情報アーキテクチャ -情報の設計と実装- スケジュール

• 期間: 4日間（1日6〜6.5時間×4日間、合計約24.5時間）
• 対象者: 情報工学を学んでいる学生（4〜5名程度のチーム制）
• 前提知識: プログラミング基礎（JavaScript推奨）、データベース基礎
• 学習形式: AI協働型（生成AIを学習パートナーとして対話しながら進める）＋チームディスカッション（本研修はチームで進行し、AIは補助的に使用する）

本日のゴール：ペルソナを1人定義し、開発テーマの情報を洗い出してLATCH法・カードソーティングで分類できるようになる
対応する到達目標：No.1, No.2
本日の成果物：チーム編成・開発テーマ、情報定義書、整理分類済み情報定義書、ペルソナシート

セッション1 [9:00-9:30] 座学
セッション名：オリエンテーション／情報アーキテクチャの位置づけ
ゴール：情報アーキテクチャが生まれた背景とUXとの関係を、自分の言葉で説明できる
対応する学習内容：1-1 講義の説明、1-2 知識体系「情報アーキテクチャ」の位置づけ
ポイント：なぜIAを学ぶのか（Why）を最初に共有する。Webサイト設計から生まれた経緯、UXの1要素であること、The Elements of User Experienceの位置づけを扱う
学習形式：対話型解説

セッション2 [9:30-10:00] 演習
セッション名：（演習）チーム分けと開発テーマの決定
ゴール：4〜5名のチームを編成し、開発テーマを1つ決定できる
対応する学習内容：1-1 （演習）チーム分けと開発テーマの決定
ポイント：情報処理を伴うテーマなら何でもよい（家計簿、レシピ類推、オークション等）。ここが研修初日午前の「最初の一歩」となる小さな成功体験
学習形式：AIブレスト

休憩 [10:00-10:10]

セッション3 [10:10-10:30] 座学
セッション名：情報とは何か
ゴール：データと情報の違いを、SECIモデル（暗黙知・形式知）の言葉を使って説明できる
対応する学習内容：1-2 情報とは（データに「価値」を与えたものが「情報」、暗黙知と形式知、情報の多義性）
ポイント：「データ＋価値＝情報」という式を軸に説明する。「誰に価値を提供する情報なのか」を最重要視する視点をここで先出しする
学習形式：対話型解説

セッション4 [10:30-11:00] 演習
セッション名：（演習）点とは何でしょう？／情報とは何でしょう？
ゴール：身の回りの「点」や「情報」の例を3つ以上挙げ、チームで違いを説明できる
対応する学習内容：1-2 （演習）点とは何か／情報とは何か
ポイント：唯一の正解を出す演習ではなく、多様な意見が出ること自体が「情報の多義性」の伏線になる
学習形式：AIディスカッション

セッション5 [11:00-11:50] 演習
セッション名：（演習）開発テーマの情報を洗い出す（情報定義書 v1）
ゴール：開発テーマに登場する情報を10件以上ブレインストーミングし、情報定義書として清書できる
対応する学習内容：1-2 （演習）情報定義書の作成
ポイント：この段階では整理・分類はせず、量を出すことを優先する。成果物「情報定義書」
学習形式：AIブレスト

休憩 [11:50-12:00]

昼休憩 [12:00-13:00]

セッション6 [13:00-13:30] 座学
セッション名：アーキテクチャとは／情報アーキテクチャの定義／情報が持つ特性
ゴール：情報アーキテクチャを「価値」「可視性」「多義性」という3つの特性から説明できる
対応する学習内容：1-2 アーキテクチャとは、情報アーキテクチャの定義、情報が持つ特性（価値・可視性・多義性、こうもり問題）
ポイント：午前に学んだ「情報」の定義を土台に、「アーキテクチャ＝構造・設計」を掛け合わせてIAの定義に接続する（前の内容との関連づけ）
学習形式：対話型解説

