feat: NTF テストデータ YAML 実装（YamlTestDataParser TDD・トレーサビリティマトリクス145件）

.gitignore

@@ -84,4 +84,7 @@ buildNumber.properties
 # Avoid ignoring Maven wrapper jar file (.jar files are usually ignored)
 !/.mvn/wrapper/maven-wrapper.jar
 
-http_dump/
+http_dump/
+
+# JaCoCo coverage data
+jacoco.exec

docs/pr75/adrs/ADR-001-yaml-library.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+# ADR-001: YAMLパーサライブラリの選定
+
+- **日付**: 2026-05-20
+- **ステータス**: 更新済み（2026-05-27 変更: SnakeYAML 2.6 → SnakeYAML Engine 3.0.1 に切替）
+
+## コンテキスト
+
+`YamlTestDataReader` を実装するにあたり、YAMLファイルをJavaオブジェクト（Map/List）に変換するライブラリが必要になった。
+既存の `pom.xml` にはYAML系ライブラリが存在しない。
+
+## 検討候補
+
+| ライブラリ | ライセンス | JARサイズ | CVE安全性 | 速度 | 備考 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| SnakeYAML 1.x | Apache 2.0 | 340 KB | 危険（CVE-2022-1471 等複数） | 基準 | 新規採用禁止 |
+| SnakeYAML 2.x | Apache 2.0 | 340 KB | 2.0 で全CVEに対処済み。危険APIは残るが使用しない限り安全 | 基準 | 最新 2.10 |
+| SnakeYAML Engine 3.x | Apache 2.0 | 95 KB | 危険な機能が設計上存在しない（CVEゼロ）。YAML 1.2 Core Schema でデフォルト動作 | 約10〜20%速い | 最新 3.0.1（2025） |
+| Jackson YAML | Apache 2.0 | 重い | SnakeYAML依存 | — | Jackson本体も必要で過剰 |
+
+## 決定
+
+**`org.snakeyaml:snakeyaml-engine:3.0.1`** を採用する。
+
+## 理由
+
+当初は `org.yaml:snakeyaml:2.6` を採用していたが、以下の問題が顕在化したため切り替えた。
+
+- **YAML 1.1 Norway Problem**: SnakeYAML 2.x はデフォルトで YAML 1.1 仕様に従い、`no`/`yes`/`on`/`off` を Boolean として解釈する。テストデータの `no:` キーが `false` に変換されるという根本的なバグが発生した
+- **SnakeYAML Engine はデフォルトで YAML 1.2 Core Schema**: `no`/`yes`/`on`/`off` は文字列として扱われ、Norway Problem が設計上発生しない
+- **使用 API は1ファイルに完全隔離**: `YamlLoader.java` のみで使用し、`SafeConstructor` → `Load(LoadSettings)` の等価な API 移行が可能
+- JARサイズが小さく（95 KB）、CVE がゼロの点でも SnakeYAML Engine が優る
+
+## 影響
+
+- `pom.xml` の依存を `org.yaml:snakeyaml:2.6` → `org.snakeyaml:snakeyaml-engine:3.0.1` に変更する（スコープは ADR-002 参照）
+- `YamlLoader.java` の API を `Yaml(SafeConstructor)` から `Load(LoadSettings)` に移行する

docs/pr75/adrs/ADR-002-yaml-dependency-scope.md

@@ -0,0 +1,41 @@
+# ADR-002: snakeyaml-engine の依存スコープ
+
+- **日付**: 2026-05-20
+- **ステータス**: 承認済み
+
+## コンテキスト
+
+ADR-001 で選定した `snakeyaml-engine` を `pom.xml` に追加する際のスコープを決定する。
+このリポジトリ（`nablarch-testing`）は複数のプロジェクトから依存されるテストサポートライブラリであり、
+YAMLテストデータを使わないプロジェクトにも snakeyaml-engine が推移的に入るかどうかが論点になった。
+
+## 検討候補
+
+| スコープ | YAMLを使わないPJへの影響 | 構造変更 | 利用者の手間 | POIとの一貫性 |
+|---|---|---|---|---|
+| `compile`（省略） | 全PJに自動で入る | なし | なし | ○（POIと同じ） |
+| `optional` | 入らない（使う側が明示宣言） | なし | 使う側が pom に1行追加 | △（POIと異なる） |
+| モジュール分割（同リポジトリ） | 入らない | pom.xml 大改造・CI変更 | 使う側が明示宣言 | — |
+| リポジトリ分割（別リポジトリ） | 入らない | 別リポジトリ作成・リリース管理2倍 | 使う側が明示宣言 | — |
