ヘッドウォータース、自律型AIで移行工程を解析・設計・実行する「SyncLect Agentic Migration Harness」提供開始

ヘッドウォータースとDATA IMPACTは2024年11月から「マイグレーションAIエージェント サービス」を提供してきました。しかし、大規模なレガシーマイグレーションでは、工程ごとの情報の分断やレビュー・テストの滞留、後工程での手戻りが期間とコストを押し上げる課題がありました。今回のハーネスは、実案件で蓄積した移行工程や変換ルール、レビュー観点、品質基準を組み込み、自律型AIが解析結果と設計条件を引き継ぎながら工程を連続実行する形へ発展させています。

ハーネスの中核となるDATA IMPACT独自の「Code Migrator」は、コードベースの構造や依存関係を解析し、移行先の技術構成やプロジェクト構成の設計案を作成します。そのうえで、コードとテストの生成までを連続的に実行します。実行フローは、コード取り込み、構造・依存関係解析、技術課題整理、移行先設計案、コード・テスト生成、レビュー・検証という流れです。

ハーネスは各工程の入力情報や実行範囲、成果物、品質基準、承認ポイントをワークフローとして管理します。工程ごとに品質ゲートを設けることで、問題の早期発見と後工程での手戻り抑制につなげます。実行環境は顧客企業のAzure環境やローカル環境に対応し、ソースコードや設計情報を顧客管理下に保持しながら、ネットワークやアクセス権限、データ保護方針に応じて構成できます。

顧客固有の業務要件や重要な品質判断には、DATA IMPACTの専門人材がHITL（Human-in-the-Loop）として関与します。具体的には、業務ルールや移行先アーキテクチャの判断・調整、業務ロジックや生成コードの確認・承認、レビュー観点や品質基準の標準化を担います。これにより、解析・設計・生成・レビュー・テストを一つのワークフローとして接続し、問題を早い工程で発見することで、移行完了までの全体最適を支援します。

DATA IMPACTが実施した特定プロジェクトでは、品質管理を工程に組み込んだソリューションの適用前後で、高複雑度画面のバグ数が画面あたり5.56件から1.00件へ約82％減少しました。コードマージの平均期間は2.7日から0.2日へ約93％短縮しています。ただし、これらは特定プロジェクトにおける自社比較結果であり、すべてのプロジェクトに同様の効果を保証するものではありません。対象システムや業務要件、適用範囲などによって効果は異なります。

A. レガシーシステムの移行を、自律型AIが解析から設計、コード・テスト生成まで一貫して実行するための基盤です。工程間の情報や品質基準もワークフローとして管理します。

A. 単にコードを変換するだけでなく、解析結果や設計条件を引き継ぎながら工程を連続実行し、品質ゲートや専門人材の承認を組み込む点が異なります。

A. 顧客企業のAzure環境やローカル環境で実行できるため、ソースコードや設計情報を顧客管理下に保持したまま利用できます。

• 2024年11月18日「マイグレーションAIエージェントサービス」
• Legacy Code Migration Tool Demo
• AI駆動開発を個人依存から組織標準へ AIエンジニアリングOS「SAIDDar」を展開
• 暗黙知をAI活用が可能な構造化データへ変換する「SyncLect Data Intelligence」を発表
• https://www.headwaters.co.jp/
• https://www.dataimpact.jp/

O!Productニュース編集部からのコメント

解析から設計、コード生成までAIが一気通貫でやってくれるのは大きいですね。バグ数82%減の実績も、移行プロジェクトの見積もり精度が上がりそうです。

引用元：PR TIMES