セッション7 [13:30-14:00] 演習
セッション名：（演習）ペルソナの定義
ゴール：開発テーマの利用者を想定し、名前・属性・課題を含むペルソナを1人分定義できる
対応する学習内容：1-2 （演習）ペルソナの定義
ポイント：「誰に価値を提供するか」を具体化する演習。ここで作ったペルソナは午後の分類演習でずっと使う
学習形式：AIディスカッション

休憩 [14:00-14:10]

セッション8 [14:10-14:40] 座学
セッション名：整理と分類の違い／事例に見るIAの有効性／情報分類の手法
ゴール：整理と分類の違いを説明し、LATCH法の5つの軸とカードソーティングの2種類（オープン／クローズド）を挙げられる
対応する学習内容：1-3 整理と分類の違い、事例から見るIAの有効性・可能性（甲骨文字）、情報分類の手法（LATCH法、カードソーティング）
ポイント：甲骨文字の事例で「情報の定義→価値の確認→再定義」というSECIモデル的な反復を具体例として先に見せてから、LATCH法・カードソーティングという抽象的な手法名を導入する（具体→抽象の流れ）
学習形式：対話型解説

セッション9 [14:40-16:10] 演習
セッション名：（演習）情報定義書の整理・分類
ゴール：ペルソナの視点でLATCH法により整理軸を決め、オープン・クローズド両方のカードソーティングを行い、整理分類済み情報定義書を完成できる
対応する学習内容：1-3 （演習）情報定義書の整理・分類（市場調査→LATCH法→オープンカードソーティング→クローズドカードソーティング）
ポイント：分類対象は「情報」であり「機能」ではないことに注意する。成果物「整理分類済み情報定義書」
学習形式：ハンズオン実習（AIサポートあり）

休憩 [16:10-16:20]

セッション10 [16:20-16:40] 座学
セッション名：整理分類の課題と解決策／Day1まとめ
ゴール：重み付けやこうもり問題が起きたとき「ペルソナの視点に立ち返る」という解決策を説明できる
対応する学習内容：1-3 情報整理と分類の課題と解決方法、必要な知識（ドメイン知識）、関係する分野（図書館情報学、パターンランゲージ、ゲシュタルト心理学）
ポイント：Day1全体を「情報の定義→価値の確認→再定義」の反復として振り返り、Day2（情報モデル）への橋渡しをする
学習形式：対話型解説

本日のゴール：整理分類済み情報定義書から情報モデルと状態遷移図を作成し、機能・プレゼンテーションを抽出できるようになる
対応する到達目標：No.3, No.4
本日の成果物：情報モデル一覧、情報モデルの状態遷移図、機能一覧、プレゼンテーション一覧、非機能要件一覧書、UIモックアップ

セッション1 [9:00-9:20] 座学
セッション名：オリエンテーション／モデルとは／情報モデルとは
ゴール：モデル化の4要素（分類・命名・パターン化・単純化）を使って「情報モデル」を説明できる
対応する学習内容：2-1 モデルとは、情報モデルとは、情報モデルの定義に必要なスキル
ポイント：なぜモデリングするのか（情報を普遍的に利用可能にし、コンピュータで扱えるようにする）をWhyとして最初に示す。Day1の「整理分類済み情報定義書」を今日はコンピュータで扱える形に構造化する、と接続する
学習形式：対話型解説

セッション2 [9:20-9:40] 演習
セッション名：（演習）身近なモデルを分解してみる
ゴール：地図・路線図・レシピ等の身近なモデルを1つ選び、モデルの4要素に分解して説明できる
対応する学習内容：2-1 モデルとは（分類・名前付け・パターン・単純化）
ポイント：本格的な情報モデル抽出に入る前のウォームアップ。既存の経験と結びつける（成人学習の原則）
学習形式：AIディスカッション

休憩 [9:40-9:50]

セッション3 [9:50-10:10] 座学
セッション名：情報モデルの状態遷移
ゴール：CRUD（Create/Read/Update/Delete）を使って、状態遷移から機能とプレゼンテーションが抽出できる理由を説明できる
対応する学習内容：2-1 情報モデルの状態遷移、情報モデルと状態遷移の役割
ポイント：「要件（ペルソナの視点）」と「実装（システムの視点）」を情報モデルが橋渡しする、という位置づけを図解する
学習形式：対話型解説

