**DFDとは、データフロー図とよばれることもあります。**この記事ではDFDの書き方について解説した後に、DFDの概要について説明します。まず、以下でDFDを書き方のルールやポイントについて詳しく紹介します。データフロー図の書き方として、データに関する処理と流れを「外部エンティティ」「データストア」「プロセス」「データフロー」の4種類の要素で表現することが可能です。

### プロセスには入力・出力のデータフローが必要

**プロセスは「処理」を表し、入力したデータを編集して出力を行うものです。**そのため、データの入力・出力が両方とも必要な場合があります。例えば、入力が1つで出力は複数という状況もあります。一方、入力が複数あり出力は1つという状況もあります。さらに言えば、入力が複数で出力も複数という状況もあります。

### データストアには入力・出力のデータフローが必要

**データストアは、データの永久的な保管場所を表します。**データストアには、入力と出力のデータフローが両方とも必要です。*データは利用しなければ保存する必要がありません。*

### データフローには全て名前が必要

**データフローには、「どのようなデータであるか」全てに名前をつけることが重要です。**DFDは、どのようなデータを伝達するかを表現する図ですが、*名前を付けることが難しいデータフロー*もあります。その場合は、データフローにおけるデータのまとまりとして物足りない部分があることが多いので、*データフローを分割できないか、もしくはデータフロー自体の削除を検討することが大切です。*

### データフローに処理を書きこむことは不要

**データフロー図に対して、「処理」を記載してしまうことがあります。**例えば、「購入する」「売却する」「決済する」などです。この場合、処理の流れを表現する図「フローチャート」の内容が混在している可能性もあります。*DFDは処理の流れについては記載せず、データの流れを記述する図です。*よって「購入する」のように動詞が名前になっているデータフローは誤りとなるため、データフローの修正が必要です。

### 入力と出力に関するデータ処理の内容がイメージできる名前をプロセスにつける

プロセスには、入力と出力に関するデータが1つ以上あります。**プロセスに名前をつける際には、入力と出力に関するデータの両方ともイメージできる名前にしてください。**データフロー図を確認したら、簡単にシステムをイメージできるようにすることが重要です。

### 処理の実行順序は記載しない

**データフロー図は、データの伝達を明確にするための図です。そのため、いつデータを伝達したかについては記載しません。**処理の実行順序について記述する際には、フローチャート図やシーケンス図などに書くことが推奨されます。

### DFDのコンテキストダイアグラムとレイヤー

**データフロー図を記載する際には、開発するシステムを1つのプロセスとして「どのようなデータをやり取りするか」についてから書き始めることが重要です。**システム全体を捉えた最上層のDFDは、「コンテキストダイアグラム」と言われます。*コンテキストダイアグラムを詳細化していくために、下層のDFDをステップを踏んで作成していくことが多いです。下層のDFDについては、上位のDFDのプロセスに対して1つずつ作られます。*

1つの層ごとに、プロセスは多くても7個以内にして記載するのがおすすめです。*プロセスの数が多い場合、データフロー図がわかりづらくなります。DFDをみて直感的にシステムのイメージが把握できる図にしましょう。*また層分けを実施する際には、0・1・2…のような番号をプロセスに記載します。下層のデータフロー図は上層の番号を継承させて、0.1、0.2などのように番号を記載することで、レイヤーの関係性が理解しやすくできるでしょう。

以上までが、DFDの書き方におけるルールやポイントの紹介でした。しかし、そもそもDFDについてどういうものか理解できていない方も少なくないでしょう。ここからは、DFDの概要などについて詳しく紹介します。

**DFDとは、システムのデータの流れを表現した図を指します。データの流れを記載することで、システムの機能を洗い出すことが可能です。**システムの設計・開発に使用できるだけではなく、業務フロー分析にも活用できます。*視覚的にシステムを容易に把握できるため、クライアントとシステム開発を実施するシステムエンジニアが、認識合わせとしてデータフロー図を使用することが可能です。また、システム開発のプロジェクトメンバーと、システムのイメージを共有する際に活用でき、機能の抜け・漏れ・重複を防げるので、データフロー図を用いることで、認識齟齬が起こりにくくなります。*

DFDの他の呼び方として「データフローダイアグラム」「データフローグラフ」などがあります。また、処理について丸で示すことから「バブルチャート」という呼び名もあります。

トム・デマルコによって構造化分析は考察され、1970年代後半から普及しはじめました。**データフロー図は、構造化分析ツールの1つです。**近年では、複雑で大規模なシステムが多くあるので、構造化分析手法を用いてシステムの要求を段階的に詳細化することで、頭の中を整理することが可能です。

*構造化分析とは、「DFD」「データディクショナリー」「ミニ仕様書」などのツールを利用して、構造化仕様書を作成すること定義されています。*特に、データフロー図をシステムにおけるデータの流れを直感的にとらえることが可能です。そのため、DFDは構造化分析の土台となります。

## データフロー図で使用する記号

**データフロー図で使用する記号は、「データフロー」「プロセス」「データストア」「外部実体」の4種類です。**DFDは、提唱者によって記号の表現の仕方が異なるので注意が必要です。DFDには、「Yourdon & DeMarco記法」と「Gane & Sarson記法」の2通りの記法が存在します。2つの方法の考え方について大きな違いはありません。しかし、「Gane & Sarson記法」には補足説明が必要な場合に、便利とされる識別子の付け方が定義されています。

