概念モデリングワークショップ 概念振舞モデル編
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現実世界を理解し記述する為の概念モデリングに関するワークショップ資料の概念振舞モデル編です。 ”Art of Conceptual Modeling (https://note.com/kae_made/m/m054c9f9f8b61)”を集合教育スタイルで学ぶ為の資料です。 基礎編(https://www.slideshare.net/HiroshiOta4/ss-d45e)を学習後、現実世界のダイナミクスのモデル化の理解を深めるための資料です。 冒頭のライセンスに従ってご利用ください。 https://www.slideshare.net/HiroshiOta4/ss-d45e
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概念モデリングワークショップ 概念振舞モデル編
- 1. 概念モデリング ワークショップ ～ 概念振舞モデル編 ～ Knowledge ＆ Experience 代表 太田 寛 https://www.kae-made.jp Twitter： @embedded_george 1 Date: 2023/10/27 Version: 1.0.1
- 2. 本資料について • 使い方 • 本資料は、“Art of Conceptual Modeling”のコンテンツを元に作成した集合教育向けの講師用 プレゼンテーションです • 概念モデリングワークショップ‐基礎編を実施後に開催します • ワークショップ実施の際 • 開催要領は、“基礎編”の“P2. 本資料について”を参照してください • 演習込みで2日間を目安 • 有償にて講師対応しますので、お気軽に master@kae-made.jp までご連絡ください • ライセンス • 本ドキュメントは、https://github.com/kae-made/kae-made/blob/main/contents-license.md に従ってご利用ください 2 ライセンスより抜粋： •個人学習、ビジネス用途における組織内での学習用途においてはご自由にお使いください。 •ビジネス用途の場合、学習の結果として得られたスキルにより開発されたシステム、ソリューション、機器がリリースされた場合は、可能な限り、 users.mdへの組織名の追加を Pull & Request で申請してください。 •WEB サイトや CD 等、書籍等紙媒体等を含め再頒布は、改変の有無に関わらず、無料、有料の有無を問わず、禁止します。 •コンテンツ群を使った無許可での有料セミナーの開催や配信は禁止します。実施したい場合は、ライセンス料として料金の 15% をお支払いいただきま す。詳しくは、 master@kae-made.jp にご連絡ください。
- 3. アジェンダ • 振り返り • 現実世界のダイナミクスをモデル化する • 状態モデル • アクション • 実行セマンティクス • シミュレーションによる検証 • 仕上げの演習 3
- 6. AI、IoT、Digital Twins も全ては現実を理解し記述する事から モデル駆動型開発の基本 Zinovy Diskin et.al の論文 “Category Theory and Model-Driven Engineering: From Formal Semantics to Design Patterns and Beyond” より Digital Twins: 現実世界のモノ・コト等を、データ化して、デジタル空間上に 再現する為のテクノロジーセット IoT : 現実世界のモノ・コトの状態（データ）をデータ空間上に収集する、 あるいは、状態（データ）を変えるためのテクノロジーセット DX（Digital Transformation）: デジタルテクノロジーを使用して、ビジネスプロセス・文化・ 顧客体験を新たに想像して、変わり続けるビジネスや市場の要 求を満たすプロセス ※ Wikipedia より 技術的基盤 技術的基盤 現実世界における“やりたい事”のモデル ↤ “対応付け” Open AI ↤ “対応付け” 6
