概念モデル

概念モデルという用語は、概念化または一般化のプロセスの後に形成されるモデルを指します。 ^{[1] [2]}概念モデルは、物理的であろうと社会的であろうと、現実世界の物事の抽象化であることがよくあります。意味論的研究は、概念形成のさまざまな段階に関連しています。意味論は基本的に概念、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、実際の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、優れたモデルであるためには現実世界との対応が不要であるという点でまったく異なります。^[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。ここでアナリストは、何が真実であるかについての自分の考えではなく、何が真実であるかについての専門的な意見を表すことに関心があります。

概念モデルには、画像のようなより具体的なものから、

概念モデルには、よく知られた物理的対象の概念から、イメージとして心に浮かばない数学的モデルの形式的な一般性や抽象性まで、多岐にわたります。概念モデルは、表現する対象の範囲に関しても多岐にわたります。たとえば、モデルは単一の物 (例:自由の女神像)、物のクラス全体 (例:電子)、さらには物理的宇宙のような非常に広大な対象領域を表現することもあります。概念モデルの多様性と範囲は、それを使用する人々の目的の多様性に起因します。

概念モデリングとは、理解と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正式に記述する活動です。^[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、モデルのユーザーが簡単に理解できるシステム解釈を提供するような方法で開発されなければなりません。概念モデルは、適切に実装された場合、4つの基本的な目的を満たす必要があります。^[5]

1. 代表制に対する個人の理解を深める
2. 関係者間でシステムの詳細を効率的に伝達できるようにする
3. システム設計者がシステム仕様を抽出するための参照ポイントを提供する
4. 将来の参照のためにシステムを文書化し、コラボレーションの手段を提供する

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。概念モデルが完全に開発されていない場合、基本的なシステム プロパティの実行が適切に実装されず、将来的に問題やシステムの欠陥が発生する可能性があることは明らかです。これらの失敗は業界で発生しており、ユーザー入力の不足、不完全または不明瞭な要件、および変更される要件に関連しています。システム設計および開発プロセスにおけるこれらの弱いリンクは、概念モデリングの基本目的の不適切な実行に起因します。概念モデリングの重要性は、徹底したシステム開発と実証済みの開発目的/手法の順守によってこのような体系的な失敗が軽減されるときに明らかになります。

モデル化されるシステムに対するユーザーの理解を深めるために、複数の分野にわたって多数の手法を適用することができます。^[7]以下のテキストではいくつかの手法について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されています。一般的に使用され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、迅速なアプリケーション開発、オブジェクトロールモデリング、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 はかなり単純な手法ですが、多くの概念モデリング手法と同様に、高レベルおよび低レベルの代表的な図を作成できます。データ フロー ダイアグラムは通常、並行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のではなく、主要なシステム機能をコンテキストに組み込むために機能します。データ フロー モデリングは、構造化シ​​ステム分析および設計方法(SSADM)を使用するシステム開発で使用される中心的な手法です。

エンティティ リレーションシップ 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 手法の実行によって生成されるエンティティ リレーションシップ図は、通常、データベース モデルや情報システムを表現するために使用されます。図の主な構成要素は、エンティティとリレーションシップです。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。リレーションシップは、エンティティ同士を関連付ける役割を担っています。システム プロセスを形成するには、リレーションシップをエンティティや、プロセスをさらに記述するために必要な属性と組み合わせます。この手法には、IDEF1X、Bachman、EXPRESSなど、複数のダイアグラム規則が存在します。これらの規則は、さまざまなシステムの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、関係を開発して処理できるようにするエンティティ/要素と関数で構成されます。具体的には、EPC は、プロセスの状態やプロセスの動作ルールを定義するイベントで構成されます。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、関数にはイベント状態を変換したり、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があります。EPC 内には他の要素も存在し、それらはすべて連携して、システムの動作方法とルールを定義します。EPC 手法は、リソース プランニング、プロセス改善、ロジスティクスなどのビジネス プラクティスに適用できます。

動的システム開発法では、 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、一連のワークショップを開催し、参加者が構想から完了まで成功するプロジェクトを特定、定義し、一般的にマッピングします。この方法は大規模なアプリケーションには適していないことが判明していますが、小規模なアプリケーションでは通常、効率がいくらか向上すること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では、直接的な数学的手段で記述できる要素を使用してシステムを構築できます。ペトリ ネットは、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、同時システム動作、つまり同時プロセス実行をモデリングするのに役立つ手法です。

