Orleans + Sekiban + SignalR でリアルタイムWeb作ってみた

https://dotnetlab.connpass.com/event/350190/

.NETラボ勉強会で「Orleans + Sekiban + SignalR でリアルタイムWeb作ってみた」について発表しました。アクターモデルを採用したOrleansとイベントソーシング・CQRSフレームワークのSekibanを組み合わせ、SignalRを活用したリアルタイムWebアプリケーション開発について紹介しています。
参加型の登壇スタイルで、実際に開発したリアルタイムアンケートシステムを皆さんにも体験していただきました。このシステムはオープンソースで公開しており、GitHubからアクセス可能です。
また、最近取り組んでいるAIコーディングについても触れています。AIが得意な「真似できるコード」の活用法や、タスクリスト＋設計ファイルを用いたAIとの効果的な協業方法を紹介。「AIは知識の代替ではなく増幅器」という表現が示すように、AIを活用するにも基礎知識は不可欠です。
Orleans + Sekibanの充実度は高まっており、現在はPreview段階ですがそろそろGA（正式リリース）も近いと感じています。SignalRの便利さも実感しており、引き続きAIコーディングを活用しながら開発を進めていく予定です。
5月19日にはイベントソーシング勉強会第二回も開催予定ですので、ご興味ある方はぜひご参加ください！

以下はリアルタイムアンケートリンクです。
https://dotnetlab2025.azurewebsites.net/questionair/AM47RL

Transcript

1. ネットシェア可 Orleans + Sekiban + SignalR でリアルタイムWeb作ってみ た 株式会社ジェイテックジャパン 高丘 知央 2025年4月26日(土曜日) .NETラボ 勉強会 2025年4月 #dotnetlab
2. 自己紹介 高丘 知央 - Tomohisa Takaoka X: @tomohisa GitHub: @tomohisa Works at: 株式会社ジェイテックジャパン、J-Tech Creations, Inc. JTS Group CTO: 中小企業の受託開発をモダンな開発スタイルで Microsoft MVP for Developer Technologies from Nov 2024- OSS: Sekiban - Event Sourcing and CQRS Framework 5月19日に #イベントソーシング勉強会 第二回を行います。良かっ たらご参加ください！ 2 / 17
3. 最近の活動 エージェントコーディング頑張って ます。 Cline or GitHub Copilot Agent AIコーディングの理想と現実 はてなブックマーク 850 テクノロ ジーデイリー＃１ バズった表現『AIは知識の代替では なく増幅器』は実は自分では書いて おらず、Sonnet 3.7が僕の下書きを まとめた時に作った表現 3 / 17
4. 本日のアジェンダ 1. 参加型登壇について 2. Orleans プロジェクト進捗 3. AIコーディングについて 4. まとめ 4 / 17
5. 1. 参加型登壇について 5 / 17
6. 1-1. 参加型登壇：リアルタイムアンケート ※ このトークは聴衆参加型登壇です！ Orleans + Sekiban + SignalRで作ったアプリを使ってみよう。 リアルタイムアンケートのリンク：下に表示しています！ https://dotnetlab2025.azurewebsites.net/questionair/AM47RL 6 / 17
7. 2. Orleans プロジェクト進捗 7 / 17
8. 2-1. Orleans プロジェクト進捗 Orleans + Sekiban Azure へのデプロイ (App Service) Bicep + az login 対応 Azure SignalR でのリアルタイムWeb マテリアライズドビュー Azure Container Apps Azure Kubernetes Dynamo DB + AWS etc... オンプレミス 8 / 17
9. 管理者サイト App Service / Blazor App Service / Blazor クライアント サイト バックエンド App Service Clustoring State Streaming Cosmos DB Cosmos DB Queue Storage Streaming State Table Storage Events Cosmos DB リアルタイム 処理 Azure SignalR VNet Application Insights Log Analitics Workspace App Service スケールアウト可能 KeyVault 接続 情報 9 / 17 2-2. Orleans プロジェクトアーキテクチャ
10. アンケートシステム、オープンソースで開発しています。 ローカルはAspireで開発 Sekiban Orleans バックエンド Admin Web フロントエンド (Blazor) 回答用フロントエンド (Blazor) BicepによるIaC 10 / 17 https://github.com/tomohisa/EsStudy0314 2-3. オープンソースですよ
11. 3. AIコーディングについて 11 / 17
12. 3-1. AIが得意な領域 得意なもの： 「真似」できるコード 書くのが面倒だが比較的単純なコー ド C# Source Generatorのような定型的 なコード生成 類似したパターンの応用（一度成功 したら繰り返せる） https://zenn.dev/jtechjapan_pub/articl es/5ea55a6ba47658 12 / 17
13. 3-2. AIが得意な領域を活用した 記法 コンテキストを制限して、まず設計をし てから実装に移る タスクリスト＋タイムスタンプ付き 設計ファイル Cline と Copilot両方で交互に実行で きる https://zenn.dev/jtechjapan_pub/articl es/d441feb5123c9f 13 / 17
14. 3-3. 現実：AIコーディングの限界 現実的な限界 1週間でゼロからプログラミングの概念を学べるわけではない AIは知識の代替ではなく増幅器として機能 ドメイン知識がないと問題発生時の対応が困難 プログラミング、デバッグなど基礎の勉強は必要ですね。 14 / 17
15. 4. まとめ 15 / 17
16. 4. まとめ アクターモデルのOrleans + Sekibanが随 分充実してきて、現在Previewだがそろそ ろGA SignalRは便利！ AIコーディングで引き続き開発していき ます！ 16 / 17
17. ネットシェア可 ありがとうございました！ 株式会社ジェイテックジャパン JTS Group https://www.jtechs.com/japan/ Sekiban - イベントソーシング・CQRSフレームワーク https://github.com/j-tech-japan/sekiban X: @tomohisa GitHub: @tomohisa