TAKA: 「もうダメだ、AI老師！YouTube APIの制限に引っかかっちゃって、動画データが取得できなくなったよ！せっかく開発を進めてきたのに、これじゃ機能のデモすらできないじゃん！」
AI老師: 「フッフッフ、そんな小さな壁で挫けるようではまだまだ甘いのう。YouTube APIが使えなくても、開発を進める方法はたくさんあるのじゃよ。」
TAKA: 「でもさ、動画データが取れなきゃ、動画検索も一覧表示も全部アウトだよ？」
AI老師: 「むしろ、今は他の機能に集中する良いチャンスじゃ。システム全体を俯瞰して考え直してみるのじゃ。」
■ 取り組んでいる問題：YouTube APIの制限
今回TAKAが直面している問題は、YouTube APIのリクエスト制限により、動画データを取得できなくなったことです。これにより、MyTubeNaviの主要機能である動画検索やランキング機能が一時的に停止しています。
TAKA: 「で、具体的にどうすればいいの？今、手をつけられるところなんてある？」
AI老師: 「もちろんじゃ！わしが考えるに、以下の三つの優先タスクがある。」
- UIの改善
「まず、ユーザーが直感的に操作できるUIを磨くべきじゃ。APIが復旧した際に、スムーズにユーザーが機能を利用できるよう、操作性を最適化するのじゃよ。」
TAKA: 「たとえば？」
AI老師: 「検索バーのデザインを調整する、ダークモードの配色を見直す、あるいはデフォルトの画面レイアウトを整理するなどじゃ。使いやすさの追求に終わりはない。」
- 認証機能の強化
「次に、ユーザー認証関連の安定性を向上させるべきじゃ。Googleログインのエラーもあったのじゃから、ここは抜かりなく対応しておくべきじゃな。」
TAKA: 「でも、それって今APIが動かない中でやれることなの？」
AI老師: 「もちろんじゃ。エラーメッセージの種類を洗い出し、適切なリダイレクト処理を追加することも可能じゃ。Supabaseとの連携部分を見直しても良いのう。」
- モックデータを利用したテスト環境の構築
「そして最も重要なのは、APIの代わりにモックデータを作り、機能のテストを進めることじゃ。」
TAKA: 「モックデータか……でも、実際のデータじゃないと本番環境での挙動がわからないんじゃないの？」
AI老師: 「そこを補うための技術があるのじゃ。レスポンスの形式を再現し、エンドポイントを模倣することで、実際のAPIの挙動に近い状態を作ることができる。」
■ 問題の進捗：解決には至らないが前進の余地あり
YouTube APIの制限問題そのものは未解決ですが、他の開発部分を進める余地が十分にあります。特に、モックデータを活用することで、動画検索機能やUI表示の流れを整える準備が可能です。また、認証やエラーハンドリングの改良は、今後のシステム全体の安定性向上に繋がります。
TAKA: 「老師、モックデータを作る具体的な手順を教えてくれる？」
AI老師: 「もちろんじゃ！わかりやすく説明するぞ。」
モックデータの作成手順
モックデータファイルの準備
プロジェクト内に/src/mocksディレクトリを作成し、以下のようなJSONファイルを作成します。{
“videos”: [
{
“id”: “1”,
“title”: “テスト動画1”,
“thumbnail”: “https://example.com/image1.jpg”,
“views”: 1000,
“likes”: 500
},
{
“id”: “2”,
“title”: “テスト動画2”,
“thumbnail”: “https://example.com/image2.jpg”,
“views”: 2000,
“likes”: 1000
}
]
}
フェイクAPIの構築
json-serverなどのライブラリを使い、ローカル環境でモックAPIを動かします。PowerShellで以下を実行します：
npm install -g json-server
json-server –watch src/mocks/videos.json –port 5000
フロントエンドでの切り替え
開発中は、YouTube APIの代わりにこのモックAPIのエンドポイントを使用します。たとえば、.envファイルでエンドポイントを設定しておきます：
VITE_API_ENDPOINT=http://localhost:5000AI老師: 「これでYouTube APIが復旧するまでの間も、開発を進めることが可能じゃ！」
TAKA: 「なるほど、これなら他の部分の作業も並行して進められそうだね。ありがとう、老師！」
AI老師: 「フッフッフ、わしに感謝するのはまだ早いぞ。開発の道は果てしなく長いのじゃからのう。」
まとめ
YouTube APIの制限という大きな壁に直面しながらも、TAKAはAI老師のアドバイスを受けて開発の優先度を見直しました。特に、UIの改善、認証機能の強化、モックデータを使ったテスト環境の構築を進めることで、プロジェクトの進行を確保する方針が明確になりました。次回、TAKAがどのような成果を出すのか楽しみですね。