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概念モデルとは、概念化または一般化プロセスの直接的な出力であるモデルのことです。[ 1 ] [ 2 ]概念モデルは、物理的であれ社会的であれ、現実世界の事物の抽象化であることが多いです。意味論の研究は、概念形成のさまざまな段階に関連しています。意味論は、根本的には概念、つまり思考する存在が経験のさまざまな要素に与える意味の研究です。
概念モデルの価値は通常、過去、現在、未来、現実または潜在的な状況にどれだけよく対応しているかに直接比例します。概念モデル（概念のモデル）は全く異なり、優れたモデルであるためには、このような現実世界との対応関係を持つ必要はありません。[ 3 ]人工知能では、概念モデルと概念グラフはエキスパートシステムと知識ベースシステムの構築に使用されます。ここでは、アナリストは、何が真実であるかについての自分自身の考えではなく、専門家の意見を表現することに関心があります。
概念モデルは、身近な物理的対象物の心象イメージのような具体的なものから、イメージとして心に浮かばない数学モデルのような形式的な一般性と抽象性を持つものまで、種類が多岐にわたる。また、概念モデルは、それが表す対象の範囲においても多様である。例えば、モデルは単一の対象物（自由の女神像など）、対象物のクラス全体（電子など）、さらには物理宇宙のような非常に広大な領域を表すことができる。概念モデルの多様性と範囲の広さは、それらを使用する目的の多様性に起因する。
概念モデリングとは、理解やコミュニケーションを目的として、私たちの周りの物理的および社会的世界のいくつかの側面を形式的に記述する活動である。[ 4 ]
概念モデルの主な目的は、それが表すシステムの基本原理と基本的な機能を伝えることです。また、概念モデルは、モデルのユーザーにとって理解しやすいシステム解釈を提供するように開発されなければなりません。概念モデルは、適切に実装されると、4つの基本的な目的を満たすはずです。[ 5 ]
概念モデルは、システム開発ライフサイクル全体において重要な役割を果たします。下の図1 [ 6 ]は、典型的なシステム開発スキームにおける概念モデルの役割を示しています。概念モデルが十分に開発されていない場合、基本的なシステム特性の実行が適切に行われず、将来的な問題やシステムの欠陥につながる可能性があることは明らかです。こうした不具合は業界で実際に発生しており、ユーザー入力の不足、不完全または不明確な要件、要件の変更などと関連付けられています。システム設計および開発プロセスにおけるこれらの弱点は、概念モデリングの基本的な目的の不適切な実行に起因すると考えられます。このようなシステム上の不具合が、徹底したシステム開発と実績のある開発目標/手法への準拠によって軽減される場合、概念モデリングの重要性は明らかです。
モデリング対象システムのユーザー理解を深めるために、複数の分野にわたって数多くの手法を適用できます。[ 7 ]以下ではいくつかの手法を簡単に説明しますが、他にも多くの手法が存在したり、開発中です。一般的に使用されている概念モデリングの手法と方法には、ワークフローモデリング、ワークフォースモデリング、ラピッドアプリケーション開発、オブジェクトロールモデリング、および統一モデリング言語（UML）などがあります。
データフローモデリング（DFM）は、システムの要素をグラフィカルに表現する基本的な概念モデリング手法です。DFMは比較的シンプルな手法ですが、多くの概念モデリング手法と同様に、より高レベルおよび低レベルの代表図を作成することが可能です。データフロー図は通常、並列開発の考慮事項やタイミング情報などの複雑なシステムの詳細を伝えるものではなく、主要なシステム機能を文脈に沿って示すことを目的としています。データフローモデリングは、構造化システム分析設計手法（SSADM）を利用するシステム開発において中心的な手法として用いられています。
エンティティ関係モデリング（ERM）は、主にソフトウェアシステムの表現に使用される概念モデリング手法です。ERM手法を実行することで得られるエンティティ関係図は、通常、データベースモデルや情報システムの表現に使用されます。図の主な構成要素は、エンティティと関係です。エンティティは、独立した機能、オブジェクト、またはイベントを表すことができます。関係は、エンティティ同士の関係を定義する役割を担います。システムプロセスを構成するには、関係をエンティティと組み合わせ、プロセスをさらに詳細に記述するために必要な属性を付加します。この手法には、IDEF1X、Bachman、EXPRESSなど、複数の図式表記法が存在します。これらの表記法は、システムのさまざまな側面を表現するためにデータを表示および整理するさまざまな方法にすぎません。
