情報モデルの抽出

• 日程: Day 2 / セッション 2
• 時間: [9:30-10:30]
• 形式: 実習
• ゴール: 整理分類済み情報定義書をもとに（条件）、情報モデルを3個以上抽出し（行動・基準）、各モデルの属性・関係・制約条件を図（draw.io または Mermaid）で表現した「情報モデル一覧」を完成できる（基準）
• 学習形式: ハンズオン実習（AIサポートあり）

セッション1で、情報モデルは「属性・関係・制約条件の3点セット」で、要件と実装の橋渡し役だと押さえました。
このセッションでは、その橋を自分の手で架けます。

材料はすでに揃っています。Day 1に作った「整理分類済み情報定義書」です。
そして朗報があります。モデル名の候補は、もうあなたの手元に書いてあります。

どこにあると思いますか？

答えは「見出し」です。Day 1でカードソーティングをしたとき、各グループに付けた見出し。
あれこそが「情報を抽象的に捉えた際の情報」、つまり情報モデルの名前の第一候補です。

このセッションの流れは3ステップです。

1. 見出しからモデル名の候補を選ぶ
2. 各モデルの属性・型・制約条件をAIとの対話で洗い出す
3. モデル間の関係を図にして、ペルソナ視点でレビューする

まず例（家計簿システム）で手順を確認し、その後、自分の開発テーマで同じ手順を実行します。

整理分類済み情報定義書を開いてください。
見出しを眺めて、次の基準でモデル名の候補に丸を付けます。

• 名詞であること（「支出記録」は候補。「支出を登録」は機能なので除外）
• ペルソナが繰り返し扱うこと（1回きりの情報はモデルにしない）
• 複数の項目を束ねていること（属性を持てる見込みがある）

家計簿システムなら、見出し「支出」「カテゴリ」「予算」がそのまま候補になります。
逆に「使いやすさ」という見出しは候補になりません。名詞ですが、束ねているのが情報ではなく要望だからです。要望は非機能要件（今日の午後）で扱います。

ここで少し考えてみてください。あなたの情報定義書の見出しのうち、いくつがこの基準を通りそうですか？
3個未満なら、見出しの粒度が大きすぎるサインです。1つの見出しを2つに割れないか検討しましょう。

家計簿システムの整理分類済み情報定義書（抜粋）からの抽出例です。

• モデル名は探すのではなく「選ぶ」。Day 1の見出しが候補リスト
• 名詞・繰り返し・属性を束ねる、の3基準でふるいにかける
• 落選した見出しは捨てない。非機能要件やプレゼンテーションの材料として後で使う

ER図の生みの親 ピーター・チェン

情報を「実体（Entity）」と「関連（Relationship）」で表すERモデルは、1976年に台湾出身の計算機科学者ピーター・チェンが発表した論文「The Entity-Relationship Model: Toward a Unified View of Data」で生まれました。この論文はデータベース分野で最も引用される論文の一つです。チェンは後に「ERモデルの発想は漢字や古代の象形文字に通じる。世界をモノとその関係で写し取る考え方は数千年前からあった」と語っています。Day 1で触れた甲骨文字の話と繋がるのが面白いところです。最新技術に見えるものの根っこには、人類が昔からやってきた「情報の整理と分類」があります。

モデル名が決まったら、属性・型・制約条件を埋めます。
ここがAIの使いどころです。まず自分で思いつく属性を書き、その後AIに抜け漏れを指摘させます。

AIへのプロンプト例です。そのまま使って構いません。

家計簿システムの「支出記録」の属性を洗い出してください。
型と制約条件も提案してください。
ペルソナは「節約を始めたい新社会人」です。

あなたの提案した属性のうち、このペルソナに不要なものはどれですか？
理由も添えてください。

大事なのは2つ目のプロンプトです。AIは属性を「盛る」傾向があります。
セッション1の「単純化」を思い出してください。捨てる判断はペルソナを知っているあなたの仕事です。

続いて、モデル間の関係を考えます。「支出記録はカテゴリに属するか？」「予算はカテゴリごとか、全体で1つか？」
こうした問いに答えると、関係と多重度（1対多など）が決まります。

家計簿システムの3モデルの関係をMermaidのER図で表した例です。
図中の属性名は英数字で書き、意味は下の対応表で補足します（日本語をそのまま属性名にすると図が壊れやすいためです）。

属性の対応表（日本語での意味と制約条件）:

関係の読み方: 1つのカテゴリは複数の支出記録を分類し（1対多）、1つのカテゴリは月ごとの予算を複数持ちます（1対多）。
「支出記録は必ず1つのカテゴリに属する」も制約条件の一つです。