セッション4 [10:10-11:50] 演習
セッション名：（演習）情報モデルの抽出と状態遷移の定義
ゴール：整理分類済み情報定義書から情報モデルを抽出し、draw.ioで状態遷移図を作成し、そこから機能一覧とプレゼンテーション一覧を抽出できる
対応する学習内容：2-1 （演習）情報モデルの抽出と状態遷移の定義（抽出→状態遷移定義→お客様視点のレビューと再定義→機能・プレゼンテーション抽出）
ポイント：推奨ツールはdraw.io。チーム内レビューを挟み「再定義」を1回は必ず行う。成果物「情報モデル一覧」「情報モデルの状態遷移図」「機能一覧」「プレゼンテーション一覧」
学習形式：ハンズオン実習（AIサポートあり）

休憩 [11:50-12:00]

昼休憩 [12:00-13:00]

セッション5 [13:00-13:20] 座学
セッション名：開発モデルとは
ゴール：ウォーターフォール・V字・アジャイル・スパイラル・RAD・インクリメンタル・プロトタイピングの違いを1つずつ挙げられる
対応する学習内容：2-2 開発とは、開発モデルの例、開発の工程（要件・仕様・設計・実装・テスト）
ポイント：午前の「情報モデル」と午後の「開発モデル」は別物であることを明示する（情報の設計とシステムの設計の分離、というDay2全体のテーマにつながる）
学習形式：対話型解説

セッション6 [13:20-14:00] 演習
セッション名：（演習）非機能要件の定義
ゴール：開発テーマについて、性能・可用性・セキュリティ等の非機能要件を3件以上定義できる
対応する学習内容：2-2 （演習）非機能要件の定義
ポイント：機能要件（何をするか）と非機能要件（どう動くべきか）の違いを対比で示す。成果物「非機能要件一覧書」
学習形式：AIブレスト

休憩 [14:00-14:10]

セッション7 [14:10-14:30] 座学
セッション名：ユーザインタフェースとは
ゴール：CUI/CLI/GUIの違いと、クライアントサーバ型・Webブラウザ技術（HTML5/DOM/JavaScript/JSON）の役割を説明できる
対応する学習内容：2-3 UIとは、UIの種類、クライアントサーバ型・Webブラウザ、RIA・スマートデバイス、UIの設計、購買行動（AIDMA/AISAS/AISCEAS）
ポイント：購買行動モデルは「情報の見せ方が行動を左右する」というIAとUIの接点として位置づける
学習形式：対話型解説

セッション8 [14:30-15:10] 演習
セッション名：（演習）良いユーザインタフェースとは／保守期間と情報処理システム
ゴール：良いUIの条件を3つ挙げ、開発テーマのシステムに必要な保守期間（1年／5年／10年以上）を根拠つきで選べる
対応する学習内容：2-3 （演習）良いユーザインタフェースとは、（演習）保守期間と情報処理システム
ポイント：保守期間の選択は、後のDay3「設計思想の選択」に伏線として効いてくる
学習形式：AIディスカッション

休憩 [15:10-15:20]

セッション9 [15:20-16:30] 演習
セッション名：（演習）モックアップツールで試作品作成
ゴール：プレゼンテーション一覧をもとに、モックアップツールで画面遷移が分かる試作品を1つ作成できる
対応する学習内容：2-3 （演習）モックアップツールで試作品作成
ポイント：Day2で抽出した「プレゼンテーション一覧」を実際に目に見える形にする、本日の集大成の演習
学習形式：ハンズオン実習（AIサポートあり）

セッション10 [16:30-16:40] 座学
セッション名：Day2まとめ
ゴール：「情報モデル→状態遷移→機能／プレゼンテーション抽出」の流れを図解して説明できる
対応する学習内容：2-1〜2-3のまとめ
ポイント：Day3（設計思想・アーキテクチャ）への橋渡し。「今日抽出した機能とプレゼンテーションを、明日はどう実装の形にするか」を予告する
学習形式：対話型解説