**データフローは、データの流れを表現する矢印のことです。**プロセス・データストア・外部要素における間のデータの流れを表します。なお、矢印には名前を記載する必要があります。

**プロセスとは、データを編集するものです。「Yourdon & DeMarco記法」では円で、「Gane & Sarson記法」では角が丸い長方形で記載**し、記号の中には名前を記述します。データフロー図を確認する方が概要について簡単に理解できるような名前を設定しましょう。

**データストアは、データにおける保存場所のことです。**データストアの例として、ファイルやデータベースなどが挙げられます。例えば、「Yourdon & DeMarco記法」では二重線で表現します。データストアに名前をつける際も、容易に理解できるものが推奨されます。*また、他のシステムの名前と同じになると、将来的に問題が発生することもあるので、一意になるように通し番号を振って名前とする考え方もあります。ただし、データフロー図の「直感的で理解しやすい」という特徴を大切にするために、わかりやすい名前にしましょう。*

**外部実体は、対象とするシステムの外部の方や組織のことです。**データをシステムに渡してくるものやデータをシステムから受け取るものを表現します。例えば、「Yourdon & DeMarco記法」では長方形で表現し、その中に名前を記載します。*外部実体については、対象とするシステムとデータを伝達する外部要因のことであるため、内容については書く必要はありません。*特に、対象システムに入力されるデータに注意を払うことが重要です。外部実体については、システムに対する理解の向上のために記載しているともいえるでしょう。

## 書き方に注意してデータフロー図を作成しよう！

これまでに、データフロー図の書き方について詳しく紹介しました。また、DFDの概要やデータフロー図を作成する際に使用する記号についても解説しました。**DFDとは、システムのデータの流れをグラフィカルに表現する図のことです。データフロー図はシステム開発工程における設計などの初期段階に作成されることが多いです。**

*データフロー図で使用する記号は「データフロー」「プロセス」「データストア」「外部実体」の4種類です。*また、DFDには「Yourdon & DeMarco記法」と「Gane & Sarson記法」の2通りの記法が存在しています。データフロー図を用いてシステム開発を進めていく中で、認識合わせを適切に行うことが重要です。特に、複雑で大規模なシステムの場合にはDFDは役に立ち、工程の手戻りを防げます。**DFDには視覚的に理解しやすいというメリットがあるので、システム開発を実施する際にはぜひ活用しましょう。**

DFDはデータフロー図ともよばれ、データの流れを表現する図を指します。当記事では、DFDの書き方のルールやポイントについて詳しくご紹介します。また、DFDの概要やデータフロー図を作成する際に必要な記号についても解説します。

DFDとはシステムのデータの流れをグラフィカルに表現する図のこと

データフロー図で使用する記号は「データフロー」「プロセス」「データストア」「外部実体」の4種類

DFDには視覚的にデータの流れを理解しやすいというメリットがある

DFD（データフロー図）の書き方や詳細について徹底解説！

## JavaScriptとJavaの違いを聞かれたら、どう答えるか？

「JavaScript」と「Java」は、名前が似ていても「全く違うプログラミング言語」だということはエンジニアにとっては常識です。

しかし「JavaはJavaScriptの略称だ」などと誤解している専門外の人に、分かりやすく説明するのは結構厄介です。それは、例えば大阪弁と名古屋弁がどう違うのかを説明するよりも、英語と日本語がどう違うのかを説明する方が難しいことに似ています。違いがありすぎて、何から説明して良いか迷うからです。

**もしも専門外の人に「JavaScriptとJavaはどう違うの？」と聞かれたとき**は、以下のように分かりやすく説明しましょう。

## 違うものなのに、なぜ名前が似ているのか

JavaScriptとJavaは、名前は似ているけど全く別ジャンルのプログラミング言語です。「なぜ似た名前なのか？」と思いますよね。それには、次のようないきさつがあります。

Javaは、1991年にS社が開発したプログラミング言語です。JavaScriptはその4年後にN社が開発したプログラミング言語で、当初はLiveScript（ライブスクリプト）という名前でした。しかし、*N社がS社と業務提携したのを機にLiveScriptを「JavaScript」と改名したのです。*N社としては、S社と親戚関係になったのだからと、**人気のあるJavaにあやかった**のでしょうが、それが紛らわしさの原因となりました。

もし業務提携していなかったら、北海道の銘菓「白い恋人」が吉本興業の「面白い恋人」を訴えたような騒ぎになっていたのかも知れません。

## JavaScriptとJavaはどこが違うか

コンピュータ上で作動するシステムやサービスを作る言語がプログラミング言語ですが、この言語にはおよそ200種類もあり、コンピュータの種類や作るシステムによって用いる言語が違います。

JavaScriptとJavaは、どちらも人気のあるメジャーなプログラミング言語だという共通点を除けば、仕事の種類は全く異なっています。例えるなら、同じ建設業者でも測量技師と外装業者ほど、お互いにかけ離れた存在です。