• 属性の洗い出しは「自分で書く→AIに補完させる→ペルソナ基準で捨てる」の3手順
• 制約条件は「これが破られるとペルソナが困る」ものを書く（金額がマイナス、カテゴリ無しの支出など）
• 関係には多重度（1対1・1対多・多対多）を必ず添える。多対多が出たら要注意、間にモデルが隠れていることが多い

多対多の罠と「見えないモデル」

初心者がER図で最初にハマるのが多対多です。例えば「レシピ」と「食材」は多対多に見えます。しかし実装しようとすると「この関係自体の情報（分量・単位）はどこに書くの？」と行き詰まります。答えは、間に「レシピ食材（分量・単位を持つ）」という隠れたモデルを立てることです。多対多の線を見つけたら「この線、名前を付けたら情報を持ちたがらないか？」と自問してみてください。線がモデルに昇格する瞬間は、情報モデリングで一番気持ちのいい瞬間です。

• 「家計簿システムの『支出記録』の属性を洗い出してください。型と制約条件も提案してください」
• 「『支出記録』と『予算』の間に直接の関係は必要ですか？　カテゴリ経由で十分ですか？　両案のメリット・デメリットを比較してください」
• 「私の開発テーマ『（自分のテーマ）』の情報モデル候補を、この整理分類済み情報定義書（貼り付け）から提案してください。ただし機能は除外してください」

自分の開発テーマで、以下を実施してください。

1. モデル名の抽出（5分）: 整理分類済み情報定義書の見出しから、3基準（名詞・繰り返し・属性を束ねる）でモデル名を3個以上選ぶ
2. 属性・制約条件の洗い出し（15分）: 各モデルについて、まず自分で属性を書き、AIとの対話で型・制約条件を補完する。ペルソナに不要な属性は理由を添えて捨てる
3. 関係の定義と作図（10分）: モデル間の関係と多重度を決め、draw.io または Mermaid のER図で表現する
4. ペルソナ視点のレビュー（5分）: AIにペルソナを演じさせ、モデルを見せて「あなたの欲しい情報はこの形に入っていますか？」と確認する。指摘があれば修正する

レビュー用のプロンプト例:

あなたは「（ペルソナのプロフィールを貼り付け）」です。
この情報モデル一覧を見て、あなたが日々使う場面を想像してください。
足りない情報、余計な情報、不自然な関係があれば指摘してください。

「情報モデル一覧」 次を含むこと。

• 情報モデル3個以上（モデル名・属性・型・制約条件の一覧表）
• モデル間の関係図（draw.io または Mermaid、多重度つき）
• ペルソナ視点レビューでの指摘と対応（1件以上。指摘ゼロならその旨を記録）

この成果物は、このあとの状態遷移図・機能一覧・Day 3のテーブル設計・Day 4の実装すべての土台になります。

• 手が止まったら、まず家計簿システムの例（支出記録・カテゴリ・予算）を自分のテーマに置き換えて考える。「支出記録にあたるものは何か？」
• 属性が5個を超えたら一度立ち止まり、「ペルソナはこれを本当に使うか？」で間引く
• 多対多の関係が出たら、AIに「この多対多の間に隠れたモデルはありますか？」と聞く
• Mermaidの図が描けないときは、先に表（属性一覧）を完成させる。図は表の写しにすぎない
• 制約条件が思いつかないときは「この値が変だとペルソナはどう困る？」と逆から考える

今回学んだことを一言でまとめると「情報モデルは見出しから選び、属性・関係・制約条件はAIと対話しながらペルソナ基準で決める」です。

• モデル名の候補はDay 1の「見出し」。名詞・繰り返し・属性を束ねる、の3基準で選ぶ
• 属性・型・制約条件は、自分で書く→AIに補完させる→ペルソナ基準で捨てる
• 関係には多重度を添える。多対多には隠れたモデルがいないか疑う
• 仕上げはペルソナ視点のレビュー。「定義→価値の確認→再定義」のPDCAはここでも回る

次のセッション3では、この情報モデルに「状態遷移」を与えます。
すると驚くことに、機能一覧とプレゼンテーション一覧が半ば自動的に出てきます。
あなたの情報モデル一覧が、その材料になります。休憩後にお会いしましょう。

• 見出しをモデル名候補にふるい分ける3基準を言えますか？
• 自分の情報モデルの制約条件を1つ選び、「破られるとペルソナがどう困るか」を説明できますか？
• 自分のER図の関係線を1本選び、多重度とその理由を言えますか？

• 参考リンク:

  • draw.io（diagrams.net）: https://www.drawio.com/
  • Mermaid ER図の公式ドキュメント: https://mermaid.js.org/syntax/entityRelationshipDiagram.html
• 発展課題:

  • 自分のモデルに多対多の関係を意図的に1つ作り、間に隠れたモデルを立てて解消してみましょう
  • ペルソナを別の人物（例: 家計簿なら「家族の支出をまとめて管理する親」）に差し替えたとき、モデルがどう変わるかAIと議論してみましょう