Visual Paradigm Desktop | 
Visual Paradigm Online
チャットの前、ラージは会議に閉じ込められていた。彼のチームはちょうどスプリントを終えたばかりで、次に取り組むべきは新しいカスタマーオンボーディングプラットフォームのシステムアーキテクチャを定義することだった。ワイヤーフレームは用意されていた。ユーザーストーリーも記録されていた。しかし実際のシステム構造——コンポーネントどうしがどのように連携するか、データの流れはどこか、障害が発生した場合どう対処するか——について明確な道筋はなかった。
ラージは2日間、手でUML図を手書きで描いていた。シーケンス図、クラス図、デプロイメントレイヤーを描いた。しかし、どれも完成していないように感じた。新しい図を描き始めたが、依存関係を忘れていたことに気づいた。より洗練しようとすればするほど、まるで輪を描いているような気分になった。
そこで彼はAIチャットボットに尋ねた：
「UMLユースケース図をカスタマーオンボーディングプラットフォーム用に描いてください。ユーザー、管理者、オンボーディングプロセスを示してください。」
数秒後、洗練されたプロフェッショナルな図が表示された。顧客の旅路——登録から認証まで——が示されており、役割が明確に定義されていた。ラージは管理者がプロセスをどのように管理しているか、またシステムがエラーにどう対応するかを理解できた。
「これは単なる図ではない」と彼は同僚に言った。「これはシステムの働き方を示す地図なのだ——そしてそれは私が実際に言った内容から作られたものだ。」
AIによるシステム設計とは、自然言語でシステムを記述し、その後AIが正確で標準化された図（UML、C4、またはArchiMateなど）を生成することを意味する。
白紙から始めるか、仮定に頼るのではなく、エンジニアは自分が求めているものを説明する：
「私はデプロイメント図をクラウドベースのECアプリ用に必要とする。マイクロサービス、データベース、ロードバランサーを含む。」
そしてAIがそれを構築する——正しいコンポーネント間の関係性、可視性、構造を備えて。
このアプローチは、チームが設計の初期段階にいるとき、あるいは要件がまだ流動的であるときに特に役立つ。
システム設計とは単なる接続性の話ではない。明確さ、一貫性、そしてコミュニケーションの話である。モデルが良ければ、チームはリスクや依存関係、スケーラビリティをよりよく理解できる。
AIを活用したモデリングにより、エンジニアは以下の一般的な落とし穴を回避できる：
AIは文脈を理解し、既存のモデル化基準（たとえばUMLのユースケース、C4のシステムコンテキスト、ArchiMateの視点など）を適用することで、エンジニアが信頼し、基盤として利用できるモデルを生成します。
たとえば、AIに尋ねた場合：
「次の図を生成して：C4システムコンテキスト図スマートホームプラットフォーム（デバイス、クラウドサービス、ユーザーを含む）のための」
デバイス、アプリ、バックエンドサービスの間の境界を明確に示す階層的なビューを生成します——まさに設計レビューで求められるものです。
フィンテックスタートアップの若手開発者が、ローン申請ワークフローの設計を手伝うよう依頼されました。クラス図から始めることなく、クラス図代わりに、次のように説明しました：
「ユーザーがローンを申請する。個人情報を入力し、書類をアップロードし、スコアを得る。システムは資格を確認し、応答を送信する。」
AIは完全なシーケンス図明確なアクター、フロー、意思決定を備えた図を生成しました——チームがすぐにレビューし、拡張できる内容です。
ステンドアップ会議中に、シニアアーキテクトが尋ねました：
「デプロイメント層がサービスの障害をどう処理するか、表示できますか？」
AIは、フェイルオーバーパス、メッセージキュー、モニタリングツールを示すデプロイメント図をリアルタイムで生成しました——元の説明に基づいて。
チームは文書を参照する必要がありませんでした。設計を即座に確認できました。
プロダクトマネージャーは、2つのオンボーディングシステムを比較したいと考えました。尋ねました：
「従来型オンボーディングとセルフサービス型の両方のユースケース図を生成してください。」
AIは2つの並列図を生成し、ユーザーの役割、行動、システムの応答の違いを強調しました。これにより、チームはどのアプローチを実装するかを決定できました。
物流会社がリアルタイム追跡システムを設計したいと想像してください。エンジニアは、システムが次を満たす必要があると理解しています：
