サラリーマンの小遣いで作るtoCサービス - Cloudflare Workersでスケールする開発戦略

Transcript

1. サラリーマンの小遣いで作るtoC サービス - Cloudflare Workers でスケールする開発戦略 2025/09/11 Cloudflare Workers Tech Talks in Tokyo #6 @siipdog @shinaps
2. 本業はIT企業勤務サラリーマン（フロントエンドなう） 最近 合同会社shinaps を設立しました リピめしを開発してます 今後もいくつかサービスをリリースする予定です Introduction 自己紹介 @siipdog @shinaps
3. Introduction Cloudflare Workersの経験 2024/05/17 『LINE DC BOT AWARDS 2024結果発表会』での発表 LINEのメッセージングAPIとCloudflare Workersを使用して飲食店のレビューができるサービスを作った話をしました
5. 「リピあり」と「リピなし」の２択で飲食店の 口コミが投稿できるサービスを開発してます 全部作り直してリリースしました！ Introduction リピめし / repemeshi.com
6. 今日話すこと サービスについて 私たちが提供しているサービスでユー ザーにどのような体験を提供してい て、さらに今後提供していきたい機能 や体験、その体験を作り上げるのに必 要だと考えられるMAU数について話 します 現在の利用状況をもとにした 今後のコストのシミュレーショ ン 現在の利用状況をもとに、前のセク ションで話した「体験を作り上げるの に必要だと考えられるMAU数」に達 するまでのコスト感について話します 技術的な戦略について 現在はほぼ無料（Workers Paidの み）ですが、今後ユーザー数が増えた ときにもコストを抑えられるようにし ている技術的戦略について話します
7. このトークの目的 大個人開発時代とも言われていますが まだ費用面で不安があって挑戦をできていない 人たちはいると思っている
8. このトークの目的 何か作ってみたいなと思っている人たちが このサービスでこれくらいの費用で賄えて いるならやってみようかなと思ってもらう
9. サービスについて
10. 私たちのサービスは何を提供するのか サービスについて
11. 現在提供している機能 サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか
12. 飲食店のレビュー登録機能 テキストと画像の登録 レビューの編集機能 レビューの公開設定機能
 SNSのようなタイムライン機能 フォローフォロワー機能 「フォロー中」タイムライン フォローフォロワー管理 ブロック機能 フォローリクエスト サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 現在提供している機能
13. 飲食店のレビュー登録機能 テキストと画像の登録 レビューの編集機能 レビューの公開設定機能
 SNSのようなタイムライン機能 フォローフォロワー機能 「フォロー中」タイムライン フォローフォロワー管理 ブロック機能 フォローリクエスト サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 現在提供している機能
14. 飲食店のレビュー登録機能 テキストと画像の登録 レビューの編集機能 レビューの公開設定機能
 SNSのようなタイムライン機能 フォローフォロワー機能 「フォロー中」タイムライン フォローフォロワー管理 ブロック機能 フォローリクエスト サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 現在提供している機能
15. 飲食店のレビュー登録機能 テキストと画像の登録 レビューの編集機能 レビューの公開設定機能
 SNSのようなタイムライン機能 フォローフォロワー機能 「フォロー中」タイムライン フォローフォロワー管理 ブロック機能 フォローリクエスト サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 現在提供している機能
16. 飲食店のレビュー登録機能 テキストと画像の登録 レビューの編集機能 レビューの公開設定機能
 SNSのようなタイムライン機能 フォローフォロワー機能 「フォロー中」タイムライン フォローフォロワー管理 ブロック機能 フォローリクエスト サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 現在提供している機能
17. 飲食店のレビュー登録機能 テキストと画像の登録 レビューの編集機能 レビューの公開設定機能
 SNSのようなタイムライン機能 フォローフォロワー機能 「フォロー中」タイムライン フォローフォロワー管理 ブロック機能 フォローリクエスト サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 現在提供している機能
18. 飲食店のレビュー登録機能 テキストと画像の登録 レビューの編集機能 レビューの公開設定機能
 SNSのようなタイムライン機能 フォローフォロワー機能 「フォロー中」タイムライン フォローフォロワー管理 ブロック機能 フォローリクエスト サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 現在提供している機能
19. 今後提供する機能 サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか
20. サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 今後提供する機能 飲食店の検索機能 LLMを使用して自然言語で検索できるようにする
21. サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 今後提供する機能 飲食店の検索機能 LLMを使用して自然言語で検索できるようにする 新宿から徒歩10分くらいの距離にあって、5500円のコース で2人で個室または半個室で予約できるお店を教えて
22. サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 今後提供する機能 飲食店の検索機能 LLMを使用して自然言語で検索できるようにする ユーザーからの質問に対して過去のレビューをもとに好みを判断して回答 新宿から徒歩10分くらいの距離にあって、5500円のコース で2人で個室または半個室で予約できるお店を教えて
23. サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 今後提供する機能 飲食店の検索機能 LLMを使用して自然言語で検索できるようにする ユーザーからの質問に対して過去のレビューをもとに好みを判断して回答 好みが似ている人の投稿を集めたタイムライン 新宿から徒歩10分くらいの距離にあって、5500円のコース で2人で個室または半個室で予約できるお店を教えて
24. サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 今後提供する機能 飲食店の検索機能 LLMを使用して自然言語で検索できるようにする ユーザーからの質問に対して過去のレビューをもとに好みを判断して回答 好みが似ている人の投稿を集めたタイムライン 「リピあり/リピなし」やカテゴリや独自に調査した店舗情報に基づいてユーザーの好みを 多角的に評価してクラスターを作成する 新宿から徒歩10分くらいの距離にあって、5500円のコース で2人で個室または半個室で予約できるお店を教えて
25. サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 今後提供する機能 飲食店の検索機能 LLMを使用して自然言語で検索できるようにする ユーザーからの質問に対して過去のレビューをもとに好みを判断して回答 好みが似ている人の投稿を集めたタイムライン 「リピあり/リピなし」やカテゴリや独自に調査した店舗情報に基づいてユーザーの好みを 多角的に評価してクラスターを作成する 店舗検索時のランキングや統計にパーソナライズされたフィルターを適用（選択可） 新宿から徒歩10分くらいの距離にあって、5500円のコース で2人で個室または半個室で予約できるお店を教えて
26. サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 今後提供する機能 飲食店の検索機能 LLMを使用して自然言語で検索できるようにする ユーザーからの質問に対して過去のレビューをもとに好みを判断して回答 好みが似ている人の投稿を集めたタイムライン 「リピあり/リピなし」やカテゴリや独自に調査した店舗情報に基づいてユーザーの好みを 多角的に評価してクラスターを作成する 店舗検索時のランキングや統計にパーソナライズされたフィルターを適用（選択可） サクラなど、自分の好みと違うユーザーの評価が反映されなくなる 新宿から徒歩10分くらいの距離にあって、5500円のコース で2人で個室または半個室で予約できるお店を教えて
27. サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 今後提供する機能 飲食店の検索機能 LLMを使用して自然言語で検索できるようにする ユーザーからの質問に対して過去のレビューをもとに好みを判断して回答 好みが似ている人の投稿を集めたタイムライン 「リピあり/リピなし」やカテゴリや独自に調査した店舗情報に基づいてユーザーの好みを 多角的に評価してクラスターを作成する 店舗検索時のランキングや統計にパーソナライズされたフィルターを適用（選択可） サクラなど、自分の好みと違うユーザーの評価が反映されなくなる 新宿から徒歩10分くらいの距離にあって、5500円のコース で2人で個室または半個室で予約できるお店を教えて ユーザーが少なくても価値が提供できる機能
28. サービスについて：私たちのサービスは何を提供するのか 今後提供する機能 飲食店の検索機能 LLMを使用して自然言語で検索できるようにする ユーザーからの質問に対して過去のレビューをもとに好みを判断して回答 好みが似ている人の投稿を集めたタイムライン 「リピあり/リピなし」やカテゴリや独自に調査した店舗情報に基づいてユーザーの好みを 多角的に評価してクラスターを作成する 店舗検索時のランキングや統計にパーソナライズされたフィルターを適用（選択可） サクラなど、自分の好みと違うユーザーの評価が反映されなくなる 新宿から徒歩10分くらいの距離にあって、5500円のコース で2人で個室または半個室で予約できるお店を教えて 「ユーザー×レビュー数」が多いほど 良い体験になる機能
29. どれくらいのユーザーが必要なのか サービスについて
30. サービスについて：どれくらいのユーザーが必要なのか クラスターについて 店舗A ユーザーA ユーザーB ユーザーC ... 店舗B リピあり リピなし リピあり リピなし ユーザーA ユーザーC 店舗Aのような店が好きで 店舗Bのような店が嫌いなグループ クラスターA ユーザーF ...
