# SPEC-GENERAL-006: 拡張整合性更新オーケストレータ仕様書

## 概要
`EnhanceConsistencyUpdateOrchestrator`は、整合性更新オーケストレータの拡張版で、より高度な整合性維持機能を提供します。機械学習による影響予測、インテリジェントな更新順序最適化、リアルタイム進捗監視、分散トランザクション管理、自動修復機能を追加し、大規模で複雑なプロジェクトの整合性を高度に管理します。

## クラス設計

### EnhanceConsistencyUpdateOrchestrator

**責務**
- 機械学習による影響範囲予測
- 動的な更新順序の最適化
- リアルタイム進捗監視とアラート
- 分散トランザクション管理
- 自動修復とセルフヒーリング
- 更新パフォーマンスの学習と改善

## データ構造

### EnhancedUpdateType (Enum)
```python
class EnhancedUpdateType(Enum):
    INTELLIGENT_PLOT = "intelligent_plot"          # AI支援プロット更新
    CASCADE_CHARACTER = "cascade_character"        # カスケード型キャラ更新
    TIMELINE_REALIGN = "timeline_realign"          # タイムライン再調整
    QUALITY_DRIVEN = "quality_driven"              # 品質駆動型更新
    PREDICTIVE_SYNC = "predictive_sync"            # 予測的同期更新
    ADAPTIVE_MERGE = "adaptive_merge"              # 適応的マージ更新
```

### PredictiveImpactAnalysis (DataClass)
```python
@dataclass
class PredictiveImpactAnalysis:
    predicted_files: list[str]                     # 予測影響ファイル
    confidence_scores: dict[str, float]            # 信頼度スコア
    risk_assessment: dict[str, str]                # リスク評価
    optimization_suggestions: list[str]            # 最適化提案
    estimated_complexity: float                    # 推定複雑度
    alternative_approaches: list[dict]             # 代替アプローチ
```

### IntelligentUpdatePlan (DataClass)
```python
@dataclass
class IntelligentUpdatePlan:
    plan_id: str                                   # 計画ID
    ml_optimized_steps: list[OptimizedStep]       # ML最適化ステップ
    dynamic_dependencies: DependencyGraph          # 動的依存グラフ
    performance_predictions: dict[str, float]      # 性能予測
    risk_mitigation_strategies: list[str]          # リスク軽減戦略
    adaptive_checkpoints: list[AdaptiveCheckpoint] # 適応的チェックポイント
    learning_feedback: dict[str, any]              # 学習フィードバック
```

### RealTimeMonitor (DataClass)
```python
@dataclass
class RealTimeMonitor:
    monitor_id: str                                # モニターID
    active_operations: dict[str, OperationStatus]  # アクティブ操作
    performance_metrics: dict[str, float]          # パフォーマンス指標
    health_indicators: dict[str, str]              # ヘルス指標
    alerts: list[Alert]                            # アラート
    predictions: dict[str, any]                    # 予測情報
```

### SelfHealingAction (DataClass)
```python
@dataclass
class SelfHealingAction:
    issue_type: str                                # 問題タイプ
    detected_at: datetime                          # 検出時刻
    severity: str                                  # 重要度
    auto_fix_applied: bool                         # 自動修正適用
    fix_description: str                           # 修正内容
    verification_result: bool                      # 検証結果
    manual_intervention_required: bool             # 手動介入要否
```

## パブリックメソッド

### execute_intelligent_update()

**シグネチャ**
```python
def execute_intelligent_update(
    self,
    request: ConsistencyUpdateRequest,
    ml_config: MLConfiguration | None = None
) -> EnhancedUpdateResponse:
```

**目的**
機械学習を活用した高度な整合性更新を実行する。

**引数**
- `request`: 基本更新リクエスト
- `ml_config`: 機械学習設定

**戻り値**
- `EnhancedUpdateResponse`: 拡張更新結果

**処理フロー**
1. **予測的影響分析**: MLモデルによる影響予測
2. **最適化計画生成**: 動的な実行計画最適化
3. **リアルタイム監視開始**: 進捗監視の初期化
4. **適応的実行**: 状況に応じた動的実行
5. **自動修復**: 問題の自動検出と修正
6. **学習フィードバック**: 実行結果の学習
7. **結果分析**: 詳細な結果分析とレポート

