astahでPJ管理もプロセス設計もアイデア発想も全て表現したい

astahでPJ管理もプロセス設計もアイデア発想も全て表現したい。
つまり、astahで描けるUML、データモデリング、マインドマップを駆使して、仕事のすべての場面でアイデア発想、アイデア収束、展開するパワポ資料のアウトラインまで作成したい。

【参考】
astah システム設計、ソフトウェア開発支援ツール | astah*

ダイアグラム思考 次世代型リーダーは図解でチームを動かす | 髙野 雄一

第4回astah関西勉強会の感想 #astahkansai｜akipii

astah*の因果ループプラグインがいいね: プログラマの思索

astahで使える無償プラグイン一覧

astah*のデータをiPadで持ち運ぶ | 雲の巣

【1】なぜ、astahをそんなに使いたいのか？

1つ目は、単純に僕はastahが好きだから。
PlantUML、Mermaidも良いが、直感的に絵を描きたい時、astahの方が手に馴染む。
EnterpriseArchitectも良いツールだし、多機能なので何でも描けるが、僕の感覚に合ってなかった。

2つ目は、モヤモヤした状況をいろんな観点で図示して、構造を見える化したいからだ。
システムやソースコードの分析だけではない。

日々の業務では、定常業務の手順や業務フローをアクティビティ図やDFDで描けば、誰に何をどのタイミングで渡せばいいのか、理解できる。

PJ管理では、PJのゴールや成功条件に対し、中間目標には何があって、それを解決する手段は何なのか、紐づけて可視化したい。
ステークホルダー分析では、アクターとなるステークホルダーと要求事項、期待値を紐づけて、どんなコミュニケーションを実施すればいいのか、色んな観点で案を探るために、ユースケース図でイメージしたい。
発生した問題に対し、その事象にはどんな要因が原因と結果の流れでつながっていて、因果ループ図のようなシステマティックな構造で発生している構造を可視化し、本来の真因やボトルくネックを特定することで、効果的な対策を実施したい。
展開するパワポ資料を作る時、いきなり書き出すのではなく、アウトラインや目次の構成を考えるために、メッセージやアイデアを発散して収集する。意味ある因果関係で整理するために、マインドマップを使いたい。

つまり、仕事のあらゆる場面で、astahを使うことで手順の可視化、計画の可視化、問題の可視化に使いたいのだ。

【2】では、astahをどの場面でどんな技法を使うと有効なのか、考えてみたい。

UML、データモデリングは一通り使える。

【2-1】個人的に好きなツールは、ユースケース図に因果ループ図の構造を把握してくれるプラグインだ。
因果ループ図を使う場面は、PJ管理上でQCDに関する問題が発生した時に、複数の事象や複数の原因がどのように因果関係でつながっているかを可視化して、ボトルネック特定や対策策定に役立つときだ。

astah*の因果ループプラグインがいいね: プログラマの思索

【2-2】最近、アクティビティ図にInput、Outputをオブジェクトとして追加し、DFDぽく表現するやり方をやってる。
一連の業務フローに帳票、システムへの入出力となる情報、メール送信などを入れると、理解しやすくなる。
単純なDFDは順序が表現されないので、その弱点を解決できるのもメリットだ。

【2-3】最近、チームの状態やチームの能力成熟度を状態遷移図で表現するやり方をやってる。
たとえば、ファシリテーションなら、会議の中で、チーム内の議論の状態が、共有→発想→収束→展開のように流れるので、そのまま状態遷移図で表現してしまう。
すると、どんなトリガーで次の状態に移るのか、条件を考える気づきがある。

この考えを進めると、CMMIの能力成熟度モデル5段階、マズローの欲求5段階説も同様に、状態遷移図で表せる。
1段上の能力に上がるにはどんなトリガーや条件を満たす必要があるのか、を表現できるわけだ。

【2-4】ユースケース図のうち、ロバストネス図の機能を使って、DFDみたいに書く時がある。
デマルコ記法のDFDよりもロバストネス図の方が、クラス図やシーケンス図にも連動しやすいので便利だ。

【2-5】マトリクスで4象限を表現したい時、アクティビティ図でレーンで枠を囲って、無理やり表現している。
迷うのは、4象限に配置した概念をアクティビティにするか、ノートにするかだ。
長い文字列で表現するときはノートにせざるを得ないが、アクティビティの方がそれらしく見えやすいので悩んでる。

【2-6】ユースケース図をアクティビティ図の代わりに業務フローで表す手段も試してる。
ユースケース図で業務の流れを表現するメリットは、アクターやInOutのオブジェクトをクラスやロバストネス図のオブジェクトなど、色んなツールで多彩に表現できることだ。
そもそも、アクティビティ図も本来は、一つのアクティビティがユースケースになり、そこからクラス図やシーケンス図へ落とされていくので、ユースケース図の方が詳細化する他の図に連動させやすいメリットがある。

【2-7】今度試したいのは、タイミング図だ。
たとえば、時系列で推移や変動をグラフで表現したい時がある。
タイミング図では、時系列に状態を表現できる機能があるので、時系列グラフをうまく表現できないか、考えている。

【2-8】マインドマップはアイデア発散に使える。
僕は、資料構成のアウトライン作成で使って、そこからパワポ出力する機能を愛用してる。
他に、たくさんの図を残していて、それらを整理するために、マインドマップにドラッグ・アンド・ドロップしてリンク集みたいに使っている。
マインドマップ上で、リンクされた図をカテゴリすればさらに見やすくなる。

【2-9】ER図にようやくパッケージ構造の機能が追加されたので、フォルダ分けすることで、複数のER図を作りやすくなった。
DBリバース、DBエクスポートプラグインを使えば、ExcelのDB定義書と同期できるので便利。

