lang Chainのライブラリーインストールが終了すると以下のメッセージが表示されます。

Successfully installed PyYAML-6.0.1 SQLAlchemy-2.0.20 annotated-types-0.5.0 dataclasses-json-0.5.14 greenlet-2.0.2 langchain-0.0.275 langsmith-0.0.27 marshmallow-3.20.1 mypy-extensions-1.0.0 numexpr-2.8.5 numpy-1.25.2 packaging-23.1 pydantic-2.3.0 pydantic-core-2.6.3 tenacity-8.2.3 typing-extensions-4.7.1 typing-inspect-0.9.0

以上で、OpenAIとLang Chainのライブラリインストールは終了です。次に、OpenAIのAPIキーを取得します。

LangChain APIキーの取得を行う前に、OpenAIのアカウントを取得する必要がありますが、すでにOpenAIのアカウントを取得している方は、そのアカウントでOpenAIのサイトにログインします。**ChatGPTを利用している方は、ChatGPTのアカウントでもログインできます。**

【参考】：[OpenAI Platform](https://platform.openai.com/account/api-keys)

~~【図】：　OpenAI のログイン画面　~~

APIを利用する際に、APIキーが必ず必要になってきます。APIキーとは、APIにログインするための固有の識別子のことです。

 APIキーがあることによって、開発者やユーザはサービスの利用が可能になり、同時にAPI側ではその利用状況をモニターすることで悪用を検知できます。**OpenAIのWebサイトでユーザ登録を済ませていれば、次のページから簡単にAPIキーの生成ができます。**

*■ 1．OpenAIのサイトにアクセス*
OpenAIのサイトにアクセスしたら、メニュー選択画面から、［API］を選択します。

~~【図】：　OpenAI のログイン後画面　~~

*■ 2． API reference 画面に移動*
「Welcome to the OpenAI platform」の画面が表示されたら、上段のメニューから「API reference」を選択してクリックします。

~~【図】：　OpenAI のメニュー選択画面　~~

*■ 3． 「API Keys」を選択*
次の画面が表示されたら、「Authentication」の見出し下にある「API Keys」をクリックします。

~~【図】：　OpenAI のAPI Keys選択画面　~~

*■ 4． APIキーの作成*
「API Keys」の取得画面が表示されます。［+Create secret key］のボタンをクリックすると、さらに「Create new secret key」と出力画面が表示されますので、［Create secret key］ボタンをクリックします。

~~【図】：　OpenAI の「API Keys」作成画面　~~

*■ 5．APIキーの取得*
「API Keys」が表示されたらキーの右にあるコピーボタンをクリックしてキーをコピーし、メモ帳などに貼り付けて保存してください。APIキーは後ほど、環境変数の登録時に使用します。

~~【図】：　OpenAI のAPIキーの取得画面　~~

### APIキーを環境変数に登録する

**ChatGPTのAPIなどを利用する場合には、OpenAIから取得するAPIキーを利用します。**またOpenAIではAPIのリクエストに応じて課金するため、APIキーの管理は重要です。うっかり、取得したAPIキーを盗まれると、他人に利用される可能性があります。

コマンドを利用して環境変数を登録する方法はありますが、漏洩リスクの低いWindowsのコントロールパネル上の環境変数に登録し、管理する方法を紹介します。

*■ 1．環境変数を開く*
Windowsのスタートメニューを右クリックし、設定を選択します。システム設定の画面が表示されたら、左上の検索窓に環境変数と入力し、表示された選択肢から「環境変数を編集」を選択すると、以下の環境変数設定画面が表示されます。ユーザの環境変数画面の下から［新規(N)..］を選択します。

~~【図】：環境変数編集画面　~~

*■ 2．環境変数を登録する*
新しいユーザ変数を登録する画面が表示されますので、変数名には「OPENAI\_API\_KEY」と入力し、変数値には先ほど取得してコピーしておいたAPIキーを貼り付けてください。正しく入力したことを確認したら、［OK］ボタンをクリックして、環境変数設定画面を閉じ、Windowsを再起動します。