本日のゴール：DOA/MDA/SOA/ROA/OOAD、MVC/MVVM/DDDの違いを比較し、開発テーマに適した設計思想を選択できるようになる
対応する到達目標：No.5, No.6
本日の成果物：設計アプローチ比較メモ、MVC分解図、正規化考察メモ、開発手法選択メモ

セッション1 [9:00-9:30] 座学
セッション名：オリエンテーション／UNIX哲学／設計アプローチ①（POA・DOA）
ゴール：UNIX哲学の考え方を1つ挙げ、POA（プロセス中心）とDOA（データ中心）の違いを説明できる
対応する学習内容：3-1 UNIX哲学（設計思想）、設計アプローチ（プロセス中心アプローチPOA、データ中心アプローチDOA）
ポイント：なぜ設計思想を比較して学ぶのか（Why＝目的に応じて選択できるようになるため）を最初に共有する
学習形式：対話型解説

セッション2 [9:30-10:00] 演習
セッション名：（演習）開発テーマをPOA視点・DOA視点で捉え直す
ゴール：開発テーマの処理を、POA視点（処理の流れ）とDOA視点（データの構造）でそれぞれ1つずつ書き出せる
対応する学習内容：3-1 設計アプローチ（POA・DOA）
ポイント：同じテーマでも見る視点によって設計が変わることを体感する
学習形式：AIディスカッション

休憩 [10:00-10:10]

セッション3 [10:10-10:50] 座学（30分）＋ミニ演習（10分）
セッション名：設計アプローチ②（MDA・SOA・ROA・OOAD）／デザインパターン
ゴール：MDA/SOA/ROA/OOADをそれぞれ一言で説明し、デザインパターン（GoF、ジェネレーションギャップパターン）の目的を説明できる
対応する学習内容：3-1 設計アプローチ（モデル駆動型アーキテクチャMDA、サービス指向アーキテクチャSOA、リソース指向アーキテクチャROA、オブジェクト指向分析設計OOAD・UML）、デザインパターン
ポイント：POA・DOAとの対比で「モデル」「サービス」「リソース」「オブジェクト」という単位の違いに注目させる。座学は30分で区切り、直後に「開発テーマならどの設計アプローチを主役にするか」を話す10分のミニ演習を挟む（座学最大30分の原則）
学習形式：対話型解説／AIディスカッション

セッション4 [10:50-11:30] 演習
セッション名：（演習）「アーキテクチャ」「設計」「駆動」「アプローチ」「パターン」の違いを考察する
ゴール：5つの用語の違いをLATCH法やカードソーティングなどIAの手法を使って整理し、チームで説明できる
対応する学習内容：3-1 （演習）「アーキテクチャ」「設計」「駆動」「アプローチ」「パターン」の違いを情報アーキテクチャの手法で考察する
ポイント：Day1で学んだIAの手法を、IA自身の用語整理に使う「メタ演習」。学んだ手法が汎用的であることを実感してもらう
学習形式：AIディスカッション

セッション5 [11:30-12:00] 座学
セッション名：多層アーキテクチャ（3層アーキテクチャ・MVC・MVVM・DDD）
ゴール：3層アーキテクチャ（データ層・ロジック層・プレゼンテーション層）とMVC、MVVMの対応関係を説明できる
対応する学習内容：3-1 多層アーキテクチャ（3層アーキテクチャ、MVC、MVVM、ドメイン駆動設計DDD）
ポイント：Day2で抽出した「機能一覧」「プレゼンテーション一覧」が、この3層のどこに当てはまるかを結びつける
学習形式：対話型解説

昼休憩 [12:00-13:00]

セッション6 [13:00-13:30] 演習
セッション名：（演習）開発テーマをMVCで分解してみる
ゴール：開発テーマの機能を1つ選び、Model・View・Controllerに分解できる
対応する学習内容：3-1 多層アーキテクチャ（MVC）
ポイント：DDDのドメイン、ドメイン層、ユビキタス言語、ドメインモデルにも触れ、MVCのModelとの関係を補足する
学習形式：AIペアプログラミング

