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title: DDD × クリーンアーキテクチャで学ぶ 疎結合設計と生成AI活用 (20260801).pptx
tags:  #ai駆動開発 #ddd  
author: [Yukiko](https://image.docswell.com/user/yukiko_it)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: DDD × クリーンアーキテクチャで学ぶ 疎結合設計と生成AI活用 (20260801).pptx by Yukiko
published: August 01, 26
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システム移行案件 技術基礎講座
DDD × クリーンアーキテクチャで学ぶ
疎結合設計と生成 AI活用
新人〜中堅エンジニア向け ／ 技術面談での説明力強化を目的とした資料
背景
うさうさ研修工房
DDD
Clean Arch
移行実践
AI活用
面談対策


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01. 背景
なぜ今、疎結合化が必要なのか
▪ 長年運用中の基幹システムほど、周辺システムとの間に複雑なデータ参照が積
み重なり、影響範囲が読みにくくなる
密結合 → 疎結合（イメージ）
Before：密結合
▪ この状態を「密結合」と呼び、一箇所の修正が想定外の箇所に波及するリスクを
高める
▪ 新規自社開発システムへの移行は、既存システムを止めずに少しずつ置き換え
る段階的な進め方が求められる
周辺A
既存
基幹システム
周辺B
周辺C
▪ その設計の拠り所が、 DDD（ドメイン駆動設計）とクリーンアーキテクチャという
2つの考え方
After：疎結合（ Clean Architecture）
ドメイン
(中心)
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アダプタ経由で周辺と接続
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02. DDDの基礎
DDDとは — 「業務の言葉」を設計に落とし
込む
▪ DDD（ドメイン駆動設計）は、業務そのものの知識（ドメイン）を出発点にソフトウェ
アを設計する考え方
▪ ユビキタス言語：現場担当者とエンジニアが同じ言葉で会話できるよう、用語を設
計・コードに統一する
▪ 境界づけられたコンテキスト：業務領域ごとに意味の境界を区切り、同じ言葉でも
文脈が違えば別モデルとして扱う
▪ 36件の査読済み研究を分析した文献レビューでは、DDDはシステムの改修・再構築
において有効に機能したと報告されている
境界づけられたコンテキスト
受注
ユビ
キタ
ス言
語で
橋渡
し
在庫
会計
同じ「商品」でも文脈ごとに意味・属性が異なる
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03. Clean Architectureの基礎
クリーンアーキテクチャ — 変化に強い同心
円構造
▪ Robert C. Martin氏が提唱した設計思想。システムを同心円状の層に分け、依存
の方向を「内向き」に固定する
▪ 中心は業務ルール（Entities／Use Cases）。外側のUI・DB・フレームワークが変
わっても中心は影響を受けない
依存は外 → 内のみ
依存
依存
▪ この依存規則により、フレームワークやDBの入れ替えが容易になり、テストもし
やすくなる
▪ 複雑で変化の多いシステムほど、この構造の恩恵が大きいと業界解説記事の多くが
指摘している
Entities
Use Cases
Interface Adapters
Frameworks & Drivers
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04. 移行の実践
密結合から疎結合へ — 段階的リプレイスの
進め方
▪ 一括で作り直す「ビッグバン移行」はリスクが高く、長年運用中のシステムには不
向き
▪ 「ストラングラー・フィグ・パターン」は、新旧システムを併存させながら機能単位で
少しずつ置き換える手法
▪ DDDとストラングラー・パターンを組み合わせた移行手法が、実システムへの適
用事例として研究報告されている
既存システムの縮小推移（イメージ）
Step 1
受注を切出し
Step 2
在庫を切出し
▪ 境界づけられたコンテキストの単位が、そのまま移行の切り出し単位（サービ
ス境界）の目安になる
Step 3
会計を切出し
既存システム
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新システム
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05. 依存関係分析
依存関係の可視化と移行用疑似データベー
ス
▪ 既存システムと周辺システムの間で「誰が」「どのデータを」「どう参照しているか」
を洗い出すことが疎結合化の第一歩
依存関係マップ（イメージ）
▪ 接続先変更やデータ移行の影響調査では、参照元・参照先の一覧化と波及範囲
の見積もりが欠かせない
顧客DB
▪ 本番データに触れずに検証できるよう、移行用の疑似データベース（模擬データ
環境）を設計・構築し移行リハーサルを行う
在庫API
▪ この検証工程を経ることで、本番切替時のトラブルを事前に減らすことができ
る
既存
システム
会計I/F
帳票基盤
金色＝今回の接続先変更で影響を受ける経路
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06. 生成AIの活用
生成AI（Claude）を設計・開発にどう活かす
か
▪ 海外の研究では、複数の大規模言語モデルにコードのリファクタリングを行わ
せ、人間の開発者と比較する実験が行われている
▪ 機械的に検出できる問題の改善は AIが得意とする一方、文脈に依存する複雑な
判断は依然として人間が優れているという傾向が報告されている
▪ つまり AIは「代替」ではなく「壁打ち相手・下調べ役」として活用し、最終判断は
エンジニアが行うのが実務的なスタンス
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設計〜開発フローと AIの関与度
要件整理
人が判断
設計たたき台
AI支援
影響調査
AI支援
実装
AI支援
レビュー／判断
人が判断
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07. 面談対策
技術面談で「説明できる」ようにしておく
▪ 求人票にもある通り、設計経験は「なぜその設計にしたか」を言語化できるかが
問われる
▪ 「なぜDDDだったのか」「なぜクリーンアーキテクチャだったのか」という判断理由
と、採用しなかった選択肢とのトレードオフも説明できるようにする
▪ 生成AIをどう使ったか（どこを任せ、どこを自分で判断したか）も具体例を1つ用意
しておくと強い
STARで経験を 1つのストーリーに
S
T
A
R
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状況
密結合な基幹システムの運用課題
課題
改修コストとリスクの増大
行動
DDD/Clean Architectureで疎結合化
結果
改修範囲の限定・テスト容易性向上
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08. まとめ
まとめ — 疎結合設計がもたらす価値
▪ DDDは「業務の言葉」を軸に、境界づけられたコンテキストでシステムの意味の境
界を整理する考え方
▪ クリーンアーキテクチャは「依存の方向」を内向きに固定し、変化に強い構造をつ
くる考え方
▪ 両者とストラングラー・パターンを組み合わせ、段階的に移行することでリスクを
抑えながら密結合を解きほぐせる
▪ 生成AIは工程を加速させる相棒。最終的な設計判断とその説明責任はエンジ
ニア自身が持つ
3つの要素が組み合わさる
DDD
Clean
Architecture
生成 AI活用
リスクを抑えた
段階的な移行
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参考文献
参考文献・出典
Özkan, O., Babur, Ö., & van den Brand, M. (2025). Domain-Driven Design in software development: A systematic literature review on implementation, challenges,
and effectiveness. Journal of Systems and Software, 230, 112537.
https://arxiv.org/abs/2310.01905
Li, C.-Y., Ma, S.-P., & Lu, T.-W. (2020). Microservice Migration Using Strangler Fig Pattern: A Case Study on the Green Button System. 2020 International Computer
Symposium (ICS), IEEE.
https://ieeexplore.ieee.org/document/9359092/
Cordeiro, J., Noei, S., & Zou, Y. (2024/2026). An Empirical Study on the Code Refactoring Capability of Large Language Models. ACM Transactions on Software
Engineering and Methodology.
https://arxiv.org/abs/2411.02320
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※ 記載内容は各論文・記事の要旨に基づき要約したものであり、詳細は各
URL先の原典をご確認ください。
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