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税申告のような公共サービスシステムには構造が必要です。それがないと論理が複雑になり、チームは各部品の役割を説明する時間を使ってしまいます。そこでAI駆動のモデリングソフトウェアが登場します。
すべてのパッケージを手動で描いたり、どのコンポーネントが一緒に属するかを推測する代わりに、ユーザーはシステムを単に説明するだけで済みます。AIがその説明を解釈し、チャット内で明確でプロフェッショナルなパッケージ図を生成します。
これは単にボックスを描くことではありません。複雑なシステムを管理可能で理解しやすい部分に整理することです。その結果、どのコンポーネントが核となり、どのコンポーネントがそれを支援し、どのように接続されているかを示す視覚的なマップが得られます。
ユーザーは、税申告プロセスの近代化を担当する政府のITチームの一員でした。システムは透明性、スケーラビリティ、セキュリティを備える必要がありました。UML専門家がチームにいなかったため、AI駆動のモデリングツールに頼って基盤を構築しました。
彼らの目標は単純でした。税申告システムの構造を示し、ステークホルダーがデータの流れや重要な部分を理解できるようにすることです。
彼らは基本的なリクエストから始めました：
「政府の税申告システムのパッケージ図を作成してください。」
AIは、明確に定義されたパッケージを上から下へと整理して、完全なパッケージ図を生成しました。メインシステムとそのコンポーネント（税計算、申告、データベース、ユーザーインターフェースなど）が論理的なグループとして示されました。
構造を確認した後、彼らは追加の質問をしました：
「どのパッケージがコアで、どのパッケージが支援モジュールかを議論するレポートを生成してください。」
その後、AIは図を分析し、システムの機能を支える主要モジュールとそれを支援するモジュールを明確に示した分解レポートを提供しました。
AIは単に図を描いただけではなく、システムのアーキテクチャを説明しました。
コアパッケージは、主な機能を実行するものです：
これらがシステムの柱です。これらがなければ、税申告プロセスは成立しません。
支援パッケージは、システムのスムーズな運用を助けます：
AIは、ユーザーインターフェースと税務支援は計算の核ではないが、使いやすさにとって不可欠であると指摘した。この区別により、開発とテストの優先順位を明確にすることができる。
政府システムでは、明確さは妥協できない。チームはシステムが何をするかだけでなく、どのように構築されているかを理解する必要がある。
従来の方法では、誰かが数時間かけて図を描くかもしれない。その結果は不完全または整合性が欠ける可能性がある。AI駆動のモデリングソフトウェアを使えば、同じユーザーは構造的で正確な、すぐに使える可視化を手に入れることができる。
AIは単に図を生成するだけではない。文脈を理解し、各コンポーネントの役割に基づいて分類する。つまり、出力は視覚的なものにとどまらず、機能的で情報的であり、現実の業務と直接結びついている。
これは開発者専用のツールではない。プロジェクトマネージャー、監査担当者、政策立案者など、誰もがシステムを一目で理解できるように支援する。
自然言語を構造化されたシステム図に変換する。テンプレートや仮定に頼るのではなく、ユーザーがシステムを説明し、AIが正確な関係性と論理的なグループ化をもってアーキテクチャを構築する。
はい。システムの機能に基づき、AIは運用に不可欠な部分と、使いやすさやデータアクセスを支援する部分を識別する。これにより開発の優先順位付けやリスク評価が可能になる。
まったくその通り。図は明確なラベルとシンプルな関係性を使用している。短いレポートと組み合わせることで、複雑な技術的詳細を誰もが理解できる形に変える。
モデリングの構文やテンプレートに関する事前の知識は不要である。ユーザーは平易な言葉でシステムを説明し、AIが図を構築し、その構造を説明する。これにより、プロジェクトマネージャーから政策立案者まで、誰もが利用可能になる。
システムの相互作用を可視化する準備はできていますか？AI駆動のモデリングソフトウェアをぜひ試してみてください。Visual ParadigmのAIチャットボット 今日から！