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特集スニペット用の簡潔な回答
C4図システムを4つの層（コンテキスト、コンテナ、コンポーネント、デプロイメント）に分解する。レガシーシステムをリファクタリングする際にそれらを使用することで、重複を特定し、責任を明確にし、既存のサービスを中断せずに段階的な改善を導くことができる。
エレナは中規模の金融サービス会社で働いている。同社のコアシステムは10年以上前に導入されて以来、運用されている。顧客口座、取引ログ、リアルタイムレポートの処理を担当している。時間の経過とともに、数十の相互接続されたモジュールを含む複雑さが増していった。新しい機能の追加が遅く、バグ修正には数週間かかる。また、チームが新しい機能が既存のものとどのように関連しているかを理解しようとすると、コードやドキュメントの層に迷い込んでしまう。
エレナは開発者ではない。システムアナリストである。彼女の仕事はシステムのスムーズな運用を維持することだが、すでに負担を感じ始めている。チームは繰り返し「どこで何が動いているのか分からない」と言っている。システムの層に関する明確な視点が欠けている。
ある朝、主要なクライアントがローン承認のための新しいワークフローを要請した。チームは急いで実装を開始したが、テスト中に既存のローン検証モジュールの欠陥が原因で連鎖的な障害が発生した。この事故により、すべての承認パイプラインが停止した。
エレナは何かを変えなければならないと理解している。単にバグを修正するだけでなく、システムを理解し、リファクタリングする必要がある。しかし、どうすればいいのだろうか？
彼女は、同僚がかつてC4図について言及していたのを思い出した。それはシンプルで視覚的であり、システムを層ごとに理解することに焦点を当てていた。彼女はそれらを試してみることにした。
C4図は、システムを4つの明確な層に整理するモデル化アプローチである：
この構造は深い技術的知識を必要としない。焦点は「何が起こっているか」と「部品どうしがどのように関係しているか」にあり、コードレベルの詳細には注目しない。何が起こっているか、そしてどのように関係しているかにあり、コードレベルの詳細には注目しない。
レガシーシステムにおいて、この明確さは命綱となる。見えないものをどうやって修正できるだろうか。
エレナは簡単なプロンプトから始める：
「私たちのレガシーローン承認システムのC4図を生成してください。」
彼女はAIチャットボットを「chat.visual-paradigm.com」で開く。chat.visual-paradigm.com彼女はその文を入力する。数秒後、AIは明確なC4図——コンテキスト、コンテナ、コンポーネント、デプロイメントのレイヤー——を返す。
コンテキスト層では、ローン承認システムがユーザー（顧客、ローン担当者）、外部システム（信用情報機関、本人確認サービス）、内部サービス（リスクエンジン、ドキュメントスキャナー）とやり取りしている様子が示される。エレナは、システムの始まりと終わりが明確に見える。また、更新されていないアイデンティティ確認サービスに依存していることに気づく——それはもはやメンテナンスされていないものだ。
これが最初の手がかりである：システムは古くなった外部コンポーネントに依存しているため、脆い状態にある。
コンテナ図から、システムが3つの主要なサービスに分かれていることが明らかになる：
それぞれが別々の環境で実行されている。しかし、内部APIを介して通信している。エレナは、リスク評価サービスがボトルネックであることに気づく。シングルスレッドであり、ピーク時間にスケーリングできない。
彼女は、システムが1つのサービスに過剰な負荷がかかっていることに気づく。これはリファクタリングの最適な候補である。
コンポーネント層では、各サービスが細分化される。たとえば、ドキュメント処理サービスにはスキャン、OCR、ストレージのサブモジュールが含まれる。
エレナは、スキャンとOCRが2つのサービスに重複していることに気づく。2つの別々のツールを持つ代わりに、それらを1つの再利用可能なドキュメントエンジンに統合する機会があると見なす。
この重複はコストがかかる。これを修正することで技術的負債が減り、保守性が向上する。
デプロイメント層では、各サービスがどこで実行されているかが示される——オンプレミスサーバー、プライベートクラウド、およびレガシーVM。エレナは、リスク評価が2015年製のサーバーで実行されていることに気づく。これはパフォーマンスのボトルネックである。システムは数年間、古くなったハードウェア上で稼働していた。
リファクタリング計画には、古いサーバーを現代のクラウドインスタンスに置き換え、リスク評価ロジックをマイクロサービスに分割することも含まれる。
C4図は、技術的な複雑さを視覚的な明確さに変えるため効果的である。しかし、手動で作成するのは時間と手間がかかり、誤りも生じやすい。そこでAI駆動の図作成が役立つ。
AIモデルはC4の基準を理解でき、自然言語による記述から正確な図を生成できる。単に図形を描くだけではなく、関係性や構造的論理を理解している。