**JavaScriptは、Webサイトの画面で文字や画像にさまざまな動きを与えるプログラミング言語**です。

Webサイトを見ているときに突然現れる「ポップアップ広告」や、画像がクルクルと入れ替わる「カルーセル広告」などの*動きを表現するのがJavaScriptの得意技*です。

「HTMLで文章を書き、CSSでレイアウトする」がWebサイトを作るときの基本中の基本ですが、CSSで文字に色をつけるだけでは面白くない、ユーザーに煩わしがられる広告を楽しいものにしたいなどの理由で重宝されているのがJavaScriptで、ほとんどのWebサイトで使われています。

もう一方の**Javaは、ユーザーが目にする表舞台で活躍するのではなく、システムの土台を作る裏方を担当**します。例えば銀行や証券会社など、コンピュータなしでは機能しない会社の業務システムを構築するのに用いられています。ECサイトや旅行やグルメの予約サイトもJavaです。

また、Androidのアプリ開発やTwitterなどのSNSもJavaを使って作られています。

「フロントサイドとサーバーサイド」という言葉を聞いたことがあると思いますが、JavaScriptはユーザーの目に触れるフロントサイドで、Javaは一般の人の目に触れないサーバーサイドで活躍する言語です。

## JavaScriptとJavaがどちらも人気者な理由

中身をよく知らない人がJavaScriptとJavaを混同することがあるのは、どちらも専門外の人でも耳にする機会が多い人気のプログラミング言語だからです。その人気の理由とは何かを見てみましょう。

### Javaが人気者なのは、働く環境を選ばないから

プログラミング言語の多くは、Windowsでは使えるがMacやLinuxでは使えないなど、働く場所が限られています。しかし、**Javaで作ったプログラムなら環境を選ばない汎用性・融通性があります。**

Javaにこのような融通性があるのは、JVL（JAVA仮想マシーン）と呼ばれる翻譯機能が備わっているからです。いわばマルチリンガルの通訳と一緒に仕事ができるのが、Javaです。「Write once, run anywhere（一度書いたら、どこででも作動する）」は、Javaの特徴を一言で表している言葉です。

また、この汎用性・融通性はエンジニアとって「Javaが使えれば作れるシステムの種類、参加できるプロジェクトの数が多い」というメリットになります。

### JavaScriptが人気なのは、魅力的なパフォーマンスを表現できるから

Webサイトを作るエンジニアやデザイナーは、多くの競合サイトから自社サイトを際立たせることを常に考えています。ややもすると、迷惑者扱いにされる広告を楽しいものにするのも重要なテーマです。そんなエンジニアに重宝されているのが、**サイトに魅力的な動きを与える**JavaScriptです。

さらに、Google Mapは逐一更新しなくても、フォーカスしている位置をずらすだけで新しい情報が浮かび上がってきます。*ユーザーのマウス操作や文字入力を感知して、リアルタイムで内部処理を行なうことができます。*例えばGoogle Mapは、逐一サイトを更新しなくてもマウスでフォーカスポイントをずらすだけで、瞬時に情報が更新されます。つまり、*ユーザーにストレスを与えずに楽しさを提供できる*のが、JavaScriptの人気の理由です。

## JavaScriptとJavaのどちらを学ぶべきか？

JavaScriptとJavaのどちらを学ぶべきかは、その言語を使って何を作りたいのか（どんな仕事をしたいのか）によります。あるいは、どちらが就職や転職に有利なのか、学習の難易度はどうなのか、という判断基準もあるでしょう。

### その言語で何を作りたいのか、どんな仕事がしたいのかで選ぶ

**業務システムの構築やアプリ開発をしたいならJava、オシャレなWebサイトを作りたいならJavaScript**を学ぶのが良いでしょう。Javaは裏方でシステムを支える論理を構成する言語で、JavaScriptは表舞台（ユーザーサイド）でサイトの見栄えや使い勝手を担当します。

分かりやすく言うと上記のようになりますが、JavaScripでもスマホアプリ開発ができるようになるなど、サーバーサイドの開発にも関係するようになりました。*エンジニアの半数以上がJavaScripを学習している*と言われています。

### どちらが就職や転職に有利かで選ぶ

2021年5月現在の、dodaやIndeedなどのエンジニア求人案件を見ると、**Javaの求人数はJavaScripの2.5～3倍あります**。しかし、2019年には5倍ほどの差があったので、*JavaScriptの需要が次第に高まってきた*ことが分かります。

どちらも人気の言語で、例えばdodaではJavaは4,500件前後、JavaScriptは1,500件前後がサイトに掲載されています。しっかり学んで使えるようになれば「覚えたけれど就職先がない」という心配はありません。

初心者にとってどちらが学ぶのが難しいかといえば、Javaです。マスターすれば「何でも作れる」代わりに、覚悟を決めて勉強に取りかからないと挫折する可能性が高いと言えるでしょう。

JavaScriptは、フロントサイドで動く言語なのでWebブラウザで動作確認できる点、学習しやすさがあります。**基礎的なことを学んでしまえば、プログラミンを省力化できる便利な「ライブラリー」が多種揃っている**というメリットもあります。

