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chatGPTに聞いたら一瞬でclean architectureを完全に理解したので会話を共有します。

2023/11/16に公開

Clean Architectureについての会話

私: Clean Architectureについて理解したいので手伝ってください。
まず、簡単に3行でClean Architectureについて説明してください。

ChatGPT:
Clean Architectureは、ソフトウェア設計の一種で、システムのメンテナンス性と拡張性を向上させるために設計されています。このアーキテクチャは、依存関係のルールに従い、各層が独立して機能するように層を明確に分けます。その結果、コードの再利用が容易になり、テストやデバッグもシンプルになります。

私: どういう層に分けるのですか？

ChatGPT: Clean Architectureでは、ソフトウェアを以下のような層に分けます：

エンティティ層（Entities）: システムのビジネスルールをカプセル化するオブジェクトやデータ構造。これらはアプリケーションの最も内側の層を形成し、他の層から独立しています。
ユースケース層（Use Cases）: アプリケーション固有のビジネスルールを実装します。この層は、エンティティ層を使用してシステムのビジネスロジックを実行します。
インターフェースアダプタ層（Interface Adapters）: データの変換を担い、ユースケースと外部エージェント（例：データベース、ウェブフレームワーク）間の通信を仲介します。この層には、プレゼンター、ビューモデル、コントローラーなどが含まれます。
フレームワークとドライバー層（Frameworks and Drivers）: 一般的に外部のフレームワークやツールに依存する層です。データベース、ウェブフレームワーク、デバイスドライバなどがこの層に該当します。

これらの層は、外側に行くほど高レベルのポリシーと具体的な実装に焦点を当て、内側に行くほど抽象的なビジネスルールとポリシーに集中します。また、依存関係の原則に従って、外側の層は内側の層に依存する一方、内側の層は外側の層には依存しません。これにより、システムの柔軟性とメンテナンス性が高まります。

私: エンティティ層について、Androidアプリを例にとって、どのようなものが属するのか教えてください。

ChatGPT: Androidアプリにおけるエンティティ層では、アプリのビジネスロジックやビジネスルールを反映するデータ構造やオブジェクトが定義されます。この層はアプリの核となる部分であり、他の部分とは独立しているべきです。具体的な例を挙げると：

ドメインモデル: アプリの基本的なビジネスロジックを表すオブジェクト。例えば、Eコマースアプリの場合、商品、注文、ユーザーなどのドメインモデルが含まれる可能性があります。
ビジネスルール: アプリの機能を定義するルールや制約。例えば、注文の合計金額を計算するロジックや、特定の条件下でユーザーに特典を提供するルールなどがこれに該当します。
エンティティ: アプリが操作する基本的なデータ単位。これらは通常、アプリのビジネスドメインに密接に関連しています。

エンティティ層の主な特徴は、アプリケーションの他の部分（UI、データベース操作、外部APIの統合など）から独立していることです。これにより、ビジネスロジックが他の層の変更によって影響を受けにくくなり、メンテナンスや拡張が容易になります。また、この層はアプリケーションの他の部分とのインターフェースを最小限に抑え、純粋なビジネスロジックに焦点を当てることができます。

私: つまり、コードには現れない要件部分のようなものですか？

ChatGPT: エンティティ層は、コードに直接表れる部分ですが、ビジネスロジックや要件の核心を表現する部分です。エンティティ層は、アプリケーションの基本的なビジネスルールやデータモデルを定義するクラスやオブジェクトで構成されます。これらは、アプリケーションの他の部分（ユーザーインターフェース、データベースアクセス、外部API連携など）から独立しているため、ビジネスルールが他の層による変更に影響されることなく、一貫して守られます。

エンティティ層で定義されるオブジェクトは、アプリケーションの「ビジネスロジックの真実」と見なされ、システム全体で共有される概念です。例えば、Eコマースアプリでは「商品」や「注文」といったエンティティがあり、これらはアプリケーションのビジネスルール（例えば、注文処理や在庫管理）を反映します。

簡単に言うと、エンティティ層はアプリケーションのビジネスロジックの核心部分をコード化したもので、アプリケーションの他の部分がこのロジックに依存するように設計されています。

私: つまりアプリのコア機能を実装している部分ですね。
今回作ろうとしているタスク管理アプリで言えば、タスクを「未着手」「実行中」「完了」に分けるような部分ですかね？

ChatGPT:
はい、正確にはその通りです。タスク管理アプリにおけるエンティティ層は、アプリのコア機能を実装する部分にあたります。具体的には、タスクの状態（「未着手」「実行中」「完了」など）を管理するロジックや、タスク自体のデータ構造を定義するのがこの層の役割です。

