AIとハーネスで育てるトランスコンパイラ / 20260722 Yasushi Katayama

by SHIFT EVOLVE

Embed

Start on current slide

Slide 1

Slide 1 text

Slide 2

Slide 2 text

Slide 3

Slide 3 text

Slide 4

Slide 4 text

Slide 5

Slide 5 text

なぜソースコードから業務ルールを取り出すのか？古いシステムを新しいアーキテクチャーに移行しないといけない”マイグレーション”、”モダナイゼーション” を必要に迫られている企業が多くあります。マイグレ・モダナイで最も重要なこと現行システムの仕様の把握なぜなら、現行システムの仕様と同じ、または、新システムとの仕様の違いが分かっていないと… ・会社全体の業務が止まる・仕様の違いによりトラブルが発生する業務ルールに着目・会社の業務の強みが発揮できなくなるなどがあります。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 5

Slide 6

Slide 6 text

Slide 7

Slide 7 text

Slide 8

Slide 8 text

Slide 9

Slide 9 text

Slide 10

Slide 10 text

Slide 11

Slide 11 text

Slide 12

Slide 12 text

Slide 13

Slide 13 text

Slide 14

Slide 14 text

今回解析した事例サブスクリプション管理システム • サブスクリプションメニューが数十種類を管理 • 総行数72万step • 約100画面 • 約1,000イベント • クライアントサーバーで一気通貫に解析 • その中でも１イベントで、5万ステップの関係するコードがあり、82関数の関係するコードがある • １つの“業務ルール”にあたる一つのDBフィールドの書き込みに関係する関数が32関数 • 新規注文の作成で、83のDBフィールドを計算 • 全部で10000のDBフィールド書き込み、画面の表示がある Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 14

Slide 15

Slide 15 text

なぜ“業務ルール”をソースコードから取り出すのが難しいのか？・現行仕様調査、何度も何度もソースを読み直さないと取り出すことができない・調査対象が多岐にわたる（画面の表示フィールド、DBのフィールド等）（ちなみに…調査したプログラムで10,000ぐらいフィールドがあった。） “長年メンテナンスされてきたプログラムはより複雑になりがち” ：サブスクリプション管理システム注文のレコード１つ新規作成しても、82の関数が関係し、１つの結果変数を作るのに32個の関数が関係その結果、10^45の組み合わせが発生し、256GBのメモリがあるサーバでも解析が不能・AIでも全パターンを確認するわけではありません。・現行仕様調査が、非常に困難であることがわかります。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 15

Slide 16

Slide 16 text

Slide 17

Slide 17 text

Slide 18

Slide 18 text

Slide 19

Slide 19 text

Slide 20

Slide 20 text

まとめ：なぜ“業務ルール”の取り出しが難しい？！・計算の島とDBの島が別の島・後から継ぎ足された接ぎ木構造・なんでもオブジェクトに入れて引き回し長年運用していくと、技術負債が溜まっていくだけでなく、規模が拡大するにつれアーキテクチャやFWが複雑にソースコードを何度も何度も読み直さないと、 “業務ルール”を取り出すことができない Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 20

Slide 21

Slide 21 text

その結果、状態空間が爆発するここでいう状態空間は、条件の数のことです。解析対象のプログラムは、以下のような複雑さでした。：サブスクリプション管理システム・一つの注文レコードを作るのに82関数、その中で一つのDBのフィールドを作るのに 32の関数が関係しているプログラムでした。・if f(x) == “OK” thenのf(x)の戻り値のような変数名がない変数も含めると2000もの変数、151の条件がありました。・すべての条件に、True/Falseがあるので、2^151（10^45超）通りの組み合わせがあります。地球から見える恒星の数は10^23だそうなので、身近にある無限の組み合わせのものです。ご存じの通りAIはすべての通りを調べるわけではありません。しかし、AIを用いない通常のコンパイラでは、256GBメモリを持っているマシンでも解析できませんでした。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 21

Slide 22

Slide 22 text

Slide 23

Slide 23 text

Slide 24

Slide 24 text

Slide 25

Slide 25 text

Slide 26

Slide 26 text

Slide 27

Slide 27 text

Slide 28

Slide 28 text

Slide 29

Slide 29 text

Slide 30

Slide 30 text

Slide 31

Slide 31 text

Slide 32

Slide 32 text

AIによる絞り込みとalias分析２つ目のハーネスとして AIの予想もプログラムを作りながら検証する ①経路のトレース ②実際につながったかのチェック：サブスクリプション管理システムこの結果、確実性が増し、 2,000変数=>5変数 151条件=>3条件まで圧縮されました。Lean/alloyというロジック言語を使用し、最終的に入力変数 3, 条件3, ルール(条件の組み合わせ1), アクション1にまとめられました。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 32

Slide 33

Slide 33 text

Slide 34

Slide 34 text

Slide 35

Slide 35 text

Slide 36

Slide 36 text

実コード・シミュレーション確認：最小factを元に統合テストで仕様を検証重要ポイント最小factを“事実（入力・条件・ルール・アクション）”として、実コード上での振る舞いを統合的に検証する Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 副作用はStubで隔離し、再現性と制御性を確保する実機で確認できない場合は、シミュレーション環境で補完する周辺フィールドの影響がないことまで確認し、仕様の正確性を担保する 36

Slide 37

Slide 37 text

Slide 38

Slide 38 text

今後の展望複雑なプログラムから”業務ルール“を取り出すことができました。すべての業務ルールを取り出せば、お客様のプログラムをお預かりして１か月ほどで、現行仕様そのままのPoCが作れます。 AIをこのように活用すれば、現行仕様調査も現実的なコストで正確にモダナイゼーション・マイグレーションはもう怖くありません！！現行仕様調査とPOCをもとに、綿密な計画を立て、真のモダナイズと業務改革を実現しましょう！！ Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 38

Slide 39

Slide 39 text