描く代わりにコンポーネント図を最初から作成する代わりに、彼らはAIチャットボットに打ち込む：
「リアルタイムの車両追跡システムのUMLコンポーネント図を生成してください。GPSデバイス、中央サーバー、ディスパッチャーインターフェースを含む。」
AIは適切に構造化された図を返し、以下の内容を示す：
エンジニアはその後、メモを追加する：「GPSは30秒ごとに更新を送信する。」
AIが図を更新する——フローは now 時間を反映している。
手動で形状や接続を調整する必要はない。AIが適応する。
これは単に速いだけでなく、より信頼性が高い。
ほとんどのAI図作成ツールは画像生成や単純な形状に注力している。Visual ParadigmのAIはそれ以上に進んでいる。
理解しているのは：
そして、複雑なプロンプトやテンプレートではなく、自然言語を使って行う。
つまりエンジニアは、平易な英語でニーズを説明できる。図の構文を覚える必要はない。
| 機能 | 利点 |
|---|---|
| 自然言語による図の生成 | システムを説明すると、AIが図を構築します |
| UML、C4、ArchiMateのサポート | システム設計のすべてのニーズをカバー |
| チャットによる図の修正 | 簡単なリクエストで形状、役割、フローを調整できます |
| 文脈に基づいた質問 | 「GPSが故障した場合どうなるか？」や「このデプロイメントをどう実現するか？」と尋ねる |
| コンテンツの翻訳 | グローバルチーム向けに図を他の言語に翻訳 |
| 推奨されるフォローアップ | AIが思考を導く — たとえば「このフローを説明して」や「新しいアクターを追加して」など |
これは単なる自動化ではありません。文脈から学び、各インタラクションで進化する知的なモデリングです。
以下の状況でこのツールを使用してください：
深い設計の専門知識の代替ではありません。戦略的アシスタントであり、アイデアからモデルへと迅速に移行をサポートします。
チャットの後、ラージは止まらなかった。彼は図を基盤として使い、ユーザーのインタラクション用のシーケンス図を追加し、構造を完全なVisual Paradigmデスクトップツールにエクスポートした。そこでは、図を精緻化し、注釈を追加し、チームと共有できた。
結果は？誰もが理解できる明確で一貫性のあるシステムモデル — 1時間以内に完成した。
エンジニアにとっては、反復的なモデリングに費やす時間が減り、実際の問題解決に集中できる時間が増えます。
Q：AIはあらゆるシステムの図を生成できますか？
はい。単純なビジネスプロセスであろうと、複雑なクラウドベースのアーキテクチャであろうと、AIは確立された標準を使用して自然言語から正確なモデルを生成します。
Q：AIはビジネスルールや制約を理解できますか？
基本的なルール（例：「ユーザーは進む前にメールを確認する必要がある」など）を解釈し、図で表現できます。複雑な法的またはコンプライアンス上のロジックは処理できませんが、ワークフローを可視化するのに役立ちます。
Q：図について追加質問できますか？
はい。次のように質問できます。「このシステムはどのようにスケーリングされるでしょうか？」 または 「ユーザーがキャンセルした場合、どうなるでしょうか？」 AIはモデルに基づいて回答を生成します。
Q：このAIは誰でも利用できますか？
はい。AIチャットボットは、以下のウェブインターフェースからアクセス可能です。chat.visual-paradigm.com。セッションを開始し、システムを説明することで、数秒で図を取得できます。
Q：他のツールと連携できますか？
はい。チャットボットで生成された図は、完全版のVisual Paradigmデスクトップ環境にインポートでき、さらに編集やチーム協働が可能です。
Q：AIは複数のモデリング標準をサポートしていますか？
はい。UML（シーケンス、クラス、ユースケース）、C4（コンテキスト、デプロイメント）、ArchiMate（20以上の視点を備える）をサポートしており、多様なシステム設計ニーズに応じた汎用的なツールです。
よりスマートで、より早く、摩擦の少ない設計を目指すエンジニアのための正しい道です。
単純なワークフローを構築している場合であろうと、複雑な分散システムを構築している場合であろうと、システムを平易な言語で説明することで、より良いモデルが得られます。
今日からAIチャットボットとの旅を始めましょう：
https://chat.visual-paradigm.com/