NTT、古いシステムの設計書とコードのずれをAIで検出 予備実験で8割 実用化はこれから

NTTは2026年10月23日、長く使っているシステムの仕様書・設計書・コード・テストの対応関係を自動で整理し、ずれや記載漏れ、足りないテストを見つけて補う技術を確立したと発表しました。改修を重ねたシステムでは、設計書と実際のコードが合わなくなっていることが多く、生成AIに改修を手伝わせようとしても、AIがシステムを正しく理解できません。NTTは、こうした既存の資産を「AIが理解・活用できる状態(AI-Ready)」に変える技術だとしています。

情シスや社内SEにとって、古い業務システムの改修は、設計書が当てにならない、どこを直すと何に響くか分からない、という悩みと一緒にあります。発表は研究の成果で、製品として使える時期は書かれていませんが、AIで改修を進める前に何をそろえておくべきかの手がかりになります。

2つの技術

NTTは、ソフトウェアの開発の約6割は、既存のシステムの改修・保守・再開発の「追加開発」だとしています(『ソフトウェア開発分析データ集2022』による)。生成AIの活用は新しく作る開発が中心で、追加開発への活用が課題だという見方です。

予備実験の結果

予備実験は、NTTのJavaのフレームワーク「Macchinetta Framework」のサンプルアプリ「ATRS」(コードは約3.2万行)で行いました。

NTTは、レビューでの欠陥の検出率が平均68%だったとする既存の研究を挙げつつ、評価の対象や条件が違うため単純には比べられないとしています。実験はサンプルアプリでの予備のもので、規模や性質の違う実際のシステムでの評価はこれからです。

これから

NTTは、いろいろな規模・特性のシステムへの適用の評価を進め、対象とする成果物やプログラミング言語、暗黙知の抽出、品質の観点とテストの技法を広げるとしています。実際の開発・保守の案件に当てて、システムの理解から影響の範囲の特定、改修、テストの生成と実行までを、生成AIと組んで通しで行う有効性を確かめる予定です。成果は、2026年11月18日〜25日のNTT R&D FORUM 2026で展示します。

影響する会社・しない会社

• 関係する: 長く使っている業務システムの改修を、社内か委託先で続けている会社。設計書とコードのずれや、テストの不足を抱えているほど、この種の技術の対象になります
• 関係する: 委託先からAIを使った改修や移行の提案を受けている会社。提案の中身を見るときの観点になります
• 当面は関係が薄い: 新しく作るシステムだけを扱っている会社や、システムを持たずSaaSだけを使う会社。今回の技術は、既存の資産の整理が主な目的です

情シスが今日やること

1. ずれの大きさを把握します。 改修の多い業務システムで、設計書がいつ、どこまで更新されているかを一覧にします。最新のコードと合っていない設計書がどれくらいあるかの見当をつけます。
2. テストで何を確かめているかを記録します。 回帰のテストがどの機能を、どの観点(入力の確かめ、エラーの扱いなど)で見ているかを書き出します。今回の実験でも、潜在バグは入力の確かめやエラーのメッセージのテストが足りない箇所で見つかっています。
3. AIでの改修の提案を見る観点を決めます。 委託先の提案では、設計書とコードの対応をどう確かめるか、AIが作ったテストで何を見つけられたかの根拠を聞きます。設計書やコードを外のAIのサービスに渡すときの、扱いの決まり(機密の範囲、保存の有無)も確かめます(当社の見立て)。
4. 資料をAIが読める形にしておきます。 紙やスキャンの画像だけの設計書は、文字として読める形にして、置き場所をまとめておくと、将来どの道具を使う場合でも準備になります(当社の見立て)。