### predict_update_impact()

**シグネチャ**
```python
def predict_update_impact(
    self,
    change_context: dict[str, any],
    confidence_threshold: float = 0.8
) -> PredictiveImpactAnalysis:
```

**目的**
変更による影響を機械学習で予測する。

### optimize_update_sequence()

**シグネチャ**
```python
def optimize_update_sequence(
    self,
    initial_plan: UpdatePlan,
    optimization_goals: list[str]
) -> IntelligentUpdatePlan:
```

**目的**
更新順序を動的に最適化する。

### monitor_real_time_progress()

**シグネチャ**
```python
def monitor_real_time_progress(
    self,
    execution_id: str
) -> RealTimeMonitor:
```

**目的**
実行中の更新をリアルタイムで監視する。

### apply_self_healing()

**シグネチャ**
```python
def apply_self_healing(
    self,
    detected_issues: list[ConsistencyIssue]
) -> list[SelfHealingAction]:
```

**目的**
検出された問題を自動的に修復する。

## プライベートメソッド

### _train_impact_prediction_model()

**シグネチャ**
```python
def _train_impact_prediction_model(
    self,
    historical_data: list[UpdateHistory]
) -> ImpactPredictionModel:
```

**目的**
過去の更新履歴から影響予測モデルを訓練する。

**学習特徴量**
```python
features = {
    "file_type": categorical,           # ファイルタイプ
    "change_magnitude": numerical,      # 変更規模
    "dependency_count": numerical,      # 依存関係数
    "historical_impact": numerical,     # 過去の影響度
    "time_since_last_change": numerical, # 最終変更からの時間
    "author_patterns": categorical,     # 作者パターン
    "seasonal_factors": numerical       # 季節的要因
}
```

### _optimize_with_genetic_algorithm()

**シグネチャ**
```python
def _optimize_with_genetic_algorithm(
    self,
    update_steps: list[UpdateStep],
    fitness_function: callable
) -> list[UpdateStep]:
```

**目的**
遺伝的アルゴリズムで更新順序を最適化する。

### _setup_distributed_transaction()

**シグネチャ**
```python
def _setup_distributed_transaction(
    self,
    update_plan: IntelligentUpdatePlan
) -> DistributedTransaction:
```

**目的**
分散トランザクションを設定する。

### _detect_anomalies()

**シグネチャ**
```python
def _detect_anomalies(
    self,
    metrics: dict[str, float],
    baseline: dict[str, float]
) -> list[Anomaly]:
```

**目的**
実行中の異常を検出する。

### _apply_adaptive_strategy()

**シグネチャ**
```python
def _apply_adaptive_strategy(
    self,
    current_state: ExecutionState,
    performance_metrics: dict[str, float]
) -> UpdateStrategy:
```

**目的**
現在の状態に基づいて戦略を適応的に変更する。

## 高度な機能

### 機械学習による影響予測
```python
class ImpactPredictor:
    def __init__(self, model_path: str):
        self.model = self._load_model(model_path)
        self.feature_extractor = FeatureExtractor()

    def predict(self, change_context: dict) -> PredictiveImpactAnalysis:
        features = self.feature_extractor.extract(change_context)
        predictions = self.model.predict(features)

        return PredictiveImpactAnalysis(
            predicted_files=self._decode_file_predictions(predictions),
            confidence_scores=self._calculate_confidence(predictions),
            risk_assessment=self._assess_risks(predictions),
            optimization_suggestions=self._generate_suggestions(predictions)
        )
```

### リアルタイム監視システム
```python
class RealTimeMonitoringSystem:
    def __init__(self):
        self.metrics_collector = MetricsCollector()
        self.alert_manager = AlertManager()
        self.dashboard = DashboardService()

    async def monitor_execution(self, execution_id: str):
        async for event in self.metrics_collector.stream(execution_id):
            # メトリクス更新
            self.dashboard.update_metrics(event.metrics)

            # 異常検出
            if self._is_anomalous(event):
                alert = self.alert_manager.create_alert(event)
                await self._handle_alert(alert)

            # 適応的調整
            if self._needs_adjustment(event):
                await self._adjust_execution_parameters(event)
```