+
+## 決定
+
+**`compile`（スコープ省略）** で追加する。POI と同じ扱い。
+
+```xml
+<dependency>
+    <groupId>org.snakeyaml</groupId>
+    <artifactId>snakeyaml-engine</artifactId>
+    <version>2.9</version>
+</dependency>
+```
+
+## 理由
+
+- 既存の `poi-ooxml` がスコープ省略（compile）で追加されており、それと一貫した方針を採る
+- 構造変更なしで済む
+- モジュール分割・リポジトリ分割は管理コストが大きく今回の規模に見合わない
+
+## 影響
+
+- `nablarch-testing` に依存する全プロジェクトに `snakeyaml-engine` が推移的に入る（POI と同様）

docs/pr75/checks/C-1-0.md

@@ -0,0 +1,179 @@
+# C-1-0 調査結果: 中間データモデルと NTF 整合性担保方式
+
+## 1. PoiXlsReader データフロー
+
+### 1.1 インターフェース・クラス構造
+
+```
+TestDataReader (interface)
+  └── PoiXlsReader (implements TestDataReader)
+```
+
+`TestDataReader` インターフェースは以下のメソッドを定義する:
+- `void open(String path, String dataName)` — ファイル＋シートを開く
+- `void close()` — シート参照を解放
+- `List<String> readLine()` — 1行分のセル値リストを返す
+- `boolean isResourceExisting(String, String)` — ファイル存在確認
+- `boolean isDataExisting(String, String)` — ファイル＋シート存在確認
+
+### 1.2 データ読み取りフロー
+
+`PoiXlsReader.java`:
+
+1. `open(path, dataName)` (行48): `dataName` を `/` で分割し `fileName/sheetName` 形式を解析。`WorkbookFactory.create()` でブックをロード → `book.getSheet(sheetName)` でシートを取得。LRU サイズ1のブックキャッシュ (`bookCache`) を利用 (行159)。
+2. `readLine()` (行83): `readOneLine()` を空行をスキップしながら繰り返し呼び出し、非空行を返す。最終行到達時は `null` を返す。
+3. `readOneLine()` (行105): POI の `sheet.getRow(rowIdx++)` で行取得 → `row.getLastCellNum()` 分ループし各セルを `cell.toString()` で文字列化。セルが `null` の場合は空文字 `""` を返す (行123)。先頭セルが `//` で始まる場合はその行でループ終了 (行125)。
+
+戻り値は常に `List<String>` — セルの値をすべて文字列に変換したリスト。
+
+### 1.3 セル値の型変換
+
+`PoiXlsReader.java` 行123:
+```java
+String cellValue = cell == null ? "" : cell.toString();
+```
+
+- **null セル**: 空文字 `""` として扱う（null は返さない）
+- **数値セル・文字列セル**: POI の `Cell.toString()` を呼び出す。クラス冒頭コメント (行26) に「Excel に記述されたテストデータは、すべて文字列書式となっている必要がある」と明記されており、**数値書式のセルの動作は保証しない**。
+- **コメント行**: 先頭セルが `//` で始まる場合は残りセルを読まずにその1セルだけのリストを返す (行125-127)。
+
+---
+
+## 2. BasicTestDataParser データフロー
+
+### 2.1 セクション解析の仕組み
+
+`TestDataParsingTemplate`（抽象クラス）がコア解析ロジックを担う。
+
+**全行読み込みとキャッシュ** (`TestDataParsingTemplate.java` 行128):
+- `parse()` メソッドが `reader.open()` → `readTestData()` → `reader.close()` の順で全行を `List<List<String>>` に読み込む。
+- `readTestData()` (行165): コメント行 (`//` 始まり) 除外 → `cutComment()` で各行の `//` 以降を切り落とし → `TestDataInterpreter` チェーンを適用 → `Collections.unmodifiableList` でイミュータブル化してキャッシュ。
+
+**セクション識別** (`TestDataParsingTemplate.java`):
+- `getDataType(firstCol)` (行230): 先頭セルの文字列を `DataType.values()` の各 `getName()` と前方一致比較。
+  - 例: `"SETUP_TABLE[case01]=USER"` → `DataType.SETUP_TABLE_DATA`
