設計はコードになる。 コードは設計になる。

設計書はファイル単位で存在し、最新バージョンの把握や変更履歴の追跡が困難です。

Git ベースの設計書管理 — ソースコードと同じブランチ・コミットで設計書を管理します。

最終設計書が実際の実装と一致しているか信頼できず、実態把握のためにソースコードと設計書の両方を分析する必要があります。

設計 ↔ コード同期 — 設計書がコードベースとともに進化し、常に実際の実装を反映します。

AI にフローを文章で説明したり複数のドキュメントを読ませる必要があり、attribute レベルの正確な I/O が分からないため、生成コードが実際のシステムと合わないことが多いです。

IDE + MCP 連携 — AI が Beyond Entity からスキーマ・プロセッサ・リネージを直接読み取り、設計基盤のコード生成を実現します。

ERD だけではどのプロセスがデータを読み書きするか分からず、プロセス文書だけではデータ構造が不明です。データとプロセスを統合した設計書が存在しません。

DB・API・プロセッサの統合モデリング — attribute レベルの I/O を定義し、データとプロセスを一つの設計書で連結します。

ファイル単位の設計書は変更即共有が難しく、メンバーごとに異なるバージョンで開発が進みます。退職した開発者が設計文書を持ち出すセキュリティリスクもあります。

Web ベースのアクセス制御 — ローカルに設計書なし、管理者がメンバーごとの公開範囲を設定し全員が同一設計書で協業します。

個人識別子や機密データがどこに保存されているか把握が難しく、プライバシーインシデントへの即時対応が困難です。

attribute レベルのメタデータタグ付け — 機密データの所在を設計書に定義し、MCP 経由で即座に照会できます。

データプラットフォームはランタイムデータのガバナンスのみ提供し、設計段階のデータガバナンスがないため、新規サービス開発時の事前影響度把握が困難です。

データプラットフォームの設計レイヤーとして機能 — まだ存在しないデータのスキーマとリネージを設計時点で提供し、事前の影響度分析を可能にします。

リネージツールはデータフローを示しますが、そのリネージを生み出した transformation ロジックが不明で、正確な影響度分析が不可能です。

transformation を SQL 形式で登録 — リネージが自動生成され、ロジックを含む正確な影響度分析が可能になります。