ここまで、プログラミングの初心者に「JavaScriptとJavaの違いは？」と聞かれたときに、どう答えたら分かりやすいのかという一例を当記事でご紹介しました。プログラミングに興味を持つ人の数はどんどん増えているので、何か聞かれたときはその道のプロとして丁寧に教えてあげたいものですね。

IТ初心者には、JavaはJavaScriptの略称あるいはよく似たプログラミング言語だと誤解している人がいます。どちらも有名なだけに誤解も多いのです。この記事では、2つの言語の違いを「エンジニアが専門外の人にも分かりやすく説明する仕方」の一例をご紹介します。

人気言語のJavaScriptとJavaの違いを誤解する初心者が増えている

JavaScriptとJavaの名前が似ているのは、2社が一時提携関係にあったから

JavaScriptとJavaがそれぞれどんな場所で使われるかを説明すると分りやすい

JavaScriptとJavaの違いは？質問されたときの説明方法

**「アジャイル」が「ウォーターフォール」の対極にある新しいシステム開発手法**だということは、ITエンジニアの皆さんならご存知だと思いますが、「アジャイル」開発には「*スクラム開発*」という手法もあります。今1度ここで確認し、DX時代に対応したシステム開発手法として活用しましょう。

アジャイル開発という言葉は、今から20年前の2001年に生まれました。従来の*ウォーターフォール開発*では、「要件定義→仕様策定→設計→開発→テスト」の各プロセスごとに厳密な文書化が求められます。そのため開発プロセスは重厚で時間を要するものですが、仕様変更に弱く、*プロジェクトがしばしば頓挫するという難点*もありました。

そのような問題を解決するために、ソフトウェア工学の専門家17名が中心となって、互いの主張や考えをぶつけ合い「*アジャイルソフトウェア開発宣言*」という文書で表明をしたのがアジャイル開発の始まりでした。

ちなみに"アジャイル（Agile）"は「素早い」を意味する英語で、**アジャイル開発は、大まかな仕様が決まったら、「手直しを恐れず、まずは作る」という考え方です。「できるだけ少ない工数」で、「短期間」でシステム開発をする手法**と覚えておきましょう。

### *ウォーターフォールからアジャイルへ*

今でこそ「アジャイル開発」はメジャーな開発手法ですが、従来は「ウォーターフォール開発」が主流でした。システム開発の際、まずプロジェクトの要件定義を行い、綿密な設計を行ってから開発に着手するのがウォーターフォール開発の段取りです。「システム分析」から始まり、「システム設計」→「システム開発」→「システムテスト」→「保守」の一連の工程を、*上から下に落ちるように実行して様子が、滝をイメージさせることからウォーターフォール開発*と呼ばれています。

ウォーターフォール開発は主に汎用コンピューター（メインフレーム）で用いられたシステム開発手法ですが、**ダウンサイジングなどの新しい技術が主流となる中、ウォーターフォール型の開発手法がマッチしなくなってきたことから、アジャイル開発に置き換わってきた**のです。

### *アジャイル開発の各種手法について*

アジャイルとは開発スタイルの総称であり、アジャイルの中には「スクラム」をはじめとして、さまざまな手法があります。「スクラム」については後述しますが、スクラム以外のアジャイル開発手法を以下で紹介します。

*▪リーン開発*
無駄は「価値」の対極にあるものと捉えて、無駄を最小化し、（顧客）価値の最大化を目指す手法です。トヨタの生産方式をシステム開発に適用させたものです。

*▪ エクストリームプログラミング（XP）開発*
「コミュニケーション」「シンプル」「フィードバック」「尊重」「勇気」の5つの価値（ポイント）を重視した開発手法で、「テスト駆動開発」や「ペアプログラミング」などを取り入れて短期のシステム開発と変化への対応を実現しています。

*▪ カンバン*
カンバンは「作業を可視化」を基本とし、作業の効率（生産性）を最大化する手法です。 カンバンボード（ホワイトボードやWebボードなど）を使用して、作業フローの継続的な改善を進めます。

## スクラム開発はアジャイル開発の1つの手法

「アジャイル開発」にはさまざまな手法がありますが、「スクラム開発」はその代表的な手法で、*チームメンバーのコミュニケーションに特に重きを置いた手法*といえます。

スクラムは、ジェフ・サザーランド氏とケン・シュエイバー氏によって1990年代に編み出されたアジャイル開発の1つの手法です。

*アジャイル開発では、計画を厳密には作成しない*ため、システム開発全体の方向性が定まっていないと、個々の機能がうまく実装されていても*結果的に一貫性に欠けるシステムとなってしまうリスク*があります。これに気付く頃にはある程度システム開発が進んでいるため、修正する場合には負荷や工数が大きくなってしまうという問題があります。

**こうした問題を解決するため、アジャイル開発で多く採用されている作業管理のフレームワークが、「スクラム」です**。スクラムはプロジェクト管理の枠組みで、「チームの統制」や「コミュニケーション」を重視します。また、スクラムにはアジャイル開発の最大の特徴ともいえる柔軟性や自由さを保ちつつ、チームの意識統一を高め、プロジェクトを円滑に進めるという利点があります。

