AUTOSAR 846 AP, Figure 6.3: Service Instance To MachineMapping using PlantUML by ChatGPT

Posted at 2025-09-22

AUTOSARは、Classic Platformは、EnterPriseArchitect（ソフト名）のファイルを配付している。
なぜか、より公開側に振ったはずのAdaptive Platrformでは、UML図を配布していない。

AUTOSAR APの図をChatGPTにPlantUMLで書いてもらう企画を考案。
今回は第4回目。

Explanation of ara::com API AUTOSAR 846, R23-11, AP
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5c2bbd029f8d9bed641b

で参照している

Explanation of ara::com API
https://www.autosar.org/fileadmin/standards/R23-11/AP/AUTOSAR_AP_EXP_ARAComAPI.pdf

Figure 6.3: Service Instance ToMachineMapping

AUTOSAR Adaptive Platfrom PlantUML with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4fef7700b57419ddf2c2

Si desea leer el código fuente de PlantUML, puede hacerlo seleccionando la solicitud de edición.
If you would like to read the source code of PlantUML, you can do by selecting the edit request.
PlantUMLのソースコードを読みたい方は、編集リクエストを選択するとソースコードが読めます。

ChatGPT

https://www.autosar.org/fileadmin/standards/R23-11/AP/AUTOSAR_AP_EXP_ARAComAPI.pdf のFigure 6.3: Service InstanceToMachineMapping をPlantUMLで書き直そうと思います。どう書くといいでしょうか。

ChatGPT:

AUTOSAR ARAComAPI 仕様書の Figure 6.3「Service Instance to Machine Mapping」は、
サービスインスタンスがどの ECU（またはマシン）上に配置されるかを示す配置図（Deployment Diagram / Component Diagram）です。
PlantUML では「ノード(node)」や「コンポーネント(component)」を使って表現すると読みやすくなります。
書き方のポイント
マシン（ECU）を node で表現
node ECU1 { … }
node ECU2 { … }
など。
Service Instance を component で表現
component "ServiceInstanceA"
マシンとインスタンスの対応
それぞれの node 内に component をネストするか
node と component を <> の矢印で結ぶ
サンプル PlantUML
以下は典型的な構成例（図面内容は公開資料からの推定サンプル）です。
実際のサービス名・マシン名はご自身のシステムに合わせて置き換えてください。

実装ヒント
図に通信プロトコル（SOME/IPなど）が明記されていれば、矢印ラベルに「SOME/IP」などを付けると分かりやすいです。
Machine（ECU）名や ServiceInstance 名を、仕様書の実名に差し替えてください。
1つの Machine に複数の ServiceInstance をまとめて配置する場合は、最初の例のように node { component … } とネストする方が視覚的に整理しやすいです。
これらのスタイルをベースに、Figure 6.3 の実際のラベルや接続関係を読み取りながら書き換えると、オリジナル図の PlantUML 化がスムーズにできます。

この図からC++とRustのコードを生成してください。

ChatGPT:

Figure 6.3 Service Instance to Machine Mapping は「どの ECU（マシン）にどのサービスインスタンスを配置するか」を示す配置図なので、
コード化する場合は「デプロイ構成をデータで表現する」形になります。
ここでは先ほどの PlantUML 例をもとに、同等の情報を C++ と Rust で表現するサンプルを示します。
実際のサービス名や ECU 名は、AUTOSAR の設計に合わせて置き換えてください。
1️⃣ C++ 例

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>

struct ServiceInstance {
    std::string name;
};

struct Machine {
    std::string name;
    std::vector<ServiceInstance> services;
};

int main() {
    // 構成定義
    Machine ecu1{"Machine1 (ECU1)", {
        {"ServiceInstanceA"},
        {"ServiceInstanceB"}
    }};
    Machine ecu2{"Machine2 (ECU2)", {
        {"ServiceInstanceC"}
    }};

    // 出力
    std::vector<Machine> machines{ecu1, ecu2};
    for (const auto& m : machines) {
        std::cout << m.name << " hosts:\n";
        for (const auto& s : m.services) {
            std::cout << "  - " << s.name << "\n";
        }
    }
    return 0;
}

実行結果例
Machine1 (ECU1) hosts:

ServiceInstanceA

ServiceInstanceB
Machine2 (ECU2) hosts:

ServiceInstanceC
2️⃣ Rust 例

#[derive(Debug)]
struct ServiceInstance {
    name: &'static str,
}

#[derive(Debug)]
struct Machine {
    name: &'static str,
    services: Vec<ServiceInstance>,
}

fn main() {
    let ecu1 = Machine {
        name: "Machine1 (ECU1)",
        services: vec![
            ServiceInstance { name: "ServiceInstanceA" },
            ServiceInstance { name: "ServiceInstanceB" },
        ],
    };

    let ecu2 = Machine {
        name: "Machine2 (ECU2)",
        services: vec![
            ServiceInstance { name: "ServiceInstanceC" },
        ],
    };

    let machines = vec![ecu1, ecu2];

    for m in &machines {
        println!("{} hosts:", m.name);
        for s in &m.services {
            println!("  - {}", s.name);
        }
    }
}

💡 応用
このデータ構造に対して検索関数を作れば
「ServiceInstanceA がどの ECU にあるか」などを簡単に問い合わせできます。
AUTOSAR Adaptive Platform で実運用する場合は、
JSON/YAML で同じ構成を外部ファイル化 → 解析して配置管理することも可能です。
このように PlantUML の配置図は「ECU（マシン）とサービスインスタンスのマッピング情報」として
シンプルなデータ構造に落とし込み、C++/Rust で管理できます。
ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。

参照

ChatGPT利用の技4つ with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4a178bd6a09a4a471a7f

ChatGPTによるQiita記事の改良と補足
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20604d6dd0702ab95c2f

ChatGPTによるQiita記事の改良と補足（２）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/996275307ffc8c1243f8

本から始める面倒なことはChatGPTにやらせよう　by からあげ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5ce2a18db54b5610e4b

MCP入門〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜 by からあげを聞きながら
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54b648c838fae8d57e38

【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"2024年10月17日 AI(9)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e

設計:ChatGPTで特異解か一般解を求める AI(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4dec580e16a7c84b0ec4

みんなの使い方から学ぶ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8e7de492d896df94a36e

AI・機械学習　昨日、今日、明日
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DNA LLM and genome for survey 2200 papers by name.
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AI時代の相棒は、キミに決めた！ ChatGPT推し ver.0
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https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/84cab0888c193bba429b

C言語を習得する３つの方法　ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4a3518a18fa49f46787f

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