メタ開発システム・フレームワーク

開発活動そのものを設計・定義するためのメタレベルの枠組み。開発メソッド・プロセス・アーキテクチャを統合し、循環型・AI支援型の開発環境を構築する上位モデル。

開発プロセスとは、ソフトウェアの構築・運用・保守に関わる活動全体を指します。 計画、設計、実装、テスト、リリースなどを含み、ソフトウェア開発の一連の流れを体系的に表現する概念です。

メタ開発システム・フレームワークを具体化した開発システムの標準構造。開発メソッドに知識モデリング・プロセス・スタイル・実行アーキテクチャを接続して形成される。

開発メソッドとは、ソフトウェアの構造と意味を定義するためのモデルとモデル変換から構成される概念的な枠組みです。 オブジェクト指向設計、ドメイン駆動設計（DDD）、モデル駆動開発（MDD）などが代表的な例です。 開発メソッドは、ソフトウェア開発の「何を」「どのように構造化して」作るかを定義する設計的基盤を提供します。

知識駆動開発に対応するようビジネス・モデリングを拡張した知識表現のプロセス。ビジネス構造や判断を知識として形式化し、AI支援開発に活用する。

プロセス・スタイルとは、開発メソッドを時間軸上でどのように適用するかを定める進め方の様式を指します。 反復型、漸進型、ウォーターフォール型、アジャイル型、ハイブリッド型などが代表的なスタイルです。 具体的な開発活動の順序や繰り返し方、リズム、成果物の生成タイミングなどを特徴づけます。

モデル層と実行層を分離した技術的・実行的基盤。Scala・TypeScript・CDK・ECSなどを含む。

ソフトウェア開発に知識モデリングを接続し、生成AIによる知識昇格と知識循環を統合するプロセス。

技術基盤・プラットフォーム・コンポーネント構成を統合して開発を支える構造的基盤。

各プロジェクトに合わせてカスタマイズされた開発システムの実装形態。リファレンス・プロファイルを基に調整される。

典型的な開発システム構成をテンプレート化した参照プロファイル。プロジェクト固有の開発システムを定義する際の基盤として利用される。

アクティビティスペース内で実行される具体的な行為またはタスク。アルファをより進んだ状態へ移行させるために行われ、通常はワークプロダクトの生成や改良を伴う。

ソフトウェア開発の主要側面（例：機会、ステークホルダー、要求、ソフトウェアシステム、チーム、作業、作業のやり方）を表す進行の軸。各アルファは明確に定義された状態を通じて進化していく。

ソフトウェア工学の実践の本質を抽出するOMG標準のメタモデル。開発メソッドやプロセスを記述・改善するために用いられる主要概念（アルファ、アクティビティスペース、ワークプロダクト）を定義する。

アルファの状態を示す証拠として活動によって生成される具体的な成果物。文書・モデル・コードなど、検証可能な出力を含む。

一つ以上のアルファを前進させるために関連する活動が行われる作業領域。アクティビティスペースは共通の目的をもつ複数の活動をまとめる概念である。

生成AIが内部で実行する知識活性化・内化・表現・昇格・循環の構造を整理したアーキテクチャ。

BoKの構造化知識を再学習・ファインチューニングによりAIモデルのパラメトリック知識（PPK）へ恒久的に統合するプロセス。

Knowledge Circulation（知識循環）は、AIと人間のあいだで知識が生成・内化・表現・昇格を繰り返し、再び活性化される循環的プロセスを指します。 この循環は、AIが出力した知識を人間が整理・体系化し、SmartDoxサイトやBoK（Body of Knowledge）に再統合することで形成されます。 結果として、BoK全体が進化し、AIの知識理解と生成能力が継続的に向上します。

SimpleModelingでは文脈共有の核となる知識体系をBoK (Body of Knowledge)と呼んでいます。 BoKの構築は、知識の共有、教育、AIによる支援、自動化、意思決定支援を可能にするための基盤です。

境界モデルとは、異なるプロセスやレイヤ（知識モデリング・プロセス・スタイル・実行アーキテクチャなど）の間で情報や成果物を受け渡す論理的接続構造を定義するモデルです。開発メソッドの内外を橋渡しし、入力・出力・依存関係を明示化します。

知識を中心に据え、AI支援とモデリングを統合して進化する開発パラダイム。

文芸モデル駆動開発（Literate Model–Driven Development, LMDD） は、自然言語による語りと形式的なモデル構造を統一されたテキスト基盤上で統合するソフトウェア開発手法です。従来のモデル駆動開発（MDD）を拡張し、ドキュメントとモデルを単一の整合的ソースとして扱います。 LMDDでは、開発成果物の記述要素と構造要素をSmartDox言語を用いて同時に表現します。この統合的な表現から、ModelDoxが構造データを抽出し、CML（Cozy Modeling Language）がドメイン固有モデルを定義し、Cozyが実行可能なコード、ドキュメント、構成情報などの成果物を生成します。 人工知能（AI）は、語りの文脈を解析し、構造の整合性を検証し、モデルおよび生成成果物の改良を支援することでLMDDプロセスに関与します。すべての成果物はテキスト形式で表現されるため、トレーサビリティ、バージョン管理、標準的な開発環境との相互運用性が確保されます。 ドキュメント、設計、実装の間に形式的かつ機械可読な関係を定義することにより、LMDDは人間による記述と機械による推論が同一の表現層で機能する、AI支援型モデル駆動開発の基盤を提供します。

SimpleModelingのリファレンス・プロファイルです。 SimpleModelingによる文芸モデル駆動開発の説明を具体的にするために、リファレンス・プロファイルを定義しています。