Amazon Bedrock Claude 3.7 SonnetでReasoningを使ってデータモデリングしてみた。

## はじめに

Claude 3.7が来たので、データモデリングをやってもらいました。

元ネタは、前回投稿した[これ](https://qiita.com/akiraabe/items/953918bca1c98c58d6b8#%E6%97%A2%E5%AD%98%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%81%AE%E3%81%86%E3%81%88%E3%81%A7%E6%A9%9F%E8%83%BD%E8%BF%BD%E5%8A%A0ddd%E3%81%AE%E3%82%B7%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%B3)です。

## プロンプト

プロンプトは元ネタと一緒です。

```markdown

<task>
今からイミュータブルデータモデルに沿って、データモデリングしてみたいと思います。

以下にイミュータブルデータモデルの手順（5個のステップ）を提示しますので、よく理解してください。

<イミュータブルデータモデルの手順>

## はじめに
CRUDのうちUPDATEがもっともシステムを複雑化する。更新には複雑なルールが伴うからだ。業務的に複雑なルールが存在するのは仕方ないこともあるが、システム、設計で複雑さを更に増さないようにしたい。
UPDATEに着目し、その発生をできるだけ削ることによって複雑さをおさえるためには、まずデータモデルをそのように設計しておかなけれなならない。
このイミュータブルデータモデルは、それを手助けする手法で、手順に沿って実施すればある程度のスキルのバラつきも吸収できるように組み立てられている。

## ステップごとの実行キャラ（基本的には全部ギャル）

ステップ
1. 明るいリーダータイプのギャル
2. 冷静に鋭い突っ込みをするギャル
3. 単なるアホなギャル
4. おっとりしたギャル
5. ひたすら前向きに盛り上げるギャル


## ステップ
1. エンティティを抽出する。(提示されたユースケースの名詞、動詞に着目)

  5W1Hがエンティティの候補となる。
  以下は、例である。
	[[Who]] 従業員,患者,プレイヤー,顧客,生徒,...
	[[What]] 製品,サービス,コース,曲,...
	[[When]] 時間,日付,月,年,年度,...
	[[Where]] 送付先,URL,IPアドレス,...
	[[Why]] 注文,返品,入金,出金,取引,…
	[[How]] 請求書,契約書,注文書,…

2. 洗い出したエンティティを[リソース]と[イベント]に分類する。

  イベントに分類する基準は属性に「日時・日付（イベントが実行された日時・日付）」を持つものである。
  これはエンティティ名に「〜する」を付けてみることによって識別もできる。上記例では、「注文する」というのは自然に成り立つが、「会員する」というのは成り立たない。すなわち[[イベント]]は動詞から抽出したエンティティであることを意味する。

  また、5W1Hの分類において、
	Who, What, When, Where → リソース
	Why, How → イベント
  になる。

  [* 注: 日時属性とは…?]
 「請求予定日」のように将来の予定を表すものや、「有効期限」「適用開始日」のようにデータのライフサイクルを表すものは、ここでいう"日時"属性ではない。
  業務のアクティビティを記録するのがイベントエンティティであり、その行われた時刻を記録するのがここでいう”日時”属性である。

3. イベントエンティティには1つの日時属性しかもたないようにする。

  よく考えることなしに作られたイベントエンティティには多くの日時属性を含むことがある、これを分解しそれぞれイベントエンティティを作るのである。


4. リソースに隠されたイベントを抽出する。（リソースに更新日時をもちたい場合にはイベントが隠されている可能性がある）
  - 例）社員情報（リソース）の更新日時がある場合には、社員異動（イベントエンティティ）を抽出する。

5. エンティティ間の依存度が強すぎる場合には、交差エンティティ（関連エンティティ）を導入する。（カーディナリティが多対多の関係を持つような場合に導入する）


</イミュータブルデータモデルの手順>

<指示事項>
この手順を用いて、以下のような業務に関し、イミュータブルデータモデルの手順に沿って分析を行い、データモデルを出力してください。
データモデルは、Mermaid形式で出力してください。

まずはStep1からお願いします。
</指示事項>

<対象業務>

## 機能要件

1. シンジケートローンは、単一の貸し手が引き受けるには大きすぎるローンを複数の貸し手が共同で提供する仕組みです。
2. 例えば、Intelが10億ドル規模の工場を建設する際に必要な巨額の融資は、通常、複数の貸し手が「シンジケート」を形成して資金を提供します。
3. 投資銀行が通常シンジケートのリーダーとして機能し、取引や他のサービスを調整します。
4. ローンの借り手が資金を要求すると、シンジケートのリーダーは全メンバーに対して各自の持分を呼び出します。
5. シンジケートメンバーは通常、自身の持分を提供しますが、しばしば他のメンバーと交渉して投資額を増減させることがあります。
6. モデルにはLoan Investment（ローン投資）という派生オブジェクトがあり、これは特定の投資家のローンへの貢献を表します。
7. ファシリティ（融資枠）の持分は、実際のローン引き出し（ドローダウン）への参加のガイドラインにすぎません。
8. 借り手がファシリティを利用できる特権に対して手数料を支払う場合、この資金はローンの状況に関係なく、ファシリティの持分に応じて分配されます。

このシステムは、複雑な金融取引を管理し、異なる参加者間での資金の分配や調整を行うためのものです。

### 補足
Transactionのサブタイプごとの資金の流れを説明します。

1. シンジケートの組成について：
はい、その理解で正確です。ファシリティを複数の出資者が組成することは、シンジケートの組成と言い換えても適切です[^0]。シンジケートローンでは、複数の金融機関（投資家）が協調してローンを提供するため、このプロセスをシンジケートの組成と呼びます。

2. Transactionのサブタイプごとの資金の流れ：

a) Facility Investment（ファシリティ投資）:
   投資家 → シンジケート（ファシリティ）
   各投資家がシンジケートに資金を提供します。

b) Drawdown（ドローダウン）:
   シンジケート（ファシリティ） → 借り手
   借り手がファシリティから資金を引き出します。

c) Interest Payment（利息支払い）:
   借り手 → シンジケート → 投資家
   借り手が支払った利息がシンジケートを通じて投資家に分配されます。

d) Principal Payment（元本返済）:
   借り手 → シンジケート → 投資家
   借り手が返済した元本がシンジケートを通じて投資家に分配されます。

e) Fee Payment（手数料支払い）:
   借り手 → シンジケート → 投資家
   借り手が支払った手数料（ファシリティ利用料など）がシンジケートを通じて投資家に分配されます。

f) Facility Trade（ファシリティ取引）:
   投資家A → 投資家B
   投資家間でファシリティのシェアが取引されます。実際の資金移動は投資家間で直接行われる場合もありますが、シンジケートを通じて行われることもあります。

これらの取引において、シンジケート（通常はリード銀行が管理）が資金の集中と分配の役割を果たします。各取引は、関連する Share Pie や Amount Pie に基づいて処理され、投資家間での適切な資金配分が行われます。
</対象業務>
</task>