【2-9】astahの図を全てHTML出力するプラグインも入れた。
astahの100個以上の図を貯めているので、HTMLで出力してiPhoneやiPadに入れて、暇な時に読んでいる。
自分が書いた図なのに、後で読み返すと気づきがあってすごくいい。

DiagramToHTMLプラグイン | Astah

astah*のデータをiPadで持ち運ぶ | 雲の巣

【3】結論は、astahで全て書ききれると思う。

書きづらい場面は、マトリクスや表形式で詳細にまとめたい時、パワポ資料に描くポンチ絵だろう。
その辺りもまた解決方法を考えてみたいと思う。

astahでPJ管理もプロセス設計もアイデア発想も全て表現することで、自分のアイデアも手順も全て可視化したい。
そうすれば誰にでも説明できるし、自分の中でストーリーも作りやすい。
もっともっと試してみたい。

astahでPJ管理もプロセス設計もアイデア発想も全て表現したい

アーキテクチャ設計はベストプラクティスを参照するプロセスに過ぎないのか？～Software Processes are Software, Too（ソフトウェアプロセスもまたソフトウェアである）

「ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理 第2版」をアジャイルアーキテクトさんや他の方と輪読していたときの感想をメモ。

【1】「ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理 第2版」は既に絶版なのだが、内容は良い本だ。
アーキテクチャ設計のプロセスを現代風にうまく表現してくれている。
今のマイクロサービス設計にも当てはめることもできるだろう。

「ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理 第2版」に出てくる用語は、図4-3.コンテクストにおけるパースペクティブを見ればいい。

その時のビューは、図15-1.ビュー間の関係　の観点で整理される。

【2】「ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理 第2版」をアジャイルアーキテクトさんや他の方と輪読していたときに一つの疑問があった。

「ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理 第2版」では、アーキテクチャを定義し、設計し、実装し、評価する一連のプロセスが、図7-3.アーキテクチャ定義の詳細で定義されている。
そのプロセスの中に、「適切なアーキテクチャスタイルを識別する」プロセスでは、過去のアーキテクチャパターンを参照するという記述があり、腑に落ちていなかった。
アーキテクチャ設計はベストプラクティスを参照するプロセスに過ぎないのか。
アーキテクチャ設計はもっと高尚なプロセスではないのか、という認識が強すぎた。

実際のシステム開発では、ユーザの要求を元に、業務やシステムの要件を定義し、スケジュールやコスト、品質の観点からアーキテクチャの候補を複数から選定して基盤を決定する。
そこから具体的な設計、実装に入っていく。
今なら、業務要件や機能要件を定義する中で、非機能要件を満たせるようなインフラ基盤やネットワーク基盤、開発フレームワークを選定するだろう。
サーバはクラウド、クライアントはPCやスマホなどを基盤に選定するだろう。

そういう設計を具体的に行うときに、過去のアーキテクチャパターンを参照するときもあるが、新しい技術を導入する時は過去の事例がないので、苦労するし、失敗しやすい。
その疑問を解決できていない気がしていた。

【3】この疑問について、先輩と議論して気づいたことがある。

アーキテクチャ設計について、アーキテクトの経験や会社の過去事例に既に実績があるならば、いきなりアーキテクチャ設計を実装するのではなく、要件を基に、過去に成功して実現性の高いアーキテクチャパターンを採用することで実装する方針を決めるのは自然な流れと理解した。
その時に、プロセスの実行（プロセスクラスをインスタンス化して実行）においても、同様に過去のプロジェクトで成功して実績のあるプロセス事例を参照して、プロセスを設計するのは自然な考え方ではないか、と気づいた。

一方、新しい技術を取り入れてアーキテクチャ設計する時、社外の専門家である外部ベンダーに参画してもらい、その知見を活かしてもらうわけだが、そのやり方も実現性の高いアーキテクチャパターンを知っている専門家を利用しているわけだ。

この辺りをモデル化してみた。

「当初の案」では、プロセスパターンクラスをアーキテクチャごとのタイプみたいなパターンクラスとみなし、プロセスクラスとしてプロセスのテンプレートを生成し、各プロジェクトではプロセスクラスのテンプレートををカスタマイズして実行するイメージだった。

しかし、要求とパターンの整合性を取る必要がある時に、要求そのものにパターンを抽出する基準が暗黙的に既に埋め込まれている。
実際、要求に沿ってシステムとして実現できるアーキテクチャはこれだ、と選定するときに、要求を制約事項とみなすアーキテクチャを過去のベストプラクティスを元に選定しているからだ。
つまり、アーキテクチャ設計としてアーキテクチャを選定するときに何らかの選定基準は暗黙的に埋め込まれている。

その暗黙的な基準こそが、パターンでありイディオムであるわけだ。
アーキテクトは、自身の脳みその中に、多数のパターンカタログ、イディオムカタログを暗黙的に保持していて、それを基準に当てはめている。

そこで、「田中さん案を元に再構成した案」で書き直してみると、プロセスパターンクラスをインスタンス化したものがプロセス記述書になる。
これはアナリシスパターンの抽象・具象パターンに相当するだろう。
そのプロセス記述書は、アーキテクチャ設計プロセスのテンプレートであり、どのプロジェクトでも使えるテンプレートになっている。
このプロセス、手順に従えば、アーキテクチャ設計ができますよ、という手順書になっている。
そのプロセス記述書は単なる手順書ではなく、過去のベストプラクティスが盛り込まれて、ソフトウェア開発が成功するような知見が盛り込まれているわけだ。