- 7. 現実世界のモデル化 現実世界に散らばる 様々な何か 抽出 1対1対応 • “現実世界に散らばる様々な何か”は、それぞれを区別できる • 現実世界とモデルの世界は双方向で1対1対応をなす • “現実世界の何か”に相当する“もの”が“モデル世界”にただ一つだけある • “モデル世界”の“もの”に相当する“何か”が、“現実世界”にただ一つだけある 現実世界 モデル化された世界 7
- 8. 振り返り ‐概念モデル 現実世界（ドメイン） • 概念インスタンスと特徴値の値 • 事象と状態機械 • 概念インスタンス間のリンク • データ型 それぞれの“モノ” それぞれの“コト” それぞれの“役割” それぞれの“単位” 1対1対応 • 概念クラスと特徴値 • 関係：Relationship • 概念クラスの状態モデル • データ型 モデル化された世界 存在を規定するスキーマ 存在を規定するスキーマ 8
- 9. 概念振舞モデルの例 概念情報モデル PB052:装置の状態機械 PB037:装置の状態機械 PB021:装置の状態機械 F002:工場 インスタンスは、それぞれの“状態機械”を持つ PB021:装置 PB037:装置 PB052:装置 クラスのインスタンスのライフサイクルを規定する状態モデル S1 S2 S3 S4 E1 E2 E2 E3 E4 状態 事象 遷移 状態に紐づいたアクション 状態機械の現在の状態を示す 9
- 11. “現実世界の何か” ‐“事象” 抽出 1対1対応 • “現実世界に散らばる様々な何か”は、任意の時点で発生する“出来事”として識別される • 現実世界の“出来事”は、“きっかけ”と、それを起点として“変化”が生じる • モデルの世界では、“きっかけ”を“事象（Event）”と呼ぶ • 現実世界の変化は、概念インスタンス、値、リンクの変化で表される • 一連の変化の流れを、“アクション”と呼ぶ 現実世界 モデル化された世界 積込み完了 アクシデント発生 コネクタ接続 収穫完了 現実世界に散らばる 様々な何か 11
- 12. “現実世界の何か” ‐“事象” 抽出 1対1対応 • “現実世界に散らばる様々な何か”は、任意の時点で発生する“出来事”として識別される • 現実世界の“出来事”は、“きっかけ”と、それを起点として“変化”が生じる • モデルの世界では、“きっかけ”を“事象（Event）”と呼ぶ • 現実世界の変化は、概念インスタンス、値、リンクの変化で表される • 一連の変化の流れを、“アクション”と呼ぶ 現実世界 モデル化された世界 積込み完了 アクシデント発生 現実世界に散らばる 様々な何か 12
- 13. 概念振舞モデル 振舞とは • ドメインにおいて、発生した事象（Event）に対し、ドメインの状態が変化する事 • ドメインの状態は、概念インスタンス群とそれぞれの概念インスタンス群の特徴値の値、及び、概念イン スタンス間のリンク群で表される • 状態変化は、概念インスタンスに紐づいた局所的な状態変化を起こすアクションの連なりによって行われ る。 • あるアクション内では、新たに事象（Event）が発生し、別のアクションに伝搬する 概念振舞モデルとは • 概念クラスに対する、状態遷移図で記述された状態モデル • 事象が発生すると、ある状態から別の状態への遷移が発生し、その状態に紐づいたアクションが起動し、 アクションが完了した時点で状態遷移が確定したものと考える • アクションは、データフローモデルで記述する • ある概念クラスの全ての概念インスタンスは、概念クラスの状態モデルに従って振舞う • 状態モデルを雛形にした、各概念インスタンスの振舞の事を、“状態機械（State Machine）”と呼ぶ • 状態機械は現実世界を反映したものなので、複数の状態機械は、同時並行的に、状態遷移を引き起こしア クションを行う、と考える 13
- 15. 状態モデルの基本 • ドメインのダイナミクスを、概念クラスに割り付け、“状態モデル(State Model)”で記述する • 概念インスタンスは、“状態モデル”を雛形とした“状態機械(State Machine)”をそれぞれ持つ • “事象(Event)”は“データ(Supplemental Data)”を伴う場合がある • “状態機械”の“状態(State)”が確定する度に、ドメインの状態が変化する 15 ドメインのダイナミクス 概念情報モデル 0..1 ＊ 1..＊ 1 クラスのインスタンスのライフサイクルを規定する振舞モデル S1 S2 S3 S4 E1 E2 E2 E3 E4 状態 事象 遷移 状態に紐づいたアクション 状態モデル 状態モデルを持つ概念クラスを雛形とする、 全ての概念インスタンスは、 状態モデルで定義された、どれか一つの状態にある
