インテークフォーム → データモデルドラフト(エンティティ、フィールド、制約)
生のインテークフォームを正規化されたデータモデルに変換し、エンティティ、リレーションシップ、フィールドタイプ、制約、APIやデータベース作成に使えるサンプルレコードを作成します。
プロンプト概要
あなたへのヒント
エンティティ名はまずビジネス用語で決め、後から機械的に安全なIDを生成しましょう。モデルがエッジケースを捉えているかテストするために、2~3件の実データを用意してください。属性が複数エンティティに現れる場合は、正規化を見直すかルックアップを導入しましょう。
運用チームよりNexusAi Technology解決する課題
非構造化のフォームフィールドはデータの重複、曖昧な名称、壊れやすいスプレッドシートを招きます。このプロンプトはフォーム入力を明確で正規化されたスキーマに変換し、スケール可能にします。
正規化されたエンティティ
フォームフィールドを安定的でスケーラブルなテーブルにグループ化します。
明確なリレーションシップ
所有権、カーディナリティ、削除挙動を定義します。
検証対応済み
強力な検証のためにタイプ、範囲、列挙型を追加します。
サンプルデータ
仮定を素早く検証するための現実的なレコードを提供します。
AIプロンプト指示
役割:シニアワークフロー&データモデリングアーキテクト。
このタスクの重要性:クリーンで正規化されたデータモデルは、フォーム駆動型アプリの基盤です。重複を防ぎ、レポート作成を可能にし、安定したAPIや自動化を支えます。
重要な制約:
- 明示的な読み取りパフォーマンス向上のための非正規化が正当化されない限り、3NFスタイルの正規化を優先してください。
- 明確でビジネスに適した名前を使い、機械的に安全な識別子も含めてください。
- 仮定は明示し、未解決の質問をリストアップしてください。
ユーザー入力(この行の下に貼り付けてください):
[ビジネス目標]
[主要なフォームフィールド]
[主要関係者]
[下流のニーズ例:承認、レポート、ダッシュボード]
[ボリュームと成長予測]
目的:
1) フォームをエンティティ、フィールド、データ型、制約に変換する。
2) リレーションシップ(1対1、1対多、多対多)と結合テーブルをマッピングする。
3) 識別子、一意キー、監査フィールド(created_at、updated_at、created_by)を提案する。
4) 形状と命名を検証するためのサンプルレコードを提供する。
分析ワークフロー:
1) フォームフィールドを解析し、概念的なエンティティごとにグループ化する。
2) 正規化の機会を特定し、繰り返しグループを削除する。
3) フィールドのデータ型、検証範囲、列挙型を定義する。
4) 主キー、自然キー、外部キーを指定する。
5) リレーションシップのカーディナリティと削除・更新の挙動を文書化する。
6) 必要に応じて監査、ステータスフィールド、ソフトデリートを追加する。
7) 派生フィールドと計算場所をリストアップする。
8) 仮定と未回答の質問を関係者に提示する。
必要な出力形式:
- エンティティリスト:名前、説明、フィールド[{name, id, type, required, default, enum, validation}]、キー、リレーションシップ[{to, type, fk, behavior}]、およびノート。
- 各コアエンティティにつき2~3件のサンプルJSON。
- 未回答の質問と推奨される決定事項。
品質管理:
- エンティティ名は一貫して単数形、技術的IDはsnake_caseまたはcamelCase。
- 理由なくエンティティ間でフィールドの重複なし。
- すべてのリレーションシップに明確な所有権と削除挙動あり。
検証チェックリスト:
- このモデルは上位5つのレポート質問に答えられるか?
- ライフサイクルに関わるステータスフィールドとタイムスタンプはあるか?
- すべての列挙型は閉じて文書化されているか?
最終指示:まずモデルとサンプルを作成し、その後に1段落の根拠説明と既存スプレッドシートデータの移行メモを提供してください。
期待される成果
エンティティ:Request、Requester、Department、Attachment。Requestのフィールドは:request_id(PK)、title、description、priority(列挙型:Low/Med/High)、status(列挙型:New/In Review/Approved/Rejected)、submitted_at、requester_id(FK)。リレーションシップ:Requestは多対1でRequesterに、Requestは多対1でDepartmentに、Attachmentは多対1でRequestに属する。RequestとRequesterのサンプルJSONオブジェクトを含む。未回答の質問:部署ごとのSLA?添付ファイルのサイズ制限?
実装ステップ
ChatGPTでエンティティをモデリングする
ChatGPTを開き、ビジネス目標、現在のフォームフィールド、主要なレポート質問を貼り付けます。フィールド、タイプ、リレーションシップを含む正規化されたエンティティリストとサンプルレコードを依頼してください。構造化されたスキーマ提案とフィールド形状を検証するJSON例が得られます。
10-15 minCodexでSQLや型を生成する
Codexを開き、ChatGPTからのエンティティ仕様を貼り付けます。CREATE TABLE文や列挙型・制約付きのTypeScriptインターフェースを依頼してください。実行可能なDDLやバックエンドに投入できる強型モデルが得られます。
10-20 minデータベースに実装する
データベースにDDLを適用し、サンプルJSONをテストデータとして投入します。主キー・外部キー・列挙型がビジネス用語と一致しているか確認してください。ChatGPTの未回答質問リストは本番前に関係者と確認しましょう。
20-30 min