セッション7 [13:30-14:00] 座学
セッション名：永続化
ゴール：ACID（原子性・一貫性・独立性・永続性）を説明し、RDB（正規化）とKey-Valueストアの使い分けを説明できる
対応する学習内容：3-2 ACID、永続化の方法（ファイル、データベース）、RDB（正規化）、Key-Valueストア、インピーダンス・ミスマッチ、O/Rマッピング
ポイント：インピーダンス・ミスマッチは「オブジェクト（情報モデル）とテーブル（RDB）の形の違い」として、Day2の情報モデルと接続して説明する
学習形式：対話型解説

休憩 [14:00-14:10]

セッション8 [14:10-14:50] 演習
セッション名：（演習）RDBの正規化と情報アーキテクチャの違いを考察する
ゴール：RDBの正規化とIAの整理・分類（Day1）の共通点・相違点を2つ以上挙げられる
対応する学習内容：3-2 （演習）RDBの正規化と情報アーキテクチャの違いを考察する
ポイント：「どちらも情報を整理する行為だが、正規化はシステム視点、IAはペルソナ視点」という対比に気づけるよう促す
学習形式：AIディスカッション

セッション9 [14:50-15:30] 座学（30分）＋ミニ演習（10分）
セッション名：UIと機能の通信／実行方式／開発手法
ゴール：REST/JSONとSOAP/XMLの違いを説明し、ネイティブ・Web・クラウド（SaaS/PaaS/IaaS）の実行方式とウォーターフォール／アジャイルの違いを挙げられる
対応する学習内容：3-3 ユーザインタフェースと機能の通信（RPC、CORBA、HTTP、SOAP/XML/WSDL、REST/JSON/WADL）、3-4 実行方式（ネイティブアプリケーション、Webアプリケーション、クラウドコンピューティング）、3-5 開発手法（ウォーターフォール、反復型、インクリメンタル、イテレーション、アジャイルXP/Scrum、バージョン管理システム）
ポイント：Day4の実装で使うRESTful APIが、なぜ現在主流なのか（JSONの軽さ、HTTPとの親和性）をここで伏線として示す。座学は30分で区切り、直後に開発テーマの実行方式を選ぶ10分のミニ演習を挟む（座学最大30分の原則）
学習形式：対話型解説／AIディスカッション

休憩 [15:30-15:40]

セッション10 [15:40-16:20] 演習
セッション名：（演習）なぜ開発手法が複数あるのか考察する
ゴール：開発テーマの特性（不確実性・チーム規模・納期）を踏まえ、適した開発手法を1つ選び理由を説明できる
対応する学習内容：3-5 （演習）なぜ開発手法が複数あるのか考察する
ポイント：「唯一の正解」を求める演習ではなく、状況に応じた選択の練習であることを強調する
学習形式：AIディスカッション

セッション11 [16:20-16:30] 座学
セッション名：Day3まとめ
ゴール：本日学んだ設計思想・アーキテクチャの中から、開発テーマに使うものを1つ選んで理由とともに言える
対応する学習内容：3-1〜3-5のまとめ
ポイント：明日（Day4）はいよいよ実装に入ることを予告し、今日選んだ設計思想が実装の指針になることを強調する
学習形式：対話型解説

本日のゴール：情報の設計とシステムの設計、プレゼンテーションと機能を分離した形で開発テーマを実装し、成果を発表できるようになる
対応する到達目標：No.1〜No.6（総合実践）
本日の成果物：動作するプロトタイプ（API＋UI）、成果発表資料、確認テスト結果と復習メモ

セッション1 [9:00-9:20] 座学
セッション名：オリエンテーション／実装の進め方・推奨ツール
ゴール：apiary・Monaca・GitHubそれぞれの役割を一言で説明できる
対応する学習内容：4-1 実装の進め方、推奨ツール（apiary、Monaca、GitHub）、実装例1〜4
ポイント：これまで3日間で作った成果物（情報モデル、機能一覧、プレゼンテーション一覧、設計思想の選択）を、今日はすべて実装につなげる、とWhyを示す
学習形式：デモンストレーション

