セマンティックデータモデル

代替文=|サムネイル|320x320ピクセル|「物理的データストア」と「現実世界」に対する「セマンティックデータモデル」の関係。セマンティックデータモデル（英:Semantic data model、略:SDM）とは、データベースのための高水準な意味論（セマンティクス）ベースのデータベース記述および構造化の形式（データベースモデル）である。このデータベースモデルは、従来のデータベースモデルよりも、アプリケーション環境の意味をより多く捉えるように設計されている。SDMの仕様は、アプリケーション環境に存在するエンティティの種類、それらエンティティの分類とグループ化、およびそれらの間の構造的な相互接続という観点からデータベースを記述する。SDMは、アプリケーション環境の意味論を捉えるための高水準のモデリングプリミティブの集合を提供する。データベースの構造仕様に派生情報を組み込むことにより、SDMは同じ情報を複数の方法で表示することを可能にし、これによりデータベースアプリケーションに通常存在する多様なニーズや処理要件に直接対応することが可能となる。現在のSDMの設計は、その予備バージョンを使用した経験に基づいている。SDMは、データベースシステムの有効性と使いやすさを向上させるように設計されている。SDMによるデータベース記述は、データベースの正式な仕様書および文書化ツールとして機能し、様々な強力なユーザーインターフェース機能をサポートするための基盤を提供し、データベース設計プロセスにおける概念的なデータベースモデルとして機能し、さらに新しい種類のデータベース管理システムのためのデータベースモデルとして使用することができる。

ソフトウェア工学においてソフトウェア工学におけるセマンティックデータモデルには、様々な意味がある。

意味情報が含まれる概念データモデルである。これは、モデルがそのインスタンスの意味を記述することを意味する。このようなセマンティックデータモデルは、保存されたシンボル（インスタンスデータ）が現実世界とどのように関連しているかを定義する抽象化である。当事者がメタモデルを知る必要なしに、インスタンスから意味（セマンティクス）を解釈できるようにする情報を表現および交換する機能を備えた概念データモデルである。このようなセマンティックモデルは、（オブジェクト指向とは対照的に）ファクト指向である。ファクトは通常、データ要素間の二項関係によって表現されるが、高階関係は二項関係の集合として表現される。通常、二項関係は「オブジェクト-関係タイプ-オブジェクト」というトリプルの形式をとる。例えば、「エッフェル塔 <is located in> パリ」などである。

通常、セマンティックデータモデルのインスタンスデータには、<is located in>などの様々なデータ要素間の関係の種類が明示的に含まれる。インスタンスからファクトの意味を解釈するためには、関係の種類（関係タイプ）の意味が既知であることが要求される。したがって、セマンティックデータモデルは通常、そのような関係タイプを標準化する。これは、第2の種類のセマンティックデータモデルが、インスタンスがそれ自体の意味を含むファクトを表現することを可能にすることを意味する。第2の種類のセマンティックデータモデルは、通常、セマンティックデータベースを作成することを目的としている。セマンティックデータベースに意味を含める機能は、アプリケーションがコンテンツから意味を解釈できるようにする分散データベースの構築を容易にする。これは、セマンティックデータベースが同じ（標準の）関係タイプを使用する場合、それらを統合できることを意味している。また、一般に、リレーショナルデータベースやオブジェクト指向データベースよりも適用範囲が広いことも意味する。

概要階層型、ネットワーク型、またはリレーショナル型に関わらず、データベース管理システム（DBMS）の論理データ構造は、データの概念定義の要件を完全に満たすことはできない。なぜなら、その範囲は限定されており、DBMSで採用されている実装戦略に偏っているためである。したがって、概念的なビューからデータを定義する必要性が、セマンティックデータモデリング技術の開発につながった。つまり、図に示されているように、他のデータとの相互関係の文脈の中でデータの意味を定義する技術である。リソース、アイデア、イベントなどの観点からの現実世界は、物理的なデータストア内で記号的に定義される。セマンティックデータモデルは、保存された記号が現実世界とどのように関連しているかを定義する抽象化である。したがって、モデルは現実世界の真の表現でなければならない。

KlasとSchrefl（1995年）によれば、「セマンティックデータモデルの全体的な目標は、リレーショナルの概念を、人工知能分野で知られているより強力な抽象化の概念と統合することによって、データの意味をより多く捉えることである。そのアイデアは、現実世界の状況の表現を容易にするために、データモデルの不可欠な部分として高水準のモデリングプリミティブを提供することである」とされている。

歴史セマンティックデータモデルの必要性は、統合コンピュータ支援製造（ICAM）プログラムの結果として、1970年代半ばに米国空軍によって初めて認識された。このプログラムの目的は、コンピュータ技術の体系的な適用を通じて製造の生産性を向上させることであった。ICAMプログラムは、製造の生産性向上に関与する人々のためのより優れた分析およびコミュニケーション技術の必要性を特定した。その結果、ICAMプログラムは、以下を含むIDEF（ICAM Definition）メソッドとして知られる一連の技術を開発した。

IDEF0 環境またはシステム内の活動またはプロセスの構造化された表現である「機能モデル」を作成するために使用される。 IDEF1 環境またはシステム内の情報の構造と意味を表す「情報モデル」を作成するために使用される。 IDEF1X 環境またはシステム内の情報の構造と意味を表すグラフィカルな情報モデルを作成するために使用されるセマンティックデータモデリング技術。この標準を使用することで、リソースとしてのデータ管理、情報システムの統合、およびコンピュータデータベースの構築をサポートする役割を果たすセマンティックデータモデルを構築できる。 IDEF2 環境またはシステムの時変的な動作特性を表す「ダイナミクスモデル」を作成するために使用される。

1990年代には、セマンティックモデリング技術の適用により、第2の種類のセマンティックデータモデルが生まれた。その一例が、ISO 15926-2（2002年）として標準化されたセマンティックデータモデルであり、これはさらにセマンティックモデリング言語であるGellish（2005年）へと発展した。Gellish言語の定義は、セマンティックデータモデルの形式で文書化されている。Gellish自体は、他のセマンティックモデルを作成するために使用できるセマンティックモデリング言語である。これらのセマンティックモデルは、セマンティックデータベースであるGellishデータベースに保存できる。

応用セマンティックデータモデルは、多くの目的を果たすために使用できる。主な目的には以下のものが含まれる。

データリソースの計画：予備的なデータモデルを使用して、企業の運営に必要なデータの全体像を提供できる。その後、モデルを分析して、共有データリソースを構築するためのプロジェクトを特定し、範囲を定めることができる。共有可能なデータベースの構築：完全に開発されたモデルを使用して、ユーザーによって検証され、様々なDBMS技術のいずれかの物理データベース設計に変換できる、アプリケーションに依存しないデータのビューを定義できる。一貫性があり共有可能なデータベースを生成することに加えて、データモデリングを通じて開発コストを大幅に削減することができる。ベンダーソフトウェアの評価：データモデルは実際に組織のインフラストラクチャを表しているため、ベンダーソフトウェアが暗黙的に示すインフラストラクチャと会社が実際にビジネスを行う方法との間に生じうる不一致を特定するために、会社のデータモデルに対してベンダーソフトウェアを評価することができる。既存データベースの統合：既存のデータベースの内容をセマンティックデータモデルで定義することにより、統合されたデータ定義を導き出すことができる。適切なテクノロジーを使用すれば、得られた概念スキーマを使用して、分散データベース環境でのトランザクション処理を制御できる。米国空軍の統合情報サポートシステム（I2S2）は、異種のDBMS環境に適用された、この種のテクノロジーの実験的な開発とデモンストレーションである。

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