AI時代のソフトウェア開発 - 文芸モデル駆動アプローチ

アクティビティスペース内で実行される具体的な行為またはタスク。アルファをより進んだ状態へ移行させるために行われ、通常はワークプロダクトの生成や改良を伴う。

開発メソッドとは、ソフトウェアの構造と意味を定義するためのモデルとモデル変換から構成される概念的な枠組みです。 オブジェクト指向設計、ドメイン駆動設計（DDD）、モデル駆動開発（MDD）などが代表的な例です。 開発メソッドは、ソフトウェア開発の「何を」「どのように構造化して」作るかを定義する設計的基盤を提供します。

文芸モデル駆動開発（Literate Model–Driven Development, LMDD） は、自然言語による語りと形式的なモデル構造を統一されたテキスト基盤上で統合するソフトウェア開発手法です。従来のモデル駆動開発（MDD）を拡張し、ドキュメントとモデルを単一の整合的ソースとして扱います。 LMDDでは、開発成果物の記述要素と構造要素をSmartDox言語を用いて同時に表現します。この統合的な表現から、ModelDoxが構造データを抽出し、CML（Cozy Modeling Language）がドメイン固有モデルを定義し、Cozyが実行可能なコード、ドキュメント、構成情報などの成果物を生成します。 人工知能（AI）は、語りの文脈を解析し、構造の整合性を検証し、モデルおよび生成成果物の改良を支援することでLMDDプロセスに関与します。すべての成果物はテキスト形式で表現されるため、トレーサビリティ、バージョン管理、標準的な開発環境との相互運用性が確保されます。 ドキュメント、設計、実装の間に形式的かつ機械可読な関係を定義することにより、LMDDは人間による記述と機械による推論が同一の表現層で機能する、AI支援型モデル駆動開発の基盤を提供します。

SimpleModelingでは文脈共有の核となる知識体系をBoK (Body of Knowledge)と呼んでいます。 BoKの構築は、知識の共有、教育、AIによる支援、自動化、意思決定支援を可能にするための基盤です。

知識を中心に据え、AI支援とモデリングを統合して進化する開発パラダイム。

オブジェクト指向分析・設計のための統一モデリング言語。クラス図、シーケンス図、ユースケース図などを通じてシステム構造と動作を表現する。UPおよびCBDの基盤言語。

文芸モデル（Literate Model）は、モデル構造と自然言語による語り（構造化文書）を統合した「読めるモデル」です。 文芸的プログラミング（Literate Programming）の思想をモデリング領域に拡張し、 構造（モデル）＋語り（構造化文書） を一体化することで、人間とAIの双方が理解・操作できる知識表現を実現します。 「Literate Modeling（文芸的モデリング）」という発想自体は、 これまでにも一部の研究者や開発者によって試みられてきました。 しかし、それらは主にドキュメント生成やコード理解の支援にとどまっており、 モデルと言語・語り・AI支援を統合した体系的なモデリング手法として確立されたものではありません。 文芸モデル（Literate Model）は、SimpleModelingがAI時代に向けて新たに体系化・提唱したモデリング概念です。 文芸的モデリングの思想を継承しつつ、 AI協調型の知識循環とモデル生成を可能にする知的モデリング基盤として再構成されています。 文芸モデルは、単なるモデル記述技法ではなく、 人間の思考過程や設計意図を語りとしてモデルに埋め込み、 AIがそれを解析・再構成して設計や生成を支援するための枠組みです。

CMLは、Cozyモデルを記述するための文芸モデル記述言語です。 SimpleModelingにおける分析モデルの中核を担うDSL（ドメイン固有言語）として設計されています。 モデル要素とその関係性を自然言語に近い文体で記述できるよう工夫されており、AIによる支援や自動生成との高い親和性を備えています。 CMLで記述された文芸モデルは、設計モデル、プログラムコード、技術文書などに変換可能な中間表現として機能します。

Knowledge Circulation（知識循環）は、AIと人間のあいだで知識が生成・内化・表現・昇格を繰り返し、再び活性化される循環的プロセスを指します。 この循環は、AIが出力した知識を人間が整理・体系化し、SmartDoxサイトやBoK（Body of Knowledge）に再統合することで形成されます。 結果として、BoK全体が進化し、AIの知識理解と生成能力が継続的に向上します。

生成AIが内部（パラメトリック）知識だけでなく、外部の知識ソースを検索してから応答を生成する技術。 RAGはまずデータベースや知識グラフなどから関連情報を検索し、それを文脈として取り込み、より正確で最新の応答を生成する。

W3C により標準化された、情報を「主語–述語–目的語」の三つ組（トリプル）で表現するための知識記述モデル。

検索知識基盤（Retrieval Knowledge Base, RKB）とは、RAG（検索強化生成）が利用できるように最適化された非パラメトリック知識（Non-parametric Knowledge）の構造化サブセットである。 SmartDox文書・用語集・セマンティックメタデータを索引化して保持し、生成AIが明示的知識を文脈として参照できるようにする。 RAGとの相互作用を通じて、外部明示知識をAI内部の中間知識（Assimilated Knowledge）へと同化させる橋渡しの役割を果たす。

RAGによって取得された知識を、AIモデルの推論プロセスに橋渡しするための構造化指示または文脈表現。 BoKに格納された構造化知識を、モデルが理解し行動・内化できる物語的／命令的形式に変換する。

責務・契約・依存関係を明示的に定義し、再利用可能で交換可能な単位としてカプセル化されたソフトウェア構成要素。論理モデルでは抽象構造単位として、物理モデルでは実装・デプロイメント単位として扱われる。

Observationは、Phenomenon(現象)の中から記録に値すると判断されたものを保存した記録です。 観測記録はログ、モニタリング、監査、トラブルシューティングの基盤となります。