- 16. 状態遷移図と状態遷移表 16 S1 S2 S3 S4 E1 E2 E2 E3 E4 状態 事象 遷移 状態遷移図 S1 S2 S3 S4 S2 CH IG IG E1 CH S3 S3 IG E2 CH IG S4 CH E3 IG IG CH S1 E4 状態遷移表 ←状態 ↑ 事象 遷移先の状態 IG（Ignore）：無視 CH（Can’t Happen）：起こりえない
- 19. スーパー・サブ 関係にある概念クラスの状態モデル 19 サブクラスの状態モデル サブクラスの状態モデル スーパークラスの状態モデル A B C どのクラスもそれぞれの状態モデルを定義できる • A,B共に状態モデルが定義されていて、 Bのインスタンスが存在する場合 • ⇒リンクされたAのインスタンスも存在 • ⇒A、Bのインスタンス共に状態機械を持つ {complete, disjoint}
- 20. スーパー・サブ関係によるダイナミクスの記述 20 発電所 水力発電所 {complete, disjoint} 火力発電所 原子力発電所 地熱発電所 分類的な意味付け 生まれた後変化しない 装置 スタンバイ中 の装置 {complete, disjoint} 稼働準備中の 装置 加工中の装置 後処理中の 装置 全体の状態モデル S1 S2 S3 S4 E1 E2 E3 E4 稼働準備中の詳細 加工中の状態の詳細 S1 E2 S3 S3 E3 E1 E2 R_E10 時間的な変化を意味付け マイグレーション
- 21. 状態モデルの妥当性 • 人が現実世界のダイナミクスを認識する方法を 考察すると • 局所的に、それぞれの瞬間ごとにシーンを切り取る • そのシーンの状況に存在する何かを認識する＝概念 インスタンス＋リンク • その時点で、局所毎（＝概念インスタンス）に状態 が確定しているはず、そうでないと認識できない • ダイナミクスを考えた場合、局所ごとにシーン（つ まり状態が確定している）は時間経過に対して連続 しているはず • その状態変化は何らかの事象によって引き起こされ る、つまり、状態遷移が起こっている • 状態が確定するまでに何らかのアクションが発生し ている、状態が変わっているわけだから • 結果的に、状態機械としてモデル化されたものは現 実世界と１対１対応していると考えて良い • それを概念クラスに紐づけた、雛形としての状態モ デルを定義しているので、概念情報モデルと同様、 現実世界のダイナミクスのスキーマとなる 21 変化後の状態 変化前の状態 C003:顧客 C172:顧客 P031:商品 N008:商品 C003P031-001:注文 12 C003:顧客 C172:顧客 P031:商品 N008:商品 C003P031-001:注文 C172N008-005:注文 12 2 事象: “商品を注文する” (C172:顧客, N008:商品コード,2:個数) R1
- 22. 現実世界のダイナミクスをモデル化する 22 時間経過 時間経過 時間経過 ある時点のスナップショットに対する認識 各時点のおける局所的なスナップショットに対する認識 • もの・役割の時系列的同一性 • 事象発生に対する状態変化 • 全体の状態は共有 時間経過 現実世界
- 23. 現実世界のダイナミクスとのモデルの1対1対応性 23 1 確定した状態1 状態1 状態2 状態3 時間経過 • それぞれのスナップショットの状態は、概念インスタンス、 特徴値の値、リンクで記述される • 局所的な状態を、概念インスタンスの状態として紐づける 現実世界 遷移 遷移 1 5 時間経過 2 確定した状態2 確定した状態3 状態変化を引き起こす 一連のデータ変換活動と、 それを構成する処理群 実行中のアクション 実行中のアクション 1対1対応 ←実行中のプロセス群→ 存在と振舞を規定するスキーマ モデル化された世界 • 概念クラスに紐づいた状態モデル • 状態に紐づいたアクション • アクションのデータフローを構成する基本プロセス 同一の概念インスタンス ダイナミクスも含めた存在の在り様を規定
