2603-Architectural Modeling Language - Elements for System Analysis
## Session note 260422
### Rethink the System Modeling Language
要求開発＝＞業務分析＝＞システム設計という工程の流れの中で、統一的なシステム分析・設計の方式を検討する。
概要としては、ArchiMateのLayer定義をベースに、各Layerでの解析方法とそのモデル表現を、整理する。
要求開発（Vision Layer）
Discourse分析：Natural Language Expression
業務分析（Business Layer）
Domain 分析：Graph Expression
システム設計（System Layer）
Design Modeling：Functional Expression
各Layerの設計表現は、自然言語の言説分析（談話分析：Discourse Analysis）から、主となる「S-V-O構造」（Action Core）を明確にすること。
明確化 (Identification）されたAction Coreを、Layer毎に、Abstract＝＞Concreteを変換していく。
S-V-O＝＞Graph表現
Graph表現＝＞Use Case表現＝＞Function表現
重要な考え方は、以下。
知識獲得・構築＝＞知識工学＋認知工学的視点
DIKW Pyramid（知識ピラミッド）
WHW：Why-How-What構造化＝＞Why-How-What (S-V-O構造といえる）
Golden Circle（Whyから始めよ）という概念を拡張したGolden Setという概念を適用する。
✓ ▢ FIXME：当アプローチの論理的整合性と、具体的な解析・設計の実装プロセスを明確にしていく。
### 自然言語による分析と設計・モデリング
本検討では、分析・設計プロセスの上流から下流につながる「分析・設計の要素」の紐づけを、同じ言葉、同じシンボル、同じ表記を用いることを提案していく。
自然言語で書かれた文章を、モデリングする。（Discourse Analysis）
そのモデリング時の「Language：ことば」と「Symbol：シンボル」を、上流と下流で共通化する。これは、DDDのUbiquitous Languageの思想を拡張して適用するというコンセプトである。
Natural Language Elementsとして以下の要素をIdentifyする。
Noun, Action(Verb), Relation(Transitive Verb)
Matter, Predicate (State, Possesion, Behavior)
Case
Condition, Limitation, Trigger, Certainty
より詳細には、
Case - Condition
Attribute Set
Manner, Plase, Time
Purpose, Result, Cause
Flow Space
Source-Path-Goal
#### Object Predicate Analysis
上記のSlideは、言語解析モデルである。この言語解析モデルを、対象Domainにおけるコアなキーアクションに対して、明確化していく。
S-V-O：Action Core（Topicalization）
Subjetive Element (S-Atom）＝Subject＋Subjective Predicate
Objetive Element (O-Atom）＝Object＋Objective Predicate
Predicate（叙述要素）として以下を明確にする。
BEING: State
HAVING: Possession
BEHAVING：Behavior
S-V-O構造：Action Coreは、Archimateモデルでは、以下で対比される。
Active Structure：Subjectives
Behaivor: Relatives
Passive Structure: Objectives
### Nexus Analysis
S-AtomとO-Atomを明確にする。M-Elementsは、Condication（TPO）として整理する。＝＞Atom化（原子化）
S-V-O構造を、Action Coreと呼ぶ。
主要なAction Coreを抽出する＝＞Topicalization（トピック化、主題化）と呼び、S-AtomとO-Atomの繋がりを整理する。このツナガった状態を、「分子化」と呼ぶ。
Discourse Analysis（談話分析）では、主題化、分子化で、木構造で、Atomが結合するように整理する。
### 主題化のプロセスについて
S-V-O構造：Action Coreを抽出する際に、Golden Setというモデルを適用する。
WHWモデル：Why-How-What
+ TPO (When (Time), Where (Place), + Ocation)
方針としては、正しいQuery (Question, Prompt, Context)を如何に設計するかを、展開する方向で考えている。
✓ ▢ FIXME：Question Design
WHW＝＞S-V-O構造へ展開するが、WHWの要素の適切なバランスの設計が必要である。
#### WHWのバランス
ヒトの行動モデル：① Cognitive Behavior Model ② Situation Awareness Model (SA) ③ System-1, System-2 ④Pathos-Ethos-Logos Model
① Antecedent＝＞Emotion＝＞Thought＝＞Behavior
② Situation awareness＝＞Decision＝＞Performance of Action＝＞Feedback
③ System-1: Emotion-Behavior
System-2: Emotion-Thought-Behavior④ Pathos (Emotion) - Logos (Thought) - Ethos (Credit, Result)
WHWモデル
Emotional Analysis
Process Analysis
Functional Analysis
### Object-Oriented Analysis (OOA)
Object Desigh (Class Design, Classification)
Class = Propety (State), Method (Behavior)
BE-HAVE-BEHAVE SpaceとElements
#### Domain Matter (Subject Matter)
Domain Analysisでは、Domain Matterを解析、分析する。
Domain Matterを、Frameを用いて、結合する。
Struct (Class, 構造体, Active Structure, Passive Structure）
Scheme（Abstract, Behavior)
Frame表現で、Matterを表現する。
Subject Matter (+ Situation Model)は、一貫性をもって、変化するように設計する。変化要素に、Attentionする。
### LLMーRAGとの関係
Domain 要素の「個別Domain空間」を、ユーザ業務にあわせて、情報収集し、RAGを構築する。
LLMは、Generalな「Domain空間」を、ユーザの課題 Issue, 疑問 Question, ギャップ Gap, リスク Risk，可能性 Certaintyをもとに、整合をとって、関係づける。
Issue: インパクトのある課題
DIKWモデル：データ Data＝＞情報 Information＝＞知識 Knowledge＝＞知恵 Wisdom (Insight)
「Insightを作る」とは、Issueに対する「新たな最適化組合せ」をFindingし、共有し、Externalizeすること。
知恵 Wisdom (Insight)は、Start(Source)からEnd (Goal)への最適パスを見つけること。
### ROOT-STEM-STREAM ModelとLM (Logic Model)
情報・知識要素の分析は、ROOTとSTEMの明確化である。
Staticな要素：ROOT
Dynamicな要素：STEM
これをDomain Matterに合わせて、Resultがでるように、流れ（STREAM）を最適化する。
このSTREAMを最適化する際に、Goal-Oriented思考を利用して、推論パスを作り上げていく。
仮説をもって、LM（論理モデル）を作る
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260429 updated