Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
JAWS-UG Morning #11 About Honeycode
Search
Masanori Yamaguchi
July 22, 2020
Technology
1
900
JAWS-UG Morning #11 About Honeycode
Masanori Yamaguchi
July 22, 2020
Tweet
Share
More Decks by Masanori Yamaguchi
See All by Masanori Yamaguchi
今日から使える AWS Step Functions 小技集 / AWS Step Functions Tips
kinunori
8
730
AWS re:Invent 2025事前勉強会資料 / AWS re:Invent 2025 pre study meetup
kinunori
0
2.1k
AWS Well-Architected なインシデントレスポンスを実装しよう / Implementing Incident Response with AWS Well-Architected
kinunori
2
730
pre:Invent から気になった サービスを深掘りしてみる- ECS 予測スケーリング編 / ECS-predictive-scaling
kinunori
2
230
JAWS-UG 函館 Dr.Wernerの基調講演で振り返る "推測するな、計測せよ" / JAWS-UG Hakodate re:Invent 2024 recap
kinunori
2
110
Share your lessons - 20241217 AWS Ambassador & Top Engineer LT
kinunori
0
100
re:Invent 2024 事前勉強会 / re:Invent 2024 stby
kinunori
2
1.3k
なぜ私たちがThe Frugal Architectで在る必要があるのか/Why Do We Need to Be The Frugal Architect?
kinunori
1
140
Practical AWS Step Functions. Batch systems built with no code.
kinunori
1
220
Other Decks in Technology
See All in Technology
AWS Security Agentの紹介/introducing-aws-security-agent
tomoki10
0
340
MariaDB Connector/C のcaching_sha2_passwordプラグインの仕様について
boro1234
0
950
AI駆動開発の実践とその未来
eltociear
1
410
.NET 10の概要
tomokusaba
0
120
Databricks向けJupyter Kernelでデータサイエンティストの開発環境をAI-Readyにする / Data+AI World Tour Tokyo After Party
genda
1
610
Database イノベーショントークを振り返る/reinvent-2025-database-innovation-talk-recap
emiki
0
240
アプリにAIを正しく組み込むための アーキテクチャ── 国産LLMの現実と実践
kohju
0
140
寫了幾年 Code,然後呢?軟體工程師必須重新認識的 DevOps
cheng_wei_chen
1
1.5k
AWSインフルエンサーへの道 / load of AWS Influencer
whisaiyo
0
160
今年のデータ・ML系アップデートと気になるアプデのご紹介
nayuts
1
590
mairuでつくるクレデンシャルレス開発環境 / Credential-less development environment using Mailru
mirakui
5
570
JEDAI認定プログラム JEDAI Order 2026 エントリーのご案内 / JEDAI Order 2026 Entry
databricksjapan
0
150
Featured
See All Featured
Lightning talk: Run Django tests with GitHub Actions
sabderemane
0
87
Bash Introduction
62gerente
615
210k
Visual Storytelling: How to be a Superhuman Communicator
reverentgeek
2
390
[SF Ruby Conf 2025] Rails X
palkan
0
550
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
128
54k
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
0
240
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
1
260
Scaling GitHub
holman
464
140k
How GitHub (no longer) Works
holman
316
140k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
The Language of Interfaces
destraynor
162
25k
What the history of the web can teach us about the future of AI
inesmontani
PRO
0
370
Transcript
Amazon Honeycodeについて 5分間で概要と所感を語ってみる JAWS-UG 朝会 #11 フォージビジョン株式会社 ⼭⼝ 正徳
⾃⼰紹介 ⽒名:⼭⼝ 正徳 - AWS認定 SA Pro、Security、Networking - PMP、認定スクラムマスター -
CISSP Japan APN Ambassador 2020 2019/2020 APN AWS Top Engineers Fin-JAWS 、JAWS-UG千葉 好きなAWSサービス: AWS Lambda ECS Fargate
今⽇説明する内容はここで勉強できます Honeycode Courses https://honeycodecommunity.aws/c/Courses/17