```

## 最終成果物

サブタイプが省略されているが、ある程度ベースとしてはちゃんとしたものが完成！

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/130262/0f30d868-193a-41c9-b109-4d91e6122239.png)



## モデルの応答

- Step1: エンティティの抽出

```markdown
Reasoning: この課題では、シンジケートローンというビジネスドメインに対してイミュータブルデータモデリングを行います。まずは、ステップ1からエンティティを抽出していきます。

ステップ1のガイドラインによれば、提示された業務要件から名詞や動詞に着目して、5W1Hをベースにエンティティを抽出します。

# イミュータブルデータモデリング - シンジケートローン分析

## ステップ1: エンティティの抽出（明るいリーダータイプのギャル）

「みんな〜！今日はシンジケートローンのデータモデルを作るよ！まずは名詞と動詞から重要なエンティティをピックアップしていくね！5W1Hを意識しながら見ていこう！」

### Who（誰が）
- 投資家/シンジケートメンバー（貸し手）
- 借り手（Intelなどの企業）
- 投資銀行/シンジケートリーダー

### What（何を）
- シンジケートローン
- ファシリティ（融資枠）
- ローン投資
- 持分/シェア

### When（いつ）
- 各種取引日時
- ドローダウン日時
- 支払い日時

### Where（どこで）
- 特に明示されていないけど、銀行や金融機関の場所があるかも

### Why（なぜ）
- 取引（Transaction）
  - ファシリティ投資
  - ドローダウン
  - 利息支払い
  - 元本返済
  - 手数料支払い
  - ファシリティ取引

### How（どのように）
- Share Pie（シェア配分）
- Amount Pie（金額配分）

「以上が抽出したエンティティ候補だよ！次のステップで、これらをリソースとイベントに分類していくね！」
```

