視点を分けて業務システムを可視化
間違った業務システムを効率的に開発しても、そのシステムへの投資は無駄になってしまいます。無駄な投資を抑えるためには、業務から論理的にシステム要求を導かなければなりません。 そのためには、業務を可視化すること、すなわち、モデリングが必要です。業務を可視化する手立てと進め方があれば、現場のコミュニケーションが活性化し、使われる、使えるシステムを開発できるようになります（図1）。 モデリング技能を磨くためには、実際に自分で手を動かしてモデルを作成することが必要です。そのため、この連載では架空の会社を取り上げ、一連のシナリオに沿った演習問題の形式で、具体的にモデリングを解説していきます。 モデリングでは着目する視点が重要 モデリングでは、着目する視点を考えることが重要です。なぜなら、業務システムは複雑で、複雑な物事を複雑なまま扱うことは困難だからです。ですから、着目する視点を分けて単純化し、理解し
第11回 UMLモデリングの開発過程（ビジネスモデリング編）
第10回「開発プロセスの上手な組み合わせ」では、開発プロセスと開発フェイズ（注1）について説明しました。さて、開発フェイズが進んでいくうちに、UMLベースのモデルはどのように変化するのでしょうか。その変化とは、詳細化のための変化でしょうか、それとももっと別の変化なのでしょうか。今回は、UMLを使ったビジネスモデリング手法の基礎を説明します。特にビジネスモデリングにおけるアクティビティ図の利用法について詳しく説明していきます。そして、次回は開発段階におけるモデリング手法についての説明を行う予定です。 いよいよ「初歩のUML」もクライマックスを迎えます。もう一息でゴールです。頑張って読み進めてください。 （注1） 分析、設計、実装、テストのようないわゆる工程。UP（Unified Process）、RUP（Rational Unified Process）では、ワークフローまたは「Discip
真のデータベースエンジニアを目指そう！
データベースエンジニアに求められるスキルとは？ データベースエンジニアのタスクは、大きく分けると「設計・構築（データとデータベースが対象）」「運用設計（データベースを存続させるための実装寄りの設計）」「保守・運用」の3つのフェイズがあります（図1）。各フェイズともさまざまなスキルが要求されますが、本連載では設計・構築フェイズにフォーカスします。 設計フェイズはさらに、概念設計、論理設計、物理設計から成り、各設計フェイズのアウトプットとして「データモデル」が作成されます。このデータモデルを作成する「データモデリング」がデータベースエンジニアの中心的な作業になります。 役割別に見ると、DAは実世界の情報を分析し業務領域全体を表現する「概念データモデル」と、システム化領域を表現する「論理データモデル」を作成します。これには、対象となる業界の業務知識とそれをモデリングするスキルが必要となるため多く
システム開発にUMLを適用するためのFAQ
※本稿は、著者達が1年前に執筆したCQ出版社刊 『Design Wave Magazine 2004 December』 [9] の記事を参考に Web へ公開したものです。 目次 UMLはオブジェクト指向なしで使えるのでしょうか？ UMLには図がたくさんあるが、全部使う必要はあるの？ いつ、どの図を使うべき？ 忙しくてモデルを書いている時間はない。ほんとうにモデルを書く必要があるの？ オブジェクト指向は、私の担当している組み込み製品にとってはオーバースペックなのではないかと思うのですが？ タスク、割り込み等、組み込みシステム特有の概念をUMLで表現できるのか？ 今からUMLを始めるのだが、UML 2.0を学ぶべき？ 製品知識は分かっているのに、分析する意味はあるの？ 機能が多すぎてユースケースが爆発してしまいます。ユースケースの管理しやすい方法を教えてください。 「問題領域の概念を抽出す
OGIS-RI OBJECT SQUARE
今月もオブジェクトの広場をどうぞお楽しみください。記事に対する感想は、ぜひ公式Facebookページのコメント欄までお願いいたします。（2024.06.26） もっとじっくり AWS CDK のコンセプト 第7回 トークン AWS CDK アプリを開発していると、ふいに ${Token[TOKEN.101]} のようなちょっと変わった見た目の値を目にすることがあります。それが今回とり上げるトークンです。いえ、正確にはエンコードされたトークンです。 トークンはあちこち見えないところで、いつのまにか使っているものです。普段はあまり気にする必要のないその仕組みについて、背景にある課題や関連する概念とともにじっくり見ていきましょう。 はじめての自然言語処理 第31回 OpenAI text-embedding-3-large と Cohere Rerank 3 の精度評価 今回は OpenAI t
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