アーキテクチャ判断とシステム設計
AIでアーキテクチャのトレードオフを整理し、技術選定を評価し、スケーラブルなシステムを設計する。
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🔄 前のレッスンでドキュメント作成を効率化した。今回はより上流の意思決定——アーキテクチャ判断にAIを活用する。
アーキテクチャ判断の難しさ
アーキテクチャの決定は:
- 影響が大きい——後から変えるのが困難
- 情報が不完全——すべてを予測するのは不可能
- トレードオフの塊——銀の弾丸は存在しない
AIはこれを「代わりに決める」のではなく、「より良い判断のための情報を整理する」ことで助ける。
AIアーキテクチャ相談のパターン
パターン1:技術選定のトレードオフ分析
以下の要件に対する技術選定で、候補を比較してください。
要件:
- [機能要件1]
- [機能要件2]
- [非機能要件:スケーラビリティ/レイテンシ/etc.]
制約:
- チームの経験:[言語/FWのスキルセット]
- 予算:[インフラ予算の目安]
- タイムライン:[いつまでにリリース]
候補:
1. [技術A]
2. [技術B]
3. [技術C]
各候補について:
- メリット
- デメリット
- 障害モード(どんなとき困るか)
- 学習コスト
- 運用コスト
を教えてください。
パターン2:設計レビュー
以下のシステム設計をレビューしてください。
要件:[システムが達成すべきこと]
設計:
[アーキテクチャ図やコンポーネント構成の説明]
以下の観点で評価してください:
1. スケーラビリティの懸念
2. 単一障害点
3. セキュリティの脆弱性
4. 運用の複雑さ
5. 見落としている要件
パターン3:マイグレーション戦略
以下の移行を計画しています。リスクと段階的な移行戦略を提案してください。
現状:[現在のアーキテクチャ/技術]
目標:[移行先のアーキテクチャ/技術]
制約:[ダウンタイム許容度、データ量、チーム規模]
各フェーズについて:
- 作業内容
- リスクと緩和策
- ロールバック計画
- 成功の確認方法
日本のエンジニアが直面するアーキテクチャ課題
| 課題 | AIの活用方法 |
|---|---|
| モノリス→マイクロサービス | 分割境界の候補とトレードオフ分析 |
| オンプレ→クラウド | AWS/GCP/Azureのサービス比較 |
| レガシーFWの刷新 | 段階的移行計画の策定 |
| スケーラビリティ問題 | ボトルネック分析とスケーリング戦略 |
| チーム内の知識格差 | 設計判断の背景をADRで言語化 |
ADR(Architecture Decision Record)テンプレート
# ADR-[番号]: [決定タイトル]
## ステータス
[提案中 / 承認済 / 廃止]
## コンテキスト
[なぜこの決定が必要か。背景と課題]
## 検討した選択肢
### 選択肢A:[名前]
- メリット:...
- デメリット:...
### 選択肢B:[名前]
- メリット:...
- デメリット:...
## 決定
[選択肢Xを採用する]
## 理由
[なぜこの選択肢か。主要なトレードオフ]
## 結果
### ポジティブ
- ...
### ネガティブ
- ...
### リスク
- ...
実践演習
- 現在直面している技術選定課題を1つ選ぶ
- AIにトレードオフ分析を依頼する
- 結果をADR形式で文書化する
💡 ポイント: AIのアーキテクチャ助言で最も価値があるのは「正解を教えてくれること」ではなく「自分が見落としていた観点を指摘してくれること」。
理解度チェック
まず上のクイズを完了してください
レッスン完了!