状態遷移モデリングでは、状態遷移図を使用してシステムの動作を説明します。これらの状態遷移図では、個別の状態を使用してシステムの動作と変更を定義します。現在のモデリング ツールのほとんどには、状態遷移モデリングを表現する何らかの機能が含まれています。状態遷移モデルの使用は、有限状態マシンの論理状態図と有向グラフとして最も簡単に認識できます。

概念モデリング方法は、広範囲の使用領域に対応するために意図的に曖昧にされることがあるため、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事項を明らかにするために、以下のテキストでは、Gemino と Wand が提案したフレームワークについて説明します。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、重要な概念を理解する必要があります。概念モデルを、そのグラフィカル表現またはトップ レベルの表現に特に焦点を当てて比較するのは、近視眼的です。Gemino と Wand は、適切な手法を選択する際に概念モデリング言語に重点を置くべきだと主張していますが、これは正しい指摘です。一般に、概念モデルは、何らかの概念モデリング手法を使用して開発されます。その手法では、モデルの作成方法のルールを決定する概念モデリング言語が使用されます。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。言語は、手法の記述能力を反映するからです。また、概念モデリング言語は、システムが複雑であるか単純であるかにかかわらず、システムを表現できる深さに直接影響します。^[9]

以前の研究^[10]を基に、ジェミノとワンドは、影響要因を研究する際に考慮すべきいくつかの主要なポイントを認めています。概念モデルが表現しなければならない内容、モデルが提示される方法、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]関連する情報を提示できる手法を選択するには、概念モデルの内容を考慮する必要があります。選択目的のプレゼンテーション方法は、意図したレベルの深さと詳細でモデルを表現でき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する必要があります。そうでない場合、システムの誤った表現や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発生する可能性があります。概念モデル言語タスクにより、適切な手法をさらに選択できるようになります。システム機能を伝えるために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にシステム概念モデルを作成することの違いは、2 つのまったく異なるタイプの概念モデリング言語に関係する可能性があります。

ジェミノとワンドは、観察の焦点と比較の基準を考慮することで、提案されたフレームワークの影響を受ける変数の内容を拡張します。^[9]観察の焦点は、概念モデリング手法が「新しい製品」を作成するかどうか、または、その手法がモデル化されているシステムに対するより詳細な理解をもたらすだけかどうかを検討します。比較の基準は、概念モデリング手法の効率性または有効性を評価するものです。すべてのシステム変数を高レベルで考慮するシステム モデルの開発を可能にする概念モデリング手法は、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可能性がありますが、その手法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します。

どの概念手法を使用するかを決定する際には、問題の概念モデルの範囲を適切に評価するために、Gemino と Wand の推奨事項を適用できます。概念モデルの範囲を理解することで、特定のモデルに適切に対応する手法をより情報に基づいて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、次の質問に答えることで、重要な概念モデリングの考慮事項に対処することができます。

1. 概念モデルはどのような内容を表現するのでしょうか?
2. 概念モデルはどのように提示されるのでしょうか?
3. 概念モデルを使用する、または参加するのは誰ですか?
4. 概念モデルはシステムをどのように記述するのでしょうか?
5. 概念モデルの観察の焦点は何ですか?
6. 概念モデルはシステムを説明する上で効率的または効果的でしょうか?

シミュレーション概念モデルのもう 1 つの機能は、シミュレーション アプリケーションの適切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す。

認知心理学と心の哲学において、メンタルモデルとは心の中の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こともある。^[12]

形而上学的モデルは概念モデルの一種であり、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ます。形而上学的モデルは現実を可能な限り広い方法で表現することを目的としています。^[13]つまり、物質と心が1つの物質なのか2つの物質なのか、人間に自由意志があるかどうかなどの基本的な質問に対する答えを説明します。

概念モデルとセマンティック モデルには多くの類似点がありますが、その表現方法、柔軟性のレベル、および使用方法は異なります。概念モデルには特定の目的があるため、コアとなるセマンティック概念はいわゆるメタ モデルで事前定義されています。これにより実用的なモデリングが可能になりますが、事前定義されたセマンティック概念のみを使用できるため、柔軟性が低下します。サンプルとしては、プロセス動作のフローチャートやツリー動作の組織構造などがあります。

