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生成AI活用のレガシーシステム刷新サービス『CodeRebuild AI』が単体テストに対応

PR TIMES / 2024年5月30日 15時15分

~対応プロセスが拡大し、さらなる工数削減とコード品質の均一化を実現~

企業の変革を実行するInnovative Engineering Partnerの株式会社モンスターラボ(本社:東京都渋谷区、代表取締役社長:鮄川 宏樹、以下「モンスターラボ」)は、自社開発する生成AIを活用したレガシーシステムの刷新(モダナイゼーション)サービス『CodeRebuild AI』をバージョンアップし、新たに単体テストプロセスまで対応いたしました。リバースエンジニアリング(既存のシステム上のコード解読)、コーディング(新たなコードの生成)のプロセスに続き単体テストに対応することで、レガシーシステムの刷新にかかる工数のさらなる削減とコード品質の均一化を実現します。



[画像1: https://prtimes.jp/i/40073/129/resize/d40073-129-3873864bf90532b9c27f-0.png ]

CodeRebuild AIについて


『CodeRebuild AI』は、2023年12月に提供を開始した生成AIを活用してレガシーシステムに存在する古いコードを刷新するサービスです。
生成AIを活用しながら古いコードを解読し、最適な設計へと変換した上で新たなコードを生成するアプローチを取るため、迅速かつ正確にコードの変換を行うことが可能です。

新たに対応したプロセスについて


[画像2: https://prtimes.jp/i/40073/129/resize/d40073-129-ece66b00d9d5b0362234-0.png ]

今回のバージョンアップでは、以前から対応していたリバースエンジニアリングやコーディングのプロセスに加え「単体テストケースの作成」および「単体テストコードの作成」のプロセスにも対応することで、レガシーシステムの刷新全体において、さらなる工数の削減に成功いたしました。

単体テストケース作成
単体テストケース作成は、テストの対象となる機能やバグの修正を明確にし、実際にテストを実施するための入力データおよび期待される結果を定義するプロセスです。

単体テストコード作成
単体テストコード作成は、各テストケースに対応した関数を実装するプロセスで、テストのセットアップ、実行、検証が含まれます。

これらのテストに生成AIを活用することで、人の手で実施する場合に比べ広範囲に及ぶテストを迅速に実施できるだけでなく、高い品質を保証することが可能です。
また、開発全体のタイムラインの中でテストを早いタイミングで実施する「シフトレフト」のアプローチを取ることで問題を早期に発見、修正することができ、工数のさらなる削減とコード品質の均一化を実現します。

今後の展望


株式会社モンスターラボ 常務執行役員 APAC CTO 平田 大祐のコメント

[画像3: https://prtimes.jp/i/40073/129/resize/d40073-129-9aac899a1860db7f7eb3-0.jpg ]

昨今、メインフレームの撤退やサービスのサポート終了など、レガシーシステムのモダナイゼーションは多くの企業にとって急務となっています。しかし、実態としてはIT人材の不足やブラックスボックス化、さらにはベンダーロックインなどの課題があり、取り組みのハードルは未だ高いのが現状です。
そこで、モンスターラボでは生成AIを活用した『CodeRebuild AI』を開発し、より効率的なモダナイゼーションを支援してまいりました。
今回のバージョンアップでは、単体テストプロセスをカバーすることで、より多くの工数削減とコード品質の均一化を同時に実現することに成功いたしました。
私たちは、今後も『CodeRebuild AI』のバージョンアップをプロセス・対応言語の両軸において重ねるべく、R&Dを継続してまいります。

サービスに関するお問合せ


https://monstar-lab.com/contact



株式会社モンスターラボ 会社概要


モンスターラボは、世界19の国と地域 でデジタルコンサルティング事業・プロダクト事業を展開するモンスターラボグループの日本における事業会社です。
企業のデジタル領域の課題に対し、戦略策定、体験設計、開発、成長基盤構築のどのフェーズにおいても、世界の集合知とテクノロジーで変革を実行してまいります。
コーポレートサイト URL https://monstar-lab.com/
CodeRebuildAI URL https://monstar-lab.com/dx/coderebuildai-lp/

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