たとえば、以下のような要素がエンティティ層に含まれる可能性があります：

タスクエンティティ: タスクの基本的な属性（タイトル、説明、期限、優先度など）と状態（未着手、実行中、完了）を持つデータ構造。
ビジネスルール: タスクの状態遷移を管理するルール。例えば、タスクが「実行中」から「完了」に変更される条件や、タスクの期限切れをどのように扱うかなど。
バリデーションロジック: タスクの作成や更新時に入力データの妥当性を確認するロジック。

この層は、タスク管理アプリのビジネスロジックの核となる部分で、UIやデータベース操作、外部サービスとの連携などの他の層とは独立しています。エンティティ層を適切に設計することで、アプリのメンテナンスや拡張が容易になり、ビジネスロジックが一貫性を保ちやすくなります。

私: なんとなくわかりました。ありがとう。
次に、ユースケース層について説明してください。

ChatGPT: ユースケース層は、Clean Architectureの重要な部分であり、アプリケーションのビジネスロジックやアプリケーション固有のルールを実装します。この層は、システムがどのように動作すべきかを定義し、システムのユースケース（使用例）を具体的に記述します。具体的な役割としては以下のようなものがあります：

ビジネスロジックの実装: ユースケース層は、エンティティ層で定義されたビジネスルールを実際に適用し、アプリケーションの主要な機能やビジネスプロセスを実現します。
アプリケーションの操作定義: この層は、アプリケーションが提供する具体的な機能や操作（例えば、新しいタスクを作成する、タスクの状態を更新するなど）を定義します。
入力データの処理: ユーザーからの入力や外部システムからのデータを受け取り、それを処理して適切なビジネスロジックを実行するのがユースケース層の役割です。
出力データの生成: ビジネスロジックの結果を外部の層（例えば、UI層や外部システム）に渡すためのデータを生成します。

ユースケース層は、システムの具体的な使用方法を表現し、エンティティ層のビジネスルールを実際の操作やプロセスに変換する役割を果たします。この層は、アプリケーションの外側にある層（例えば、インターフェースアダプタ層やフレームワーク層）とは独立しているため、アプリケーションのビジネスロジックが外部の変更に影響されにくい設計となっています。

私: ああ、なんとなくわかったような気がします。次にインターフェース層について教えてください。

ChatGPT:
インターフェースアダプタ層、またはインターフェース層はClean Architectureの中で、内側の層（エンティティ層やユースケース層）と外側の世界（例えば、ユーザーインターフェイス、データベース、外部APIなど）との間の通信を担う部分です。この層の主な役割は以下の通りです：

データの変換: インターフェース層は、内側の層からのデータを外部の形式に変換する役割を持ちます。例えば、ユースケース層から受け取ったビジネスデータを、ユーザーインターフェースが表示できる形式に変換することが含まれます。
入出力の橋渡し: この層はユーザーの入力を受け取り、それを内側の層が処理できる形に変換し、また、内側の層の処理結果をユーザーに返す役割も担います。
プレゼンターとビューモデル: ユーザーインターフェースのためのデータを準備するコンポーネント。これには、取得したデータを表示用に整形するロジックが含まれることが多いです。
コントローラーとリクエストハンドラ: ユーザーからのアクション（例えば、ボタンのクリック、フォームの送信）を受け取り、適切なユースケースを実行するためのエントリポイントを提供します。
外部APIとの統合: 外部のシステムやAPIとの通信を担う部分もこの層に含まれます。例えば、外部のデータベースへのアクセスや、他のサービスからのデータ取得などです。

インターフェース層は、アプリケーションの内部ロジックと外部の世界との間に位置し、両者の間のデータや命令の翻訳役を果たします。この層により、アプリケーションのビジネスロジックはUIやデータベースの具体的な実装から独立し、柔軟かつ再利用可能なコードを実現できます。

私: うむ、わかったような、、、？
一旦全体の説明を知りたいので、フレームワークとドライバー層についても教えてください。

ChatGPT:
フレームワークとドライバー層は、Clean Architectureの最も外側に位置する層で、アプリケーションの具体的な外部依存要素を扱います。この層には、アプリケーションが使用するフレームワーク、ライブラリ、データベース、外部APIなどの要素が含まれます。フレームワークとドライバー層の主な役割は次の通りです：

フレームワークの統合: この層では、ウェブサーバー、ORM、UIフレームワークなど、アプリケーションの実行に必要な各種フレームワークやライブラリが統合されます。
データベースのアクセス: アプリケーションが使用するデータベースへのアクセスを担います。これには、データの保存、更新、取得などが含まれます。
外部インターフェースの実装: 外部システムやサービス（例えば、メールサーバー、支払いゲートウェイ、他のAPIなど）との通信を担当します。
詳細な技術実装: アプリケーションの具体的な技術的な詳細（たとえば、特定のデータベース技術やウェブフレームワークの使い方）をこの層で扱います。

