Visual Paradigm Desktop | 
Visual Paradigm Online
在庫の追跡方法を改善しようとしている物流チームの一員だと想像してください。現在のシステムはスプレッドシートと手動のログに依存しています。単なるアイテムのリストではなく、それらがどのように関連しているかを明確で構造的な視点で把握する必要があります。ここがAI駆動のモデリングソフトウェアが役立つ場面です。
この例では、ユーザーがAIを活用して倉庫在庫管理システムのクラス図を生成しています。単にボックスと線を描くことが目的ではありません。製品、在庫アイテム、場所、取引といったエンティティがどのように連携しているかを理解することが目的です。
その結果は単なる図面ではなく、関係性や依存関係、そしてクラスが実際のシナリオでどのように相互作用するかを示す動的なモデルです。
ユーザーは物流チームと協働するソフトウェア開発者です。製品の移動、在庫レベル、倉庫の場所を追跡するシステムを設計する必要があります。主な課題はコーディングではなく、各コンポーネントどうしがどのように関係しているかを理解することです。
彼らは、何時間も図を描いたり手動で関係を構築したりせずに、主要なクラスとその関係を可視化したいと考えています。明確さが求められています。
そのため、彼らはAI駆動のモデリングソフトウェアに頼ります。これは魔法ではありません。適切な質問をし、構造的で正確な出力を得ることです。
このプロセスはシンプルで明確なプロンプトから始まります：
「倉庫在庫管理システムのクラス図を描いてください。」
AIはこの要求を解釈し、主要なエンティティとその関係を含むクラス図を生成します。単にクラスを列挙するのではなく、その種類、属性、相互作用を特定します。
ユーザーは図を確認し、以下の内容を確認します：
Productカテゴリ、名前、在庫数量を持つアイテムを表すエンティティInventoryItem特定の場所と数量に製品をリンクするものWarehouseLocationアイテムが保管される場所を定義するものStockTransaction補充や削除などの行動を追跡するものInventoryManager在庫を監視し、変更を実行するもの次に、ユーザーは以下のように尋ねます：
「主要なクラスとそれらの相互依存関係を比較するレポートを作成してください。」
AIは構造を分析し、明確な分解を返します：
在庫アイテムは、製品コンポジションによって倉庫位置は複数の在庫アイテムを集約によって保持在庫取引は両方を参照製品および在庫アイテム在庫管理は在庫取引の変更ログを記録し、在庫アイテムこれは単なるリストではありません。システム全体の動作方法を示しており、クラスどうしがどのように影響し合っているか、データがどこに流れているかを明らかにしています。
これは一般的な図ではありません。現実世界の論理に基づいて構築されています：
倉庫管理パッケージの下にグループ化出力結果は、何が存在するかだけでなく、それがどのように機能するかをチームが理解するのを助けます。たとえば：
このような詳細な記述は手動で作成するのは難しいです。特に相互依存関係が明確でない場合にそうなります。
従来のツールでは、ユーザーがすべてのクラスと関係を定義する必要があります。AI駆動型のモデリングソフトウェアでは、面倒なセットアップから、問題解決に集中するプロセスへと移行します。
始めにUMLの構文やモデリングルールを知る必要はありません。ただ、システムを平易な言葉で説明するだけでよいです。AIが構造、関係性、組織を処理します。
これは以下の用途に最適です：
人間の判断を置き換えることではありません。パターンをより早く見つけ、より良い意思決定をサポートすることです。
クラス図ツールは、クラスや属性などの静的構造を描くのを手伝いますが、文脈を理解しません。AI駆動型モデリングツールは自然言語を読み取り、現実世界の記述に基づいて正確で文脈に応じた図を構築します。
はい。AIは「製品が在庫場所とどのように関連しているか教えてください」といったプロンプトを解釈し、正確な関係性を生成できます。手動では見つけにくい依存関係や構成を捉えます。
まったく役立ちます。生成された図はUMLの基準に従っており、ソフトウェア設計の基盤として使用できます。特にビジネスシナリオから始める場合に特に役立ちます。
システムを簡単な言葉で説明します。AIはその意味を解釈し、主要なエンティティを特定し、正しい関係性を持つ図を構築します。推測するのではなく、ビジネスロジックの一般的なパターンに基づいて推論します。
私たちのAI駆動型モデリングソフトウェアを試してみてください：Visual ParadigmのAIチャットボット 今日から！