イベント駆動型プロセスチェーン（EPC）は、主にビジネスプロセスフローを体系的に改善するために使用される概念モデリング手法です。ほとんどの概念モデリング手法と同様に、イベント駆動型プロセスチェーンは、関係を構築および処理するためのエンティティ/要素と関数で構成されています。より具体的には、EPCは、プロセスの状態や動作ルールを定義するイベントで構成されています。イベントを進めるには、関数/アクティブイベントを実行する必要があります。プロセスフローに応じて、関数はイベントの状態を変換したり、他のイベント駆動型プロセスチェーンにリンクしたりする機能を持ちます。EPC内には他の要素も存在し、それらすべてが連携して、システムの動作方法と動作ルールを定義します。EPC手法は、リソース計画、プロセス改善、ロジスティクスなどのビジネス慣行に適用できます。
動的システム開発手法では、 JEFFF と呼ばれる特定のプロセスを使用して、システムライフサイクルを概念的にモデル化します。JEFFF は、プロジェクトの初期化に先立つ高レベルの開発計画に重点を置くことを目的としています。JAD プロセスでは、参加者がプロジェクトを構想から完了まで特定、定義、および概ねマッピングする一連のワークショップが求められます。この手法は大規模アプリケーションには適さないことがわかっていますが、小規模アプリケーションでは通常、効率の純増が報告されています。[ 8 ]
ペトリネットとも呼ばれるこの概念モデリング手法は、直接的な数学的手法で記述できる要素を用いてシステムを構築することを可能にします。ペトリネットは、その非決定的な実行特性と明確に定義された数学理論により、並行システム動作、すなわち同時プロセス実行をモデル化するのに有用な手法です。
状態遷移モデリングでは、状態遷移図を用いてシステムの動作を記述します。これらの状態遷移図は、異なる状態を用いてシステムの動作と変化を定義します。現在主流のモデリングツールのほとんどには、何らかの形で状態遷移モデリングを表現する機能が備わっています。状態遷移モデルの利用例としては、論理状態図や有限状態機械の有向グラフが最も分かりやすいでしょう。
概念モデリング手法は、幅広い用途に対応するために意図的に曖昧にされている場合があるため、概念モデリングの実際の適用が困難になることがあります。この問題を軽減し、適切な概念モデリング手法を選択する際に考慮すべき点を明らかにするために、ジェミノとワンドが提案したフレームワークについて、以下のテキストで説明します。ただし、特定のアプリケーションに対する概念モデリング手法の有効性を評価する前に、重要な概念を理解しておく必要があります。概念モデルを、グラフィカル表現やトップレベル表現に特化して比較することは、近視眼的です。ジェミノとワンドは、適切な手法を選択する際には、概念モデリング言語に重点を置くべきだと主張しており、これは的を射ています。一般的に、概念モデルは、何らかの概念モデリング手法を用いて開発されます。その手法は、モデルの作成方法に関するルールを定める概念モデリング言語を利用します。使用される特定の言語の機能を理解することは、概念モデリング手法を適切に評価する上で不可欠です。なぜなら、言語は手法の記述能力を反映しているからです。また、概念モデリング言語は、システムが複雑か単純かに関わらず、システムを表現できる深さに直接影響を与える。[ 9 ]
ジェミノとワンドは、以前の研究に基づいて、影響要因を研究する際に考慮すべきいくつかの主要な点を認めています。それは、概念モデルが表現しなければならない内容、モデルを提示する方法、モデルのユーザーの特性、および概念モデル言語の特定のタスクです。[ 9 ]概念モデルのコンテンツは、関連情報を提示できる手法を選択するために考慮する必要があります。選択のための提示方法は、モデルを意図した深さと詳細のレベルで表現する手法の能力に焦点を当てます。モデルのユーザーまたは参加者の特性は、考慮すべき重要な側面です。参加者の背景と経験は、概念モデルの複雑さと一致している必要があります。そうでない場合、システムの誤った表現または主要なシステム概念の誤解により、そのシステムの実現に問題が生じる可能性があります。概念モデル言語のタスクは、適切な手法を選択することをさらに可能にします。システムの機能を伝えるためのシステム概念モデルを作成することと、その機能を解釈するためのシステム概念モデルを作成することの違いは、まったく異なるタイプの概念モデリング言語を伴う可能性があります。