このプロセス記述書を各プロジェクトに当てはめて、必要であればカスタマイズして実装して、プロジェクトを実行していくことになる。

【4】そんなことを考えると、まだうまく表現できていないかもしれないが、ソフトウェア設計、ソフトウェア開発そのものも一つのソフトウェアのような気がしてくる。

そんな論文「Software Processes are Software, Too」は1980年代に既に提唱されているよ、と先輩から教えてもらった。

Software Processes are Software, Too

主張は「ソフトウェア開発プロセスは、プロセス記述書というクラスをインスタンス化したものである」と理解したがもう一つ重要な観点があると思う。
それは「ソフトウェアを再利用して効率化するやり方と同様に、ソフトウェア開発プロセスも再利用できるはずだし、それがパターンやイディオムになるはず」だという考え方だと思う。
つまり、「ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理 第2版」本で「適切なアーキテクチャスタイルを識別する」ときにパターンを参照することと同義だと理解している。

この辺りはもう少し整理してみたい。

「システムアーキテクチャ構築の原理」の感想part2～非機能要件がシステムのアーキテクチャに影響を与える観点をプロセス化する

「システムアーキテクチャ構築の原理」を読んでる。
平鍋さんの記事「『ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理(第2版)』読んだ #Java - Qiita」を読み直して、理解が深まった。
平鍋さんの記事に触発されたので、理解できたことをラフなメモ。
間違っていたら後で直す。

【参考】
『ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理(第2版)』読んだ #Java - Qiita

「システムアーキテクチャ構築の原理」の感想: プログラマの思索

【1】「システムアーキテクチャ構築の原理」を読んでいて分かりにくかったことは、ビュー、ビューポイント、パースペクティブという概念が出てきて混乱したこと。
これらの言葉は何を表しているのか、具体的に理解できていなかった。

平鍋さんの記事「『ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理(第2版)』読んだ #Java - Qiita」では、概念モデルでまとめてくれているので理解しやすかった。

@hiranabe さん記事を理解したうえで「ビューとビューポイントの違いは何？」の意見に対する私なりの回答は以下の通り。 ・ビュー＝ステークホルダーの横断的関心事をシステム観点で記述した内容。 ・ビューポイント＝横断的関心事。ユーザ観点。 ・パースペクティブ＝主に非機能要求。システム観点。

— akipii (@akipii) May 6, 2024

【2】図4-3.コンテクストにおけるパースペクティブが「システムアーキテクチャ構築の原理」のメッセージを全て表している。
平鍋さんの解説が分かりやすい。

（引用抜粋　開始）
「非機能要件がシステムのアーキテクチャに影響を与える」という観点を本書は、この言説を徹底的に解説したもの。

非機能要件に限らず、横断的な視点を「パースペクティブ」として捉えている

実際にアーキテクチャを記述しようとすると、１つの文書ではとっても複雑で巨大な説明になる。「ステークホルダー」の「関心事」毎に分割するために、「ビュー」と「ビューポイント」を導入する

「パースペクティブ」は、従来の言葉で近いものとして「非機能要求」「横断的関心事」がある。本書ではこの「ビューポイント」と「パースペクティブ」のカタログを作っています。
（引用抜粋　開始）

【3】図15-1.ビュー間の関係では、ビューを開発や運用の観点で分解している。
この図は、システム開発とシステム保守で分割すれば理解しやすい。
今ならDevOpsだから、開発も運用も一体化しているだろう。

【4】図7-3.アーキテクチャ定義のプロセスは、「システムアーキテクチャ構築の原理」が提唱している、アーキテクチャを定義し評価するプロセス。
アーキテクチャ設計の中で、特に非機能要件を含めた横断的関心事をいかにアーキテクチャに盛り込むのか、を考えた一連のプロセスになる。
プロセスの流れは、アーキテクチャ要素や横断的関心事を段階的詳細化して組み立てたあとにアーキテクチャを評価するので、違和感はない。

【5】「システムアーキテクチャ構築の原理」では上記3つの図が本書のメッセージになると思う。
本書のやり方を各システム、各案件にテーラリングして設計、実装する必要があるから、本書は、アーキテクチャ設計のメタ概念、メタプロセスの解説書みたいな感触を持っている。

【6】「システムアーキテクチャ構築の原理」の副題「ITアーキテクトが持つべき3つの思考」が指す「3つ」とは、「ステークホルダー」「ビューポイント」「パースペクティブ」と最初に書かれている。

その意図は、ステークホルダーの横断的関心事、特に非機能要求をユーザ観点のビューポイント、システム観点のパースペクティブで分解して組み立てて、トレードオフを考慮したアーキテクチャを設計すること、を意味していると考える。

他にも気づいた他内容があれば書いていく。

「システムアーキテクチャ構築の原理」の感想

「システムアーキテクチャ構築の原理」を読む機会があったので感想をラフなメモ書き。

【参考】
「システムアーキテクチャ構築の原理」の感想part2～非機能要件がシステムのアーキテクチャに影響を与える観点をプロセス化する: プログラマの思索

『ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理(第2版)』読んだ #Java - Qiita

アーキテクチャ構築の原理 第2版を読んだ - 勘と経験と読経

【0】「システムアーキテクチャ構築の原理」は最新版の第２版もある。
僕は確か、デブサミ2010の時に会場で購入した記憶があり、第１版を持っている。
その時から興味のある部分だけかいつまんで読んでいたので、全部を通して読んでいなかったので、輪読するのは良かった。

