Beyond Entity

正確な設計、
一貫した実装

コードのブランチ、PRと同期したデータおよびプロセス設計書Gitを確認できます。

Intro: Petronas Towers

正確な設計と実装の調和が生んだ傑作

• 設計者（シーザー・ペリ）と施工者は異なる企業でした。
• しかし、41・42階のスカイブリッジは完璧に接合されました。
→ 正確な設計とそれを忠実に守る実装が成功の鍵でした。

The Problem

ソフトウェア開発で繰り返される問題：

• 要件や技術の変更により、設計書がすぐに古くなる
• 設計書と実際のコードが一致しない (Design–Implementation Drift)
• ERD、API仕様書、ETL定義書などが異なるバージョンで散在している
• 最新の状態を知る唯一の方法：コードを直接分析するしかない

→ 設計はあるが、「生きている設計」ではない。

Why This Matters Now

AIコード生成時代、設計の信頼性はさらに重要

• AIは入力された設計に基づいてコードを生成します
• 設計が間違っていれば、AIが生成するコードも間違います
• データ構造やI/O定義などの品質要素が設計に集中しています

Beyond Entity's Approach

設計を単なるドキュメントではなく、
「実行可能な資産」にする。

1. すべてのデータをERD方式で統合定義

一つのプラットフォームで以下を同様にモデリング：

• RDB, Wide Column Storage, NoSQL
• Key-Value Store
• Log File, Data File

→ 異種データを一つの構造言語として統合

2. すべてのData Movementをプロセス図で定義

• ELT / ETL / Data Pipeline
• API
• Batch Job
• Internal Processor

→ データがどのように移動・変換・伝達されるかを可視化

3. 自動Data Flow Map可視化

• エンティティ ↔ プロセッサ ↔ エンティティの接続
• I/O依存関係の自動把握
• 変更影響度(Impact)分析が可能

→ データの流れを組織全体が一目で理解可能

4. AIコード生成用Markdown/JSON自動生成

AIが必要とするすべての情報を自動出力：

• Input/Outputスキーマ
• データ変換および例外処理ルール
• エンティティマッピングとデータ構造定義

→ AIコード生成の品質を「設計でコントロール」できる構造

5. Gitベースの設計–実装バージョンマッピング

設計書ファイルではなく、Git Branch/Commitと直結：

• リリースごとの設計追跡
• スプリントごとの設計変更履歴の自動管理
• コードと設計の乖離(Drift)を排除

→ 設計はコードと同じバージョン管理プロセスを経る

Product Value

• 古い設計ドキュメントの排除
• データ ＆ プロセス構造の単一化
• AIコード生成品質の安定化
• 変更管理コストの削減
• Dev, QA, DevOps, Dataチーム間のコラボレーション強化

Value Proposition

• 設計はもはや「ドキュメント成果物」ではありません
• 設計は「本番品質を左右する実行資産」です

Conclusion

“Software development is not Art, it is Engineering.”

ペトロナスツインタワーのスカイブリッジのように、
正確な設計とそれを忠実に実装する過程こそが成功の本質です。

→ 組織全体の品質を引き上げる新しい標準

Beyond Entity

正確な設計。
一貫した実装。

データ中心エンジニアリングの新しい基準。