【adalo】データベース（DB）の情報を計算して、それをフロントエンドに表示させるにはどのような実装をすればよいか？
※2024/9/11現在検証中
◆目標
・問題アプリを作成したい場合に、各ユーザーが各問題に対して、回答を入力する
・各問題の回答を、管理者側で正答を入力をしていく。
・その管理者が入力した、正答によって、各ユーザーの回答が、自動的に、正解/不正解に分類される。
・その各ユーザーの正答回数を出す
・それをフロントエンドに出力する。
◆現在の留意事項一覧
●管理者入力画面で正答を入力すると、正答DBコレクションが反映されて、各ユーザーの正答回数が更新される機能の実装
・済┃管理者画面のフロントエンドの構築は完了済み
◆結論
・現在準備中。2024/9/17最終記事更新中
◆youtubeチャンネル
・AI副業・起業・投資について発信中
◆情報収集
◇２回目の質問┃管理者が正答を入力すると各ユーザーが選択した回答の正解/不正解を自動で入力するようなシステムを作るにはどうするか？
❒perplexityAI
アダロで管理者が正答を入力し、各ユーザーの回答を自動的に正解/不正解に分類するシステムを構築するには、以下のような手順が考えられる:
済┃データベース設計
問題データベース、ユーザー回答データベース、正答データベース、ユーザー統計データベースを作成する
各データベースには必要なフィールドを設定し、適切なデータ型を指定する
管理者用正答入力画面の作成
問題IDと正答を入力できるフォームを設計する
送信ボタンを配置し、クリック時に正答データベースに情報を保存するアクションを設定する
？疑問┃問題IDを作っても、
自動判定ロジックの実装
アダロのワークフローを使用して、正答入力後の自動処理を設定する
以下のステップを含むワークフローを作成する:
a. 正答データベースの更新をトリガーとする
b. 該当する問題IDに対するすべてのユーザー回答を取得する
c. 各ユーザー回答と正答を比較し、正解/不正解を判定する
d. 判定結果をユーザー回答データベースに追加する
e. ユーザー統計データベースの正答数と正答率を更新する
※┃バッチ処理の設定
定期的に全ての未判定の回答を処理するバッチジョブを設定する
これにより、管理者が後から正答を入力した場合も対応できる
ユーザーインターフェースの改善
ユーザーが自分の回答の正解/不正解状況を確認できる画面を作成する
正答率や統計情報を表示するダッシュボードを実装する
セキュリティ設定
管理者のみが正答を入力できるよう、適切なアクセス制御を設定する
ユーザーが他人の回答や統計を見られないよう、データの可視性を制限する
このようなシステムを構築することで、管理者の正答入力に基づいて自動的にユーザーの回答を評価し、正解/不正解を判定できる。アダロの特性を活かし、複雑なコーディングなしでこの機能を実現できる点が大きな利点となる。
❒perplexityAIで追加質問┃バッチ処理の設定の詳細な手順
Adaloの自動判定ロジックを実装するための詳細な手順は以下の通りである:
済┃データベース設計
問題データベース: 問題ID、問題文、正答
ユーザー回答データベース: ユーザーID、問題ID、回答、正誤判定
ユーザー統計データベース: ユーザーID、総回答数、正答数、正答率
※Adaloのワークフロー機能を使用して自動判定ロジックを構築
a. 正答データベース更新トリガーの設定？問題データベースの正答フィールドが更新された時にトリガーを発動
↓↓追加で質問をして内容を挿入┃「Adaloのワークフロー機能を使用して自動判定ロジックを構築する方法」の詳細
Adaloで管理者の正答入力に基づいて各ユーザーの回答を自動で正解/不正解に更新するデータベース機能を実装する具体的な手順は以下の通りである:
※データベース設計
済┃問題データベース作成
フィールド: 問題ID (数値), 問題文 (テキスト), ？正答 (テキスト)
済┃ユーザー回答データベース作成
フィールド: 回答ID (数値), ユーザーID (数値), 問題ID (数値), 回答 (テキスト), 正誤判定 (真偽値)
※問題と回答のDBのリレーション関係を送信側？受信側で操作をするかがあいまい。
→回答┃一般的には１対多の「１」側にリレーションを作るのが一般的だが、どっちでもリレーションを作ると機能はするが、その分管理が煩雑になるため、この決まりを守るべき。
フロントエンドの管理者用正答入力画面の作成