### 自動修復エンジン
```python
class SelfHealingEngine:
    def __init__(self):
        self.issue_detector = IssueDetector()
        self.fix_strategies = FixStrategyRepository()
        self.verifier = ConsistencyVerifier()

    def heal(self, project_state: ProjectState) -> list[SelfHealingAction]:
        issues = self.issue_detector.detect(project_state)
        actions = []

        for issue in issues:
            strategy = self.fix_strategies.get_strategy(issue.type)
            if strategy and strategy.can_auto_fix(issue):
                fix_result = strategy.apply(issue)

                if self.verifier.verify(fix_result):
                    actions.append(SelfHealingAction(
                        issue_type=issue.type,
                        auto_fix_applied=True,
                        fix_description=fix_result.description,
                        verification_result=True
                    ))

        return actions
```

## 依存関係

### 機械学習サービス
- `MLModelService`: モデル管理
- `FeatureEngineering`: 特徴量エンジニアリング
- `PredictionService`: 予測サービス

### 監視サービス
- `MetricsCollector`: メトリクス収集
- `AlertManager`: アラート管理
- `DashboardService`: ダッシュボード

### 最適化サービス
- `GeneticOptimizer`: 遺伝的最適化
- `SimulatedAnnealing`: 焼きなまし法
- `ParticleSwarmOptimizer`: 粒子群最適化

### 自動修復サービス
- `IssueDetector`: 問題検出
- `FixStrategyRepository`: 修正戦略
- `ConsistencyVerifier`: 整合性検証

## 設計原則遵守

### DDD準拠
- ✅ 高度なドメインモデルの実装
- ✅ イベント駆動アーキテクチャ
- ✅ CQRS パターンの適用
- ✅ サガパターンによる分散トランザクション

### TDD準拠
- ✅ 予測可能性のテスト
- ✅ 監視機能のテスト
- ✅ 自動修復のテスト
- ✅ パフォーマンステスト

## 使用例

```python
# 依存関係の準備（基本オーケストレータの依存関係に追加）
ml_model_service = MLModelService()
feature_engineering = FeatureEngineering()
prediction_service = PredictionService()
metrics_collector = MetricsCollector()
alert_manager = AlertManager()
dashboard_service = DashboardService()
genetic_optimizer = GeneticOptimizer()
issue_detector = IssueDetector()
fix_strategy_repo = FixStrategyRepository()
consistency_verifier = ConsistencyVerifier()

# 拡張オーケストレータ作成
enhanced_orchestrator = EnhanceConsistencyUpdateOrchestrator(
    # 基本オーケストレータの依存関係
    **base_orchestrator_dependencies,
    # 拡張機能の依存関係
    ml_model_service=ml_model_service,
    feature_engineering=feature_engineering,
    prediction_service=prediction_service,
    metrics_collector=metrics_collector,
    alert_manager=alert_manager,
    dashboard_service=dashboard_service,
    genetic_optimizer=genetic_optimizer,
    issue_detector=issue_detector,
    fix_strategy_repository=fix_strategy_repo,
    consistency_verifier=consistency_verifier
)

# ML設定
ml_config = MLConfiguration(
    model_type="ensemble",
    confidence_threshold=0.85,
    enable_online_learning=True,
    optimization_goals=["minimize_time", "maximize_safety"],
    anomaly_detection_sensitivity=0.9
)

# 高度な整合性更新の実行
enhanced_request = ConsistencyUpdateRequest(
    project_name="large_fantasy_saga",
    update_type=UpdateType.PLOT_CHANGE,
    changed_files=["20_プロット/全体構成.yaml"],
    update_context={
        "change_magnitude": "major",
        "affected_volumes": [3, 4, 5],
        "timeline_shift": True,
        "character_arc_impact": ["主人公", "宿敵", "導師"]
    }
)

# 影響予測
impact_prediction = enhanced_orchestrator.predict_update_impact(
    change_context=enhanced_request.update_context,
    confidence_threshold=0.8
)

print("=== 予測的影響分析 ===")
print(f"予測影響ファイル数: {len(impact_prediction.predicted_files)}")
print(f"平均信頼度: {sum(impact_prediction.confidence_scores.values())/len(impact_prediction.confidence_scores):.2f}")
print(f"推定複雑度: {impact_prediction.estimated_complexity:.2f}")

print("\nリスク評価:")
for file, risk in impact_prediction.risk_assessment.items()[:5]:
    print(f"  {file}: {risk}")

print("\n最適化提案:")
for suggestion in impact_prediction.optimization_suggestions:
    print(f"  - {suggestion}")

# インテリジェント更新の実行
response = enhanced_orchestrator.execute_intelligent_update(
    request=enhanced_request,
    ml_config=ml_config
)

# リアルタイム監視
monitor = enhanced_orchestrator.monitor_real_time_progress(
    execution_id=response.execution_id
)

print(f"\n=== リアルタイム監視 ===")
print(f"アクティブ操作: {len(monitor.active_operations)}")
print(f"現在のパフォーマンス:")
for metric, value in monitor.performance_metrics.items():
    print(f"  {metric}: {value:.2f}")

if monitor.alerts:
    print(f"\n⚠️ アラート:")
    for alert in monitor.alerts:
        print(f"  [{alert.severity}] {alert.message}")

# 自動修復の適用
if response.detected_issues:
    healing_actions = enhanced_orchestrator.apply_self_healing(
        detected_issues=response.detected_issues
    )

    print(f"\n=== 自動修復 ===")
    print(f"検出された問題: {len(response.detected_issues)}")
    print(f"自動修復適用: {len([a for a in healing_actions if a.auto_fix_applied])}")

    for action in healing_actions:
        if action.auto_fix_applied:
            print(f"✅ {action.issue_type}: {action.fix_description}")
        else:
            print(f"⚠️ {action.issue_type}: 手動介入が必要")

# 学習フィードバック
print(f"\n=== 学習フィードバック ===")
if response.learning_insights:
    print("新しい洞察:")
    for insight in response.learning_insights:
        print(f"  - {insight}")

    print(f"\nモデル精度の改善: +{response.model_improvement:.2f}%")

# 代替アプローチの検討
if impact_prediction.alternative_approaches:
    print(f"\n=== 代替アプローチ ===")
    for i, approach in enumerate(impact_prediction.alternative_approaches, 1):
        print(f"\nアプローチ {i}:")
        print(f"  方法: {approach['method']}")
        print(f"  予測時間: {approach['estimated_time']}秒")
        print(f"  リスクレベル: {approach['risk_level']}")
        print(f"  利点: {approach['advantages']}")
```