セッション2 [9:20-9:40] 演習
セッション名：（演習）apiaryでAPIモックを作って呼び出してみる
ゴール：apiaryで簡単なRESTful APIモックを1つ作成し、JavaScriptから呼び出して結果を確認できる
対応する学習内容：4-1 実装例1（apiaryでRESTful APIを作成し、JavaScriptから呼び出す）
ポイント：研修全体を通じて最初に「動いた！」を実感できるハンズオン。エラーが出てもAIに聞けば解決できることを体験する
学習形式：AIペアプログラミング

休憩 [9:40-9:50]

セッション3 [9:50-11:20] 演習
セッション名：（演習）開発テーマに沿った実装①
ゴール：情報の設計（情報モデル）とシステムの設計（実装）を分離した形で、開発テーマのAPI部分を実装できる
対応する学習内容：4-1 （演習）開発テーマに沿った実装（情報の設計とシステムの設計を分離する）
ポイント：Day2で作った機能一覧・状態遷移図を見ながら実装する。詰まったら「〜というエラーが出た」とAIに伝えるとよい
学習形式：AIペアプログラミング

セッション4 [11:20-11:50] 確認テスト
セッション名：確認テスト実施
ゴール：Day1〜Day3の到達目標No.1〜No.4について、確認テストで自分の理解度を客観的に把握できる
対応する学習内容：Day1〜Day3の総復習
ポイント：点数を競うテストではなく、弱点を可視化するためのテストであることを伝える
学習形式：確認テスト

休憩 [11:50-12:00]

昼休憩 [12:00-13:00]

セッション5 [13:00-13:20] 復習
セッション名：不正解項目の復習
ゴール：確認テストで誤答した項目について、AIに質問しながら再説明できる状態にできる
対応する学習内容：Day1〜Day3の総復習
ポイント：「なぜ間違えたか」をAIとの対話で言語化する。同じ間違いをした受講者同士で教え合ってもよい
学習形式：AIディスカッション

セッション6 [13:20-14:50] 演習
セッション名：（演習）開発テーマに沿った実装②
ゴール：プレゼンテーション（UI）と機能（ロジック）を分離した形で、開発テーマのUI部分を実装し、API部分と接続できる
対応する学習内容：4-1 （演習）開発テーマに沿った実装（プレゼンテーションと機能を分離する）、実装例2〜4（Monaca、Angular.js/React.js等）
ポイント：UIとロジックが分離できているか＝UIのコードを差し替えてもAPI呼び出し部分は変えずに済むか、で確認できる
学習形式：AIペアプログラミング

休憩 [14:50-15:00]

セッション7 [15:00-15:20] 座学
セッション名：成果発表資料作成のポイント
ゴール：発表資料に含めるべき5つの要素（役割分担実績・構成・デモ・KPT・アピールポイント）を挙げられる
対応する学習内容：4-2 発表に含めるもの
ポイント：KPT（Keep Problem Try）は「うまくいかなかったこと」も資産になる、という前向きな捉え方を伝える
学習形式：対話型解説

セッション8 [15:20-16:00] 演習
セッション名：（演習）成果発表資料作成
ゴール：役割分担実績・構成・デモ・KPT・アピールポイントを含む発表資料を1つ完成できる
対応する学習内容：4-2 （演習）成果発表資料作成
ポイント：デモは実際に画面を動かして見せられる状態にしておく
学習形式：AIブレスト

休憩 [16:00-16:10]

セッション9 [16:10-17:00] 演習
セッション名：成果発表
ゴール：チームごとに5〜10分で成果を発表し、開発したソースコードと発表資料を提出できる
対応する学習内容：4-3 チーム毎に成果発表、提出物（ソースコード、成果発表資料）
ポイント：発表を聞く側も「良かった点」を1つはフィードバックする
学習形式：ケーススタディ

セッション10 [17:00-17:10] 座学
セッション名：研修全体のまとめ
ゴール：4日間で学んだ「情報の整理・分類→情報モデル→設計思想の選択→実装」の一連の流れを1分で説明できる
対応する学習内容：全体総括
ポイント：確認テストで浮かんだ弱点は、今後もAIに質問しながら埋めていけることを伝えて締めくくる
学習形式：対話型解説