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要件定義

概要

ぷよぷよゲームプロジェクトの要件定義ドキュメント群です。Phase 1で作成された包括的な要件・設計ドキュメントを管理します。

ドキュメント一覧

基本要件

技術要件

要件定義の進捗

Phase 1（完了済み）✅

  • アプリケーション概要定義
  • ユーザーストーリー・ユースケース作成
  • 機能要件定義（アーキテクチャ・ドメインモデル・UI設計）
  • 非機能要件定義（テスト戦略・品質・運用要件）
  • 技術スタック選定
  • ADR作成（10件）
  • リリース計画策定

実装状況

イテレーション1: ゲーム基盤（完了）✅

  • 基本ゲームプレイ機能
  • 操作システム実装
  • ドメインモデル実装
  • 3層テスト戦略実践
  • 品質基準達成（テスト176件成功、重大バグ0件）

イテレーション2: テストカバレッジ向上（完了）✅

  • テストカバレッジ大幅改善（63.91%→91.18%）
  • 関数型プログラミング導入
  • アーキテクチャリファクタリング
  • 品質基準達成（テスト403件、100%通過）

イテレーション3: AI機能基盤（完了）✅

  • TensorFlow.js統合（MLAIService実装）
  • Web Workers実装（WorkerAIService実装）
  • AI可視化機能（AIControlPanel, AIInsights）
  • EvaluationService関数型リファクタリング（純粋関数への変換）
  • 品質基準達成（テスト489件、カバレッジ80.57%、E2E 65件成功）

イテレーション4: AI分析・戦略機能（完了）✅

  • PerformanceAnalysisService実装（AIパフォーマンス分析）
  • StrategyService拡張（複数AI戦略システム）
  • ChartDataService実装（データ可視化機能）
  • mayah AI設計拡張（4要素評価システム設計）
  • 品質基準達成（29 SP完了、テスト成功率97.6%、受け入れ基準100%）

イテレーション5: mayah AI評価システム（完了）✅

  • OperationEvaluationService実装（511行・関数型プログラミング）
  • ChainEvaluationService実装（1,089行・GTR定跡・パターンマッチング）
  • StrategyEvaluationService実装（772行・発火判断・状況分析・リスク管理）
  • mayah AI 4要素評価システム完成（操作・連鎖・戦略評価）
  • 品質基準達成（39 SP完了、2,372行実装、TypeScript型カバレッジ94%）

イテレーション6: AI学習システム統合（完了）✅

  • AI学習システム11コンポーネント実装完了
  • 単体テストエラー4件→0件完全解決
  • テスト品質向上プロセス確立
  • 品質基準達成（21 SP完了、テストカバレッジ80.57%維持、テスト成功率98.3%）

Phase 2（完了済み）✅

  • 要件に基づく環境構築完了
  • 技術スタックの実装完了
  • 品質管理ツール導入
  • CI/CDパイプライン構築

技術実装状況

実装済み技術スタック

カテゴリ 技術 ステータス 備考
フレームワーク React 19.1.1 ✅ 実装済み UIライブラリ
言語 TypeScript 5.8.3 ✅ 実装済み 型安全性
ビルドツール Vite 7.1.2 ✅ 実装済み 高速開発環境
状態管理 Zustand 5.0.7 ✅ 実装済み 軽量状態管理
テスト Vitest 3.2.4 ✅ 実装済み 単体・統合テスト
E2Eテスト Playwright 1.54.2 ✅ 実装済み エンドツーエンドテスト
コード品質 ESLint + Prettier ✅ 実装済み 静的解析・整形
アーキテクチャ検証 dependency-cruiser ✅ 実装済み 依存関係チェック
カバレッジ管理 Codecov ✅ 実装済み テストカバレッジ監視
機械学習 TensorFlow.js v4.22.0 ✅ 実装済み AI思考エンジン
Web Workers Web Workers API ✅ 実装済み 非同期AI処理

品質管理設定

  • ✅ サイクロマティック複雑度制限（最大7）
  • ✅ ヘキサゴナルアーキテクチャルール検証
  • ✅ テストカバレッジ目標80%
  • ✅ GitHub Actions CI/CD統合

次のフェーズ

Phase 3: 開発

要件定義に基づき、以下のイテレーション開発を実施：

  1. Iteration 1: ゲーム基盤（MVP）
  2. Iteration 2: 消去・連鎖システム
  3. Iteration 3: UI/UX改善
  4. Iteration 4: 最適化・モバイル対応

関連ドキュメント

最終更新: 2025-09-02（イテレーション6 AI学習システム統合完了時）
更新者: Claude Code Assistant