「システムアーキテクチャ構築の原理」を読んで興味を持った部分はいくつかある。

【1】１つ目は、2008年の初版でありながら、マイクロサービスやサービス志向のアーキテクチャ設計を目指していること。
機能的ビュー、情報ビュー、並行性ビューなどのソフトウェア構造のアーキテクチャ設計の観点は、業務システム設計と微妙に違うな、と感じていたが、実際はクラウドベースのマイクロサービス設計を目指しているのだろう。
実際、並行性ビューでは、昔のバッチ処理設計よりもイベント駆動の並列性アーキテクチャに力点をおいている。
たとえば、REST APIやAdapter・Facadeパターンのようなアーキテクチャ設計を念頭に置いて実装しようとしている。

そう考えると、マイクロサービス設計における新たな設計思想はまだ含まれておらず、荒削りな内容を感じるが、文章の背後にある著者の思い、こういうことを言いたいのではないか、を推測しながら読むと理解できるのでは、と感じる。

【2】2つ目は、ATAMという非機能要件の設計技法を解説してくれている点だ。

データベースコンサルタントのノウハウちょい見せ アーキテクチャをレビューする方法(ATAM)

ATAMはシナリオベースで非機能要件を評価する設計技法。
僕の理解では、システムのアーキテクチャの特に非機能要件を品質特性ごとに分類し詳細化して、それをシナリオに落とす。
そのシナリオを優先度付けして、シナリオベースにアーキテクチャを評価して整合性を取ったり、システム設計を明確化する。

利点は、非機能要件をアーキテクチャとして評価する技法として、シナリオベースを用いているので、アジャイル開発をやっている人には取り組みやすいと思う。
デメリットは、CMMIを作ったSEIがATAMを提唱しているので、重たいプロセスになりがちで、テーラリングが必須であり、プロマネによってばらつきが出やすいこと。

ATAMに関する日本語書籍は「システムアーキテクチャ構築の原理」と「間違いだらけのソフトウェア・アーキテクチャ―非機能要件の開発と評価 (Software Design plus)ぐらいしかないので、貴重だと思う。

データベースコンサルタントのノウハウちょい見せ 書評「間違いだらけのソフトウェア・アーキテクチャ―非機能要件の開発と評価」

【3】3つ目は、2009年頃の書籍なので、UMLをベースとした設計を念頭に置いていること。
機能的ビューではコンポーネント図、情報的ビューではER図やDFDや概念クラス図、並列性ビューではステートマシン図を使うと良いと説明されている。
このあたりの意見は僕も同意するが、注意点はいくつかあると思う。

コンポーネント図は「アジャイルソフトウェア開発の奥義」でも重要視されている。
機能を1つのコンポーネントとみなし、コンポーネント間のインターフェイスを重視する設計は重要だと思う。
一方、コンポーネント図だけでは表現しきれない仕様や要件があり、不十分と感じる。

その点は「システムアーキテクチャ構築の原理」でも、メッセージングのやり取りは記述できないので補足説明や別の図が必要と書かれている。

並列性ビューに出てくるステートマシン図は、より詳しく書いていくと結局、詳細設計レベルになってしまう。
アーキテクチャ設計ではRFPに出てくる要件レベルまでで留めたいので、粒度を揃えるのが難しい場合が多いだろう。

【4】「システムアーキテクチャ構築の原理」を読んでいて思い出すのは、2000年代にソフトウェア・プロダクトラインが流行した頃に読んだ「 実践ソフトウェアアーキテクチャ」に出てくる一節だ。

そのボタンを押したら何が起きるのですか？～アーキテクチャは利害関係者のコミュニケーション手段: プログラマの思索

実践ソフトウェアアーキテクチャの解説記事: プログラマの思索

「 実践ソフトウェアアーキテクチャ」では、政府のある委員会の2日間に渡る討議の中で、新人のアーキテクトが、政府が作ろうとしているシステムのアーキテクチャをコンサル独自の記法でモデルを描いて委員会の参加者に説明していたところ、委員会の参加者たちは何が問題なのかに初めて気づいた。
そして、委員会の参加者たちは、新人のアーキテクトの説明を途中で止めさせて、システムのアーキテクチャの問題点を活発に議論し始めたという一節だ。
これが意味しているのは、アーキテクトの役割とは、システムのアーキテクチャ設計に関する最終責任者ではなく、各利害関係者の間でシステム要件のトレードオフを考慮させる調停者であることだ。

つまり、アーキテクトの役割はシステム要件を決めることではなく、システム要件のトレードオフを色んなステークホルダーに説明して理解させて、最終的な意思決定を引き出す調停者として振る舞うべきだ、ということ。
この一節は僕が一番好きなところでもある。

「システムアーキテクチャ構築の原理」では、アーキテクトがすべてのパースペクティブやビューポイントを理解している全能の神のように思えてしまうが、実際はそうではなく、アカウンタビリティを持つ調停者という観点で捉えると理解しやすいと考える。

気づいた点はまた書き留めていく。

astahにタイミング図がサポートされた

astahにタイミング図がサポートされたのでメモ。

【参考】
astah* 9.2リリースノート | astah

タイミング図 | astah* 機能ガイド

plantumlでタイミング図が描けるらしい: プログラマの思索

astahとPlantUMLを行き来できるastah* PlantUML Pluginが面白い: プログラマの思索

astah* Mermaid Pluginが公開された: プログラマの思索

Timing図

わかりやすくUMLタイミング図とは

【PlantUMLの使い方】PlantUMLでタイミングチャートを作成する - システムとモデリング

UMLのタイミング図を使う機会は正直ほとんどないし、経験もない。
感覚的には、シーケンス図を横型にしたイメージを持っている。
ただ、ハードウェア設計者ならタイミング図をよく使うと聞いているので、どんな状況でどのように使うのか、調べてみたいと思う。