たとえば、エレナが「リスク評価モジュールをリファクタリングする」と言うと、AIは単に図を表示するだけではない。分解の提案、潜在的なボトルネックの特定、前進の道筋を提示する。さらに、次のような追加質問も行う。
これらは汎用的なチャットボットからの提案ではない。実際のシステム設計と一般的なリファクタリングパターンに基づいて訓練されたモデルから生まれたものである。
これが「図のためのAIチャットボット」の力である——単に図を生成するだけではない。変更を検討するのを助けてくれる。
エレナはC4図を一時的な分析に使うだけではありません。彼女はそれを繰り返し使えるツールとして活用しています：
AIは深い技術的専門知識の代替品ではありません。それはコ・パイロットです。システムを明確に把握し、リスクを特定し、意思決定に対する自信を築くのを支援します。
たとえば、開発者が「ドキュメントスキャナーを更新する必要がある」と言った場合、エレナは「C4図に基づくと、そのモジュールはドキュメントエンジンの一部です。リスクエンジンに影響を与えることなく更新できます」と答えることができます。
これにより、チーム間の摩擦が軽減され、意思決定が迅速化します。
C4図はソフトウェアシステムに強力ですが、同じAI駆動型アプローチは他の種類のモデリングにも適用できます：
AIはモデリングの基準を理解しており、要請があれば図を生成できます。構文を知る必要はありません。必要なものを説明するだけでよいのです。
これにより、技術的でないステークホルダーにも使いやすくなります。プロジェクトマネージャーは新しいワークフローを説明し、AIが明確なシステム図を生成できます。ビジネスアナリストは、「このデプロイ構成をどう実現するか？」と尋ね、詳細な説明を得られます。「このデプロイ構成をどう実現するか？」そして詳細な説明を得ます。
AIは図を生成するだけでなく、それらを理解するのを助けます。
| 機能 | C4図 | 従来のツール |
|---|---|---|
| 構造に注目する | はい – 層状で論理的なシステム | しばしば断片的またはコードベース |
| 非技術者向けの明確さ | 高い | 低い |
| AI駆動の生成 | はい（AIチャットボット経由） | 手動または限定的な自動化 |
| リファクタリング支援 | 強い（コンテキストを通じて） | 弱い |
C4図は、設計の際に理解しやすい——正確さだけでなく。レガシーシステムのリファクタリングを行う際には、どこが接続されているかを把握する必要があります。C4はその明確さを提供します。
そして、AI駆動の図作成ツールがあれば、C4の基準を学ぶ必要はありません。システムを説明するだけで、AIがそれを構築してくれます。
C4図とAIチャットボットを使用した後、エレナのチームは：
AIは単に図を描いただけではありません。チームが見るシステムを把握し、それに基づいて行動できるように支援しました。
Q：テキスト記述からC4図を生成できますか？
はい。単にシステムを平易な言葉で説明してください。たとえば：「私たちは、ローン申請を処理するレガシーシステムを持ち、ドキュメントスキャナーとリスクエンジンを備えています。」 AIはそれに基づいてC4図を生成します。
Q: AIを活用した図作成は従来のツールと比べて何が優れているのですか？
従来のツールは手動での描画と深い専門知識を必要とします。AIを活用したモデル作成ツール、たとえばVisual Paradigmは標準を理解し、自然言語から正確で構造化された図を生成できます。モデル作成の経験は不要です。
Q: C4を用いてレガシーシステムのリファクタリングを支援するAIツールはありますか？
はい。AIチャットボットはchat.visual-paradigm.comC4図の生成をサポートし、構造的で文脈に配慮した分析を通じてリファクタリングの機会を検討するのを手助けします。
Q: ソフトウェア以外のシステムにも使えますか？
C4図はソフトウェアに限定されません。明確な境界と相互作用を持つあらゆるシステム、たとえば製造プロセスや学校のカリキュラムをモデル化できます。その構造により依存関係やボトルネックを明らかにできます。
Q: リファクタリング中にAIは意思決定をどう支援するのですか？
AIは意思決定を下しません。しかし、追加の質問を投げかけたり、変更の提案をすることで、選択肢を検討するのを手助けします。たとえば、大きなモジュールを分割する、またはレガシーサービスを置き換えるといった提案ができます。
Q: 図からレポートを生成できますか？
はい。図を生成した後、AIに分析結果を要約してもらったり、特定のコンポーネントを説明してもらったりできます。これにより、視覚的な分析を実行可能なインサイトに変換できます。
複雑なレガシーシステムに直面しているすべての人にとって、C4図はそれを理解し改善するための明確で構造的な方法を提供します。AIを活用したモデル作成により、プロセスはアクセスしやすく、迅速で効果的になります。
あなたのシステムがどのように簡素化できるか見てみたいですか？AIを活用したモデル作成体験を試してみてください。https://chat.visual-paradigm.com.