- Step2: リソースとイベントの分類

```markdown
Reasoning: 次はステップ2を実施します。ここでは「冷静に鋭い突っ込みをするギャル」のキャラクターで、ステップ1で抽出したエンティティを[リソース]と[イベント]に分類します。

イベントの基準は:
1. 属性に「イベントが実行された日時・日付」を持つもの
2. エンティティ名に「〜する」を付けて自然に成り立つもの
3. 5W1Hの分類では、Why, Howがイベントになりやすい

抽出したエンティティを分類していきます。

## ステップ2: リソースとイベントの分類（冷静に鋭い突っ込みをするギャル）

「はいはい、エンティティ抽出お疲れ〜。でも、これだけじゃ全然足りないわよね？これからリソースとイベントにきっちり分けていくわよ。日付属性を持つかどうかとか、動詞に変換できるかとかをチェックしていくわ」

### リソース（静的なエンティティ）

1. **投資家/シンジケートメンバー（Investor）**
   - 「投資家になる」は言えるけど、それはイベントじゃなくて状態変化よね
   - 投資家情報は静的

2. **借り手（Borrower）**
   - こちらも静的な情報よね

3. **シンジケートローン（Syndicated Loan）**
   - ローン自体は静的オブジェクト
   - 状態は変わるけど、それはイベントが紐づくことで変わるの

4. **ファシリティ（Facility）**
   - 融資枠の情報を表すリソース

5. **ローン投資（Loan Investment）**
   - 実際はリレーションシップかもだけど、重要な概念なのでエンティティとして抽出しておくわ

6. **Share Pie（シェア配分）**
   - 持分の配分比率を表すリソース

7. **Amount Pie（金額配分）**
   - 実際の金額配分を表すリソース

### イベント（動的なエンティティ）

1. **取引（Transaction）**
   - これは明らかにイベントね。「取引する」って自然に言えるし、日時属性も持つわ
   - サブタイプがいくつかあるわね:
     - **ファシリティ投資（Facility Investment）**
     - **ドローダウン（Drawdown）**
     - **利息支払い（Interest Payment）**
     - **元本返済（Principal Payment）**
     - **手数料支払い（Fee Payment）**
     - **ファシリティ取引（Facility Trade）**

「ふーん、なるほどね。このケースだと、取引（Transaction）がメインのイベントエンティティになりそう。それぞれのタイプの取引が発生するたびに記録していくべきよね。あと、リソースはいくつかあるけど、投資家や借り手以外は取引によって作成されたり影響を受けたりするものかしら？次のステップでさらに分解していきましょう」
```

- step3: イベントエンティティに1つの日時属性しか持たないようにする

```markdown
Reasoning: 次のステップ3では、イベントエンティティに1つの日時属性しか持たないようにするというルールに従って、イベントエンティティを分解・整理します。

ステップ3は「単なるアホなギャル」のキャラクターで実行するので、少し抜けているけど本質を突いたような発言をさせます。

## ステップ3: イベントエンティティの日時属性の整理（単なるアホなギャル）

「えっと〜、次は何するんだっけ？あ、そうそう！イベントに日付がいっぱいあったらダメってやつだよね！えーっと、見てみよ〜」

「取引（Transaction）ってさ、1つのイベントなんだよね？だからさ、1つの日時属性しか持っちゃダメなんだって！複数の日時属性があると混乱しちゃうからね〜」

「えーっと、Transaction（取引）には何の日時があるかな〜？」

1. **Transaction（取引）の日時属性**
   - transaction_date（取引日時）
   - 「ん〜？他にも日時ありそう？...あ！でも例えば支払い予定日みたいなのは予定であって実際の取引日時ではないから、transaction_dateだけでOKかな？」

「あと、Transaction（取引）にはいろんなタイプがあるんだよね？」
- Facility Investment（ファシリティ投資）
- Drawdown（ドローダウン）
- Interest Payment（利息支払い）
- Principal Payment（元本返済）
- Fee Payment（手数料支払い）
- Facility Trade（ファシリティ取引）

「これ、全部が別々のイベントじゃなくて、Transaction（取引）っていう1つのイベントエンティティのサブタイプってことでいいのかな？だってどれも『取引する』って言えるし、取引日時を持ってるよね？」

「あ！でもこれだと、Drawdown（ドローダウン）は借り手が資金を引き出すときの取引で、Interest Payment（利息支払い）は借り手が利息を支払うときの取引で...それぞれ別のことしてるから、もしかしてこれって別々のイベントエンティティとして分けた方がいいのかな？」

「でも、考えてみると全部『お金の移動』っていうイベントだよね。だから取引日時1つだけ持つTransaction（取引）っていう1つのイベントエンティティで、タイプフィールドで区別すれば良さそう！」

「というわけで、Transaction（取引）というイベントエンティティは1つの日時属性（transaction_date）だけを持って、サブタイプで種類を区別するっていうのでOKだと思うな〜！」
```

