富士通が人工知能(AI)などを活用し、システム開発プロセスの改革に本腰を入れ始めた。システム構築・運用支援のツール群を「KIWare(ケーアイウェア)」として体系化し、2017年11月に50件の開発プロジェクトに本格適用を開始した。時間を浪費しがちな開発業務をAIで効率化し、システムエンジニア(SE)が、開発業務の様々な作業や成果物の品質の向上に充てる時間を捻出する狙いである。

 富士通がAIの活用に本腰を入れる背景には、開発プロジェクトの作業や成果物の品質の低さが課題になっていることがある。「品質を現場の人任せではなく、技術で底上げする。それによって品質が原因の不採算の案件を減らしたい」(富士通の粟津正輝サービステクノロジー本部 本部長代理 兼 先端技術統括部長 兼 SE変革推進室長代理)。

 システム開発において、不採算案件につながる要因は様々だ。設計書の不備による手戻りが発生したり、ソースコードの品質を高めるのに多くの工数がかかったりするのはその典型だ。また成果物の品質が低ければ、システムの稼働後も品質向上のために無償の改修を引き受けざるを得なくなり、赤字に陥ってしまう。

 日経コンピュータが2017年9月に公表した「顧客満足度調査 2017-2018」においても、同社のシステム開発関連の品質に対する評価は、競合他社と比べて見劣りする結果が出ていた。

 スキルが高いSEであれば、品質で問題を起こすことは当然少ないという。ただし、こうした高スキルの人材には負荷が集中しやすく、リソース不足に陥りやすい。そこでKIWareを導入し、「高スキルのSEの作業負荷を下げる」「若手SEのスキルを底上げする」という2つの効果を狙う。これによって開発の作業品質、成果物の品質を高め、品質が原因の不採算プロジェクトを減らすことを目指す。システム開発案件における売上高営業利益率を数%改善したい考えだ。

読みにくいソースコードを深層学習で抽出

 11月にプロジェクトに適用を始めたツールは、「設計書用語自動推敲」「素材再利用効率化」「設計整合性確認」「ソース診断」「セキュア翻訳」「設計実績資産再利用」の6種類。成果物の品質に影響しやすくSEの負担が多い作業にAIを適用し、ソースコードや設計書の品質向上を目指したものが目に付く。

2017年11月に利用を開始した6種類のツール
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