NTT、設計書とプログラムの食い違いを見抜くAI技術　検出率は8割に向上

NTT株式会社は2026年10月23日、長年運用されている既存のソフトウェア資産を生成AIが理解・活用できる状態に変換する技術を確立したと発表した。設計書などのドキュメントと実際のプログラムコードの間にある不整合を自動で検知・修正するとともに、不足しているテストを補完する。既存システムの改修や検証を生成AIで一貫して行えるようにし、ソフトウェア開発や保守の生産性向上を目指す。

ソフトウェア開発の現場では生成AIを活用した効率化が進む一方、その適用は一から作成する新規開発が中心となっている。しかし、『ソフトウェア開発分析データ集2022』によると、開発全体の約6割は既存システムの改修や保守、再開発といった追加開発が占めている。長年運用されているシステムでは、度重なる改修によって設計書の内容と実際のコードが一致しなくなる現象が発生しやすく、生成AIが仕様を正確に把握できない要因となっていた。また、テストが十分に整備されていない場合、改修による影響の確認に多大な労力がかかる課題もあった。

今回NTTが確立したのは、成果物間のつながりを整理する「トレーサビリティ解析技術」と、抜け漏れを防ぐ「網羅的なテスト自動生成技術」の2点だ。トレーサビリティ解析では、国際標準などを基に仕様書やコードを意味のある機能単位へ動的に分割し、情報量や表現の違いをそろえて依存関係を判定する。テスト自動生成技術では、ISO品質特性に基づいて確認すべき観点を整理した「テスト観点空間」を構築し、蓄積されたテストを当てはめることで異常系や境界値などの不足領域を可視化し、決定表などの技法で自動実行可能なテストを補完する。

サンプルの業務アプリケーションを用いた予備実験では、設計書に意図的に埋め込んだ41件の誤りに対し、従来手法であるRAGの検出率が11件（27％）にとどまったのに対し、提案手法は33件（80％）を検出した。また、テスト自動生成の評価では、意図的に埋め込んだ6件のバグのうち4件（67％）を検出したほか、既存の潜在的なバグを新たに3件検出することに成功した。入力検証やエラー処理に関するこれらのバグは、生成AIに直接テストを作らせた場合には検出できなかったという。

NTTは今後、様々な規模や特性を持つシステムへの適用を進め、対応する言語や品質観点の拡充を図る。実際の開発・保守案件へ適用してシステム理解から改修、テスト実行まで一気通貫で行う有効性を検証する予定だ。なお、本研究成果は2026年11月18日から25日に開催される「NTT R&D FORUM 2026」で展示される。