31. サービスについて：どれくらいのユーザーが必要なのか クラスターについて
32. つまりどれくらいのユーザーが必要なのか サービスについて
33. サービスについて どれくらいのユーザーが必要なのか 自分と好みが近いユーザーがいれば良い = 自分で紹介すればすぐに効果が出る
34. サービスについて どれくらいのユーザーが必要なのか 自分と好みが近いユーザーがいれば良い = 自分で紹介すればすぐに効果が出る 好みの近い熱狂的なアクティブユーザーが100人いればその人たちにとっては他の口コミサービス よりも良い体験になる
35. サービスについて どれくらいのユーザーが必要なのか 自分と好みが近いユーザーがいれば良い = 自分で紹介すればすぐに効果が出る 好みの近い熱狂的なアクティブユーザーが100人いればその人たちにとっては他の口コミサービス よりも良い体験になる クラスターの作成ロジックによって大きく変わってくるので、10万MAUとします！ （10万MAUでも実際の数値よりもかなり大きいと思っています）
36. 現在の利用状況をもとにした 今後のコストのシミュレーション
37. 10万MAUに行くまでいくらかかるのか 現在の利用状況をもとにした今後のコストのシミュレーション
38. ストレージ以外のコストのシミュレーション 現在の利用状況をもとにした今後のコストのシミュレーション
39. コストのシミュレーション：10,000 MAU - 100,000 MAU
40. コストのシミュレーション：10,000 MAU - 100,000 MAU
41. コストのシミュレーション：10,000 MAU - 100,000 MAU KV Readsと画像変換のコストがかかってくる
42. コストのシミュレーション：100,000 MAU - 1,000,000 MAU
43. コストのシミュレーション：100,000 MAU - 1,000,000 MAU この段階だともう収益化しないと無理そう
44. コストのシミュレーション：100,000 MAU - 1,000,000 MAU （画像変換なし）
45. コストのシミュレーション：100,000 MAU - 1,000,000 MAU （画像変換なし） CPU Timeの費用増加が緩やかなので 画像変換を自分で実装しても良さそう
46. コストのシミュレーション：100,000 MAU - 1,000,000 MAU （画像変換なし） D1 Rows Readがまだ余裕があるので KVで扱っている（変更が多い）データ をD1に移しても良さそう
47. コストのシミュレーション：100,000 MAU - 1,000,000 MAU （画像変換なし） さらに多くの機能を追加してユーザー体験 を向上させる余力があるとも考えられる
48. ストレージのコストのシミュレーション 現在の利用状況をもとにした今後のコストのシミュレーション
49. コストのシミュレーション：10,000 MAU - 100,000 MAU （ストレージ）
50. 安い コストのシミュレーション：10,000 MAU - 100,000 MAU （ストレージ）
51. コストのシミュレーション：10,000 MAU - 100,000 MAU （ストレージ）
52. コストのシミュレーション：10,000 MAU - 100,000 MAU （ストレージ） 安い
53. コストのシミュレーション：10,000 MAU - 100,000 MAU （ストレージ）
54. コストのシミュレーション：10,000 MAU - 100,000 MAU （ストレージ） 安い
55. サマリ 現在の利用状況をもとにした今後のコストのシミュレーション
56. グループ 1万 MAU 10万 MAU 100万 MAU ストレージ以外 1,500円 23,762円 309,298円 ストレージ 1,632円 16,173円 49,815円 合計 3,132円 39,935円 359,113円 現在の利用状況をもとにした今後のコストのシミュレーション
57. グループ 1万 MAU 10万 MAU 100万 MAU ストレージ以外 1,500円 23,762円 309,298円 ストレージ 1,632円 16,173円 49,815円 合計 3,132円 39,935円 359,113円 大体10万 MAUを超えたあたりで収益化できたら良さそう 現在の利用状況をもとにした今後のコストのシミュレーション
58. 技術的な戦略について
59. KVとD1の使い分け 技術的な戦略について
60. 技術的な戦略について KVとD1の使い分け SKU Price Keys Read 10 million/month included + $0.50/million Keys written 1 million/month included + $5.00/million Keys deleted 1 million/month included + $5.00/million List requests 1 million/month included + $5.00/million Stored data 1 GB included + $0.50/ GB-month SKU Price Rows read 25 billion / month included + $0.001 / million rows Rows written 50 million / month included + $1.00 / million rows Storage 5 GB included + $0.75 / GB-mo KVの料金（Paid Plan） D1の料金（Paid Plan）
61. 技術的な戦略について KVとD1の使い分け SKU Price Keys Read 10 million/month included + $0.50/million Keys written 1 million/month included + $5.00/million Keys deleted 1 million/month included + $5.00/million List requests 1 million/month included + $5.00/million Stored data 1 GB included + $0.50/ GB-month SKU Price Rows read 25 billion / month included + $0.001 / million rows Rows written 50 million / month included + $1.00 / million rows Storage 5 GB included + $0.75 / GB-mo KVの料金（Paid Plan） D1の料金（Paid Plan） 主に読み取りが多くなるので、読み 取りの料金とストレージに注目
