ニュース
既存ソフトウェアの改修もAIが対応可能に――NTTが新技術を発表
2026年10月23日 10:00
NTT株式会社は23日、既存のソフトウェア資産を生成AIが理解できる状態へ自動変換し、ソフトウェアの追加開発を効率化する技術を発表した。
NTT コンピュータ＆データサイエンス研究所 革新的コンピューティングアーキテクチャ研究プロジェクト 主任研究員の倉林利行氏によると、新規開発においては生成AIの導入が進んでいるものの、開発の約6割を占める既存システムの改修や保守といった追加開発ではAIの活用が遅れているという。今回発表した技術により、「ドキュメントとコードの不整合が解消し、テストの自動補完ができる。これでAIにソフトウェアの追加開発を任せる環境が整う」（倉林氏）としている。
現在、多くの企業が抱える課題について倉林氏は、「既存システムは改修を重ねるうちにコードばかりがアップデートされ、仕様書などのドキュメントとコードに乖離（かいり）が生じることがよくある。そのため、生成AIがシステムの全体像を正しく理解できず、追加開発では生成AIの活用が進んでいなかった」と指摘する。また、改修時に既存の機能を破壊していないか確認するテストが不十分だったり、自動化できていなかったりすることで、生成AIによる追加開発を現場に導入するのが困難になっているという。
こうした課題に対し、NTTでは「“人が読む”既存ソフトウェア資産を“AIが読む”資産へと転換する取り組みを進めている」と倉林氏。具体的には、ドキュメントやソースコードなどの資産をトレーサビリティ解析によって整合性の高い状態へと整理し、AIが既存システムを正しく理解し活用できるよう変換するほか、必要なテストを体系化・自動化し、変更の影響が検証できる状態を構築している。
デモで実演された宿泊予約システムの例では、コード側が「6カ月先まで検索可能」となっているのに対し、ドキュメントには「3カ月先まで」と記載されていた不整合を同技術が自動検知。ドキュメントをコードの最新情報に合わせて更新することで、AIが正しくシステムを理解できる状態を作り出した。
続いて、上流の要件からテストまでの依存関係を示すトレーサビリティ情報をもとにテストの網羅性を評価し、不足しているテストを自動補完。これによってシステム全体の検証環境が整い、AIによるソフトウェアの改修が可能な状態となった。
デモでは、リアルタイムで空室表示ができるようAIが改修する様子を倉林氏が披露。機能の実装にあたり、ソースコードやドキュメント、テストなど、どの部分を修正するかAIが特定し、改修箇所の動作確認や他機能への影響の有無を自動テストで検証した。
同技術の優位性は予備実験のデータにも表れている。トレーサビリティ解析における不整合の検知率は、従来のRAG（検索拡張生成）を用いた手法が27％にとどまったのに対し、同技術では80％を記録した。倉林氏は「場当たり的な検索ではなく、事前にしっかり解析してトレーサビリティを構築することで、不整合を網羅的にチェックできる」と説明する。
また、生成AI単体では困難だった網羅的なテストの作成も、観点別に体系化して生成することで、事前に埋め込まれたバグを高精度で検出することに成功。システム内に元から潜んでいた未知の潜在バグ3件も同時に発見したという。
今後の展開について倉林氏は、「NTTの事業会社が保有する長期運用システムで実効性を検証し、検証結果を踏まえてNTTグループ全体への展開を推進、追加開発における生成AI活用を加速したい」としている。また、既存システムの保守・改修を担うSIerや企業の情報システム部門に向けたサービス化も視野に入れているほか、「コーディングエージェントによる開発が当たり前になれば、新規開発でもドキュメントの欠落やテスト不足といった課題に行き着く可能性が高いため、将来的には新規開発領域にもこの技術を拡張していきたい」と意気込みを語った。