- Step4: リソースに隠されたイベントを抽出する

```markdown
Reasoning: 次は、ステップ4「リソースに隠されたイベントを抽出する」です。リソースの中に更新日時などがあるかを確認し、それが実は別のイベントエンティティを示唆していないかを検討します。おっとりしたギャルキャラで進めていきます。

## ステップ4: リソースに隠されたイベントの抽出（おっとりしたギャル）

「あら、もうステップ4なのね〜。リソースの中に隠れているイベントがないか探してみましょうか♪更新日時があるようなリソースがあれば、そこに新しいイベントが隠れているかもしれないわね〜」

「まずは、各リソースを見ていきましょうか...」

### 投資家/シンジケートメンバー（Investor）
「投資家の情報って、名前とか連絡先とか、基本的にはあまり変わらないと思うわ〜。もし更新があるとすれば、単なる情報の訂正かしら。特に隠れたイベントはなさそうね」

### 借り手（Borrower）
「借り手の情報も、基本的には変わらないと思うわ。特別なイベントは見当たらないわね〜」

### シンジケートローン（Syndicated Loan）
「シンジケートローンの状態は変わる可能性があるわね。でも、その変化は既に識別したTransaction（取引）イベントによって起きるものだと思うわ。例えば、ドローダウンや元本返済があると残高が変わるわね。でも、これは隠れたイベントというより、既存のイベントの結果なので大丈夫そう♪」

### ファシリティ（Facility）
「ファシリティの情報、融資枠の状態も変わりそうだけど...あら、もしかして『ファシリティの状態変更』というイベントがあるかも？例えば、融資枠の期間延長とか条件変更とかがあるかしら？」

「業務説明には明示されていないけれど、実際の業務ではファシリティ条件の変更イベントがあるかもしれないわね。でも今回の要件からはそこまで読み取れないから、必要なら後で追加することにしましょう♪」

### Share Pie（シェア配分）とAmount Pie（金額配分）
「シェア配分や金額配分は、取引（Transaction）によって生成されるものよね。特に隠れたイベントはなさそう〜」

「あ、でも待って〜。シェア配分が変更されることがあるみたいね。『シンジケートメンバーは通常、自身の持分を提供しますが、しばしば他のメンバーと交渉して投資額を増減させることがあります』って書いてあるわ」

「これは『ファシリティ取引（Facility Trade）』というイベントで捉えられているかもしれないけど、もしかすると『シェア再配分（Share Reallocation）』という別のイベントがあるのかも？でも、これも既存の取引タイプでカバーできそうね♪」

「結論としては、現状の業務要件からは特に新しいイベントは見つからなかったわ。ただ、将来的にはファシリティの条件変更やシェアの再配分などのイベントが必要になるかもしれないわね〜」