62. 技術的な戦略について KVとD1の使い分け SKU Price Keys Read 10 million/month included + $0.50/million Keys written 1 million/month included + $5.00/million Keys deleted 1 million/month included + $5.00/million List requests 1 million/month included + $5.00/million Stored data 1 GB included + $0.50/ GB-month SKU Price Rows read 25 billion / month included + $0.001 / million rows Rows written 50 million / month included + $1.00 / million rows Storage 5 GB included + $0.75 / GB-mo KVの料金（Paid Plan） D1の料金（Paid Plan） 読み取りに関してはD1で大量の行数を読み込んでしまった らコストはかかるが、シンプルな読み取りならD1の方が 圧倒的に安いことがわかる
63. 技術的な戦略について KVとD1の使い分け SKU Price Keys Read 10 million/month included + $0.50/million Keys written 1 million/month included + $5.00/million Keys deleted 1 million/month included + $5.00/million List requests 1 million/month included + $5.00/million Stored data 1 GB included + $0.50/ GB-month SKU Price Rows read 25 billion / month included + $0.001 / million rows Rows written 50 million / month included + $1.00 / million rows Storage 5 GB included + $0.75 / GB-mo KVの料金（Paid Plan） D1の料金（Paid Plan） でもストレージについては D1の方が少し高い
64. 技術的な戦略について KVとD1の使い分け SKU Price Keys Read 10 million/month included + $0.50/million Keys written 1 million/month included + $5.00/million Keys deleted 1 million/month included + $5.00/million List requests 1 million/month included + $5.00/million Stored data 1 GB included + $0.50/ GB-month SKU Price Rows read 25 billion / month included + $0.001 / million rows Rows written 50 million / month included + $1.00 / million rows Storage 5 GB included + $0.75 / GB-mo KVの料金（Paid Plan） D1の料金（Paid Plan） どう使い分けるか
65. 技術的な戦略について KVのCacheTtlについて
66. 技術的な戦略について KVのCacheTtlについて CacheTtlを設定することで、 KVへのアクセスを減らせる
67. 技術的な戦略について KVのCacheTtlについて CacheTtlを設定した後に対象のKeyの Valueを更新しても有効期限が切れるまで 反映されない
68. 技術的な戦略について KVのCacheTtlについて 書き込んでから更新が不要なデータに対して KVを使うのが良さそう
69. 技術的な戦略について KVとD1の使い分け SKU Price Keys Read 10 million/month included + $0.50/million Stored data 1 GB included + $0.50/ GB-month SKU Price Rows read 25 billion / month included + $0.001 / million rows Storage 5 GB included + $0.75 / GB-mo KVの料金（Paid Plan） D1の料金（Paid Plan） 書き込み後に更新が必要ない でかいデータを保存する 細かく更新が行われるものを保存する
70. KVのデータを更新したい時 技術的な戦略について
71. 技術的な戦略について KVのデータを更新したい時 Key Value review:reviewId:v1 {...でかいデータをそのまま入れる} id userId placeId version uuid uuid uuid 1 KV D1 review table
72. 技術的な戦略について KVのデータを更新したい時 Key Value review:reviewId:v1 {...でかいデータをそのまま入れる} review:reviewId:v2 {...でかいデータをそのまま入れる} id userId placeId version uuid uuid uuid 1 KV D1 review table
73. 技術的な戦略について KVのデータを更新したい時 Key Value review:reviewId:v1 {...でかいデータをそのまま入れる} review:reviewId:v2 {...でかいデータをそのまま入れる} id userId placeId version uuid uuid uuid 2 KV D1 review table
74. 技術的な戦略について KVのデータを更新したい時 Key Value review:reviewId:v1 {...でかいデータをそのまま入れる} review:reviewId:v2 {...でかいデータをそのまま入れる} id userId placeId version uuid uuid uuid 2 KV D1 review table
75. 技術的な戦略について KVのデータを更新したい時 Key Value review:reviewId:v2 {...でかいデータをそのまま入れる} id userId placeId version uuid uuid uuid 2 KV D1 review table 更新完了！
76. D1のコスト最適化 技術的な戦略について
77. 技術的な戦略について D1のコスト最適化
78. 技術的な戦略について D1のコスト最適化 これ見ながら頑張る
79. R2のコスト最適化 技術的な戦略について
80. 技術的な戦略について R2のコスト最適化
81. 技術的な戦略について R2のコスト最適化 入れる前に最適化する
82. 技術的な戦略について R2のコスト最適化 Cache APIを使用し、レスポンスをキャッシュする HonoのCache Middlewareを使ってる
83. 最後に一言
84. Cloudflare Workers を使って安く高速に良い サービスを作って大手を 怖がらせましょう！