Wagbyを試してみる

ノンプログラミングの超高速開発ツール「Wagby」を以前取り上げまして、そのデモを見せていただいたジャスミンソフト(Wagbyの開発元)の社長様のブログで紹介していただきました。

で、今回はWagbyを実際に動かしてみたという話です。
Wagbyは、公式サイトでダウンロードできます。トライアル版なので制限はあるのですが、一通りの機能を試してみることができます。また、公式サイトにはチュートリアルが充実しているので、記述に沿って操作していけば、それなりのWagby体験ができ、理解が進むわけです。
もしかしたら、これでもWagbyの機能のほんのわずかしか体験していないのかもしれませんが。

Wagby Designerの実行にはそれなりのマシンスペックが必要

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最初、Wagbyの実験は、買ったばかりのMacBook(12インチモデル)にVirtualBoxでWindows7を入れて行いました。WagbyはTomcatで動く仕組みなので別にWindowsじゃなくても良いのではないか?と思うのですが、Windows版のインストーラが準備されていますし、デモを見せていただいたときもWindows7の仮想環境(やっぱりVirtualBoxだったと思う)だったので、私もそうしてみました。

Wagbyは設計情報を設定するWagby DesignerはTomcatで動作し、Webブラウザで操作します。
それと、実際にアプリを起動する方で、Tomcatを2つ起動する形になります。
モデル情報からソースコードを生成しますし、ビルドする度にコンパイルが行われますので(2回目以降のビルドは差分ビルドが可能)、結構時間がかかるのです。特に、CPU性能の低いMacBook(12インチモデル)では。

なので、Windows10のネイティブマシンで作業を行いました。Pentium Dual-Coreと非力のマシンですが、メモリが16GBあったり、ストレージがSSDなのが功を奏したのか、かなりスピーディーにビルドできました。
いずれにせよ、Wagbyで開発を行う場合は、それなりのマシンスペックが必要。(とはいっても、Pentium Dual-Coreで良いのだから、ふつうにWindows10が動くマシンであれば良いのだと思う。)

すべてがWebブラウザ上で完結するKintoneとは違い、Wagbyはすべてがローカルマシン上で動くので、貧弱なマシン(CoreMのMac上での仮想マシンとか、WindowsネイティブでもAtomとか)ではなく、それなりのスペックのWindowsマシン(Core iシリーズが動くMac上の仮想マシンとか)があった方が良いと思います。

やっぱりWagbyは超高速開発だった

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Wagbyでの開発は、Wagby Designerでモデル情報などを設定して、ビルドして動作を試すという繰り返しです。

それなりのマシンで、チュートリアルのとおりに一通り進んでいくと、面白いようにアプリができていきます。
なるほど、超高速開発だと思うわけです。

やはりKintoneとは想定しているアプリのレベルが違います。
別にKintoneをdisるつもりはないのですが、Kintoneが想定しているのはあくまでExcelの延長線上(頑張ってもAccessの延長線上)であり、WagbyはふつうのJavaで開発したアプリを想定しています。

wagby-java_090315_104441_PM(Wagbyでの開発の裏では、ひたすらTomcatが動いている。)

そう考えると、PaaSライクになってさえいれば、Kintoneと充分対抗できるというか、むしろ勝てるだろうと思うわけです。性能的にはもちろん、価格も充分対抗できる。
実際、WagbyをAWSに載せてクラウド展開しているパートナー企業もいるわけです。

全体的に古さは感じる。。。

wagby-menu_090315_104619_PM(Wagbyアプリのメニュー画面)

全体的に感じるのは、ちょっとした古さですね。それは歴史がある分だけ仕方ないと思う。あくまでソースコード自動生成型であって、Kintoneと違ってサーバは手元のマシン上のTomcatで動くわけです。
最近、Javaでの開発を行っていないのでトレンドが分からないのですが、Spring FrameworkやHibernateが動いているあたりを見ると、目新しいプロダクトが使われているわけではありません。

wagby-app1_090315_104658_PM(Wagbyアプリの新規登録画面)

出来上がったアプリの画面デザインを見ても新しいとは思わないし。でも、その辺は画面構造の設定もできるし、REST APIも提供しているので見た目にこだわるなら自由にやってくれという方針のようです。
ただ、デモを見たときにも感じたことですが、とにかく実戦で叩かれて練り込まれているということは間違いないと思います。既に280社に導入されているということですし、そこで得られた知見は十二分に入っているのだと思います。
その辺が出てから日の浅いKintoneや、海外製のForce.comとの違いではないかと。

まだまだ期待できるWagby

ということで、引き続きWagbyは調査を継続したいと思います。
すべてが手放しで賞賛というわけではありませんが、Wagbyが生成したアプリを見ると、これをフルスクラッチで開発したら、どれくらい時間がかかるのだろうと思うのは間違いありません。

やはり、期待するべきツールであるということは、間違いないと思います。
この記事は「その1」ということにして、調査が進み次第、その2、その3・・・と書いていきます。

この記事を書いた人

井上 研一

株式会社ビビンコ代表取締役、ITエンジニア/経済産業省推進資格ITコーディネータ。AI・IoTに強いITコーディネータとして活動。画像認識モデルを活用したアプリや、生成AIを業務に組み込むためのサービス「Gen2Go」の開発などを行っている。近著に「使ってわかった AWSのAI」、「ワトソンで体感する人工知能」。日本全国でセミナー・研修講師としての登壇も多数。