セマンティック モデルはより柔軟かつオープンであるため、モデル化がより困難です。潜在的に任意のセマンティック概念を定義できるため、モデリングのサポートは非​​常に汎用的です。サンプルとしては、用語集、分類法、またはオントロジーがあります。

概念モデルでは、各概念は一意で区別可能なグラフィカル表現を持ちますが、セマンティック概念はデフォルトで同じです。概念モデルでは、各概念には設定可能な定義済みのプロパティがありますが、セマンティック概念はプロパティとして解釈される概念に関連しています。概念モデルでは、操作的セマンティクスはシーケンスの処理のように組み込むことができますが、セマンティック モデルではシーケンスの明示的なセマンティクス定義が必要です。

したがって、概念モデルを使用するかセマンティック モデルを使用するかの決定は、「調査対象」、意図された目標、必要な柔軟性、およびモデルの解釈方法によって異なります。人間による解釈の場合はグラフィカルな概念モデルに重点が置かれる可能性があり、機械による解釈の場合はセマンティック モデルに重点が置かれる可能性があります。

認識論モデルは、提案される範囲が既知と認識可能、および信じられるものと信じられるものである概念モデルの一種です。

論理学において、モデルとは、特定の文が真であるという解釈の一種です。論理モデルは、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、科学的モデルのように物理的対象や事実関係を表現しようとするものに大別できます。

モデル理論は、数学的論理のツールを使って、群、体、グラフ、集合論の宇宙などの数学的構造（のクラス）を研究するものです。形式言語の文に意味を与えるシステムは、その言語のモデルと呼ばれます。言語のモデルが特定の文または理論（文の集合）をさらに満たす場合、そのモデルは文または理論のモデルと呼ばれます。モデル理論は代数および普遍代数と密接な関係があります。

数学モデルには、動的システム、統計モデル、微分方程式、ゲーム理論モデルなど、さまざまな形式があります。これらのモデルや他の種類のモデルは重複する可能性があり、特定のモデルにはさまざまな抽象構造が含まれます。

より包括的なタイプの数学モデル^[14]は、言語バージョンのカテゴリ理論を使用して特定の状況をモデル化します。エンティティ関係モデルと同様に、カスタムカテゴリまたはスケッチをデータベーススキーマに直接変換できます。違いは、ロジックがカテゴリ理論に置き換えられていることであり、これにより、モデリングの主題に影響を与える強力な定理が得られ、特に異なるモデル間の変換（カテゴリ間の関数として）に役立ちます。

科学的モデルは、複雑な現実を単純化した抽象的な見方である。科学的モデルは、経験的対象、現象、物理的プロセスを論理的に表現する。経験科学の原理を形式化する試みは、論理学者が論理の原理を公理化するのと同じように、解釈を使用して現実をモデル化する。これらの試みの目的は、現実に見られるものと相反する理論的結果を生み出さない形式システムを構築することである。そのような形式システムから導き出された予測やその他の声明は、これらの科学的モデルが真実である限りにおいてのみ、現実世界を反映またはマッピングする。^{[15] [16]}

統計モデルは、データを生成するために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、確率分布関数には、正規分布の平均と分散、または線型回帰における独立変数のさまざまな指数の係数などの可変パラメータがあります。ノンパラメトリック モデルには、ブートストラップなどのパラメータのない分布関数があり、仮定によって緩く制限されているだけです。モデル選択は、分布関数のクラス内で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型回帰では、モデル選択は最も高い指数を選択することであり、クロス バリデーションなどのノンパラメトリックな手段を使用して実行できます。

統計では、物理的イベントのモデルだけでなく、精神的イベントのモデルも存在します。たとえば、顧客行動の統計モデルは概念的なモデルです (行動は物理的であるため)。一方、顧客満足度の統計モデルは概念のモデルです (満足度は物理的イベントではなく精神的イベントであるため)。

経済学において、モデルとは、一連の変数とそれらの間の一連の論理的および/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です。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フレームワークであり、多くの場合、数学的手法を使用しますが、常に使用するとは限りません。経済モデルでは、構造パラメータが使用されることがよくあります。構造パラメータは、モデルまたはモデルのクラスの基礎となるパラメータです。モデルにはさまざまなパラメータがあり、それらのパラメータを変更してさまざまな特性を作成することができます。

