MVPレビュー

[morihagi]

GitHub

• 卒業試験のREADMEとER図：https://github.com/morihagi/yonde
• 開発リポジトリ：https://github.com/morihagi/yonde_develop

サービスのURL

• ユーザー用：https://yonde.fly.dev/
• 管理者用：https://yonde.fly.dev/admin ※Userモデルはプライバシーの観点から、今回表示していません。本リリースの際には表示します。）

ログイン用アカウント

• 下記アカウントで、ユーザー用も管理者用もログイン可能です。 email：mattermostを確認ください password：mattermostを確認ください 　アカウント認証にメール認証が必要です。そのため、ユーザー登録＆ログインを行う際はご自身のメールアドレスが必要になります。

MVPでの機能

• 未ログインユーザー

  • 投稿メール作成機能

• ログイン済みユーザ

  • ユーザー登録機能
  • ログイン機能
  • 投稿メール作成・保存・編集・削除機能

• 管理ユーザー

  • ユーザー(User model)の一覧、詳細、作成、編集、削除機能
  • ユーザーの投稿メール(Post model)の一覧、詳細、作成、編集、削除機能
  • ANN番組(Program model)の一覧、詳細、作成、編集、削除機能
  • ANN番組のコーナー(Segment model)の一覧、詳細、作成、編集、削除機能

本リリースに追加予定の機能

• 91

• 102

• 103 （Post#newで番組を選択すると、それに紐づいた番組のみ選択できるようにしたい）

• 138

• 152

• 157

[Tsuchiya2]

MVPリリースお疲れ様でした、下記の視点をもとにレビューいたします。

1. READMEから課題解決する実装がされているか&動いている
2. 静的コードチェックが入っている
3. 就活において十分な技術力を示せる機能を実装しているか
4. UIでユーザーが迷わないような導線を作れているか・ユーザーが使いたくなるようなサービス設計ができているか

READMEから課題解決する実装がされているか&動いている

・メールソフトが立ち上がるなど挙動の確認ができました。LGTMです。

静的コードチェックが入っている

・概ね良さそうです。引き続きRubocopを通すようにしましょう。

就活において十分な技術力を示せる機能を実装しているか

・結論から申しますと、技術力を示せるだけの水準には達していないと思いました。 ・画面等はキレイにされていますが、バックエンドの技術力を示せる機能があまり無い印象を受けました。 ・以下の機能から1つないしは2つ以上、サービスに追加できないか検討して実装しましょう。

◯通知
概要：FacebookやTwitterでもおなじみの通知機能があります。その人に関連するお知らせをリアルタイムで通知することで、ユーザーの行動を促し、アクティブ率を向上させます。
使用技術・ライブラリ：
- WebSocket通信・ActionCable（Rails標準）

◯LINE通知
概要：Webプッシュはまだ普及しておらず、アプリのプッシュ通知を利用したい方には、LINEプッシュ通知がおすすめです。簡単な連携で、自分の好きなタイミングにLINEを通じてプッシュ通知を行うことができます。
使用技術・ライブラリ：
- LINE Messaging API
  - LINE Messaging API SDK for Ruby
  - https://github.com/line/line-bot-sdk-ruby

◯ステップ入力・確認画面
概要：1つのフォームで入力するには項目が多すぎる場合や、ユーザーの離脱を抑制するために、フォームを複数のステップに分割して入力できるようにすることがあります。また、1つのフォームで入力する場合でも、投稿後に編集できない情報がある場合には、確認画面を挟むことでユーザーに注意を促すなど、登録フォームのユーザビリティを考慮した様々な工夫が必要です。

◯レコメンド
概要：投稿されたまたは事前に用意されたコンテンツと類似したコンテンツを推奨する機能をレコメンドと呼びます。代表的なアルゴリズムとして、協調フィルタリングとコンテンツフィルタリングがあります。協調フィルタリングは、ユーザの行動や嗜好データを元に類似度を算出し、コンテンツベースフィルタリングは、コンテンツの数値化された特徴や評価を元に類似度を算出します。
使用技術・ライブラリ：
- Amazon Personalize
  - https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/personalize/latest/dg/what-is-personalize.html
  - AWSが提供する機械学習の知識がなくても、個々のユーザー向けにリコメンデーションをリアルタイムで提供できるサービスです。
- GCP Recommendations AI
  - https://cloud.google.com/recommendations?hl=ja
  - Recommendations AIは、Google Cloud Platformが提供するレコメンドエンジンであり、Googleの機械学習アルゴリズムを利用しています。
- アルゴリズム
  - 協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングは、一般的にアルゴリズムが公開されているので、RubyやPythonで独自に実装することも可能です。

◯チャット
概要：FacebookメッセンジャーやSNSなどには、チャット機能が必ずついています。現在では、WebSocketを用いることで、リアルタイムでやり取りが可能となっています。コツさえ掴めば、比較的簡単に実装できます。ダイレクトメッセージのようなチャット機能を実装することで、ユーザー同士のコミュニケーションを活性化させることができるかもしれません。
使用技術・ライブラリ：
- WebSocket
  - https://ja.wikipedia.org/wiki/WebSocket
- ActionCable（Rails標準）
  - https://railsguides.jp/action_cable_overview.html

UIでユーザーが迷わないような導線を作れているか・ユーザーが使いたくなるようなサービス設計ができているか

・概ね良いかと思いました。

上記のレビューをタスクに落とし込み、issueに書きましたら、こちらのissueはcloseしていただいて大丈夫です。 また書き出したissueをもとに本リリースまでのスケジュールを教えていただけますでしょうか？ よろしくお願いいたします。