新規画面を作成し、「正答入力」などと命名
問題リストコンポーネントを配置し、問題データベースと連携
各問題項目に正答入力フィールドを追加
保存ボタンを配置
※ワークフロー設定
Adaloのワークフロー機能にアクセス
新規ワークフローを作成し、「正答自動判定」などと命名
トリガーを設定:
「データベースレコードが更新されたとき」を選択
問題データベースを指定
条件として「正答フィールドが変更された」を設定
ワークフローアクション設定
a. ユーザー回答の取得「データベースからレコードを取得」アクションを追加
ユーザー回答データベースを指定
フィルター条件: 問題ID = 更新された問題のID
テストと検証
管理者画面で正答を入力し、保存
ユーザー回答データベースを確認し、正誤判定が自動更新されていることを確認
複数のケースでテストを実施し、正常に動作することを確認
最適化とエラーハンドリング
ワークフローにエラーハンドリングを追加
大量のデータ処理時のパフォーマンスを検証し、必要に応じて最適化
この実装により、Adalo内で完結した自動判定システムを構築できる。外部ツールは不要であり、Adaloの標準機能のみで実現可能である。ただし、データ量が非常に多い場合や複雑な計算が必要な場合は、パフォーマンスの観点から外部ツールの利用を検討する必要がある。
↑↑追加の質問┃「フロントエンドの管理者用正答入力画面の作成」は必須か？管理者がDBのデータをそのまま入力してはだめか？
Adaloで管理者が正答を入力し、ユーザーの回答を自動で正解/不正解に更新する機能を実装する際の考慮点は以下の通りである:
管理者がDBのデータを直接入力することも可能だが、以下の理由からフロントエンド画面の作成が推奨される:
ユーザビリティの向上: 管理者にとって使いやすいインターフェースを提供できる
エラー防止: 入力ミスやデータ形式の不整合を防ぐことができる
セキュリティ強化: DBへの直接アクセスを制限し、不正な操作を防ぐことができる
DBの直接編集でも更新トリガーは使用可能だが、以下の点に注意が必要:
トリガーの設定方法が異なる可能性がある
データの整合性を保つための追加的な処理が必要になる場合がある
フロントエンド画面を使用する利点:
Adaloのワークフロー機能を最大限に活用できる
正答入力と同時に自動判定ロジックを実行できる
管理者の操作履歴を記録しやすい
DBの直接編集を選択する場合の考慮点:
適切なアクセス権限の設定が必須
データ更新時のバリデーション処理の実装が必要
更新履歴の管理方法を検討する必要がある
最終的な選択は、アプリケーションの要件や管理者の技術レベル、セキュリティポリシーなどを考慮して決定すべきである。
フロントエンド設計
ユーザー統計データベースから各ユーザーの正答率を取得し表示するコンポーネントを作成
テストと最適化
ワークフローの動作確認
パフォーマンスの検証と必要に応じた最適化
この実装は基本的にAdalo内で完結する。外部ツールは不要だが、大量のデータ処理や複雑な計算が必要な場合は、以下の外部ツールの活用も検討できる:
Zapier: Adaloと他のサービスを連携し、より複雑な自動化を実現
Airtable: より高度なデータ管理や計算が必要な場合に使用
Google Sheets: 複雑な計算式や大量データの処理が必要な場合に活用
ただし、外部ツールを使用すると複雑性が増し、リアルタイム性が低下する可能性がある。そのため、可能な限りAdalo内で実装することを推奨する。
❒Genspark（検索AI）
Adaloでの自動採点システム構築手順
済┃アカウント作成とプロジェクト開始: Adaloにサインアップし、新しいプロジェクトを開始する。
済┃データベース設計:
正答テーブル: 管理者が正答を入力するためのテーブルを作成。
回答テーブル: 各ユーザーの回答を保存するためのテーブルを作成。
？管理者インターフェース作成:
正答を入力するフォームを設置し、入力されたデータが正答テーブルに保存されるように設定。
済┃ユーザーインターフェース作成:
各ユーザーが回答を選択できるフォームを設置し、ユーザーの回答が回答テーブルに保存されるように設定。
□自動評価機能の実装:
ユーザーが回答を送信した際に、正答テーブルと照合し、正解/不正解の結果を自動で生成して表示するロジックを組み込む。
済┃結果表示フィールドの作成:
ユーザーが選択した回答と正答の比較結果（正解/不正解）を表示できるように設定。