1つの事象を複数のダイアグラムで書いてみることで、色んな観点で気づきが得られると思うし、特有の考え方や見方に慣れるメリットもあると思う。

概念モデリングや設計原則は進化しているのか

最近、概念モデリングや設計原則の勉強会に参加して色々気づきがあった。
ラフなメモ書き。

【1】「実践UML第3版」を勉強会で読み始めた。
僕は「実践UML第1版」を購入して読んでいた。
思い出せば20年前になるのか。
そこから第2版も買ったし、最近第3版も買ってみた。
中身は変わってきているが、版を重ねるごとにオブジェクト指向設計の内容が洗練されて、RUPという開発プロセスに準じるように設計から実装、移行まで一気通貫する。

2020年代の現在、「実践UML」を再度読んで気づきがいくつかある。

【2】1つ目は、RUPはもう不要と思う。
スパイラル開発プロセスはWF型開発からの脱却という観点で重要だったが、Scrumを中心としたアジャイル開発が全盛の時代だから、わざわざテーラリングが必要な重厚長大なRUPを利用するメリットはないと思う。

【3】2つ目は、モデリングに必要なUMLのダイアグラムの力点が変わっていること。
「実践UML第1版」では、以前は協調図(コラボレーション図)、今のコミュニケーション図がオブジェクト指向設計で重要です、と主張していた。
理由は、コラボレーション図を描くことで、機能をどのクラスに割り当てるべきか、凝集度や結合度、生成などの観点で検討する時に有用だから。
オブジェクトからたくさんの指示が出ていれば責務が多すぎるね、と気づきやすいから、と。
当時の自分はすごく納得した。

実践UML第2版、実践UML第3版では、クラス図やシーケンス図で説明する場面が多い。
コラボレーション図の話はなくなっていた。
たぶん、UMLの中でも重要度が下がったためだろう。

しかし、機能の割り当ての考え方は普遍的と思う。

【4】3つ目は、GRASPパターンは「情報エキスパート」パターンが一番大事ということ。
このパターンが「実践UML」の重要ポイント。

機能や責務はどのクラスに割り当てるべきか？
責務の遂行に必要な情報を持っているクラス、すなわち情報エキスパートに責務を割り当てるべきだ。

つまり、責務の遂行に必要な情報を自身のクラスの属性、関連先のクラスから取得した情報を自身のクラスで持ってること。
そして、処理を実行する時に、他クラスへメッセージを投げ出せること。

コミュニケーション図なら、情報エキスパートとなるクラスからメッセージという矢印が出ているだろう。
シーケンス図なら、情報エキスパートとなるクラスからメッセージが出て、他のクラスに処理が委譲されて、階段状の図になっているだろう。

その他のパターンも8つくらいあげられているが、そこまで重要ではないように思う。
生成、疎結合、高凝集度、多相性、コントローラは読めば分かる。
バリエーション防護壁はFacadeやAdapterみたいなもの。
純粋加工物、あるいは人工品は、機能の関連だけで構成するのではなく、ソフトウェアのプログラムの都合上、論理的なオブジェクトをワンクッション挟むようなもの。

【5】4つ目は、概念モデリングとデータモデリングは似ているようでやはり異なることだ。

「実践UML」では、概念モデリングでの注意点がいくつかある。

【6】属性とクラスは区別する。
一般に、ある概念をクラスの属性にするか、クラスで独立させるか、識別は間違いやすい。
「実践UML」の指針では、ある概念Xが現実世界では数値でもテキストでもなければ、Xは概念クラスであり、クラスの属性ではない、と言い切っている。

これは重要と思う。
初心者だった頃、どれをクラスにすべきか迷ってしまう時が多かった。
迷って、概念をクラスの属性にしてしまいがちな時が多い。

例えば、Destination、AirportはFlightに含めるべきか。
それぞれクラスとして独立させて、関連で結ぶべき。

実際は、1つの概念はクラスのロール名としていろんな別名として現れる。
例えば、企業クラスは顧客だったり仕入先だったり、取引先だったり、もしかしたらグループ内企業だったりする。
つまり、企業クラスはいろんなロール名として呼ばれる時がある。

【7】属性にはプリミティブ型を使わず、データ型を使う。
たとえば、属性にはDate型、Number型、String型を使う。
あるいは、Address、Color、PhoneNumber、UPC、SKU、ZIP、列挙型を使う。
区分値は列挙型を使う場合が多いかな。

例えば、会員クラスの会員名、会員IDみたいなものだろう。
でも、同じ会員名であっても、実際の人物は異なるケースもある。
だから、ValueObjectを別で用意して利用する場合もあるだろう。
ドメイン駆動設計なら、ValueObjectをかなり頻繁に使うだろうと思う。

【8】概念クラスの関連付けに外部キーや複合キーを書かない。
概念クラスの関連付けは、属性ではなくクラス間の関連で書く。

この部分がデータモデリングと異なるし、引っかかるところと思う。
一般にオブジェクトには唯一の主キーとなるサロゲートキーが割り当てられる場合が多いだろう。
すると、データモデリングで考えた時、外部キーや複合キーがなく、全てサロゲートキーなので、クラス間の制約条件が分かりにくくなる。
RailsのActiveRecordがそういう例になるだろう。
データモデリングなら、サロゲートキーを使っている場合、外部キーのペアが複合キーの役割を持つので強属性になるような制約をもたせるだろう。

では、概念モデルから実装モデルへ詳細化されていくうちに、関連はどう変わっていくのか？
概念モデルの関連から相手先のロール名が割り当てられて、最終的には関連はどこかのメソッドとして実装されて、そのメソッド内でロール名は変数名と同一視されて利用されるだろうと思う。