フレームワークとドライバー層は、アプリケーションの「実世界の接点」を形成します。この層は、内側の層（エンティティ、ユースケース、インターフェース層）から独立しており、これによりアプリケーションのビジネスロジックが特定の技術スタックやフレームワークに強く依存することなく、柔軟かつ再利用可能に保たれます。

Clean Architectureのこの4層の設計は、アプリケーションが変更や拡張に対して柔軟に対応できるようにするために重要です。ビジネスロジックは内側の層に集中し、外部の詳細（フレームワーク、データベースなど）は外側の層に押しやられることで、それぞれが独立して変更や更新を行えるようになります。

私: 例えば、以下のような理解は合っていますか？
ユーザーが新しくタスクを定義するような場合を考えると、まずユースケース層にある「画面を表示するためのファイル」と、「画面に表示するデータを定義するファイル」がUIを生み出してユーザーからの入力を受け付け、そのユーザーの入力をインターフェース層の「データ処理をするためのファイル」が受け付けて、外部のDBに渡せるような形式にし、同じくインタフェース層の「外部DBにデータを送信するファイル」がデータを送信します。その結果をインタフェース層の「外部DBからのレスポンスを処理するファイル」が受け取って、処理してユースケース層の「画面に表示するデータを定義するファイル」と「画面を表示するためのファイル」によって画面を作成してユーザーに表示する。

ChatGPT: あなたの説明は、Clean Architectureの概念を理解するための良い試みですが、少し修正が必要です。以下のように整理すると、Clean Architectureの各層の役割がより明確になります：

ユーザーインタフェース（UI）: これは実際にはインターフェースアダプタ層の一部です。ユーザーが新しいタスクを定義するUI（例えば、フォーム）を表示し、ユーザーからの入力を受け付けます。
インターフェース層（コントローラー）: ユーザーからの入力を受け取り、そのデータをユースケース層が処理できる形式に変換します。
ユースケース層: ここでビジネスロジックが実行されます。新しいタスクの作成、データのバリデーション、ビジネスルールの適用などが行われます。
インターフェース層（リポジトリやデータアクセスオブジェクト）: ユースケース層からの指示に基づいて、データを外部のデータベースに保存します。これはフレームワークとドライバー層の機能を利用して行われます。
フレームワークとドライバー層: 実際のデータベース操作（データの保存、更新など）を担います。
インターフェース層（プレゼンターやビューモデル）: ユースケース層からの処理結果を受け取り、UIが表示できる形式に変換します。
ユーザーインタフェース: 最終的に、ユーザーに結果を表示します。

このプロセスでは、各層が特定の責任を持ち、層間の依存関係が一方向（外側の層は内側の層に依存するが、その逆はない）になっています。これにより、アプリケーションの柔軟性とメンテナンス性が向上します。

私: ああ！なんとなくわかった気がする！実際にデータが渡されるのはユースケースとインターフェース層で、ビジネスロジックを実行するのはユースケースが担当している。
それ以外のアプリケーションロジックの方はインターフェースが担当しているってことか！
あとエンティティ層は実際にはデータが渡されるわけではないけれどユースケース層を作るときにコアとなるロジックやルール、データの構造などを持っているということかな？
これで理解は合っている？

ChatGPT:
はい、あなたの理解は正しい方向に進んでいます。Clean Architectureの各層の役割を簡潔にまとめると以下のようになります：

エンティティ層: アプリケーションのビジネスルールやデータの構造を定義します。これらはアプリケーションの核となる部分で、他の層から独立しています。
ユースケース層: ビジネスロジックを実行します。この層はアプリケーションの具体的な機能や操作を定義し、エンティティ層で定義されたルールを具体的な処理に適用します。
インターフェース層: ユーザーインタフェース（UI）や外部システムとの通信を担当し、ユースケース層との間でデータを適切な形式に変換します。この層には、入力の受け取り、ビジネスロジックの結果の表示、外部APIやデータベースとのデータ交換などが含まれます。
フレームワークとドライバー層: アプリケーションの外部インフラストラクチャ（フレームワーク、データベース、外部サービスなど）との接続を担います。この層は具体的な技術実装を行い、アプリケーションの他の部分からは独立しています。

エンティティ層は直接データを渡すわけではなく、アプリケーションのビジネスロジックの基盤を提供します。一方、ユースケース層はこのロジックを実際の処理に変換し、インターフェース層はユーザーとのやり取りや外部システムとの連携を担当します。このように各層が明確な役割を持つことで、アプリケーションはより柔軟かつメンテナンスしやすい構造となります。

私: 完全に理解した。ありがとう〜

ChatGPT:
素晴らしいです！Clean Architectureは理解するのが少し難しいかもしれませんが、その概念が理解できれば、より効率的でメンテナンスしやすいソフトウェアを設計できるようになります。何か他に質問があれば、いつでもお気軽にどうぞ。お手伝いできて嬉しいです！

Clean Architectureについての会話

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