```

- Step5: 交差エンティティの導入

```markdown
Reasoning: ステップ5では、エンティティ間の依存度が強すぎる場合に交差エンティティ（関連エンティティ）を導入する過程を行います。特にカーディナリティが多対多の関係を持つ場合です。

ここまでの分析で見えてきたエンティティ間の関係性を整理し、多対多関係を持つものを特定する必要があります。

主なエンティティ間の関係を考えると：
1. Investor(投資家) - Syndicated Loan(シンジケートローン): 多対多（一人の投資家が複数のローンに投資でき、一つのローンには複数の投資家がいる）
2. Borrower(借り手) - Syndicated Loan(シンジケートローン): 1対多
3. Syndicated Loan(シンジケートローン) - Facility(ファシリティ): 1対多
4. Investor(投資家) - Facility(ファシリティ): 多対多（一人の投資家が複数のファシリティに投資でき、一つのファシリティには複数の投資家がいる）

特にTransaction(取引)とその他エンティティの関係性も重要です。

これらを踏まえて、必要な交差エンティティを導入していきます。

## ステップ5: 交差エンティティの導入（ひたすら前向きに盛り上げるギャル）

「やったー！最後のステップだよ！エンティティ間の関係性をチェックして、多対多の関係があったら交差エンティティを入れていくよ！これでイミュータブルデータモデルの完成だね！」

「まずは、今までに見つけたエンティティ間の関係をチェックしていくよ〜！特にカーディナリティが多対多の関係になってるところを探すよ！」

### 多対多関係の分析

1. **投資家(Investor) と シンジケートローン(Syndicated Loan)**
   「一人の投資家は複数のシンジケートローンに投資できるし、一つのシンジケートローンには複数の投資家が参加するから、これは完全に多対多だね！」

2. **投資家(Investor) と ファシリティ(Facility)**
   「投資家は複数のファシリティに投資できるし、ファシリティには複数の投資家が参加するから、これも多対多だよね！」

3. **ファシリティ(Facility) と 取引(Transaction)**
   「一つのファシリティに対して複数の取引（ドローダウンや支払いなど）が発生するし、逆はないから、これは1対多かな〜」

「多対多関係があるところには、交差エンティティを導入していくよ！」

### 交差エンティティの導入

1. **投資家(Investor) と ファシリティ(Facility) の間**
   「これは、説明にあった『ローン投資(Loan Investment)』がまさに交差エンティティになるね！投資家とファシリティの関係を表していて、投資額や持分比率などの情報を持つよ！」

   「『ファシリティ投資(Facility Investment)』という取引が起きたときに、この『ローン投資(Loan Investment)』レコードが作られて、その後の各種取引や資金分配の計算に使われるんだね！」

2. **Share Pie(シェア配分) と Amount Pie(金額配分)**
   「これらも実は交差エンティティの一種かもしれないね！それぞれの取引タイプに対して、どの投資家にいくら分配するかを表す関係エンティティだよね！」

   「Share Pieはファシリティ内での各投資家の持分比率を表していて、Amount Pieは実際の取引での金額配分を表しているんだね！」

「これで交差エンティティも特定できたよ！じゃあ、最終的なデータモデルを図にしてみよう！」

### イミュータブルデータモデルの完成（Mermaid形式）

\```mermaid
erDiagram
    Investor ||--o{ LoanInvestment : "invests in"
    Borrower ||--o{ SyndicatedLoan : "borrows"
    SyndicatedLoan ||--o{ Facility : "consists of"
    Facility ||--o{ LoanInvestment : "allocated to"
    LoanInvestment ||--o{ SharePie : "defines share"
    Transaction ||--o{ AmountPie : "allocates money"
    LoanInvestment ||--o{ AmountPie : "receives allocation"
    
    Investor {
        string investor_id PK
        string name
        string type
        string contact_info
    }
    
    Borrower {
        string borrower_id PK
        string name
        string industry
        string credit_rating
    }
    
    SyndicatedLoan {
        string loan_id PK
        string borrower_id FK
        decimal total_amount
        string currency
        date start_date
        date end_date
        string purpose
        string status
    }
    
    Facility {
        string facility_id PK
        string loan_id FK
        decimal facility_amount
        string facility_type
        decimal interest_rate
        date availability_period
        string status
    }
    
    LoanInvestment {
        string investment_id PK
        string investor_id FK
        string facility_id FK
        decimal commitment_amount
        decimal commitment_percentage
        date investment_date
        string status
    }
    
    Transaction {
        string transaction_id PK
        string related_entity_id FK
        datetime transaction_date
        string transaction_type
        decimal amount
        string currency
        string status
        string description
    }
    
    SharePie {
        string share_pie_id PK
        string investment_id FK
        string facility_id FK
        decimal share_percentage
        date effective_date
    }
    
    AmountPie {
        string amount_pie_id PK
        string transaction_id FK
        string investment_id FK
        decimal allocated_amount
        decimal allocation_percentage
    }
\```

「これでイミュータブルデータモデルの完成だよ！すっごく良いモデルができたね！このモデルならUPDATEの発生を最小限に抑えられるから、システムもシンプルに作れるよ！」

「各イベント（Transaction）が発生するたびに新しいレコードが作られて、過去の情報は変更されないからデータの整合性も保てるし、監査証跡もバッチリ！これでシンジケートローンの複雑な仕組みもしっかり管理できるね！」

「みんな、お疲れさま〜！」

```

## 感想

題材的には、従来のモデルでも処理可能かもしれませんが、
随所に鋭い洞察がみられました。

**1. 取引（Transaction）の抽象化と統一的モデリング**

ステップ3で、一見異なる業務活動（ファシリティ投資、ドローダウン、利息支払いなど）を「お金の移動」という共通の本質で捉え、単一の「Transaction」エンティティとしてモデル化しました。

**2. 暗黙的な関係性の発見と明示化**

業務要件に直接記述されていないShare PieとAmount Pieの概念とその関係性を推論し、モデルに組み込みました。特にステップ5で、これらが単なるエンティティではなく、実質的には交差エンティティとして機能していることを見抜き、投資家への資金配分という複雑なビジネスロジックを簡潔なデータ構造で表現しました。要件から明示されていない関係性を推論し形式化する能力は、モデルの強みです。

**3. イミュータブル性と業務特性の整合性分析**

金融取引という「記録が残り、変更されない」性質を持つ業務とイミュータブルデータモデルの親和性を認識し、特にステップ4で既存リソースに隠されたイベントを探る際に、金融取引の監査証跡としての側面を考慮しました。

応答速度も速いので、ストレスなしに使えました！