ジェミノとワンドは、観察の焦点と比較基準を考慮することで、提案するフレームワークの影響を受ける変数の内容をさらに拡張している。[ 9 ]観察の焦点は、概念モデリング技術が「新しい製品」を生み出すのか、それともモデル化されているシステムのより深い理解をもたらすだけなのかを検討する。比較基準は、概念モデリング技術の効率性または有効性を評価する。すべてのシステム変数を高いレベルで考慮したシステムモデルの開発を可能にする概念モデリング技術は、システムの機能を理解するプロセスをより効率的にするかもしれないが、その技術には内部プロセスを説明するために必要な情報が欠けているため、モデルの有効性が低下する。
どの概念的手法を用いるかを決定する際には、ジェミノとワンドの提言を適用することで、対象となる概念モデルの範囲を適切に評価できます。概念モデルの範囲を理解することで、そのモデルに適切に対応できる手法をより的確に選択できるようになります。要約すると、モデリング手法を選択する際には、以下の質問に答えることで、概念モデリングにおける重要な考慮事項に対処できるでしょう。
シミュレーション概念モデルのもう一つの機能は、シミュレーション適用の妥当性を評価するための合理的かつ事実に基づいた根拠を提供することである。
認知心理学や心の哲学では、メンタルモデルとは心の中にある何かの表現であるが、 [ 11 ]メンタルモデルは心そのものの非物理的な外部モデルを指す場合もある。[ 12 ]
形而上学的モデルは、その提案された範囲によって他の概念モデルと区別される概念モデルの一種です。形而上学的モデルは、可能な限り広い方法で現実を表現することを意図しています。[ 13 ]つまり、物質と精神が1つの実体なのか2つの実体なのか、あるいは人間が自由意志を持っているかどうかといった根本的な質問への答えを説明するということです。
認識論的モデルとは、既知のものと認識可能なもの、そして信じられているものと信じられるものを対象とする概念モデルの一種である。
論理学において、モデルとは、特定の命題が真となるような解釈の一種である。論理モデルは大きく分けて、数学モデルのように概念のみを表現しようとするものと、科学モデルのように物理的な対象や事実上の関係性を表現しようとするものとに分類できる。
モデル理論とは、群、体、グラフ、さらには集合論の宇宙といった数学的構造（のクラス）を、数理論理学の手法を用いて研究する学問である。形式言語の文に意味を与える体系を、その言語のモデルと呼ぶ。さらに、ある言語のモデルが特定の文または理論（文の集合）を満たす場合、そのモデルはその文または理論のモデルと呼ばれる。モデル理論は代数学および普遍代数学と密接な関係にある。
数理モデルは、力学系、統計モデル、微分方程式、ゲーム理論モデルなど、さまざまな形態をとることができる。これらのモデルは互いに重なり合うことがあり、一つのモデルが多様な抽象構造を含む場合もある。
科学モデルは、複雑な現実を単純化した抽象的な見方である。科学モデルは、経験的な対象、現象、および物理的プロセスを論理的な方法で表現する。経験科学の原理を形式化しようとする試みは、論理学者が論理の原理を公理化するのと同様に、解釈を用いて現実をモデル化する。これらの試みの目的は、現実で見られるものと矛盾する理論的帰結を生み出さない形式体系を構築することである。このような形式体系から導き出される予測やその他の記述は、これらの科学モデルが真である限りにおいてのみ、現実世界を反映したり、マッピングしたりする。[ 14 ] [ 15 ]
形而上学や統計学では、因果モデル（構造的因果モデルとも呼ばれる）は、システムの因果メカニズムを表す概念モデルである。[ 17 ]因果モデルは、変数間の関係を記述し、推論を導くために、構造方程式モデリングや因果的有向非巡回グラフ（DAG）などの形式的な因果表記法をよく用いる。
因果モデルは、どの変数を含めるべきか、除外すべきか、制御すべきかを明確にすることで、実証研究のデザインと結果の解釈を改善することができます。[ 18 ]また、研究者が観察データを使用して因果関係に関する質問に答えることを可能にし、ランダム化比較試験などの介入研究の必要性を減らすことができます。
ランダム化実験が非現実的または非倫理的な場合（例えば、環境曝露の影響や健康の社会的決定要因を研究する場合）には、因果モデルは非実験データから妥当な結論を導き出すための枠組みを提供する。[ 19 ]
因果モデルは、外的妥当性（ある研究の結果が、研究対象となっていない集団にも適用できるかどうか）という疑問を解決するのに役立ちます。また、因果モデルを用いることで、（特定の状況下では）複数の研究データを統合し、個々のデータセットでは答えられない疑問に答えることが可能になります。
因果モデルは、信号処理、疫学、機械学習[ 17 ]、文化研究、都市計画などの分野で応用されており、線形プロセスと非線形プロセスの両方を記述することができます。 [ 20 ]