【9】概念クラス図でも、関連クラスのように、複合キーを使った事例はある。
しかし、関連クラスを多用すると、クラス図から読み取りにくくなる。
一方、データモデリングの観点では、関連クラスを複合キーを持つクラスと置き換えれば、明確な意味を読み取りやすくなる。

【10】概念モデリングでは、クラス間の関連と多重度でクラス間の制約条件を読み取る場合が多いように思う。
慣れるまで大変だけど。

【11】そんなことを考えてみると、概念モデリングや設計原則は以前よりも変化していないように思う。
UMLが流行していた2000年代からモデリング技法は進化しているのだろうか？

オブジェクト指向設計とデータモデリングの違いは他にも整理してみる。

パッケージ原則とクラス原則の違いは何なのか

パッケージ原則とクラス原則の違いについて考える時があった。
直感的なラフなメモ。

【参考】
パッケージ設計の原則を本で学ぶ - Qiita

イラストで理解するSOLID原則 - Qiita

パッケージ原則を見ると、パッケージの凝集度3つ、結合度3つの観点に分けられる。
その内容は、クラス原則であるSOLID原則をパッケージ版に拡張したように思える。

実際、単一責任の原則はパッケージの凝集度に関連するし、開放閉鎖原則はパッケージ版も同様だ。
インターフェイス分離の原則やLiskocの置換原則は、パッケージの結合度に関連してくる。

ただし、その違いはある。
1点目は、パッケージやコンポーネントの観点では、リリースできる単位が再利用できる観点と同一になる原則が最も重要になる。
理由は当たり前で、リリースして他ユーザが使えるようにするからには、他の人が再利用できる観点と同一にならざるを得ないから。

リリースモジュールは単独で動くものである一方、クラスは単独では動作できず、複数のクラスを結合して初めて一つの画面や帳票、バッチなどの機能を形成する。
この違いは大きく、再利用の観点も他者に利用してもらえる観点と、他者に読んで保守してもらえる観点の違いになる。

もう1点は、パッケージとクラスを保守する人の単位が異なる点だ。
クラスを修正する人は基本的には1人であり、コードのレビューアも関わるだろうが、1人が責任を負う。
その修正履歴はコミット履歴に残る。

一方、パッケージを保守する単位はチームや部署の単位になる。
普通は、リリースモジュールの単位はサブシステムであるから、システムごとに担当する部署があるだろう。
大規模な基幹系システムを持つ企業であれば、数多くの部署ごとに担当するシステムが異なるだろう。
つまり、サブシステムというリリースモジュールを保守するのは複数人であり、アプリ層だけでなくフロント層、インフラ層など数多くのメンバーが関わって初めて一つのシステムが動く。

すると、システム単位に開発チームが存在するので、コンウェイの法則に従うことになるだろう。
つまり、アーキテクチャ（システム）は組織に従うわけだ。
この特徴により、サブシステム間が部署間の壁となり、IFとなるので、IF連携は認識齟齬が起きやすいリスクが発生しやすい。
部署ごとにシステムが分かれることにより、システムは局所最適化されやすくなる。

そんなことを考えると、パッケージ原則とクラス原則は同じような観点が多い一方、クラス担当者やシステム担当チームの違いを認識することも必要だろうと思う。

テストアーキテクチャ設計モデルとJSTQB概念モデルの比較

平鍋さんのテストアーキテクチャ設計モデルと、自分が書いてみたJSTQB概念モデルを比較してみた。
気づきをラフなメモ。

【参考】
JaSSTで話題になったテスト設計をモデル化してみた - Qiita

JSTQBのテストプロセスの概念モデルを描いてみた: プログラマの思索

平鍋さんのテスト設計モデル.pdf from akipii Oga

テストアーキテクチャ設計モデルはかなり抽象化されたモデルと思う。
テスト評価層、テストアーキテクチャ設計層、テスト種別層、テストケース層に分かれている。

テストアーキテクチャは、システムアーキテクチャに基づくテスト設計かな？
たとえば、システム特性ごとにテストアーキテクチャは全く異なる。
組み込みソフトウェアであれば生命に関わるようなリスクは極力避ける必要があるから、安全性の観点のテスト設計が多くなるだろう。
一方、マイナンバーカードシステムのようなBtoCの基幹系システムであれば、個人情報保護が非常に重要だから、セキュリティの観点のテスト設計が多くなるだろう。
つまり、テストアーキテクチャはシステム特性に大きく依存しているはず。

テストアーキテクチャはテスト評価層で評価される観点が興味深い。
テストアーキテクチャ記述とステークホルダーが結びついている。
つまり、マネージャ、利用ユーザ、プロダクトオーナー、品質保証部門などの観点でテストアーキテクチャ記述はレビューされて評価される。
ステークホルダーごとにレビュー観点は異なるから、そういう視点が反映されている。
この点は非常に重要だ。
「このテストは誰のためにあるのか」という問いにつながるからだ。

テストコンテナという概念でテスト種別を表す点も興味深い。
最初に見た時、テストコンテナとは何だろう？と思った。
テストコンテナは、コンテナ分割方針によってグループ化されており、コンテナ分割方針はテストレベル、テストサイクル、テストタイプなどがある。
つまり、テストコンテナは、工程や品質特性、テスト期間の観点で組み立てられたテスト方針のように思えた。
おそらく、システム特性に応じたテストアーキテクチャを具体的に実装する場合、具体的にどんなテストが必要になるのか、というテスト内容が含まれていると考える。
すなわち、システムやプロジェクトごとにテスト方針がテーラリングされていることを示しているのだろう。