システム モデルは、システムの構造、動作、およびその他のビューを記述および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使用して、システムの複数のビューを表現できます。1 つ目は非アーキテクチャ アプローチで、2 つ目はアーキテクチャ アプローチです。非アーキテクチャ アプローチでは、各ビューに対してそれぞれモデルを選択します。アーキテクチャ アプローチ (システム アーキテクチャとも呼ばれる) では、多数の異種で関連のないモデルを選択する代わりに、1 つの統合アーキテクチャ モデルのみを使用します。

ビジネス プロセス モデリングでは、エンタープライズ プロセス モデルはビジネス プロセス モデルと呼ばれることがよくあります。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 モデルには次のものがあります。

• 同じ性質のプロセスをまとめてモデルに分類します。
• タイプ レベルでのプロセスの説明。
• プロセス モデルは型レベルであるため、プロセスはそのインスタンス化です。

同じプロセス モデルが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化が行われます。

プロセスモデルの使用法の1つは、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なければならないか、どのように行われるべきか、どのように行われる可能性があるかを規定することです。プロセスモデルは、プロセスがどのよう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であるかは、実際のシステム開発中に決定されます。^[18]

人間活動システムの概念モデルは、経営問題の構造化に関わるシステム分析方法であるソフト システム方法論 (SSM) で使用されます。これらのモデルは概念のモデルであり、著者は、物理世界の状況を表すことを意図していないことを特に述べています。また、情報システム設計とソフトウェア エンジニアリング用に開発された SSM のバリエーション である情報要件分析(IRA) でも使用されます。

論理言語モデリングは、概念モデルを使用する SSM の別のバリエーションです。ただし、この方法では、概念のモデルと、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ます。これは、様相論理のグラフィカルな表現であり、様相演算子を使用して、概念に関するステートメントと現実世界のオブジェクトやイベントに関するステートメントを区別します。

ソフトウェア エンジニアリングにおいて、エンティティ リレーションシップ モデル(ERM) は、データの抽象的かつ概念的な表現です。エンティティ リレーションシップ モデリングは、データベース モデリング手法の 1 つで、システム (多くの場合、リレーショナル データベース) の概念スキーマまたはセマンティック データ モデルとその要件をトップダウン方式で作成するために使用されます。このプロセスによって作成された図は、エンティティ リレーションシップ図、ER 図、または ERD と呼ばれます。

エンティティ リレーションシップ モデルは、現実世界のオブジェクトやイベントに関連するアクティビティをサポートすることを目的とした情報システムの構築に幅広く応用されてきました。これらの場合、モデルは概念的なものです。ただし、このモデリング手法は、コンピュータ ゲームやギリシャの神々の家系図の構築にも使用できます。これらの場合、モデルは概念をモデリングするために使用されます。

ドメイン モデルは、関心領域(問題領域と呼ばれることもあります)内の構造要素とその概念的制約を表す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、さまざまなエンティティ、その属性と関係、および問題領域を構成する構造モデル要素の概念的整合性を管理する制約が含まれます。ドメイン モデルには、複数の概念ビューが含まれる場合もあり、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が関心を持つドメイン モデルの特定のサブセットに関連しています。

エンティティ リレーションシップ 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。

• J. Parsons、L. Cole (2005)、「図は何を意味するのか? 図式的概念モデリング技術における表現忠実度の実験的評価ガイドライン」、データ & ナレッジ エンジニアリング55: 327–342; doi :10.1016/j.datak.2004.12.008
• A. Gemino、Y. Wand (2005)、「概念モデリングにおける複雑さと明確さ: 必須プロパティとオプション プロパティの比較」、Data & Knowledge Engineering 55: 301–326; doi :10.1016/j.datak.2004.12.009
• D. Batra (2005)、「概念データモデリングパターン」、データベース管理ジャーナル16: 84–106
• Papadimitriou, Fivos. (2010). 「景観の複雑性の概念モデル化」. Landscape Research , 35(5):563-570. doi :10.1080/01426397.2010.504913

ウィキメディア・コモンズには、概念モデルに関連するメディアがあります。

Wikiquote に概念モデルに関連する引用があります。

• インターネット哲学百科事典のモデル記事