図2. 本取り組みの概要

1．背景
生成AIの活用によるソフトウェア開発の効率化が進む一方、その適用は、ソフトウェアを一から構築する新規開発が中心となっています。しかし、ソフトウェア開発の約6割※3は、既存システムの改修・保守・再開発を行う追加開発が占めており、追加開発に対しても生成AIを活用した開発支援による生産性向上が求められます。

一方、長年使われているシステムでは、改修を重ねるうちに、設計書に書かれた内容と実際のコードが一致しなくなることがあります。その結果、どこを直せばよいか、修正によって別の機能に影響が出ないかを確認する作業に多くの手間がかかります。こうした状況では、生成AIもシステムの構造や仕様を正確に把握することが難しくなります。さらに、既存機能を確認するためのテストが十分に整備・自動化されていない場合、変更による影響の検証や、その結果に基づく品質の説明にも多くの手間がかかります。こうした課題が、既存システムの追加開発を担う開発者の大きな負担となっています。

2．技術のポイント
本取り組みでは、既存ソフトウェア資産（仕様書・設計書・コード・テスト等の成果物の集合体）をAIが理解・活用できる「AI-Ready※4」な状態へ変換するため、以下の2つの技術を確立しました。

1つ目は、仕様書・設計書・コードなどの対応関係を自動で整理し、工程間の不整合や記載漏れを検出・補完する「トレーサビリティ解析技術※5」です。2つ目は、既存のテストで確認できていない観点を明らかにし、不足するテストを補完する「網羅的なテスト自動生成技術」です。

これらの技術により、既存システムの構造や仕様をAIが理解し、変更による既存機能への影響を検証できる状態を整えることで、将来的なAI-Native開発への転換を支援します。

① トレーサビリティ解析技術
本技術は、要求工学に関するISO等の国際標準・ガイドラインを基に、各成果物の構成・関係を自動的に構造化します。既存システムでは、会議ログなどの開発意図情報、仕様書、設計書、コード、テストケースなどに情報が分散しています。AIがこれらを正しく理解するには、各成果物を機能などの意味のある単位に整理し、そのつながりを明らかにすることが必要です。
各成果物は、ドキュメントごとに記載形式や情報量が異なるため、単純な分割では機能のまとまりを適切に捉えられません。そこで、各文章が特定の機能とどの程度関連するかを評価し、内容に応じて分割粒度を動的に調整することで、意味を保った機能単位への分割を可能にします。
さらに、たとえ同じ機能に対する仕様や設計の記載、およびコードであっても、それぞれ情報量や表現が異なるため、そのままでは正確な対応付けが困難です。そこで前工程の要点を基に後工程の情報を復元し、情報量・粒度をそろえて依存関係を判定することで、工程間の記載漏れや不整合まで高精度に把握します。
これにより、膨大で形式の異なる各成果物を、AIがシステム構造や設計意図を理解できるトレーサビリティ情報へ変換します。