第24章: 今後の展望
24.1 機能拡張
レポーティング強化
現在のシステムは基本的な CRUD 操作と一覧表示を提供していますが、ビジネスインテリジェンス（BI）機能の強化が今後の課題です。
ダッシュボード実装
経営層や管理者向けのダッシュボードを実装することで、システムの価値を大幅に向上させることができます。
モバイル対応
現在のシステムはレスポンシブデザインを採用していますが、より本格的なモバイル対応も検討課題です。
24.2 アーキテクチャ進化
マイクロサービス化の検討
現在のモノリシックアーキテクチャから、段階的にマイクロサービスへ移行することを検討できます。
イベントソーシング
イベントソーシングは、状態の変更をイベントとして記録するアーキテクチャパターンです。監査証跡や履歴追跡に優れています。
CQRS パターン
CQRS（Command Query Responsibility Segregation）は、読み取りと書き込みを分離するパターンです。
技術スタックの進化
24.3 AI/ML 統合
需要予測機能
機械学習を活用した需要予測は、在庫最適化や販売計画に大きな価値をもたらします。
異常検知
取引データの異常検知は、不正検出や品質管理に活用できます。
AI 活用のロードマップ
LLM 統合の可能性
大規模言語モデル（LLM）を活用した機能拡張も将来的な検討課題です。
24.4 継続的改善
技術的負債の管理
システムの健全性を維持するため、技術的負債を継続的に管理します。
品質指標の継続監視
まとめ
この章では、今後の展望について解説しました。
重要なポイント:
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機能拡張: レポーティング強化、ダッシュボード実装、モバイル対応（PWA 推奨）により、システムの価値を向上させます。
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アーキテクチャ進化: 必要に応じて、モジュラーモノリス、マイクロサービス、イベントソーシング、CQRS パターンへの段階的な移行を検討します。
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AI/ML 統合: 需要予測、異常検知、LLM 活用により、ビジネスインテリジェンスを強化します。段階的なロードマップに従って実装を進めます。
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継続的改善: 技術的負債の管理と品質指標の継続監視により、システムの健全性を維持します。
本書で解説したドメイン駆動設計、テスト駆動開発、継続的リファクタリングの原則に従い、システムを進化させていくことが重要です。技術は変化しますが、よいソフトウェアを作るための基本原則は変わりません。
これで本書の本文は終了です。付録では、技術スタック一覧、ユースケース一覧、データモデル、開発タイムライン、参考文献を提供します。