- 25. データフローによるアクションの記述 25 • “概念情報モデルの状態”を変化させる処理の中身 ＝ “アクション” • “アクション”の定義に従って“状態”を変化させること ＝ “アクションを実行する” • “アクション”はデータフローモデルで記述され、実行が必ず完了する • “アクション”は、“データの流れ（Data Flow）”と“基本操作（Process）”の組合せからな る A B C D a b c d s t u データフローモデル Process Data Flow Data の名前 Process の名前
- 26. 状態アクション • “基本操作（Process）”の種類 26 • 概念インスタンスの操作 • 概念インスタンスの作成・削除 • リンクの操作 • 概念インスタンス間のリンクの作成・削除 • 特徴値の操作 • 概念インスタンスの特徴値の更新・参照 • 算術計算 • 操作引数、特徴値、一時変数等を元にした算術 計算 • 条件判定 • 論理演算による True、False の判定 • データ変換 ※ 概念クラスの操作（Operation） • ドメインのコンテキスト上必要なデータ変換 • 事象の生成 • 概念インスタンスの状態機械に事象を送信する • クエリ • 概念クラスの任意の概念インスタンスを一つ、または、 全て取り出す • リンクを辿る • 概念インスタンスを起点に、関係でつながっている概 念インスタンスを取り出す • 多重度が“0..1”または“1”の場合、リンクがあれば、 唯一つ取り出される • 多重度が、“*”または“1..*”の場合は、リンクがあ れば、どれか一つ、または、全て取り出す • 条件付きクエリ • 特徴値の値で条件がついた“クエリ” • 条件付きでリンクを辿る • 概念インスタンスを起点に、関係でつながっている者 の特徴値で条件がついた“リンクを辿る” • ドメイン外の仕組み（External Entity）からのデータ取得 • 時間、乱数、単位系等
- 27. アクションの記述方法 27 変化後の状態 変化前の状態 C003:顧客 C172:顧客 P031:商品 N008:商品 C003P031-001:注文 12 C003:顧客 C172:顧客 P031:商品 N008:商品 C003P031-001:注文 C172N008-005:注文 12 2 事象: “商品を注文する” (C172:顧客, N008:商品コード,2:個数) R1 Select Any customer From Instances Of 顧客 Where Selected.顧客ID == Rcvd_evt.顧客ID; Select Any product From Instances Of 商品 Where Selected.商品コード == Rcvd_evt.商品コード; Create Object Instance order Of 注文; order.個数 = Rcvd_evt.個数; order.金額 = Rcvd_evt.個数 * product.単価; Relate customer To product Across R2 Using order; データフロー図による記述 アクション記述言語による記述 BridgePoint : Object Action Language テキストによる記述の方が扱いやすいので、実用上は、この形式を推奨
- 28. アクションの妥当性 • 結果として、局所的な状態から状態への遷移を生じるスレッド を構成するデータ変換、条件判断等＝実行中のプロセスが現実 世界との１対１対応になる • 状態機械の状態が１対１対応というのが前提 • 状態機械の雛形（スキーマ）が状態モデル • 実行中のプロセスの雛形＝状態モデルを構成するプロセス • 実行中のプロセスは、1対1対応の現実世界の何かの一分類 • 状態機械の状態も、同様 • これらが組み合わされることによって、スレッドが出来る 28
- 30. 実行セマンティクスとは • 状態モデル、アクションの記述を実際に動かした時の決まり事 • 現実世界におけるものごとのダイナミクスを元に決められている • “実行セマンティクス”が定義されている事により、誰でも同じルールに従った モデル実行が可能になる • モデル上の実行結果は、現実世界のダイナミクスに一致する 30 時間経過に伴う 様々な何かの 状態変化 1対1対応 スキーマとしての • 概念情報モデル • 状態モデル • アクション記述 • 事象 • 状態 • 状態遷移中のアクション実行 • アクション内の実行中プロセス