詳細は[スクラムガイド](https://scrumguides.org/docs/scrumguide/v2020/2020-Scrum-Guide-Japanese-2.0.pdf)を参照ください。

*スクラム開発の要素は大きくは以下の4つ*です。この手法は**システム開発以外でもプロジェクトに適用が可能**です。

*1.機能単位での開発*
機能をプロダクトに対する要望の高いものから優先順位をつけ、その順位に従って機能を構築します。

*2.個別の開発期間を短期間で設定*
機能ごとの開発に区切り、その中で開発計画を立てます。個々の期間は1週間から最大4週間程度です。この期間のことをスプリントと称します。

*3.日々ミーティング実施*
メンバー同士のミーティングは毎日行います。ミーティングではプロジェクト状況を共有し、進捗に問題がないかどうかをメンバーで確認します。

*4.プロダクトの機能のレビュー*
機能がユーザーの要望に合致しているかを定期的にレビューします。

スクラム開発ではチームの単位で活動を行いますが、チームメンバーは3人～10人程度で編成します。またその活動主体はメンバーであり、*リーダーはおらず主役はメンバー*です。

*1.プロダクト・オーナー*
プロダクト・オーナーの役目はチームの舵取りです。チームへの口出しはせず、チームメンバーが主体的に最高のパフォーマンスが発揮できるように、*側面サポート*します。

*2.スクラム・マスター*
スクラム・マスターの位置づけはメンターです。メンターとはよきアドバイザーのことで、スクラム・マスターとメンバーは対等な関係にあります。メンバーが悩みや問題に目を向けて、その改善や治療を行う*ドクター的な存在*です。

*3.メンバー*
スクラム開発のチームにはリーダーがいない代わりに、舵取り役のプロダクト・オーナー、ドクター的存在のスクラム・マスターがいます。どんな組織にもリーダーはいますが、スクラムではリーダーは存在しません。**全員が対等で、全員が主役**です。スクラム・マスターはリーダーに近い存在ですが、チームをリードするのではなく舵取りでメンバーをサポートします。スクラムチームの主役はメンバーの1人1人だという点を覚えておいてください。

## スクラム開発のメリット・デメリット

スクラム開発はアジャイル開発の優れた1手法で多くのメリットがありますが、デメリットも存在します。スクラム開発についての理解を深めるために、メリット、デメリットについて確認しましょう。

*1.チームメンバー全員が主役*
ラグビーのスクラムをイメージすると分かりやすいと思いますが、スクラム開発の主役はチームのメンバー全員です。スクラムを組んでシステム開発を進める上では、**チームの1人でも手抜きをするとスクラムが崩れてしまいます**。そうならないよう、チーム全員がモチベーションを高め、維持しながら取り組めるように努めるのがスクラム・マスターです。

*2.問題の迅速な発見と解決*
*スクラム開発では毎日ミーティング*を行い、昨日の成果・今日の課題・問題点などを共有します。問題点や障害となっていることはスクラム・マスターがさらに浮き彫りにし、メンバーと共同でその解決に努めます。そのため、**問題発見と問題解決が早く**、プロジェクトが予定通り進みます。

*3.計画通りに開発が進行*
スクラム開発では、**機能単位に工数を見積もって開発**を進めていきます。機能単位でテストを行うので障害の早期発見、早期対応が可能で、*計画通りに開発が進行する*確率が上がります。

### *スクラム開発のデメリット*

スクラム開発は開発スピードを高め、効率的な開発手法ですが、条件や状況によっては思うような効果が得られない可能性があります。

*1.メンバーの協力体制が整わない*
スクラム開発のチーム活動は最短で1週間です。不慣れなメンバーばかりでチームが編成された場合、準備や習熟に時間を要し、メンバーがそれぞれの力を充分に発揮することなく活動が終了してしまいます。**開発のリズムを維持するためにもメンバー編成をなるべく変えずに進める**ことが大切です。

*2.コミュニケーション能力に左右される*
スクラム開発では毎日行われるミーティングで、自身のタスクの進捗状況や課題について簡潔に発表するとともに、他のメンバーの進捗状況を正しく理解することが求められます。**仕事ができてもコミュニケーションが苦手というエンジニアはスクラム開発に向いていません**。その点に留意してメンバーの人選や育成を行うことが求められます。

*3.開発全体のスケジュール管理がしにくい*
スクラム開発は柔軟な開発がメリットですが、逆にそれが仇になることがあります。柔軟であるが故に、開発の方向性の変化やスケジュールのぶれが生じることがあります。また機能単位に工程が細かく分かれていることから、*全体スケジュールの管理が難しくなる*というデメリットもあります。

## スクラム開発を失敗させない秘訣

従来型開発手法のウォーターフォールはプロセス重視で、手順も細かく規定されています。一方、スクラム開発の細かいプロセスは規定されておらず、柔軟な開発スタイルとチームメンバーが主役のやり方です。このスクラム開発を成功に導く鍵はそこにあります。スクラム開発を成功に導く秘訣について解説していきます。