+  - どのタイプにも合致しない場合 → `DataType.DEFAULT`（データ行扱い）
+- `getTypeValue(line)` (行250): `=` 以降の文字列（テーブル名 / ファイルパス等）を抽出。
+
+### 2.2 生成するデータオブジェクト
+
+| メソッド | 使用パーサ | 生成オブジェクト | DataType |
+|---|---|---|---|
+| `getSetupTableData()` (行50) | `TableDataParser` | `List<TableData>` | `SETUP_TABLE_DATA` |
+| `getExpectedTableData()` (行171) | `TableDataParser` ×2 | `List<TableData>` | `EXPECTED_TABLE_DATA`, `EXPECTED_COMPLETED` |
+| `getListMap()` (行60) | `ListMapParser` | `List<Map<String,String>>` | `LIST_MAP` |
+| `getSetupFile()` (行67) | `FixedLengthFileParser` + `VariableLengthFileParser` | `List<DataFile>` | `SETUP_FIXED`, `SETUP_VARIABLE` |
+| `getExpectedFile()` (行75) | 同上 | 同上 | `EXPECTED_FIXED`, `EXPECTED_VARIABLE` |
+| `getMessage()` (行82) | `MessageParser` | `MessagePool` | `MESSAGE` |
+
+**TableData 生成の詳細** (`TableDataParser.java`):
+- `onTargetTypeFound(line)` (行89): `getTypeValue(line)` でテーブル名抽出 → 次の1行を `HeaderLine` として読み込みカラム名取得 → `new TableData(dbInfo, tableName, columnNames, defaultValues)` 生成 (行96)。
+- `onReadLine(line)` (行79): `header.excludeMarkerColumns(line)` でマーカーカラム (`[...]` 形式) を除外した行を `processing.addRow(row)` で追加。
+- `HeaderLine` (行33): マーカーカラム (`[` 始まり `]` 終わりのカラム) を自動除外する。
+
+**DataFile (FixedLengthFile) 生成の詳細** (`DataFileParser.java`):
+- ステータスマシン: `READING_DIRECTIVES_AND_NAMES` → `READING_TYPES` → `READING_LENGTHS` → `READING_VALUES` の順に遷移。
+- ディレクティブ行 → `currentFile.setDirective()`、フィールド名行 → `fragment.setNames()` / `fragment.setRecordType()`、型行 → `fragment.setTypes()`、長さ行 → `fragment.setLengths()`、データ行 → `fragment.addValue()`。
+
+---
+
+## 3. YamlTestDataParser データフロー
+
+### 3.1 BasicTestDataParser との対応
+
+`YamlTestDataParser.java` は `BasicTestDataParser` を継承し (行32)、`TestDataParser` インターフェースの全メソッドをオーバーライドする。**`setTestDataReader()` は `UnsupportedOperationException` をスロー** (行59) — `PoiXlsReader` を一切使用しない。
+
+返却するオブジェクト型は `BasicTestDataParser` と完全に同一:
+
+| メソッド | 返却型 |
+|---|---|
+| `getSetupTableData()` | `List<TableData>` |
+| `getExpectedTableData()` | `List<TableData>` |
+| `getListMap()` | `List<Map<String,String>>` |
+| `getSetupFile()` | `List<DataFile>` |
+| `getExpectedFile()` | `List<DataFile>` |
+| `getMessage()` | `MessagePool` |
+
+### 3.2 YAML → オブジェクト変換の仕組み
+
+**ロード層** (`YamlLoader.java` 行53):
+- SnakeYAML Engine の `Load` クラスで YAML ファイルを解析 → `Map<String, Object>` を返す。LRU サイズ8のキャッシュを保持 (`YAML_CACHE`, 行39)。重複キーは `IllegalStateException` (行61)。
+
+**セクションキー** (`YamlSection.java`):
+- `DataType` ↔ YAML セクションキーの対応が定数として定義されている (行29-39):
+  - `SETUP_TABLE_DATA` → `setup_tables`、`EXPECTED_TABLE_DATA` → `expected_tables`、等
