--- title: "データモデルとは？概念・論理・物理モデルの違いを整理【SG試験】" description: "データモデルは、業務で扱うデータの項目、関係、制約を整理する考え方です。概念・論理・物理データモデルとER図の役割を分け、SG試験で設計段階や表現対象を問う選択肢を判断します。業務ルールを表に落とす流れも確認します。主キーや外部キーを決める前段階とのつながりも確認します。" last_modified_at: "2026-06-24" canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/sg/data-model/" section: "sg" --- ## まず結論 データモデルとは、**業務で扱うデータの構造や関係を整理したもの**です。 SG試験では、データモデルを「データベースそのもの」と考えないことが大切です。 データモデルは、データベースを作る前に、 - どんなデータを扱うのか - データ同士にどんな関係があるのか - どのような形で管理するのか を整理するために使われます。 特に、次の3つの違いを押さえておくと判断しやすくなります。 - 概念データモデル - 論理データモデル - 物理データモデル --- ## 直感的な説明 データモデルは、**データベースを作る前の設計図**と考えると分かりやすいです。 例えば、販売管理システムを作る場合、いきなりデータベースの表を作るのではなく、まず次のように整理します。 - 顧客を管理する - 商品を管理する - 注文を管理する - 顧客は注文を行う - 注文には商品が含まれる このように、業務で必要なデータと関係を整理する考え方がデータモデルです。 家を建てるときに、いきなり材料を買うのではなく、先に間取りや構造を考えるのに近いです。 --- ## 定義・仕組み データモデルは、一般に次の3段階で整理されます。 | 種類 | 何を整理する？ | 見るポイント | |---|---|---| | 概念データモデル | 業務上、何を管理するか | 顧客、商品、注文などの対象 | | 論理データモデル | データの構造や関係 | エンティティ、属性、主キー、外部キーなど | | 物理データモデル | 実際のDBでどう実装するか | テーブル名、列名、型、インデックスなど | 大まかには、 **概念 → 論理 → 物理** の順に、抽象的な整理から具体的な実装へ進みます。 --- ## 概念データモデルとは 概念データモデルは、**業務上、何を管理するのかを整理するモデル**です。 この段階では、データベースの細かい実装はあまり考えません。 例えば、販売管理なら、 - 顧客 - 商品 - 注文 - 注文明細 など、業務で必要な対象を洗い出します。 概念データモデルでは、技術的な細かさよりも、**業務として何が重要か**を整理することが目的です。 --- ## 論理データモデルとは 論理データモデルは、**データの構造や関係を具体的に整理するモデル**です。 例えば、 - 顧客には顧客ID、氏名、住所がある - 商品には商品ID、商品名、価格がある - 注文には注文ID、顧客ID、注文日がある - 顧客と注文は1対多の関係である といった内容を整理します。 ER図は、この論理データモデルを整理するときによく使われます。 ただし、ER図は「データベースの表そのもの」ではなく、**エンティティと関係を整理するための図**です。 --- ## 物理データモデルとは 物理データモデルは、**実際のデータベースでどう実装するかを整理するモデル**です。 例えば、 - テーブル名をどうするか - 列名をどうするか - データ型をどうするか - インデックスを設定するか - 主キーや外部キー制約をどう設定するか などを決めます。 概念データモデルや論理データモデルよりも、実装に近い段階です。 SG試験では、物理データモデルは「実際のDB上での具体的な設計」と押さえるとよいです。 --- ## どんな場面で使う？ データモデルは、システム開発やデータベース設計で使われます。 特に、次のような場面で役立ちます。 - 業務で扱うデータを整理する - データベース設計の前提をそろえる - データの重複や抜けを防ぐ - システム開発者と業務担当者の認識を合わせる - 既存システムのデータ構造を見直す 例えば、受注管理システムを作るときに、顧客情報を注文テーブルに毎回書く設計にすると、同じ顧客情報が何度も重複するかもしれません。 データモデルを整理しておくと、「顧客」「注文」「商品」を分けて管理する必要があると判断しやすくなります。 --- ## ER図との関係 ER図は、データモデルを表すためによく使われる図です。 特に、 - エンティティ - 属性 - リレーションシップ - 1対多、多対多 を整理するときに使います。 ただし、 **データモデル＝ER図そのもの** ではありません。 データモデルは、データの構造や関係を整理する考え方です。 ER図は、その内容を見える形にするための表現方法の一つです。 --- ## よくある誤解・混同 ### 誤解1：データモデルはデータベースそのものである データモデルは、データベースそのものではありません。 データベースを作る前に、**データの構造や関係を整理したもの**です。 実際のデータベースに近いのは、物理データモデルです。 --- ### 誤解2：概念モデルと物理モデルを混同する 概念データモデルは、業務上の対象を整理する段階です。 一方、物理データモデルは、実際のDBでの実装を整理する段階です。 - 顧客、商品、注文を整理する → 概念寄り - テーブル名、列名、データ型を決める → 物理寄り と切り分けると分かりやすいです。 --- ### 誤解3：ER図は必ず物理データベース設計を表す ER図は、データベース設計でよく使われます。 しかし、ER図が必ず物理的なテーブル設計を表すとは限りません。 ER図は、概念モデルや論理モデルの整理にも使われます。 「表として実装することを前提」と決めつける選択肢には注意しましょう。 --- ## まとめ（試験直前用） データモデルは、**業務で扱うデータの構造や関係を整理するもの**です。 試験直前は、次の3点で判断しましょう。 - **概念モデル＝業務上、何を管理するか** - **論理モデル＝データの構造や関係をどう整理するか** - **物理モデル＝実際のDBでどう実装するか** ER図は、データモデルを表すためによく使われる図です。 ただし、データモデルそのものやデータベースそのものと同じではありません。 迷ったときは、 **概念は業務寄り、論理は構造寄り、物理は実装寄り** と押さえると、選択肢を切り分けやすくなります。