### *スクラム開発（アジャイル開発）を正しく理解する*

先ほど、スクラム開発が失敗する要因として、コンセンサスの不足をあげました。スクラム開発は関係者の理解が大前提です。まずは**関係者全員がアジャイルの考え方やマインドを正しく理解する**必要があります。システム部門ばかりではなく、経営層・マネジメント層・人事部門・管理部門など関係者全員の理解が必要です。

変化即応型の「アジャイル型組織」への組織変革が求められるのです。*システム部門だけではなく、企業そのものを「アジャイル型組織」に変革することができれば、成功に向かって大きく前進*するでしょう。

### *目指すゴールを全員が共有する*

システムの開発には、必ず明確な目的や目標があります。チームのメンバーのベクトルがずれていると、スクラム開発は成果を上げるのが難しくなります。スクラムチームが何を目指すのか、**メンバーの意見を集約して目指すゴールを設定し、共有する**ことが必要です。

また、なぜスクラム開発方式を採用するのかについても、しっかりメンバーのコンセンサスを得ることが大事です。ウォーターフォール開発をイメージしているメンバーが1人でもいると、そのメンバーによってスクラムが崩れます。スクラム開発は柔軟な開発手法ですが、スクラム方式には一定のルールがあります。きちんとゴールを定め、チームのルールに従って進めていくことが成功の秘訣です。

### *チームメンバーが主役であることを忘れない*

スクラム開発ではチームメンバー全員が主役です。メンバー全員が対等であり、1人1人を尊重し、その働きを褒めたたえる、感謝をするところからスタートさせます。スクラム・マスターは個々のメンバーを尊重し、*感謝やねぎらい*の気持ちを伝えると、**メンバーが互いに尊重し合い、チームとして強い結束力が生まれます**。スポーツチームのように、一緒に汗を流し勝利を喜び合う仲間という意識の一体感が鍵です。これこそがスクラムの最大の強みとなるのです。

## DX時代にこそ求められるスクラム開発

ジェフ・サザーランド氏が編み出した開発手法を、『アジャイルソフトウェア開発スクラム』という本にまとめて発表したのは2003年のことですが、実際にサザーランド氏がスクラム開発を提唱したのは、そのさらに10年前だといわれています。

この30年近い歴史を持つアジャイル開発手法が、今注目されているのには理由があります。それは、政府主導で*DXの必要性が叫ばれ、ビジネス領域とITとの距離が一気に縮まったから*ではないでしょうか。

アジャイル開発の概念が生まれた約20年前、ソフトウェア開発はエンジニアだけの世界でした。今やDX時代に入り、DXの取り組みを通じてビジネス変革を推進する企業では、企業そのものがIT的な組織になっています。アジャイル思考を持つ人材がDXを主導しています。

システム開発手法やアジャイル的な組織づくりが経営課題となっています。スクラムはシステム開発のみならず、あらゆるブロジェクトに適用が可能です。プログラム開発手法やノーコード開発よりも、**スクラム開発のためのアジャイルチームづくりがDX成功の大きな鍵**となっています。

「スクラム開発」はDX時代に脚光を浴びるアジャイル開発の1つの手法で、ラグビーのスクラムのようにチーム全員が主役となる手法です。あらゆるプロジェクトに応用できる「スクラム開発」を身に付け、DX時代をリードするITエンジニアを目指してスキルアップを図りましょう。

「スクラム開発」はDX時代の開発手法として注目される「アジャイル開発」の主な開発手法である

「スクラム開発」を成功に導く鍵は、目的やゴールをチーム全員が共有することにある

DXを成功させるには、組織をスクラムを中心としたアジャイル組織に変えることである

DX時代に脚光を浴びる「アジャイル開発」の本命「スクラム」とは？

データベースは今や、IT用語とは言えない程に一般的な言葉になりました。では、あなたはデータベースについて何と説明しますか?当たり前に使っている言葉は逆に説明を求められると困ってしまうものです。

ここでは、**データベースに関するおさらいをしながら、ITエンジニアとして知っておくべきこと**をまとめています。

データベース(Data Base)は”データの基礎”とか、”データの土台”という意味で、**蓄積され、再利用できるようになったデータの集合体のこと**です。略してDBと言うこともあります。

広い意味では、*電話帳もデータベース*です。また*Excelで作成した名簿などもデータベース*です。

ITの世界では、商用で使われているものや、規模の大きなものを言います。絵や図で表す時にはドラム缶の形を絵描きます。

### データウェアハウスとの違いは

データベースとよく似た言葉で、*データウェアハウス(DWH)*があります。この両者の違いは何でしょうか?

