⚡「シン・要件定義」⚡ データモデル定義（概念ER図／CRUD対応）
データモデル定義（概念ER図／CRUD対応）
『モダンデータスタック時代の シン・要件定義 クラウド構築大全 ― DWHからCDP、そしてMA / AI連携へ』
クラウド時代の「要件定義」って、どうやって考えればいい？
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DWHからCDP、そしてMA／AI連携まで──現場で使える知識をこの一冊で。
データ基盤の要件定義を行う際、最も重要でありながら最も誤解されやすいのが「データモデル定義」です。
多くのプロジェクトが“項目一覧”だけを作ってデータモデルを定義した気になっていますが、それは設計の入口にすぎません。
本当に必要なのは、
概念ER図（What） → CRUD（How）
という二軸でデータがどのように存在し、どう変化し、誰が使うかを体系的に定義することです。
1. 概念ER図 ― 業務の全体像をデータの世界に翻訳する
概念ER図とは、
何というエンティティが存在し
それらがどう繋がり
どの文脈で利用されるか
を可視化した“データ世界の地図”です。
エンティティの例：
顧客
商品
契約
イベント
注文
在庫
店舗
担当者
関係性例：
顧客は複数の契約を持つ
商品は複数の注文に紐づく
イベントは顧客の行動を表す
概念ERがあると、
業務理解が深まる
システム間連携が整理される
データ粒度が揃う
後続の論理/物理設計がスムーズ
つまり、概念ER図は“要件定義における土台”です。
2. CRUD 定義 ― データの“動き”を決める責務整理
概念ER図で“何が存在するか”が定まったら、次は“どう動くのか”を明確にする必要があります。それが CRUD 定義です。
CRUDとは：
Create：誰が／どの業務が作成するか
Read：誰が参照するか
Update：どこが更新し、その頻度は？
Delete：削除の責任者・ルールは？
CRUDを明確にすると：
更新元の特定（Single Source of Truth）が定まる
データI/F（API/バッチ）の責務が明確になる
更新頻度・粒度が整理される
アクセス権限モデルが設計しやすくなる
不整合を防げる
例：
顧客マスタの更新元は CRM
行動ログはアプリからイベントとして Create
分析基盤は Read のみ
解約情報は業務システムが Update
CRUD は“データが迷子にならない世界を作るルール”なのです。
3. モダンデータスタック時代のモデル定義 ― 基盤をまたいだ整合性
現代のデータ基盤は単一構造ではありません。
DWH、レイクハウス、CDP、MA、CRM、ログ基盤…複数が連動します。
このため、モデル定義では以下のポイントも重要になります：
DWH 用の正規化モデル
レイクハウス用のワイドテーブル
CDC による行単位の履歴管理
SCD Type2 による属性履歴
非構造化データのイベントモデル
ドメイン分割（Data Mesh）
データカタログでの統制
これらをバラバラに扱うのではなく、
“共通の概念ER → 論理 → 物理”として統一言語で扱うこと
がシステム全体の整合性を生みます。
モデル定義は、
“複数基盤をつなぐための唯一の共通レイヤー”
と言えるほど重要です。
まとめ
概念ER図：業務とデータの関係を整理する“地図”
CRUD：データの動きを定義する“交通ルール”
モダンデータスタックのモデル定義：複数基盤をつなぐ“共通言語”
データモデル定義は、要件定義の中でも最も本質的で、プロジェクト成功を左右する最重要工程です。
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