はい、皆さんこんにちは！マイクです！今日は2024年10月31日、木曜日です。今日も元気に「zenncast」をお届けしますよ～！

さて、今日はZennでのトレンドの記事をいくつかご紹介します。皆さんの気になる話題が見つかるかもしれませんので、ぜひ最後までお付き合いくださいね。

それでは、さっそく今日の内容に入ります！まずは、今日紹介する記事の本数をお伝えしますね。今日は全部で5本の記事をご紹介します！

まず最初の記事はこちらです。「GitHub Copilot を Xcode で使う（GitHub 公式の Xcode 機能拡張）」です。GitHub Universe 2024で発表されたこの機能拡張により、Xcode内で直接GitHub Copilotが利用できるようになります！これまで他のエディタを使う必要がなくなるんですよね。

使用するには、GitHub Copilotのアカウントが必要で、macOS Monterey以降とXcode 8.0以降が必要です。インストール方法も2つあって、Homebrew Caskを使う方法と、GitHubのリリースページから直接ダウンロードする方法があります。設定を終えれば、Xcodeを開いて通常通りプロジェクトを操作するだけで、GitHub Copilotが使えるようになります。

キーバインディングも便利で、`Tab`キーでコード提案を受け入れたり、`Option`キーで複数行の提案を表示したりできるんです。これは開発者には嬉しい機能ですよね！この機能拡張はまだパブリックプレビュー版なので、使用する際は注意が必要ですが、フィードバックを通じて改善に貢献できるのも面白いですよね。

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次の記事、続いては「GitHub Sparkとは？【概要と使い方】」です。GitHub Sparkは、ユーザーがコードを書くことなくアプリを簡単に作成できるAIツールです。このツールを使えば、特に開発者が自身の環境を効率的にカスタマイズできます。

自然言語でアイデアを入力するだけでアプリが生成される自然言語ベースのエディタが搭載されています。さらに、ホスティングされた実行環境や、スマホやPCから利用できるPWA対応のダッシュボードも魅力的です。

GitHub Sparkは小規模アプリを迅速に構築できるので、ニッチなニーズに応じたアプリを作成するのにもってこいです。インタラクティブなプレビュー機能を使えば、アプリの外観や機能を確認しながら改良することもできちゃいます。

現在、GitHub Sparkは技術プレビューとして利用可能で、興味がある方はぜひサインアップして試してみてくださいね！生成AI関連のハッカソンや書籍出版などの活動も紹介されていますので、気になる方は要チェックです！

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続いては、「国立国会図書館サーチのAPIをつかって得た、検索APIと書影APIの知見」という記事です。国立国会図書館サーチのAPIを使うことで、全国の図書館の蔵書情報にアクセスできるんです！非営利利用なら申請不要ですが、営利利用の場合は事前に申請が必要になります。

検索用APIでは、SRUやOpenSearch、OpenURLの3つのプロトコルがあり、OpenSearch形式が中心に使用されています。最大500件のデータ取得が可能ですが、501件目以降は取得制限がありますので注意が必要です。

書影APIはISBNまたはJP-eコードを基に書影を取得できる仕組み。特にJP-eコードを用いる必要があり、TypeScriptの関数を使って取得できるんです。このAPIは無料で多くのデータを提供しており、書籍情報を取得するための非常に有用なリソースですよね。

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次の記事は「Snowflakeでサブクエリ利用時にプルーニングが効かない問題の理解と解決」です。Snowflakeでのクエリ最適化の重要な要素は「パーティションプルーニング」です。しかし、WHERE句にサブクエリを使うとプルーニングが効かない現象が発生します。

解決策としては、サブクエリの結果を変数に代入してからその変数を使用したり、データ型を変更することでプルーニングを有効にする方法があるんです。特に、日付型を使うことが推奨されています。

実験結果からも、変数を使うことでプルーニングが効くことが確認されているんですよね。サブクエリの使用を避けることで、クエリ設計の性能向上にもつながるということで、開発者には非常に有益な知見ですね。

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最後の記事は「UbieでのLightdashの導入効果を紹介します」です。Ubieでは、BIツールとしてLightdashを導入したことで、データ分析の効率や質が向上しました。導入前はSQLの記述やデータマートの管理が複雑だったのが、Lightdashによってデータマート設計が改善され、運用コストも削減されたんです。

具体的な機能として、タイムスタンプのカラム変更やJOINの簡素化などがあり、エンジニアが効率的に分析を行えるようになりました。また、全メンバーが容易にデータを分析できる環境が整い、施策の効果検証が迅速に行えるようになったのも大きなメリットですね。

さらに、Lightdash化によりロジックがdbtに残るようになり、チームメンバーが分析ロジックを理解しやすくなったという点も素晴らしいです。Ubieでは今後もデータ活用体験の進化を進めているとのことなので、興味のある方はぜひチェックしてみてください！

それでは、今日お伝えした内容を振り返っておさらいします！GitHub CopilotのXcode機能拡張、GitHub Sparkの使い方、国立国会図書館サーチのAPI、Snowflakeのクエリ最適化、そしてUbieのLightdash導入効果についてお話ししました。

次回も楽しみにしていますので、ぜひまたお会いしましょう！詳しい内容はショーノートに書いてありますので、そちらもチェックしてくださいね。番組の感想もお待ちしています！それでは、またね～！