テストとデバッグ:
全ての機能が正常に動作することを確認。特に、データベースへの保存や自動評価機能が正しく機能しているか確認。
公開準備:
必要に応じてユーザーへのアクセス権限や通知機能なども設定し、運用開始に向けて準備を整える。
この手順で進めることで、Adaloで管理者が正答を入力すると各ユーザーが選択した回答の正解/不正解を自動で入力するシステムが構築できる5。
◇各ユーザーごとの、回答数、正答数、正答率を出すにはどうするか？
❒perplexityAI
データベース設計
済┃問題コレクション: 問題ID、問題文、選択肢などを格納
済┃ユーザー回答コレクション: ユーザーID、問題ID、回答内容を記録
済┃正答コレクション: 問題ID、正答を管理者が入力
済┃ユーザー統計コレクション: ユーザーID、総回答数、正答数、正答率を計算して保存
・ここから、ユーザコレクションで答えを管理者が各問題への正答を入れると、計算されるような仕組みを作る必要がある。
画面設計
ユーザー向け問題回答画面: 問題表示と回答入力フォーム
管理者向け正答入力画面: 各問題の正答を入力するフォーム
結果表示画面: ユーザーごとの正答率や統計情報を表示
ロジック実装
ユーザーが回答を送信すると、ユーザー回答コレクションにデータを追加
管理者が正答を入力すると、正答コレクションを更新
定期的に以下の処理を実行:
ユーザー回答と正答を照合
ユーザーごとの正答数をカウント
正答率を計算 (正答数 / 総回答数 * 100)
ユーザー統計コレクションを更新
結果表示
ユーザー統計コレクションのデータをフロントエンドに取得し表示
グラフや表を用いて視覚的に分かりやすく提示
アクセス制御
ユーザーと管理者で適切な権限設定を行い、セキュリティを確保
この実装により、ユーザーの回答入力、管理者による正答管理、自動的な正誤判定と統計計算、そしてフロントエンドでの結果表示が可能となる。Adaloの内部機能を活用することで、コーディングなしでこれらの機能を実現できる。
❒Genspark
データベースコレクションの定義:
ユーザー情報とスコアを保存する「Users」コレクション。
クイズの詳細を保持する「Quizzes」コレクション。
各問題を特定のクイズにリンクし、問題文、選択肢、正答を含む「Questions」コレクション。
各クイズの試行に対するユーザースコアを追跡する「Scores」コレクション。
ユーザー入力フォームの作成:
ユーザーが回答を入力できるフォームをデザイン。ラジオボタンやチェックボックスを使用して選択肢を表示し、テキスト入力を使用して自由回答を受け付ける2。
管理者による正答の入力:
管理者が問題と正答を入力できるインターフェースを作成。管理者のみがアクセスできる画面を用意し、問題の追加や編集を行う3。
自動採点ロジックの実装:
結果のフロントエンド表示:
ユーザーエクスペリエンスの向上:
テストと反復:
アプリが完成したら、すべての機能が意図した通りに動作するか徹底的にテスト。ユーザーからのフィードバックを収集し、デザインを改善する
◇今回の問題は、お題に対して、各ユーザーが３択の中から一つ選択したものに成否を集計して、各ユーザーごとの数値を出すということに難しさがあるを解決する方法
❒思考を言語化
●ユーザーデータの試行回数をＡ・Ｂ・Ｃのどれかのボタンを押すと、試行回数を１ずつ追加させて、ＤＢに数字を追加していく必要がある
・これはすでに実装済みであった。
●次に試行回数の命中率を、出す必要がある。
・合致÷試行回数×１００＝〇〇％を出すにはどうするか？
・合致回数を出す必要がある。
→合致回数を出すには、合致を入力すると、それらが、各ユーザーの選択肢の選択に対して、反映する必要がある。
→本来は、スプレッドシートに回答を集計して、数値を自動で計算して、出力した数字をそのままフロントエンドに表示ができると一番良い
・仮説①×
→各ユーザーが予想したデータを各ユーザーごとに管理
→各ユーザーの選択肢ごとに合致回数を算出していく（これでは各ユーザーごとDBをださないといけなくなってしまう）
・仮説②
→お題スレッドに対しての各ユーザの選択肢を集計
→集計したものに、一括で成否を入力（どうやって？アダロでできる？スプシでも難しそう）
→各ユーザーごとの正答率を出す（どうやって、各ユーザーが回答したものがばらばらになっているのを各ユーザーごとに計算をして、数字を出すのか？）