- 31. アクションの実行セマンティクス 31 A B C D a b c d s t u Aは、aが出現したら実行され 実行完了時点でsが生成される Bは、sとtが出現したら実行され 実行完了時点でcが生成される ⇒Cが実行されるのは、AとBの実行完了後 Bは、bが出現したら実行され 実行完了時点でtとuが生成される Dは、uが出現したら実行され 実行完了時点でdが生成される ⇒Dが実行されるのは、Bの実行完了後 AとBのどちらが先に実行されるか、 また、同時並行的な実行か、 あるいは、実行完了するかは決定できない CとDのどちらが先に実行されるか、また、 同時並行的な実行か、実行完了するかは決定できない ※ それぞれの実行には時間がかかるものとする。 ※ 具体的な実行時間は選択した実装方法によるが、システムに要求される非機能要件で規定される ※ ドメイン操作（Operation）、概念クラスの操作（Operation）も、この実行セマンティクスに従うものとする アクションは、データフローモデルの実行セマンティクスに従う
- 32. A B {instance} {instance} instance アクションの実行セマンティクス ～ 続き • 概念インスタンス、特徴値の値、リンクは、常に参照可能であり、プロセスを実行した 時点での状態で確定する • 条件判定プロセスの出力データフローは、条件判定結果が True の時だけ、データフロー 上にデータが流れるものとする • 入力データフロー上のデータが概念インスタンスセットで、かつ、プロセスが一つづつ の概念インスタンスを変換対象とする場合は、それぞれの概念インスタンスを対象とす る変換実行が同時並行的に行われるものとする • それぞれの概念インスタンスを対象とするプロセスが連続する場合を図示化する場合は、関与 するプロセス群を四角等で囲い、識別可能に描く 32 ref 常に参照可能 cond True の時だけ データフローが有効に 各インスタンスに対して実行する範囲 各インスタンスに対して 同時並行実行
- 33. 状態モデルの実行セマンティクス • 異なる概念インスタンスのイベント受信 33 E3 E2 異なる状態機械に対する事象は、どちらが 先に受け取ってもよいし、同時でもよい ※ “事象の発生”と“Event(イベント)送信”は同義 ※ “事象の受信”と“Event(イベント)受信”は同義
- 36. 状態モデルの実行セマンティクス • 自分への事象送信 36 E3 E2 状態機械D 状態機械Aのアクション E２ E3 状態アクションが自分自身に E3 を送信 自分自身に 送信した事象は、 他の状態機械が送信した事象より先に受信される 自身に送信した事象が 最初の受信候補
- 38. 状態遷移中の中間状態 38 遷移後の状態 事象(引数) アクション概要 遷移前の状態 アクション概要 事象を受信した時、遷移先の状態アクションの実行中＝“中間状態” • 概念情報モデルで規定された制約が破れてもよい • 特徴値の値の確定 • 関係で規定された概念インスタンス間のリンクの多重度 • ただし、その間、別の状態機械のプロセスからの参照は許されているものとする ※ 中間状態（Intermediate State） 状態遷移確定後は、概念情報モデルで規定された制約は、 守られていなければならない
- 39. 中間状態 現実世界における中間状態の意味 39 注文された商品の 単価は328円で、 個数は27 現実世界の１シーン • 注文書作成中の数字は未確定 • 半端な状態を元に作業を進めると破綻 • 現実世界では普通に発生しうる • 状態モデルの中間状態に合致 • 半端な状態は、現実世界においても、 モデルの世界においても排除が必要 • 状態モデルを適切に記述すること • 複数の状態機械間の事象の送受信 ※ 現実世界においても認識が確定していない
