前置き
「おとぎ話サーガ（同期連携）」から「パラレルサーガ（非同期連携）」へのアーキテクチャ移行を、「マップ」「ループ」「リープ」の考え方を使って高速に、かつ安全に進めるための仮説探索型アジャイルプロセスをフレームワークとして提示します。
このフレームワークは、技術的な不確実性（リスク） を特定し、リープで大胆に検証し、
ループで段階的に移行を進めることに主眼を置きます。
⓪ マップ (Map) 🗺️：現状分析と戦略立案 (Sprint 0 or Planning Phase)
目的
現在の「おとぎ話サーガ」の同期依存関係を可視化し、目指す「パラレルサーガ」の非同期アーキテクチャを描き、移行における 最大のリスク（＝検証すべき仮説） を特定する。
活動
現状分析
サービス間の同期呼び出しマップを作成。呼び出し頻度、レイテンシー、障害時の影響範囲（爆発半径）を分析。
目標設定
どの同期連携を非同期化するか？ なぜ非同期化するのか？（例：パフォーマンス向上、可用性向上） 目標とするアーキテクチャ（例：イベント駆動）を描く。
リスク特定 (リープ仮説)
・「最もクリティカルな同期呼び出し（例：注文→在庫確認）を非同期化した場合、ビジネス上のSLA（例：在庫確認の即時性）を満たせるか？」
・「非同期化に必要な技術（例：メッセージブローカー）は、現在のインフラ/チームスキルで導入・運用可能か？」
・「非同期化による結果整合性（Eventual Consistency）は、ビジネス的に許容できるか？」
成果物
移行戦略マップ、検証すべき主要なリープ仮説リスト。
① 技術的PoCフェーズ：最重要リープ仮説の検証 (Sprint 1-N)
目的
マップで特定された最大のリスク（技術的・ビジネス的）を持つ同期連携（例：注文→在庫確認）に焦点を当て、非同期化が「本当に可能か？」 を検証する。
中心的な活動：リープ (Leap) 🚀
仮説
「注文→在庫確認をKafkaを使ったイベント駆動に置き換えても、平均応答時間XXミリ秒以内、エラー率YY%未満を達成できる」
検証
・最小限のインフラ構築
Kafkaクラスタを（テスト環境に）構築。
・最小限のコード変更
注文サービスがイベントを発行し、在庫サービスがイベントを購読して処理する 最小限のコード（PoC） を実装。
・性能・負荷テスト
この最小構成に対して負荷をかけ、レイテンシーやエラー率を計測し、仮説を検証する。
ループ (Loop) 🔄 の役割
PoC内部で、Kafkaのパーティション数やコンシューマーの設定を 小さく試行錯誤（ループ） し、性能目標を達成できるか探る。
移行
リープ仮説が検証されれば（例：SLAを満たせそうだと分かれば）フェーズ②へ。
検証できなければマップを見直し、技術選定（例：KafkaではなくSQSを使う）やアーキテクチャ（完全非同期ではなく、一部同期を残す）を 大きく変更（リープ） するか、移行自体を再検討。
② パイロット導入フェーズ：限定的な実環境での検証 (Sprint N+1 - M)
目的
PoCで技術的に可能と分かった非同期連携を、**限定された本番に近い環境（Staging、あるいは本番環境の一部トラフィック）**で実際に動かし、「想定外の問題」を発見・学習する。
中心的な活動: リープ (Leap) 🚀 (本番への投入) と ループ (Loop) 🔄 (改善)
リープ (Leap) 🚀
仮説
「注文→在庫確認の非同期化は、実際のトラフィック下でも安定稼働し、ビジネスKPI（例：注文完了率）に悪影響を与えない」
検証
①. ストラングラーパターン適用
注文サービスのコードを修正し、同期呼び出しではなく、イベントを発行するように切り替える（最初はダークローンチや一部ユーザー限定リリースなど、リスクを限定して）。
②. 在庫サービスはイベントを処理する。
③. オブザーバビリティを徹底し、レイテンシー、エラー率、ビジネスKPIを厳密に監視する。
ループ (Loop) 🔄
監視中に発見された問題（例：特定の条件下でのメッセージ処理遅延、結果整合性によるユーザー体験の悪化）に対し、設定チューニングやコード修正を 繰り返し（ループ） 行い、安定稼働を目指す。
移行
パイロット導入が成功し、安定稼働が確認されれば、本格的な移行（フェーズ③）へ。
ループを回しても安定しない、あるいは重大なビジネスインパクトが判明した場合は、マップを見直し、戦略的な方向転換（ピボット＝リープ）（例：この部分は同期に戻す、別の非同期パターンを試す）を検討。
③ 段階的MVPロールアウトフェーズ：移行範囲の拡大 (Sprint M+1 - ...)
目的
パイロットで成功した非同期化パターンを、他の同期連携箇所へ段階的に適用し、最終的に「パラレルサーガ」アーキテクチャを実現する。
中心的な活動: ループ (Loop) 🔄 が主軸
①. 次の移行対象を選定
パイロットの学びに基づき、次に非同期化する同期連携を選ぶ。
②. パターン適用 (Build)
パイロットで確立した非同期化パターン（イベント発行/購読、オブザーバビリティ設定など）を適用する。
③. リリース & 観測 (Measure)
リリースし、影響を監視する。
④. 学習 & 改善 (Learn)
問題があれば修正し、次のループ（次の移行対象）へ。
リープ (Leap) 🚀 の可能性
ループの過程で、当初のマップにはなかった新たな課題や機会（例：特定の非同期化が、予期せぬ別のサービスの性能を改善した）が発見されれば、それを元に 戦略的な方向転換（リープ） を行うこともある。
完了
すべての目標とした同期連携が非同期化され、「パラレルサーガ」アーキテクチャが実現する。
まとめ
このフレームワークにより、アーキテクチャ変更という大きなリスクを伴う活動を、仮説検証のサイクルを通じて段階的に（ループ）、かつ大胆に（リープ）進めることが可能になります。
是非とも他のアーキテクチャの大きな移行の際には、常識として使ってみてください。
きっとリスクをコントロールしながらも、学びを最大化しつつ、移行していけます。