Yuta Ueda

【プロジェクトの概要と背景】 急速に進化するAIアプリケーション開発において、従来のフルスタックフレームワーク以上に「低レイテンシな応答」と「複雑な推論ロジックの管理」が重要になると考え、実用性を兼ねたボイラーテンプレートを独自に構築しました。 【技術選定の意図】 Bun & Hono: AIのストリーミング応答（Server-Sent Events）を最大限活かすため、起動速度が速くオーバーヘッドの少ないBun、および軽量・高速なHonoを採用。Next.js等の重量級フレームワークと比較し、エッジコンピューティング環境でのパフォーマンスを最適化しました。 HonoX: アイランドアーキテクチャに近い構成をとることで、クライアントサイドのJavaScriptを最小限に抑えつつ、ChatGPTライクなリッチなUIを実現しています。 LangChain / LangGraph: 単純なチャットだけでなく、複雑な条件分岐やループを伴う「AIエージェント」の実装を想定し、ステートフルなグラフ構造を定義できるLangGraphを統合しました。 【実現した成果】 最適技術の選定：例えばHonoはデフォルトではcloudFlareにデプロイしますが、Bunの機能を活かすためにFly.ioを選定しました。 この他、スタイルに用いるライブラリやSSEの実装、DB設計において、拡張性を持たせつつ設定は最小限で済むように選定しました。 AIによる迅速開発の実現：このように作成した基盤を、ページ作成やLangGraphの導入などのステップごとに手順書に落とし込みました。それを.cursorに記述したことにより、AIが手順に従って実装をしてくれます。 新規AIサービスのプロトタイプ開発を数日単位で可能にする環境を整えました。 パフォーマンス: 実行環境の軽量化により、初期表示およびAI応答開始までの待機時間を大幅に削減。 UI/UX: chatGPTやCursor等の最新ツールに匹敵する、ストリーミングレンダリング、コードシンタックスハイライト、対話履歴の永続化を実装。 【今後の展望】 この開発で得た「軽量ランタイムによる高速なAI体験」と「LangGraphによる高度なロジック制御」の知見を活かし、受託開発においても単なるチャットUIに留まらない、ビジネスロジックに深く踏み込んだ高品質なAIソリューションを提供したいと考えています。