- 40. 限られた資源の割り当て ‐ Assigner Pattern • 複数の要求者が限られた資源を必要とする場合、要求者間でリソースの競合が発生する • 資源を要求者に割り当てる責務を持つ概念クラス（Assigner）を定義して競合を回避する 40 顧客 *顧客ID 顧客名 住所 商品仕様 *商品コード 商品名 在庫 単価 発注者 * * 購入予約 注文 *注文ID 個数 金額 在庫確保済み ドメイン：商品販売 在庫待ち 開始日時 割当て日時 R1 0..1 1 1 * 在庫待ち R2 R3 対象商品 在庫割当て * 1 Assigner R4 “要求者” “資源” “Assigner”
- 41. Assigner の状態モデル 41 割当て待ち 在庫割当て 在庫確認 割当て要求 在庫補給(商品コード,仕入れ数) 割当て要求 割当て完了 “在庫割当て”のアクション R4を辿って“商品仕様” instance をリストアップ 各 instance 毎に R3 → R2 と辿って“注文” instance をリストアップし、 “個数”<=“在庫” を満たす、 “注文” instance をリストアップ • 各 instance の中で、“開始日時”が最も早いものを検索 • 該当 instance → R2 の“在庫待ち” instance の R2、R3 のリンクを切り、該当 instance を削除し、“商品仕様” instance の“在庫”から“個数”を引き、“注文” instance に“在庫引当完了”事象を送信 以上を、 “個数”<=“在庫” を満たす、 “注文” instance がなくなるまで繰り返す 自身に向けて“割当て完了”を送信 “在庫確認”アクション R4を辿って、該当する“商品仕様”instanceを検索し、 “在庫”に“仕入れ数”を足す 自身に向けて“割当て要求”を送信
- 42. 演習 • 商品販売のモデルで、“在庫待ち”と“商品仕様”の状態モデルを記述しよう • ただし、以下を満たすものとする • “在庫待ち”の概念インスタンスは、“在庫要求(注文ID)”という事象で非同期的に生成 されるものとする • “商品仕様”の概念インスタンスは、“入庫(個数)”という事象を受信して、在庫数が補 充されるものとする 42
- 44. 概念モデルによるシミュレーション • シミュレーションの目的 • 作成した概念モデルが現実世界を正しく描写しているか確認 ‐ テスト • “As-Is”モデルの問題点発見 • “To-Be”モデルの妥当性確認 • 概念インスタンス、リンク、事象、アクション量の見積 • シミュレーションの手順 1. シミュレーションシナリオの作成 2. 初期状態を記録する 3. 事象を発生させる 1. 事象を受信した概念インスタンスの遷移先の状態を特定する 2. 遷移先の状態のアクションを実行し、概念インスタンス、特徴値、リンクの変 更、送信した事象を記録する 3. アクションが完了したら、概念インスタンスの状態を確定する 4. 未受信の事象があれば、このレベルの 1. から繰り返す 4. テストの場合、想定通りの結果でなければ、概念モデルの問題点を調べ、修正する 44
- 45. 演習 • 商品販売の概念モデルを使ってシミュレーションを実施してみよう • チームが組める場合は、3～4人を一チームとして実施 • 初期状態の設定 • “商品仕様”：2～3個の概念インスタンス、特徴値の値は適宜 • 適当な間隔で • “在庫待ち”の概念インスタンスの生成イベント、“在庫要求”を発生させる • “商品仕様”の適当な概念インスタンスに、“入荷”を送信 • 概念モデルの振舞が停止しない事を確認する 45
- 47. 演習課題 • 以下を順番に演習しよう • 概念モデリングチュートリアル集 1. ビジネスをモデル化する ～ BridgePoint を使ってみよう 2. “商品販売”を例にした、概念モデルチュートリアル 3. 概念モデリングチュートリアル ～ ホテルのコインランドリー 47 https://note.com/kae_made
- 48. お問い合わせは、mastar@kae-made.jp にご連絡ください Copyright 2023, all rights reserved by Knowledge & Experience 48
Hinweis der Redaktion
- そもそも、これまで説明してきた現実世界のと一対一対応のモデルとは、ある時点での現実世界のスナップショットに関する認識にすぎない 事象は様々な場所で独立に発生する 全体としてのもの・役割の一貫性