Amazon Honeycodeとは チームの作業、業務効率を向上されるための アプリケーションをノーコードで開発できるサービス。 例えば、タスク管理、リソース管理、簡単なワークフロー、 プロジェクト管理などのアプリケーションを作ることに 向いている。 ※ 2020年7⽉22⽇現在ベータ提供
Amazon Honeycodeの構成要素 ・Honeycode Teams︓ Honeycodeの各リソースにアクセスできる権限が付与された⼈ ・Honeycode Workbook︓ Honeycode Tables, Honeycode
Builders, Honeycode Automations をまとめた⼊れ物 ・Honeycode Tables︓ Honeycodeであつかうデータの格納場所 DBでありスプレッドシート ・Honeycode Builder︓ Honeycodeで構成するアプリケーション ・Honeycode Automations︓ ⾃動化する処理の定義
Amazon Honeycode所感 ・社内(20名程度のチーム)やクローズドな環境向け ・⼤規模な環境での利⽤には向いていない(理由は後述) ・複雑さをもとめずにシンプルに作成・運⽤することに向いている ・スプレッドシートやエクセルで管理していた業務/データが対象 ・プログラミングの知識は不要(エクセル関数知ってるほうが強い) ・LambdaなどからHoneycodeを呼び出す事は可能だが、 逆はいまのところ難しい
Amazon Honeycode所感 ・社内(20名程度のチーム)やクローズドな環境向け ・⼤規模な環境での利⽤には向いていない(理由は後述) ・複雑さをもとめずにシンプルに作成・運⽤することに向いている ・スプレッドシートやエクセルで管理していた業務/データが対象 ・プログラミングの知識は不要(エクセル関数知ってるほうが強い) ・LambdaなどからHoneycodeを呼び出す事は可能だが、 逆はいまのところ難しい
・各プランはデータ件数(row)、メンバー数で段階的になっている ・workbookあたりBasicプランで 2,500件まで、Proでも100,000件まで ・メンバーは20⼈までがデフォルト、21名以上は追加費⽤が必要
Amazon Honeycode所感 ・社内(20名程度のチーム)やクローズドな環境向け → 利⽤者 = メンバーという登録が必要なため、 不特定多数を対象としたアプリケーション開発⽤途ではない ・⼤規模な環境での利⽤には向いていない(理由は後述) →
最⼤でもデータ件数は10万件/workbook なので数百⼈が使うような 環境ではデータ件数は溢れてしまう可能性がある (チームを分けて、workbookを分離する)
Amazon Honeycode所感 ・社内(20名程度のチーム)やクローズドな環境向け ・⼤規模な環境での利⽤には向いていない(理由は後述) ・完璧を求めて複雑にせずシンプルに作成・運⽤することに向いている ・スプレッドシートやエクセルで管理していた業務/データが対象 ・プログラミングの知識は不要(エクセル関数知ってるほうが強い) ・LambdaなどからHoneycodeを呼び出す事は可能だが、 逆はいまのところ難しい
Amazon Honeycode所感 Honeycode の良いところは、 「プログラミングの経験がなくても、Amazon Honeycodeを使⽤して、 ⾃分でアプリケーションを作れること」 すなわち、同じ業務でデータを扱うとしても各々にフィットした形で カスタマイズしたり、業務の変化に対して⾮エンジニアもアプリケー ションを作れることで業務効率を実現できること。
(Honeycode Teamで複数段階の権限を付与できる)
Amazon Honeycode所感 ・完璧を求めて複雑にせずシンプルに作成・運⽤することに向いている → 複雑に構成し、特定に⼈しかメンテナンスできない状況を作るのでは なく、最低限をベースにシンプルに作成し、Teamによるアプリケー ションの最適化、業務効率化の機会を与えることを考慮する
Amazon Honeycode所感 ・社内(20名程度のチーム)やクローズドな環境向け ・⼤規模な環境での利⽤には向いていない(理由は後述) ・完璧を求めて複雑にせずシンプルに作成・運⽤することに向いている ・スプレッドシートやエクセルで管理していた業務/データが対象 ・プログラミングの知識は不要(エクセル関数知ってるほうが強い) ・LambdaなどからHoneycodeを呼び出す事は可能だが、 逆はいまのところ難しい
Amazon Honeycode所感 Honeycodeでは、プログラミングの知識は必要ないが、データを どう扱うかという知識と考慮は必要になる。 Honeycodeで扱うデータは、「Honeycode Table」に集約される。 「Honeycode Table」は、スプレッドシート(+α)の集合体。 スプレッドシートには存在しないHoneycode独⾃の機能や、 データ整理のための機能が存在するが、もちろん関数も使える。
Amazon Honeycode所感 ・スプレッドシートやエクセルで管理していた業務/データが対象 → Honeycodeで扱うデータ特性上、スプレッドシート、エクセルで 管理していたデータが存在していた⽅がアプリケーションを作りやすい (存在しない場合にも最終的にはHoneycode Table化しないといけない) ・プログラミングの知識は不要(エクセル関数知ってるほうが強い) →
アプリケーションからデータをどのように扱いたいのか、 業務で⼊出⼒するデータ、⼊出⼒の⽅法などが必要になる。 アプリケーションはHoneycode Builderで簡単に作れるため、 データの扱いに⻑けている⼈の⽅が業務効率化を⾏える可能性が⾼い
Amazon Honeycode所感 ・社内(20名程度のチーム)やクローズドな環境向け ・⼤規模な環境での利⽤には向いていない(理由は後述) ・完璧を求めて複雑にせずシンプルに作成・運⽤することに向いている ・スプレッドシートやエクセルで管理していた業務/データが対象 ・プログラミングの知識は不要(エクセル関数知ってるほうが強い) ・LambdaなどからHoneycodeを呼び出す事は可能だが、 逆はいまのところ難しい
Amazon Honeycode所感 HoneycodeはAPIが⽤意されているため、外部からHoneycodeと 連携する事は可能。 しかしながら、Honeycodeでデータの変更が発⽣した場合に実⾏できる アクション(Automation)は下記の5つのみ。 Notificationはメール通知でAPI実⾏などできないため、まだ連携は難し そう。
今⽇説明する内容はここで勉強できます Honeycode Courses https://honeycodecommunity.aws/c/Courses/17 再掲