~~【図】：　環境変数の登録画面　~~

実際にLangChainのLLM機能を利用して、*簡単なPythonプログラムを作成してみましょう。*

### LangChainを使用した生成AIプログラムを作る

ここでは、「東京の観光地紹介記事のタイトルをランダムに生成する」というプロンプトを用意しました。プロンプトは日本語で問題ありません。このコードで使用しているtemperatureはChatGPT のパラメータで、回答の精度を指示します。

一般的には0.2〜0.8の範囲で設定すると良いと言われますが、値を変えてファインチューニングを目指してみると良いでしょう。以下のコードをテキストにコピペし、拡張子をpyにして保存します。

import os
import openai
# openai.api_keyにOpenAIのAPIキーを入れる
openai.api_key = os.environ['OPENAI_API_KEY']
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0.4)
print(llm(prompt=東京の観光地紹介記事のタイトルを生成してください。))

ここでは値を0.4にし、Pythonプログラム（プログラム名はsample04.py）を実行した結果、次の回答を得ました。プロンプトは自由に変更してみてください。

- 「東京の観光を楽しむ！　有名なスポットをご紹介」
- 「東京のオススメスポット！　観光で楽しく過ごそう」
- 「東京を存分に満喫！　カオスな街の観光地をお届け」
- 「東京をオススメ！　素晴らしいスポットをご紹介」
- 「東京を楽しもう！　季節ごとのランドマークをお届け」

プログラムを実行して次のようなエラーが表示されたら、OpenAIの無料枠を使い切ってしまったということが考えられます。利用料金を支払う必要があるため、OpenAIのサイトにクレジット情報を登録し、料金を支払います。**クレジットで支払いをしてから1時間前後でエラーがでなくなります。**

Retrying langchain.llms.openai.completion_with_retry.<locals>._completion_with_retry in 4.0 seconds as it raised RateLimitError: You exceeded your current quota, please check your plan and billing details..

## LangChainのAPIで仕事の効率を高めよう

この記事では、LLM（大規模言語モデル）を用いたアプリの開発に役立つライブラリ、LangChainの主な機能、インストール方法、APIキーの取得法、環境変数の設定方法、Pythonプログラムでの利用方法について紹介しました。

1から言語モデルを実現するのは非常に難しいのですが、*LangChainを使うことで大規模言語モデルを簡単に実装できます。*これからPythonを学ぶ方、Pythonプログラムで大規模言語モデルを実装してみたい方、参考になれば幸いです。

ChatGPTで知られた大規模言語モデル（LLM）を簡単に利用できるフレームワークとしてLangChainがあります。この記事ではLangChainの概要、機能、APIキーの取得方法、環境変数の設定方法、Pythonプログラムでの利用方法などについて紹介します。

LangChainはLLMを利用しアプリ開発を効率的に行えるように作られたフレームワーク

LangChainには、言語モデルをさらに利用しやすくするために様々な機能を備えている

LangChainの利用にはAPIキーが必須であり、APIは課金対象となっている

LangChainとは？すぐに使えるLLMのフレームワークを紹介

既に数年エンジニアとしての経験がある方なら、「Spring Boot」という言葉を聞いたことがある方も多いのではないでしょうか。**Spring Bootとは、Java開発環境で使用できる、オープンソースのフレームワークのことを指します。**Java向けのフレームワークとして生まれましたが、現在では同じJVM言語であるKotlinを用いたアプリケーションでも多く利用されています。

本記事では、参画中のプロジェクトでJava・Kotlin・Spring Bootを使うことになったサーバサイドエンジニア向けに、Spring Bootに関する入門知識をご紹介します。「Spring Frameworkとの違いは何か？」「Spring Bootを使うメリットは何か？」「具体的にSpring Bootを使ってアプリを起動する手順は？」といった疑問についてお答えしていくので、参考にしてみてください。

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## Spring BootとSpring Frameworkの違い

Spring Bootとよく似た文脈で聞く言葉に「Spring Framework」があります。Spring BootとSpring FrameworkはどちらもWebアプリケーション開発のフレームワークの名称です。これら2つはどのように違うのでしょうか。違いを簡潔に言うと、**「Spring BootはSpring Frameworkの一部であり、より簡単にWebアプリケーションを作れるようにしたものである」となります。**