テストタイプにソフトウェア品質特性が関連付けられているのもミソだ。
つまり、8つのソフトウェア品質特性の観点に対応付けられた非機能テストがあることを示している。
たとえば、性能テスト、負荷テスト、耐障害性テスト、セキュリティテスト、移植性テストなど。
この考え方は「ソフトウェアテスト教科書 JSTQB Foundation 第4版 シラバス2018対応」にもあったから、自分のJSTQB概念モデルに取り入れさせてもらった。

テストケース層でテストスクリプトが中核にあるのは、自動テストを意識されているからだろうと思う。

JSTQB_テストプロセスの概念モデル改善版.pdf from akipii Oga

一方、自分のJSTQB_テストプロセスの概念モデルはかなり具体的だ。
テストプロセス層とテスト成果物層で分けている。

テストプロセス層では、テストプロセスを中核として、テストプロセスを分析する観点が盛り込まれている。
テストプロセスとは、テスト計画～テスト完了までの一連のテスト活動から成り立つ。

そのテストプロセスは、テストレベルという工程ごとにコンポーネントテスト、統合テスト、システムテストなどで具体化される。
また、テストタイプというテスト種類ごとに、性能テスト、負荷テスト、使用性テストなどの品質特性ごとのテストプロセスもある。
一方、テストプロセスはテスト戦略で規定される。
テストアプローチはPJごとのテスト戦略のインスタンスとみなすから、テスト戦略とテストアプローチは継承関係にした。

テスト成果物層は、主にテスト項目書から成り立つテスト成果物だ。
テスト項目書、つまりテスト仕様書は、下記の観点で分解してみた。

テストアイテムとは何か？概要や定義、現場での使われ方について解説

テストケースを各要素ごとにばらす。
・テスト対象＝対象画面・帳票
・テストアイテム＝画面・帳票項目
・テストスイート＝特定のテストサイクルで実行されるテストケースやテスト手順のセット
・テストサイクル＝テストの開始日時、終了日時

「ソフトウェアテスト教科書 JSTQB Foundation 第4版 シラバス2018対応」では細かい内容が多く、現場で使われる用語と違うので、概念モデルを書かないと理解しにくい。

たぶん、自分のJSTQB_テストプロセスの概念モデルをもっと抽象化して洗練させれば、テストアーキテクチャ設計モデルとマッピングできるだろうと直感している。
この辺りは気づきを残していく。

統計学の考え方をastahでまとめた

統計学の考え方を自分なりにastahでまとめた。
初心者のラフなメモ書き。

【参考】
計量経済学における統計上の根本問題: プログラマの思索

「推計学のすすめ」「経済数学の直観的方法～確率統計編」の感想: プログラマの思索

データ分析の課題はどこにあるのか: プログラマの思索

データ分析の面白さはどこにあるのか: プログラマの思索

経済学や心理学の実験で得られた理論は再現性があるのか？～内的妥当性と外的妥当性の問題点がある: プログラマの思索

経済学は信頼性革命や構造推定により大きく変貌している: プログラマの思索

統計学の考え方に関する感想: プログラマの思索

ランダム化比較試験はなぜ注目されて利用されるようになったのか: プログラマの思索

【1】統計学はいつも習得したいと思うのに、習得にすごく時間がかかる気がするのはなぜだろうか？
その理由は、統計学の考え方は独特な世界観があるからではないかと思う。

なぜ正規分布がそんなに重要なのか？
なぜならば、世界の物事のばらつきは最終的に正規分布に収まるから。
だから、観測や測定でデータを採取したら、まず正規分布を書いて、測定値がどこにプロットされるかイメージたらいい。

最小二乗法の基本思想は何か？
観測や調査で得られた測定値の誤差は正規分布に従う。
ゆえに、測定値のデータの背後にある正規分布の中心線を予測すること。
ガウスが誤差論から生み出した。

統計的仮説検定とは結局何なのか？
そのロジックは確率的な背理法。
だから、ややこしく感じる。

従来の数学や物理の理論や哲学と、昨今のビッグデータやAIなどの違いは何なのか？
従来の理論は演繹的にトップダウンで、世界を説明しようとする。
一方、昨今では、統計理論と強力なコンピューティングパワーで、ビジネスの副産物で得られた大量データを元に因果関係まで帰納的に推測してしまう。

【2】推測統計学の考え方

統計学の攻略_推測統計学の考え方.pdf from akipii Oga

母集団のデータを全て調査できればよいが、実際はその中の一部のサンプルしか集められない場合が多い。
調査には時間もコストも掛かるから。

では、集めた測定値から母集団はどのような構造になるのか？
大数の定理より、サンプルから推測される母集団の背後にある正規分布を予測する。
そのためにt検定など色んなツールがある。

サンプルデータの抽出方法が上手くないと母集団のデータ構造を推測しにくい。
複数の標本を独立に選ぶことが大事。
つまり、マーケティングのセグメンテーションと同じ考え方。

母集団の平均・分散を既に知っているか、全く知らないか、で推測方法が変わってくる
母集団の平均・分散を既に知っていれば、推測する正規分布の精度は高くなるだろう。
しかし、一般には母集団の平均・分散は全く知らない場合が多いので、推測してもその分誤差は出る。

母集団が1個なのか、2つなのか、で推測方法が変わってくる。
母集団が１つなら、母集団の構造を知ることが重要。
測定したサンプルは母集団のどこにプロットされるのか、が重要なテーマになるだろう。
つまり、内的妥当性の問題になるだろう。

一方、母集団が２つなら、2つの母集団を比べて、優劣や評価を比較することになるだろう。
たとえば、補助金を与えた集団と、補助金なしの集団ではどんな行動の差があるのか、とか。
すると、その行動の差から得られた知見は、その他の母集団に適用できるか、という問題に発展するだろう。
たとえば、米国で得られた統計結果は、日本でも当てはまるのか？とか。
つまり、外的妥当性の問題になるだろう。