❒今回使用したプロンプト
アダロで以下の各お題に対して３択の選択肢があり、それに各ユーザーが回答していく。そして、その回答に対して、各お題の成否を管理者が入力すると、それが各ユーザごとに集計されて、お題への参加試行回数と正答回数から正答率をだし、それをフロントエンドに表示をする場合はどのような実装が必要ですか？アダロのDBコレクションで簡潔しますか？スプレッドシートなどの外部との連携が必要ですか？必要な場合は何と連携するのがよいですか？また、スプシやエクセルなどの場合は何の単元で調べれば管理者が成否入力しただけで、各ユーザーごとに正答率をだせるようになりますか？
❒CHATGPT
アダロで実装可能な範囲
アダロのDBコレクションのみで基本的な管理は可能です。
主なDBコレクションの設計:
ユーザーコレクション：各ユーザーの情報（名前、メールアドレスなど）を管理。
お題コレクション: お題の情報（タイトル、質問内容など）を管理。
回答コレクション: 各ユーザーが選んだ選択肢や、そのお題に対する成否の結果を管理。
成否コレクション: 管理者が入力する正答データを保存。
流れ
ユーザーが各お題に対して回答（選択肢を選ぶ）すると、回答コレクションにそのデータが保存される。
管理者はお題ごとに正答を成否コレクションに入力します。
各ユーザーの回答と成否コレクションのデータを紐づけて、合致回数（正解した回数）を算出し、正答率（正解した回数 ÷ 試行回数）を計算します。
計算された正答率をユーザーの画面に表示します。
アダロのみでの課題
アダロの内部だけで正答率をまとめて表示することは可能ですが、大量のデータや複雑な集中を行う場合はパフォーマンスが低下する可能性があります。
複雑なロジック（組み合わせ回数の計算や正答率の計算）を実現する場合、アダロ内だけでの実装は本格的になる可能性があります。
外部連携が必要な場合
大規模なデータ処理や複雑な広範囲を簡単に行うためには、以下のような外部サービスとの連携が有効です：
Googleスプレッドシート（スプシ）とAirtableとの連携が考えられます。これにより、集計や計算を外部で自動変更し、アダロと連携することでフロントエンドに反映できます。
スプレッドシートやエクセルでの管理方法
スプシやエクセルを使う場合、以下の機能や単元が役に立ちます：
VLOOKUPやINDEX/MATCH : 回答データを集計し、正答と照合するための機能。
COUNTIF : ユーザーの正解回数をカウントするための関数。
AVERAGE : 正答率を計算するための関数（正答回数 ÷ 試行回数）。
❒perplexity
Adaloでこのような機能を実装するには、以下のようなアプローチが考えられます:
データベース設計
Adaloの内部DBコレクションを使用して、以下のようなコレクションを作成します:
お題コレクション
お題ID
お題内容
選択肢1, 2, 3
正解選択肢
成否（管理者入力用）
ユーザー回答コレクション
ユーザーID
お題ID
選択した回答
回答日時
ユーザー統計コレクション
ユーザーID
総回答数
正答数
正答率
実装手順
ユーザーがお題に回答すると、ユーザー回答コレクションに記録します。
管理者がお題の成否を入力すると、以下の処理を行います:
お題コレクションの成否を更新
ユーザー回答コレクションをチェックし、正解者を特定
ユーザー統計コレクションを更新（総回答数と正答数を増加）
ユーザー統計コレクションの正答率を計算します:
正答率 = 正答数 / 総回答数 * 100フロントエンドでユーザー統計コレクションのデータを表示します。
外部連携
この実装はAdaloの内部DBだけで可能ですが、より複雑な集計や分析が必要な場合は、外部のツールと連携することも考えられます:
Google Sheets: Zapierを使用してAdaloとGoogle Sheetsを連携し、詳細な集計を行うことができます。
Airtable: より柔軟なデータ管理が可能で、AdaloとAPIで直接連携できます。
SheetDB: Google SheetsをAPIとして使用でき、Adaloとの連携が容易です。
スプレッドシートでの実装
Google Sheetsを使用する場合、以下の関数が役立ちます:
VLOOKUP: ユーザーIDや問題IDに基づいてデータを検索
COUNTIF: 条件に合致するデータ数をカウント
SUMIF: 条件に合致するデータの合計を計算
