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その統一モデリング言語（UML）は根本的な原則に依存している：単一の図では複雑なソフトウェアシステムの全体像を語ることはできない。代わりに、UMLは、静的、動的、物理的といった補完的な視点を用い、これらがシームレスに接続され、統一されたブループリントを構築する必要がある。しかし、開発者がますます汎用的な大規模言語モデル（LLMs）を設計の加速に活用するようになるにつれ、新たな課題が浮上している：分離されたAI生成による一貫性の欠如。
ユーザーが個別のUML図共有された文脈なしに独立したプロンプトを通じて個別に生成する場合、一貫性のあるモデルではなく、断片的な図の集合が結果として得られることが多い。本ガイドでは、この崩壊がなぜ起こるのかを検証し、AI生成モデルが意味的整合性と構造的整合性を保つための実行可能な戦略を詳述する。
根本的な問題は、標準的なLLMの相互作用が状態なし（stateless）であることに起因する。専用のモデリングツールとは異なり、汎用AI多くの場合、アーティファクトを完全に隔離された状態で生成する。別々のプロンプト間で永続的なモデルリポジトリや自動的な参照がなければ、AIは数秒前に行った決定について認識を持たない。
LLMが生成する各図は、通常、その瞬間に提供された特定のプロンプトテキストに基づいている。これにより、意味的整合性が低下し、システムの静的構造（例：クラス図）は、その記述された動作（例：シーケンス図）をサポートしなくなる。オブジェクトがワークフロー内で相互作用する場合、呼び出す操作はそのクラス定義内に存在しなければならない。明示的な同期がなければ、LLMが生成するシグネチャは避けがたく、動作フローがコード構造と整合できなくなる。
断片的なプロンプトに依存する場合、開発者はシステム設計の信頼性を損なう特定の種類のエラーを頻繁に遭遇する：
checkout()という操作を含むことがある。しかし、その後に生成されたシーケンス図では、まったく異なる名前、たとえばplaceOrder()という名前を設定し、構造と動作の間のリンクを断ってしまう。カート」クラスを中心的なエンティティとして設定するが、その後の行動に関するプロンプトではそれを完全に省略するか、新たに幻覚されたコンポーネントでその機能を置き換えることがある。部品が適合しない「フランケンシュタイン型」のモデルを防ぐため、開発者やアナリストは一貫した全体システムモデルを維持するために特定の戦略を採用すべきである。
最も堅牢な解決策は、複雑なモデリングにおいて一般的なテキストベースのLLMから離れるものである。代わりに、目的別に設計されたAIツールを活用する。これらの環境では、要素がすべてのビュー間で共有され、同期される。図内でクラス名が変更されると、下部のリポジトリも更新され、他のすべてのビューが変更を自動的に反映するよう保証される。
アジャイルモデリングの実践は一貫性の欠如を緩和できる。モデルを並行して作成することで開発者はツールがそのようにしない場合でも、心の中でコンテキストを維持できる。たとえば、短時間だけ動的ビュー（シーケンス図など）をスケッチし、すぐに補完的な静的ビュー（クラス図）に切り替えて、操作やオブジェクトが一致していることを確認した上で、新しい機能に進む。
一般的なLLMを用いる必要がある場合、ユーザーは一貫性の負担を自ら負わなければならない。これには、意味認識型プロンプトが含まれる。要素の定義（クラス名、属性リスト、メソッドシグネチャなど）がプロンプト間で丁寧にコピー・ペーストされる。誤りを生みやすいが、この手動によるコンテキスト注入は、AIが新しい出力を既存の構造と整合させるのを助ける。
効率性と一貫性は、図の種類を別のものに変換できるツールを使用することで向上できる。たとえば、ユースケース記述から直接シーケンス図を生成することで、派生ビューが新しい要素を創造するのではなく、既存のモデル要素を継承することを保証する。
現代のAI機能はますます段階的な更新新しい要件が追加された際には、図を完全に再生成するのではなく、AIインターフェースを利用して、Activity図、Sequence図、Class図のすべてを同時に更新できるようにする。この包括的なアプローチは、単独の図作成よりも調和のとれた統合を優先する。
AIは生成速度において非常に優れているが、UML図一貫性のない速度は技術的負債を生む。分離された生成の限界を理解し、並列モデリングや専用プラットフォーム、意味を意識したプロンプトの使用といった戦略を採用することで、チームはUMLモデルが成功したシステム開発の信頼できる統一された参照として機能することを確保できる。