+
+**TableData 構築** (`YamlTableDataBuilder.java` 行66):
+- `new TableData(dbInfo, tableName, columnNames, defaultValues)` を生成 (行99) — Excel 経路と同じコンストラクタ。
+- 行値を `objectToString(rawVal)` → `interpret(strVal, interps)` で変換 (行107-113)。
+
+**型変換** (`YamlSection.java` 行131 `objectToString()`):
+- `null` → `null` (RS-03)
+- `Boolean` → `"true"` / `"false"` (RS-04)
+- 数値 → 数字文字列 (RS-05)
+- その他 → `toString()`
+
+**DataFile 構築** (`YamlFileBuilder.java`):
+- `FixedLengthFile` または `VariableLengthFile` を生成し、`DataFileFragment` の同一 API (`setRecordType()` / `setNames()` / `setTypes()` / `setLengths()` / `addValue()`) で値を設定 — Excel の `DataFileParser` と同じ fragment 構築 API を使用 (行149)。
+
+---
+
+## 4. 中間データモデル評価
+
+### 4.1 候補A: NTFオブジェクト再利用（TableData / DataFile 等をそのまま使う）
+
+| 評価項目 | 評価 | 根拠（コード箇所） |
+|---|---|---|
+| DbInfo 依存 | **NG**: 大きな制約 | `TableData` コンストラクタは `DbInfo` を必須引数に持つ (`TableData.java` 行71)。変換ツール単独実行時に DI コンテナ + DB 接続初期化が必要になる |
+| `fillDefaultValues()` の破壊的副作用 | **NG**: 致命的リスク | `EXPECTED_COMPLETED` の `TableData` には `fillDefaultValues()` が自動適用される (`BasicTestDataParser.java` 行177)。この処理は `dbInfo.getColumns()` を呼び DB スキーマ由来の全カラムで `columnNames` を上書きする (`TableData.java` 行706-721)。変換後 YAML に「Excel に存在しない DB デフォルト値カラム」が出力されるリスクがある |
+| static キャッシュ競合 | **NG**: 設計上の問題 | `TableDataParser.CACHE`、`DataFileParser.cache`、`TestDataParsingTemplate.TEST_DATA_CACHE` はすべて static LRU Map で JVM 全体共有。変換ツールからパーサを直接呼ぶとテスト実行時のキャッシュが汚染される可能性がある |
+| TableData の読み出し | 困難 | カラム名は `columnNames` フィールド (行51) に別管理されており、順序付きで列挙するには `getColumnNames()` + `getValue(row, col)` の組み合わせが必要 |
+
+### 4.2 候補B: 独自モデル（BookModel / SheetModel / SectionModel）
+
+| 評価項目 | 評価 | 根拠（コード箇所） |
+|---|---|---|
+| DB 依存の排除 | **OK**: 完全に排除可能 | 独自 POJO に `DbInfo` を持ち込む必要がない。変換ツールは「テキスト→テキスト」変換として完結できる |
+| Excel 構造との対応 | **OK**: 直接対応 | `TestDataParsingTemplate.readTestData()` が返す `List<List<String>>` は 1シート = 複数セクションの構造をそのまま表現しており、SheetModel → SectionModel の階層に自然に対応する |
+| YAML との写像 | **OK**: 明確な1対1写像 | `YamlSection.java` のセクションキー定数 (行29-39) と `dataTypeToSectionKey()` (行184) が `DataType` ↔ YAML キーの完全な写像を定義済み。SectionModel が `DataType` を保持すれば YAML 出力コードは既存定数を参照するだけで済む |
+| マーカーカラム処理 | **OK**: 仕様共有で整合 | `HeaderLine.java` 行87-96 と `YamlTableDataBuilder.java` 行92-94 が同一条件 (`[` 始まり `]` 終わり) を使用。独自モデルも同一条件を採用することで両経路と整合 |
+| null / 空文字の差異 | **OK**: 設計で吸収可能 | Excel の空セル → `""` (`PoiXlsReader.java` 行123) と YAML の null → `null` (`YamlSection.java` 行131) の差異を独自モデルの変換規則として明示できる |
+| NTF との疎結合 | **OK**: 意図的に維持 | NTF のパーサ・データクラスに依存しないため、NTF 側のクラス変更の影響を受けない |