AVERAGEIF: 条件に合致するデータの平均を計算
これらの関数を組み合わせることで、各ユーザーの正答率を自動計算できます。結論として、基本的な機能はAdaloの内部DBで実装可能ですが、より高度な分析や大量のデータ処理が必要な場合は、外部ツールとの連携を検討することをお勧めします。
❒Genspark
アダロでの3択クイズの実装について、以下の手順で進めることができます。
データベース設計
コレクションの設定:
Questions: お題を管理するコレクション。各お題に対して3択の選択肢を持たせます。
UserResponses: 各ユーザーの回答を記録するコレクション。ユーザーID、質問ID、選択した回答を保存します。
Results: 管理者が入力する成否を記録するコレクション。質問IDと正解の選択肢を保存します。
ユーザーごとの集計:
UserStats: 各ユーザーの試行回数、正答回数、正答率を保存するコレクション。
実装手順
回答の記録:
ユーザーが回答すると、UserResponsesにデータが追加されます。
成否の入力:
管理者がResultsに正解を入力します。この際、Adaloのアクションを使って一括で成否を入力することが可能です。
正答率の計算:
UserResponsesとResultsを比較し、各ユーザーごとに正答数を計算します。
Adalo内でカスタムアクションや外部ツール（IntegromatやZapier）を使って自動的に集計し、UserStatsに更新します。
外部連携の必要性
Adalo内で完結させることも可能ですが、複雑な集計や自動化が必要な場合は、IntegromatやZapierなどの外部ツールと連携すると便利です。
スプレッドシートとの連携も可能ですが、Adalo内でデータベース操作ができるため、基本的には不要です。
スプレッドシートやエクセルでの実装
スプレッドシートで管理する場合は、VLOOKUPやIF関数を使って成否を判定し、集計関数（COUNTIF, SUMIF）で正答率を計算できます。
具体的には、「VLOOKUP」で各ユーザーの回答と正解を照合し、「COUNTIF」で正答数をカウントし、「SUMIF」で試行回数から正答率を算出します。
このようにAdaloと外部ツールを組み合わせることで、効率的にユーザーごとの正答率を管理・表示することが可能です。
❒youtube（クリエも）
・今後検討
・今後検討
◇基本的な実装方法
●以下の記事が参考になった
❒youtube
●以下の記事が参考になった
❒CHATGPT
・保留
❒perplexity
・保留
❒Genspark
・保留
・保留
◇追加の疑問┃DBコレクションを管理するときは、ユーザーデーターコレクションのままでよいか、それとも、計算用のＤＢコレクションを作成した方がよいか？
❒CHATGPT
計算結果（％）をフロントエンドに表示する場合、特別な理由がない限り、ユーザーデータコレクションのままでよい
ただし、以下のケースでは計算用のDBコレクションを作成する方が良い
計算結果を頻繁に利用する
他のデータと分けて管理する必要がある場合
パフォーマンスや管理面で整理が必要
❒perplexity
パフォーマンスの観点
ユーザーデータコレクションを使用する場合:
既存のコレクションを活用できるため、データ管理が簡素化される
追加のストレージ容量を必要としない
ただし、大量のデータや複雑な計算を行う場合、パフォーマンスに影響を与える可能性がある
計算用DBコレクションを作成する場合:
計算結果を専用のコレクションに保存することで、表示速度が向上する可能性がある
複雑な計算や大量のデータ処理を行う場合に適している
データの更新頻度
計算結果の更新頻度が高い場合、専用のコレクションを使用することでユーザーデータへの影響を最小限に抑えられる
更新頻度が低い場合は、ユーザーデータコレクションのままでも問題ない可能性がある
アプリケーションの規模と複雑さ
小規模なアプリケーションであれば、ユーザーデータコレクションのみで十分な場合が多い
大規模で複雑なアプリケーションの場合、データの分離と専用コレクションの使用がメンテナンス性を向上させる
推奨アプローチ
まずはユーザーデータコレクションを使用して実装を試みる
パフォーマンスや管理上の問題が発生した場合、計算用DBコレクションの作成を検討する
アプリケーションの成長に応じて、必要に応じてデータ構造を最適化する
❒Genspark
・さらに質問をしたいときに使う予定