【3】正規分布ファミリーの全体像

統計学の攻略_正規分布ファミリーの全体像.pdf from akipii Oga

正規分布には色んな種類がある。
Z分布、t分布、F分布、χ2乗分布とか。

これらの分布は、母集団の平均値や標準偏差を知っているかどうかで変わってくる。

【4】統計的仮説検定の9パターン

統計的仮説検定が理解しにくいと思う理由は、2つあると思う。
1つは、仮説的統計検定の基本思想が確率的背理法であること。
背理法の考え方でつまずきやすいのではないか。

もう一つは、推測したい母集団の平均値や標準偏差が既知なのか未知なのか、で手法が変わってくること。
たくさんの検定手法があって名前から手法の中身を推測しにくい。
前提条件をIF文で分岐処理して検定手法が確定するので、そのパターンをイメージしておかないといけない。

【5】統計検定2級は6年前に取得した。
その時に上記の考え方を自分のastahの中で色々書き込んでいた。
その時のメモを残しておいた。

これらをベースに機械学習がある。
分類（classification）、回帰（regression）、クラスタリング（clustering）、次元圧縮（dimensionality reduction）とか。
PythonのScikit-Learn のチートシートも公開されているので、またまとめておく。

Pandas Cheat Sheetのリンク: プログラマの思索

scikit-learn「アルゴリズム・チートシート」のリンク: プログラマの思索

JSTQBのテストプロセスの概念モデルを描いてみた

JSTQB Fondation試験を勉強した時に、JSTQBのテストプロセスの概念モデルを描いてみた。
気づきを書き残す。
まだ理解があやふやなので、間違えていたら後で直す。

【参考】
テストアイテムとは何か？概要や定義、現場での使われ方について解説

JSTQB_テストマネジメントとレビュープロセス.pdf from akipii Oga

JSTQB_テストプロセスの概念モデル.pdf from akipii Oga

【1】JSTQBのテストの専門用語は、普段使っている言葉と意味が違っていたり、別の言葉で置き換えられる時があると分かった。
たとえば、テストレベルはテスト工程のテストプロセス、テストタイプはテストの種類に相当するだろう。

テストオラクル、テストベースなどはJSTQBで初めて知った。
たぶん、テストケースの発生源や出処となる概念を明確に区別すべきという考え方があるのではないか。

テストオラクルの用語定義: プログラマの思索

また、テストプロセスの概念モデルを描いてみて気づいたのは、JSTQBにたくさん出てくるテストの専門用語は、テスト管理ツールやテスト支援ツール、テスト自動化ツールなどのツールで使う場面をかなり意識しているのではないか、と直感している。

たとえば、テストスイートは、一般にテスト自動化ツールに読み込ませるテストケースやテストデータをイメージできる。
テストハーネスはドライバやスタブみたいなものだし、テスト環境そのものも今ならDockerで最初から環境構築を自動化できる。

【2】エラー(誤り) error、欠陥 defect、故障 failureは明確に区別される。

エラー・欠陥・故障の用語定義: プログラマの思索

一般に不具合と言われる事象は故障に相当するだろう。
不具合をバグ、障害と断定しない理由は、実際に調査してみたら、仕様通りで問題ないとか、テスト手順ミスやテスト環境の不備が原因だった、という場合があるからだろう。
不具合は、故障、不正の事象も包み込む曖昧な現象を指す場合が多いと思う。

欠陥があったからといって、故障が発生するわけではない。
欠陥のあるプログラムが実行されて初めて故障が発生する。
欠陥がプログラムに埋め込まれても、テストで発覚せず、運用していても発生しなければ、システムは問題なく動く。
しかし、欠陥そのものは存在しているわけだから、いつかは故障として発生する。
いわゆる潜在バグに相当するのだろう。

欠陥の根本原因の分析はなぜなぜ分析がよく使われるだろう。
しかし、なぜなぜ分析を現場で実際に使ってみると、なかなか効果を出すのが難しい。
メンバの力量にかなり依存するので、原因があらぬ方向に行ってしまいがち。

【3】JSTQBでは、テストチームの役割には、テストマネージャとテスト担当者の2つが少なくとも定義されている。
テストマネージャはテスト計画フェーズで中心的役割を果たす。
テスト実行フェーズ以後の具体的な作業はテスト担当者に任せるようだ。
つまり、テストマネージャはプロジェクトマネージャやストラテジストに近いイメージを持った。

JSTQBのAdvancedLevelはテストマネージャ試験がある。
ただし、業務経験が必須らしい。

【4】テスト管理や品質管理については、TestLinkを試していた頃に随分色々考えていた。

TestLink: プログラマの思索

プログラミングやシステム設計とは異なる考え方を知ったり、試したりするのが面白かった。
残念なのは、テスト管理ツールはほとんどが有償であり、OSSのTestLinkしか試せなかったことだった。

テスト管理ツールTestRail、CAT、QualityForwardの感想: プログラマの思索

テスト管理ツールCAT、TestRail、QualityForwardのオンラインのマニュアルのリンク: プログラマの思索

今持っている問題意識は、2023年の現在、ソフトウェアテストを支援するテストツールはどんな方向に進化しようとしているのか、ということ。
上記の記事にも書いたが、日本のIT企業やユーザ企業が考える品質と、欧米企業が考える品質は異なる。
日本人は機能の細かい品質までこだわるが、現代はアジャイル開発が普及して一般的になっていて、その考え方が時代に合わない部分もある。
アジャイル開発に適した品質とは何なのか？
そして、AIなどを使ってもっとテストそのものを進化させることはできるのか？

この辺りは色々考えてみたいと思っている。