JDAの主要概念
このページでは、Judgement-Driven Architecture（JDA）で使用する主要な概念を整理する。
JDA Methodでは、判断を発見し、設計し、記録し、実装し、学習する流れを説明している。
一方で、JDAには JP、State、JLog、VLog、Judgement Harness など、独自の概念が登場する。
Core Concepts は、それらの概念を確認するための用語集である。
Methodを読む中で分からない言葉が出てきたとき、ここに戻ることで、JDA全体の構造を理解しやすくすることを目的としている。
BJ（Business Journey）
BJは、Judgement Pointを発見するための業務スコープである。
JDAでは、企業活動全体を直接分析するのではなく、まず対象となる業務領域をBusiness Journeyとして定義する。
例えば、
- 新規顧客獲得
- 提案活動
- 制作進行
- 請求処理
- 入金確認
などがBJとなる。
BJの目的は、業務フローを記述することではない。
その業務の中に存在するJudgement Pointを発見することである。
JP（Judgement Point）
JPは、業務の中で発生する判断点である。
例えば、
- この顧客に提案するか
- この案件を優先するか
- この契約を締結するか
といった「〜するか？」の判断がJPとなる。
JDAでは、JPを業務改善やAI活用の基本単位として扱う。
JULIA（Judgement Scorecard）
JULIAは、JDAにおいて「どのJPから着手するべきか」を評価するためのフレームワークである。
JULIAという名前は、5つの評価軸（J・U・L・I・A）の頭文字から取っている。
企業活動には多数のJP（Judgement Point）が存在する。
しかし、すべての判断を同時に設計・実装することは現実的ではない。
そのためJDAでは、JULIAを用いて優先順位を決定する。
JULIAは以下の観点から評価を行う。
- J（Judgement Financial Impact）
判断が事業や収益に与える影響 - U（Urgency & Frequency）
判断の発生頻度および緊急性 - L（Latency）
判断に迷いや停滞が発生している度合い - I（Influence Scope）
他業務・他部門・顧客への影響範囲 - A（Adaptive / Learning Value）
学習資産としての価値
JULIAによって、組織は「どの判断から改善するべきか」を体系的に判断できる。
State
Stateは、判断対象が現在どのような状態にあるかを表す。
例えば営業活動であれば、
- 未接触
- 接触済み
- 比較検討中
- 提案中
- 成約
といった状態が存在する。
JPはStateを変化させる。
JDAでは、状態遷移を中心に業務を捉える。
JSC（Judgement State Chart）
JSCは、判断によって状態がどのように遷移するかを表すモデルである。
JDAでは、単なる業務フローではなく、
- 現在の状態
- 発生する判断
- 遷移後の状態
を明確に定義する。
JSCによって、判断と状態の関係を構造化できる。
JDC（Judgement Design Canvas）
JDCは、JPの判断内容を設計するためのキャンバスである。
例えば、
- 誰が判断するのか
- 何を見て判断するのか
- どのような観点を持つのか
- 誰が責任を持つのか
を整理する。
JSCが状態遷移を扱うのに対し、JDCは判断ロジックを扱う。
Proposal
Proposalは、判断対象となる案件・提案・実行単位である。
JDAでは、ProposalがStateを持ち、JPによって状態が変化する。
言い換えると、Proposalは判断の対象であり、StateとJPの適用先となる。
JLog（Judgement Log）
JLogは、判断時の記録である。
- 誰が判断したのか
- 何を見たのか
- なぜそう判断したのか
- 何を選択したのか
を保存する。
JLogは判断の再現性を高めるための基盤となる。
VLog（Validity Log）
VLogは、判断の妥当性を評価するための記録である。
判断した瞬間には、その判断が正しかったかは分からない。
そのため、
- その後どうなったか
- 良い結果につながったか
- 次回も同じ判断を行うべきか
を後から評価する。
JDAのLearningは、VLogを起点として行われる。
JJ（Judgement Journey）
JJは、複数のJPが連続して実行される流れである。
企業活動は単一の判断ではなく、多数の判断の連鎖によって進行する。
JDAでは、その連鎖をJudgement Journeyとして捉える。
Judgement Harness
Judgement Harnessは、JPを統一的に実行・記録するための共通基盤である。
JDAでは、判断を各画面や各機能へ埋め込むのではなく、外部定義されたJPとして管理する。
Judgement Harnessは、
- 状態
- 入力
- 実行
- ログ
を統一し、判断を再現可能かつ学習可能な形で運用する。
Judgement Harnessによって、判断を個別実装ではなく共通基盤として管理できる。
Learning Cycle
Learning Cycleは、JLogとVLogの蓄積を前提に判断を継続的に改善するための循環である。
JDAでは、Learningは以下の段階で進む。
判断結果の妥当性評価であるVLogを継続的に取得できる状態を作る段階
AIが判断材料を提示し、人間の判断を支援する段階
蓄積されたJLog / VLogをもとに、過去の判断パターンを再現する段階
一定条件下で、判断の一部をAIへ委譲できるようにする段階
判断は一度作って終わりではない。
継続的な学習によって、組織の資産へと変化していく。