日立sol、車載ソフト開発のプロジェクト状況をAIで可視化するシステム

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日立ソリューションズは2021年10月20日、車載ソフトウェアの開発における「プロジェクト状況可視化システム」の販売を開始すると発表しました。AI技術を活用し、文書やソースコードから、プロジェクトの品質不良や工期遅延リスクを早期発見できるようにするものです。それにより、手戻りの防止や業務効率の向上を支援します。2021年10月21日から販売開始します。

　自動運転や省エネへの対応のため、車載ソフトウェアの開発はますます高度化・複雑化しています。また、ニューノーマルにおけるリモートワークの普及や、プロジェクトの分業化も進んでいます。プロジェクト管理者にとって、品質の確保や業務効率向上は、喫緊の課題です。　今回、日立ソリューションズは、プロジェクトのリスクを早期発見して、手戻り防止や業務効率向上を支援する、AI活用の「プロジェクト状況可視化システム」を提供します。　同システムでは、以下のような情報が解析されます。・自然言語処理AIによるプロジェクト計画書や仕様書、設計書の品質分析結果
・ソースコードの不具合情報　これらの解析結果を組み合わせて、プロジェクト全体の品質を診断し、スコアリングします。日々のレポートでは、スコアリングとともに、以下のような情報も可視化されます。・機能別や工程単位での品質や進捗状況
・不具合発生の傾向
・残存テスト項目　プロジェクト管理者は、メンバーがリモートワークで分業するような状況においても、レポートから常に最新の進捗状況を把握できます。それにより、問題を早期に発見できるため、手戻りを防止することが可能です。また、プロジェクトメンバーにとっては、日々の報告書の作成負荷が軽減されます。

図1：「プロジェクト状況可視化システム」を適用したプロジェクトの流れ

via www.hitachi-solutions.co.jp

　同システムの特徴として、以下の3項目が挙げられています。 1. プロジェクトの品質をスコアリングし、工程ごとの品質や不具合発生の傾向、進捗状況を可視化
　プロジェクトで作成される計画書や仕様書、設計書などの文書について、文脈や言葉の意味を捉えた高精度な判定を行います。この判定は、自然言語処理AIの「活文知的情報マイニング」によるものです。「活文知的情報マイニング」は、Googleが公開している自然言語処理に特化したAI技術「BERT」の活用により、エンジンが強化されています。　BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）とは、Webで公開された大量の自然言語データを事前学習したモデルに、少量の教師データを追加学習させる手法です。　前記の判定では、問い合わせや報告書などの大量の自然文テキストを自動分類します。そして、判定内容の「確信度」のレベルに応じてスコアリングを実施します。　また、ソースコードは、「ソフトウェア開発支援レコメンドシステム」を用いて解析し、注意すべきポイントを自動で抽出します。これらを組み合わせて分析することで、「工程単位の品質や不具合発生の傾向」「進捗状況」「残存テスト項目」などを可視化できます。 2. レポートによるタイムリーな管理をもとに、品質・生産性の向上と業務効率化を支援
　プロジェクトの状況は、日々自動で集計・分析し、レポーティングされます。そのため、担当者の報告書作成負荷が軽減されます。リモートワークなどで、メンバーがチーム内で作業を分業化するような場合でも、管理者は、プロジェクト全体および機能や工程ごとの進捗状況を、レポートを見て把握できます。そして、タイムリーに管理することができます。　また、文書やソースコードのレビュー前に、レポートによる品質不良や不具合の指摘を担当者が随時フィードバックできます。それにより、管理者のレビューや修正時間が短縮され、プロジェクト成果物の品質向上が可能になります。 3. 既存の成果物をそのまま活用することで、入れ替えコスト不要でスムーズな移行が可能
　現在利用している既存のドキュメントや成果物をそのまま活用できます。例えば、以下のような情報です。・Office文書
・PDF
・ソースコードのバージョン管理システム「Git」
・「Apache Subversion（SVN）」で管理しているソースコード
・プロジェクト管理ソフト「Redmine」などで管理している不具合情報　これらをそのまま活用し、分析することが可能です。ツール入れ替えによるロスコストを削減し、スムーズな移行が可能となります。