両者の歴史的背景も含め、以下で更に具体的に説明します。

Spring Frameworkは、2003年に初版がリリースされました。当時の主要なJavaプラットフォームであるJakarta EEの複雑さを解消することを目的として開発され、今日まで多くのプロジェクトに導入されてきました。導入が多くなるにつれ機能アップデートも行われました。「Spring ○○」と言う形での新規機能追加が頻繁に行われた結果、Spring Frameworkは現在、多くの機能を持つフレームワーク群となっています。

以下にSpring Frameworkが持つ機能の一部を記載します。

*・Spring Security*
認証・アクセス制御のためのフレームワーク。

*・Spring Batch*
バッチ処理開発のためのフレームワーク。

*・Spring Data*
データアクセス・永続化処理の為のフレームワーク。リレーショナルデータベースだけでなく、NoSQLにも対応。

*・Spring Session*
セッション管理のためのフレームワーク

*・Spring Cloud*
分散システム開発のためのフレームワーク

*・Spring MVC*
Model・View・Controllerパターンを提供するためのフレームワーク

Spring Frameworkはこれ以外にも多数の機能を提供しています。ただ、多機能すぎるが故に下記2点の問題がありました。

・どの機能を選択するのがベストプラクティスなのかが分かりづらい。
・プロジェクトの初期設定にXMLの記述が必要であり、導入に手間がかかる。

【参考】:[Spring Framework](https://spring.io/projects/spring-framework)

**Spring Frameworkの「多機能かつ重厚であり、導入の手間が大きい」という問題を解決してくれるのがSpring Bootです。**Spring Bootでは、Spring Frameworkが提供する機能が汎用性のある形でパッケージ化されています。パッケージの導入はGradleやMavenといったビルドツールを用いて簡単に行うことができ、「まず動くWebアプリを作る」ことがより簡単になっています。

【参考】:[Spring Boot](https://spring.io/projects/spring-boot)

ここまでは、Spring BootとSpring Frameworkの違いを解説してきました。では、Spring Bootを利用することで我々エンジニアが得られるメリットにはどんなものがあるのでしょうか。

### Webコンテナを内包しており、jarファイルのみで起動可能

Spring Bootが導入されるより以前は、開発中のJavaアプリケーションの動作確認のために下記の2点が必要でした。

・Javaプロジェクトを実行する為のjarファイルの生成
・サーブレットの実行環境であるWebコンテナのセットアップ

Spring Bootでもjarファイルの生成は必須ですが、Webコンテナも内包された状態で生成されます。**jarを実行するだけでアプリケーションが起動するようになり、楽に動作確認ができるようになりました。**

### アノテーションが豊富で、設定ファイル量が少なく済む

Spring Frameworkを用いたアプリケーション開発においては、設定ファイルとして複数のxmlファイルの記述・管理が必要でした。これは後述する依存性の注入を行いたい場合や、データベースとの接続を行いたい場合に更新する必要があり、開発者が本来行いたい業務ロジックの実装の時間を奪ってしまうものでした。

これに対し、**Spring Bootでは各種設定を行うための外部ファイルの記述量を減らすことに成功しています。**設定ファイルの代わりに、ソースコード内にアノテーションとして記述することで各種設定が行えるようになりました。これにより開発者が業務ロジックの実装により集中できるようになっています。

### Java開発のスタンダードであり、学習コストが低い

以下は統合開発環境「IntelliJ IDEA」を開発したJetBrains社がJava開発者にアンケートを行い、よく用いられているツールやフレームワークなどを調査したものです。**Javaアプリケーション開発にて用いられるフレームワークは、Spring Bootがランキング1位となっています。**

【参考】:[Java プログラミング インフォグラフィック：2021年開発者エコシステム](https://www.jetbrains.com/ja-jp/lp/devecosystem-2021/java/)

インターネット検索でも多くのノウハウがヒットするため、初学者が学習していくコストや、エンジニアの採用にかかるコストも他のフレームワークに比べて低いです。

## Spring Bootを用いたアプリケーション動作確認まで

Spring Bootは「軽量であり、環境構築の手間が少ない」と述べてきました。ここでは、具体的にSpringBootでプロジェクトを作成し、IntelliJで動作確認するまでの具体的な手順を記載します。