## 高度なエラーハンドリング

### 予測的エラー回避
```python
def _predict_and_avoid_errors(self, execution_context: ExecutionContext):
    # エラー予測モデルの実行
    error_predictions = self.error_predictor.predict(execution_context)

    for prediction in error_predictions:
        if prediction.probability > 0.7:
            # 予防的アクション
            preventive_action = self._create_preventive_action(prediction)
            self._apply_preventive_action(preventive_action)
```

### カスケード障害の防止
```python
def _prevent_cascade_failure(self, initial_failure: Failure):
    # 影響範囲の予測
    cascade_risk = self._analyze_cascade_risk(initial_failure)

    if cascade_risk.is_high:
        # サーキットブレーカーの起動
        self.circuit_breaker.open()

        # 分離実行モードへの切り替え
        self._switch_to_isolated_execution()
```

## パフォーマンス最適化

### 動的並列度調整
```python
def _adjust_parallelism(self, current_metrics: dict):
    optimal_workers = self.performance_optimizer.calculate_optimal_workers(
        cpu_usage=current_metrics['cpu'],
        memory_usage=current_metrics['memory'],
        io_wait=current_metrics['io_wait']
    )

    self.executor.resize_pool(optimal_workers)
```

### インテリジェントキャッシング
```python
class IntelligentCache:
    def __init__(self):
        self.cache = LRUCache(maxsize=1000)
        self.access_predictor = AccessPatternPredictor()

    def get_or_compute(self, key: str, compute_func: callable):
        # アクセスパターンの予測
        if self.access_predictor.will_be_accessed_soon(key):
            self._preload_related(key)

        return self.cache.get_or_compute(key, compute_func)
```

## テスト観点

### 単体テスト
- ML予測の精度
- 最適化アルゴリズムの収束性
- 自動修復ロジック
- 異常検出の感度

### 統合テスト
- 大規模プロジェクトでの性能
- リアルタイム監視の応答性
- 分散トランザクションの一貫性
- 学習機能の効果

### カオステスト
- ランダムな障害注入
- ネットワーク分断
- リソース枯渇
- 同時更新の競合

## 品質基準

- **知能性**: ML による高精度な予測と最適化
- **自律性**: 自動修復による高い自己管理能力
- **可観測性**: 包括的なリアルタイム監視
- **適応性**: 動的な戦略変更と学習
- **堅牢性**: 予測的エラー回避とカスケード障害防止