統計モデルとは、データを生成するものとして提案された確率分布関数です。パラメトリックモデルでは、確率分布関数は、正規分布における平均と分散、線形回帰における独立変数のさまざまな指数の係数など、可変のパラメータを持ちます。ノンパラメトリックモデルは、ブートストラップのようにパラメータを持たない分布関数を持ち、仮定によって緩やかにのみ制約されます。モデル選択は、分布関数のクラスの中から分布関数を選択する統計的手法です。たとえば、従属変数がパラメトリック係数を持つ独立変数の多項式である線形回帰では、モデル選択は最も高い指数を選択することであり、交差検証などのノンパラメトリック平均を使用して行うことができます。
統計学においては、物理的な事象のモデルだけでなく、精神的な事象のモデルも存在する。例えば、顧客行動の統計モデルは概念的なモデルである（行動は物理的な事象であるため）が、顧客満足度の統計モデルは概念のモデルである（満足度は精神的な事象であり、物理的な事象ではないため）。
経済学において、モデルとは、一連の変数とそれらの間の論理的および／または定量的関係によって経済プロセスを表す理論的構成物である。経済モデルは、複雑なプロセスを説明するために設計された簡略化された枠組みであり、多くの場合、数学的手法を用いるが、必ずしもそうとは限らない。経済モデルでは、構造パラメータが頻繁に用いられる。構造パラメータとは、モデルまたはモデル群における基礎となるパラメータのことである。モデルは様々なパラメータを持つことができ、それらのパラメータは変化することで様々な特性を生み出すことができる。
システムモデルとは、システムの構造、動作、その他の側面を記述・表現する概念モデルです。システムモデルは、 2つの異なるアプローチを用いてシステムの複数の側面を表現できます。1つ目は非アーキテクチャ的アプローチ、2つ目はアーキテクチャ的アプローチです。非アーキテクチャ的アプローチでは、各側面ごとにモデルを選択します。一方、システムアーキテクチャとも呼ばれるアーキテクチャ的アプローチでは、異質で関連性のない多数のモデルを選択する代わりに、統合された単一のアーキテクチャモデルを使用します。
ビジネスプロセスモデリングにおいて、エンタープライズプロセスモデルはしばしばビジネスプロセスモデルと呼ばれます。プロセスモデルは、プロセスエンジニアリングの分野における中核概念です。プロセスモデルには以下のものがあります。
同じプロセスモデルは多くのアプリケーションの開発に繰り返し使用されるため、多くのインスタンスが存在する。
プロセスモデルの用途の一つとして、実際に起こるプロセスそのものとは対照的に、物事がどのように行われるべきか、どのように行われるべきでないか、どのように行われる可能性があるかを規定することが挙げられます。プロセスモデルは、プロセスがどのようなものになるかを大まかに予測したものです。プロセスがどのようなものになるかは、実際のシステム開発中に決定されます。[ 22 ]
人間活動システムの概念モデルは、経営における問題の構造化を目的とするシステム分析手法であるソフトシステムズ・メソドロジー（SSM）で用いられます。これらのモデルは概念のモデルであり、著者らは、物理世界の状況を表すことを意図したものではないと明言しています。また、情報システム設計およびソフトウェアエンジニアリング向けに開発されたSSMの派生手法である情報要求分析（IRA）でも用いられます。
論理言語モデリングは、概念モデルを用いるSSMのもう一つの変種である。ただし、この手法では、概念モデルと想定される現実世界のオブジェクトやイベントのモデルを組み合わせる。これは様相論理の図式表現であり、様相演算子を用いて概念に関する記述と現実世界のオブジェクトやイベントに関する記述を区別する。
ソフトウェアエンジニアリングにおけるエンティティ関係モデル
エンティティ関係モデルは、現実世界のオブジェクトやイベントに関わる活動を支援することを目的とした情報システムの構築において、幅広く応用されてきた。これらの場合、モデルは概念的なものである。しかし、このモデリング手法は、コンピュータゲームやギリシャ神話の神々の家系図を作成する際にも使用できる。これらの場合、概念をモデル化するために使用される。
ドメインモデルとは、対象となる領域（問題領域とも呼ばれる）内の構造要素とその概念的制約を描写するために使用される概念モデルの一種です。ドメインモデルには、様々なエンティティ、それらの属性と関係、そしてその問題領域を構成する構造モデル要素の概念的整合性を規定する制約が含まれます。また、ドメインモデルには複数の概念ビューが含まれる場合があり、各ビューはドメインの特定の主題領域、またはドメインモデルの利害関係者にとって関心のあるドメインモデルの特定の部分集合に関連しています。
エンティティ関係モデルと同様に、ドメインモデルは概念をモデル化したり、現実世界のオブジェクトやイベントをモデル化したりするために使用できます。