### Spring Initilizrを用いてプロジェクト生成

Spring Bootには、プロジェクトの雛形を生成してくれるWebサイトが提供されています。下記のサイトを開き、言語や利用するライブラリを作成します。

【参考】:[Spring Initializr](https://start.spring.io/)

今回は例として、下記を設定し、デモ用プロジェクトをダウンロードして下さい。ダウンロードしたzipファイルは解凍しておきましょう。

Project…Gradle Project
Language…Java
Spring Boot…2.6.5
Packeging…Jar
Java…17
Dependencies…Lombok、Spring Web、Thymeleaf、H2

### プロジェクトをIDEで開き、JDKを設定

作成したプロジェクトをIntelliJで開いてください。この時点ではIntelliJにJavaのバージョンが設定されていないため、下記の手順を実施してください。

・下記サイトから自分のPCの環境にあったJavaをダウンロード、インストールする

【参考】:[Java Archive Downloads](https://www.oracle.com/java/technologies/javase/jdk17-archive-downloads.html)

・IntelliJの「File」>「Project Structure」>「Project SDK」にインストールしたバージョンのJavaを設定

ここまで来れば、アプリを起動させることができます。IDEからの起動方法には下記の2種類あります。

・IntelliJの「Gradle」ウィンドウからTasks > application > bootRunを押下し、起動
・IntelliJの「Terminal」ウィンドウで「gradlew bootRun」コマンドを実行し、起動

ログに下記が表示されたら問題なく起動できています。

```
Started DemodemoApplication in *** seconds (JVM running for ***)
```

ここでは起動確認のみとしましたが、実際の現場ではMVCフレームワークの考え方に従い、Controller・Model・Viewを作成して開発を進めていくことになります。

## Spring Bootを用いて、Javaアプリケーションを開発しよう

本記事では、Spring Bootがそもそもどういったものなのかについて解説しました。**Spring Bootは従来のSpring Frameworkをより使いやすく軽量にしたものであり、「とりあえず動くアプリを作る」までの手間が限りなく軽減されています。**また、JetBrains社の調査にもあった通り、Spring BootはJava開発のスタンダードとなっています。ですので案件の数も多く、今のうちに身につけておいて損はありません。

ITエンジニアとしてのキャリアを広げるためにも、Spring Bootを用いた開発に慣れておきましょう。

Spring Bootとは、Java・Kotlinを用いたサーバサイド開発用フレームワークです。従来のSpring Frameworkより軽量に素早くアプリ開発を始めることができます。Java開発のスタンダードでもあるのでノウハウも多く、人材を集めやすくなっています。

Spring Bootは、Java・Kotlinを用いたサーバサイド開発でよく用いられるWebフレームワークです

Spring Bootは、従来のSpring Frameworkより軽量かつ設定のための記述が少ないため、簡単にアプリの開発を始めることができます

Spring BootはJavaの開発のスタンダードとなっているため、ネット上でのノウハウ収集もやりやすく、学習コストが低いです

Spring Bootとは？SpringBootと何が違う？【Java開発で使われるフレームワーク】

Seleniumは、ウェブブラウザのインスタンスをリモートで制御する自動化ツールです。Seleniumは、大手企業のウェブブラウザ・ベースのアプリケーションテストでも多数利用されています。WindowsやmacOS、Linuxに対応し、主要ブラウザがカバーされます。

Seleniumのインストールに必要なモジュールは、公式ダウンロードサイトに掲載されています。また、*ドキュメントは日本語が用意されていますので、手順に従ってインストールを進めていきます。*

【参考】：[Selenium Downloads](https://www.selenium.dev/downloads/)
【参考】：[Selenium](https://www.selenium.dev/ja/)
【参考】：[Selenium Doc ブラウザ自動化プロジェクト](https://www.selenium.dev/ja/documentation/)

WindowsとLinuxの違いは？具体的な比較ポイントを解説！

## Seleniumをインストールしてみる

ここではよく利用されている、プログラミング言語Pythonを想定して解説していきます。**Seleniumはプログラミング言語との組み合わせでインストール手順が異なります。**上記以外のプログラミング言語の詳細については、公式サイトをご確認ください。

【参考】：[Seleniumライブラリのインストール](https://www.selenium.dev/ja/documentation/webdriver/getting_started/install_library/)

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