+| 実装コスト | 追加実装が必要 | BookModel/SheetModel/SectionModel の POJO を新規作成する必要がある。ただしシンプルな値オブジェクトで十分なため複雑度は低い |
+
+---
+
+## 5. 採用案と根拠
+
+**採用案**: 候補B — 独自モデル (BookModel / SheetModel / SectionModel)
+
+**根拠**:
+
+**(1) DbInfo 依存の排除が必須**  
+`TableData` のコンストラクタは `DbInfo` を必須引数として受け取る (`TableData.java` 行71)。変換ツールは Excel ↔ YAML のテキスト変換であり DB 接続は不要である。候補Aを採用すると、変換ツール実行のためだけに DI コンテナと DB 接続の初期化が必要になる。これはツールの独立性を著しく損なう。
+
+**(2) `fillDefaultValues()` の破壊的副作用リスク**  
+`EXPECTED_COMPLETED` セクションの `TableData` には `fillDefaultValues()` が `BasicTestDataParser.java` 行177 で自動的に呼ばれ、`columnNames` を DB スキーマ由来の全カラムで上書きする (`TableData.java` 行706-721)。変換ツールが `TableData` を中間モデルとして使うと、変換後の YAML に「Excel ファイルに書かれていない DB デフォルト値カラム」が出力される恐れがある。これは変換等価性の定義（「NTF が読み込んだとき同じデータオブジェクトが生成されること」）を破壊する。
+
+**(3) static キャッシュの競合**  
+`TableDataParser.CACHE`、`DataFileParser.cache`、`TestDataParsingTemplate.TEST_DATA_CACHE` はすべて static LRU Map として JVM プロセス全体で共有される。変換ツールが NTF のパーサクラスを直接呼び出すと、このキャッシュに変換中のデータが蓄積し、同一 JVM 内で NTF テストを実行した際にキャッシュが汚染される可能性がある。
+
+**(4) 変換の始点データが既に `List<List<String>>`**  
+`TestDataParsingTemplate.readTestData()` が返す `List<List<String>>` は Excel の行・列をそのまま表現した構造であり (`TestDataParsingTemplate.java` 行165)、独自モデルへの変換は自然に行える。`DataType.getDataType(firstCol)` の判定ロジック (`TestDataParsingTemplate.java` 行230) も独自モデル構築時に再利用できる。
+
+**(5) YAML との写像が `YamlSection` に既存**  
+`YamlSection.java` のセクションキー定数 (行29-39) と `dataTypeToSectionKey()` (行184) が `DataType` ↔ YAML セクションキーの完全な写像を既に定義している。SectionModel が `DataType` を保持する設計にすれば、YAML 出力コードは既存定数を参照するだけで済み、メンテナンス箇所が集約される。
+
+**整合性担保方法**:
+
+NTF 本体との整合性は以下の方式で保証する。
+
+1. **Excel 読み込みの文字列化は `PoiXlsReader` の仕様に準拠する**: セル値を文字列化する規則（null セル → `""`、文字列書式前提）は `PoiXlsReader.java` 行123 の実装と同一の規則を独自 `XlsFormatReader` に実装することで保証する。`PoiXlsReader` クラス自体を呼び出すかどうかは実装の選択だが、セル変換規則は一致させる。
+
+2. **DataType 識別ロジックは `TestDataParsingTemplate.getDataType()` の仕様に準拠する**: `DataType.getName()` との前方一致判定 (`TestDataParsingTemplate.java` 行230) と同一の判定式を `XlsFormatReader` に実装する。
+
+3. **マーカーカラム除外は両経路と同一条件を使用する**: `[` 始まり `]` 終わり (`HeaderLine.java` 行87-96 / `YamlTableDataBuilder.java` 行92-94) と同一の除外条件を独自モデルのヘッダ解析に適用する。
+
+4. **グループID の書式は `BasicTestDataParser.formatGroupId()` の仕様に準拠する**: `[groupId]` 形式 (`BasicTestDataParser.java` 行253-266) を独自モデルの `groupId` フィールドの正規化規則として明記する。
+
+5. **null / 空文字の正規化を設計書に明記する**: `PoiXlsReader.java` 行123 の実装（`cell == null ? "" : cell.toString()`）に従い、Excel の空セルは空文字 `""` として扱う。YAML 出力時も `""` としてダブルクォート付きで出力する。セル値が文字列 `"null"` の場合のみ YAML のアンクォート `null` として出力する（NTF の `NullInterpreter` が `"null"` 文字列と Java null を等価に扱うため）。この規則を設計書 8.6 節の値変換ルール表として明記する。