レガシーシステムのお悩み、AIが解決のヒントに！
COBOLのような古いプログラミング言語で書かれたシステムは、長年の改修でどんどん複雑になり、今では担当者がいなくなってしまって「誰も全体像を把握できない」なんてことも珍しくありません。これでは、新しい技術を取り入れたり、システムをより使いやすくしたりするモダナイゼーションも、なかなか進まないですよね。
近年、この課題を解決するために「生成AIを使って、プログラムの構造を解析して分かりやすくしよう！」というリバースエンジニアリングが注目されています。
完成した製品やソフトウェアを解析し、その構造、機能、動作原理を明らかにすること。
今までのAIには「ちょっとした苦手」があったんです
プログラムの呼び出し関係を示す「コールグラフ」は、大規模なシステムだと情報が多すぎて、そのまま見ても理解が難しいことがありました。そこで生成AIに要約をお願いしても、実行するたびに結果が変わってしまったり、結局分かりにくいグラフが出てきたり…という「ゆらぎ」の問題があったんです。
すごい！AIの「ゆらぎ」を克服した2つのアプローチ
Trustとテンソル・コンサルティングは、この課題を乗り越えるために、2つの画期的な方法を開発しました。
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独自の評価基準を作ったこと
要約結果が「システム構造を正しく反映しているか」を客観的に評価できる独自の基準を設けたことで、AIの要約精度がなんと5%〜13%も向上したんです！これなら、AIが出した結果を安心して信頼できますね。 -
ソースコードの「用語分類体系」を活用したこと
解析するソースコードから自動で用語体系を抽出し、AIの推論に組み込むことで、専門的な文脈を保ちつつ、一貫した要約結果を出せるようになりました。これにより、用語のブレが統一され、用語数が5%〜11%も削減されたそうです。よりスッキリ、分かりやすくなったということですね！
これからの可能性にワクワクしませんか？
今回確立された「グラフ要約技術」は、コールグラフだけでなく、フローチャートやデータフロー図、データモデル、クラス図など、さまざまなソフトウェアのドキュメント作成に応用できる可能性を秘めています。これは、システム開発や保守の現場で働く皆さんにとって、きっと大きな助けになるでしょう。
この技術がさらに進化して実用化されれば、多くの企業のレガシーシステムの運用や移行がずっとスムーズになるはずです。もしあなたが今、新しい技術を学びたい、自分のスキルをアップデートしたいと考えているなら、このような最先端の技術動向に触れることは、きっとあなたの未来を切り開くきっかけになるはずです。さあ、一緒に未来を明るくする学びの扉を開いていきましょう！