データウェアハウスはデータ倉庫と訳し、データベースよりは大きな概念です。倉庫と呼ぶからには、当然必要なデータを必要なだけ取り出せなくてはなりません。きちんと整理され、分類されて格納されている必要があります。

**データベースは検索や蓄積が簡単に行えるように整理されたデータの集まりですが、データウェアハウスは大量のデータが分析しやすい形で保管されているデータの保管庫**です。電話帳がデータベースだとすると、データウェアハウスは書棚と言えるでしょう。

### データウェアハウスとの違いはビッグデータの関係は

データウェアハウスと切っても切れない関係にあるのが、*ビッグデータ*です。**ビッグデータは解析の対象となる大量のデータを指しますが、その大量のデータを保管しているのがデータウェアハウス**です。つまり、ビッグデータはデータそのものを指し、データウェアハウスはその入れ物だと考えれば分かりやすいでしょう。

### データベースにするメリットは

データベース化のメリットは多くありますが、**集約すると以下の4つ**にまとめることができます。

*1.データが共有できる*
データベース化によって、**同時に複数の人がデータベースにアクセスして、利用することができます**。これによって情報共有や、仕事や作業の効率化を図ることができます。

*2.データを簡単に分析ができる*
データベース化し、データに分類などの属性をつけることで、その**属性で抽出し、簡単に分析することができます**。例えば、購買データと顧客データを1つのデータベースにすると、ある商品が男女や年齢ごとにどれだけ購入されたのかが簡単に分かるようになります。

データベースが導入される前は、Excelなどで個々人が必要なデータを管理していました。この個々人が管理していたデータをデータベース化し、集中管理することで、**無駄がなくなり、データが管理しやすく**なります。さらにデータの*セキュリティを高める*ことも可能となります。

*4.データの再利用がしやすくなる*

1度収集したデータを**簡単に編集して、再利用**ができます。たとえば、顧客情報データベースから、必要な条件で顧客氏名や住所を抽出し、DMラベルを作成するといったことが簡単に行えます。

データベース化のメリットは以上の折ですが、この便利な**データベースを管理するためには、DBMS(データベース管理システム)が必要**となります。DBMSは「大量のデータを自動的に整理」してくれますので、データベースのメリットを得ることができます。すなわち、*DBMSとデータベースはセット*なのです。DBMSが無ければ、データベースは作れません。DBMSが無い段階では、ただのデータファイルでしかないのです。

DBMSによってデータベースは管理されますが、データを抽出や追加などのデータベース操作には、それを**DBMSに指示するための言語が必要です。それがデータベース言語の1つであるSQL**です。SQLは何かの略語ではありません。読み方は「エスキューエル」または「シークェル」です。

*データベースには大別して3つの型*があります。**現在の主流はリレーショナル型ですが、他に階層型、ネットワーク型があります**。それぞれ特徴がありますので、データベース構築の際は、データベースの活用方法を想定しながら構築する必要があります。

階層型データベースは、その名の通りデータが組織階層のように構成され、*ツリー構造*となっています。**親ノードと子ノードの関係は1（親）：ｎ（子）**です。特定データを検索する際にはルートが1つしかないため、*検索の速度が速いという利点*がありますが、階層が複雑になると、同一データの重複登録が必要になるなど、柔軟性に欠ける点がデメリットとしてあげられます。

### ネットワーク型データベース

ネットワーク型データベースの階層構造は、一見階層型と似ていますが、**親ノードと子ノードがｎ：ｍで構成**され、*子は複数の親を持つことができるネットワーク構造*のため、同一データを重複登録する必要がないという点では階層型データベースよりも柔軟性があります。

### リレーショナルデータベース

Excelのように、「行」と「列」からなる**「表」のイメージでデータを管理することができるデータベースの型**の1つです。「列」には重複しない項目名（見出し）が設定され、行にデータを追加していきます。表のイメージでデータが位置づけられるため、関係性が分かりやすいのが特徴です。

他の2つのデータベース型と比較して、*柔軟性に富んでおり、現在は主流のデータベース*になっています。

## データベースで押さえておきたい用語

データベースの利用に当たっては、知っておくべき用語があります。**よく使われる用語について簡潔に解説**しますので、これから*データベースに関わる方*は是非覚えておいてください。

テーブルとは、データベースの種類ごとの単位です。Excelなど**「シート」がテーブルに該当**します。

カラムは、「コラム」とも呼ばれ、属性を意味します。**Excelの「列」に該当するもの**です。カラム名はExcelの列名と同じです。

レコードとは、データそのもののことです。また**Excelの「列」であるカラムに対して「行」に該当するもの**です。

フィールドは、データベースの*最小単位*で、**Excelで例えると「セル」に該当**します。Excelのセルも書式設定で文字項目や数値項目があるように、フィールドも同様に書式の設定が可能です。

正規化とは、**テーブルの整合性を保ち、データに矛盾や重複が生じないようにすること**です。正規化された表を正規形と呼びます。正規化を行ことで、*データの追加や更新・削除などによるデータの不整合を防止*し、データベースのメンテナンス効率を高めることができます。

インデックスは「目次」や「索引」のことです。**データベースのどこに、どのデータがあるのかを示した一覧表のようなもの**です。このインデックスを利用することで*素早く必要なデータを見つけることができる*ようになります。インデックスがないと、先頭から該当データを探すことになるため、非常に検索の時間が掛かることになります。

スキーマとは図式とか概要などの意味を持つ英単語ですが、データベースにおけるスキーマは、**データベースにどのような種類のデータが、どんな構造で格納されているのかを定義したもの**です。*データベースの設計図*の役割を果たすものと考えればよいでしょう。

スキーマは3層に分けて用いることが多く、*外部スキーマ・概念スキーマ・内部スキーマ*に分かれます。3層に分けることで、設計変更などがあっても、該当するスキーマだけを変更すれば済むため、影響を小さく抑えることができるからです。

## よく使われるデータベース管理システム（DBMS）

ここでは、**よく使われるDBMS製品**について触れておきましょう。以下のDBMSを知っておくと、大半のDBMSを理解したことになるでしょう。

日本国内では**圧倒的シェアを有する、Oracle社の有償のRDBMS(リレーショナル型DBMS)**です。まずは最初に覚えておきたいRDBMS製品です。

**マイクロソフト社製の有償のRDBMS**で、Oracleに次ぐシェアを占めています。

無償のRDBMSです。無償のため、**プログラム開発での練習用に利用されるケースや、小規模システムでのデータベースとして利用**されるケースが多いのです。

**オープンソースのRDBMS**で、個人利用の場合は無償ですが、商用利用は有償です。オープンソースの中では高いシェアがあり、また*有償のソフトとそん色ない機能*を有し、最近では法人でもよく利用されています。

### 最近注目のデータベース「NoSQL」とは

## データベースに関する資格試験

データベースエンジニアを目指したい方、データベースに明るいSEを目指す方には資格の取得をおすすめします。*資格を有することで、客観的評価が高まり、活躍の機会が増します*。また、スキルアップが図れ、収入アップにもつながるでしょう。ここでは、**データベースに関わる主な資格試験**をご紹介しておきます。

### データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト資格は、かなり**難易度の高い国家資格**です。実務経験のない方の合格はかなり厳しいでしょう。特定のDBMSに依存せず、データベースに共通する理論や、データベース設計に関する出題が中心です。

[データベーススペシャリスト試験]( https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html) (合格率15.8%)

### ORACLE MASTER（オラクルマスター）試験

ORACLE MASTERは国家資格ではありませんが、**権威ある資格**です。またBronze、Silver、Gold、Platinumと4段階のレベルがあり、実力に応じたレベルの資格を取得できます。*ORACLE製品を主に扱うエンジニアは、この資格の取得をおすすめ*します。

[ORACLE MASTER]( https://www.oracle.com/jp/education/certification/index-172250-ja.html)

特定非営利活動法人LPI-Japanが運営する**民間資格**です。*オープンソースのデータベース（OSS-DB）*に関するIT技術者認定資格で、商用データベースとの連携に優れ、企業システムでも多く活用されている「PostgreSQL9.0以上」を基準のRDBMSとしています。レベルはベーシックなシルバーと、コンサルティングまで行えるゴールドの2つがあります。

[OSS-DB技術者認定試験](https://oss-db.jp/outline)

システムエンジニアがキャリアアップするのにおすすめの資格を解説！

## データベースエンジニアとして活躍しよう

ここまで、データベースに関する入門から初歩について解説してきました。日頃、データベースに触れているエンジニアの方には物足りない内容だったかと思いますが、原点に立ち返ることが大切だと感じられたら幸いです。

**ビッグデータやAIといった分野で、データベースエンジニアの活躍の場は益々広がっています**。*データベースエンジニアの仕事は専門性が高く、他の職種のエンジニアに代替することが難しいため、業界では大変重宝される職種*です。この記事でデータベースに興味を持った方は、是非データベースエンジニアを目指してみてください。

ITエンジニアの大半はデータベースに関わっていると思いますが、いざ説明を求められると説明に窮することがあるでしょう。入門者にも分かるよう、おさらいを兼ねてデータベースについてやさしく解説していきます。データベースエンジニアを目指す方にも参考になれば幸いです。

1.データベースとは何か、ITエンジニアとして知っておくべきことを入門からやさしく解説します

2.データベースの3つの種類、押さえておきたい用語、よく使われるDBMSについて再確認します

3.データベースを学びたい、データベースエンジニアを目指すための資格試験、データベースエンジニアの重要性について認識します

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

Scalaについて、どのようなプログラミング言語なのか、そもそも用語について知らない方も多いでしょう。近年、Scalaは注目を浴びているプログラミング言語の1つです。ここでは、Scalaの詳細や特徴について詳しく紹介します。

Scalaは、およそ2003年頃に開発されたプログラミング言語のことを指します。例えば、Javaはおよそ1995年頃から使用されるようになった言語です。そのため、**Scalaは比較的最近に開発されたプログラミング言語**であることがわかります。

また、**Scalaはオブジェクト指向言語と関数型プログラミング言語を統合させたプログラミング言語です。**なお、オブジェクト指向とは柔軟にプログラミングを行うための手法の1つです。オブジェクト指向言語は、モノを組み立てるようにコーディングを行い、コンピュータに動作をさせる言語を指します。一方、関数型プログラミング言語は、関数を組み合わせることでプログラミングを行います。したがって、Scalaはオブジェクト指向言語のなかでも関数型言語の機能が利用できる言語といえるでしょう。

さらに、**ScalaはJavaとの互換性をもつように開発された言語である**ため、Javaのライブラリを使用することができるため、効率よく開発をおこなうことができるでしょう。なお、ライブラリとはシステムやアプリケーションを開発する際に、複数のプログラムを1つのまとまりにしたものを指します。ライブラリは無料で提供されていることが多く、さまざまな分野で活用されています。

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