【ITニュース解説】Beyond Code: How to Use AI to Modernize Software Architecture

GitHub CopilotのようなAIコーディング支援ツールの登場により、ソフトウェア開発の現場では、これまで以上に速く、多くのコードを生み出せるようになった。しかし、この生産性の向上は、特に古いシステム、いわゆる「レガシーシステム」の改修や近代化において、新たな課題を生み出している。AIはコードを生成することは得意だが、そのシステムが持つ長年の歴史や複雑な設計思想、つまり「ソフトウェアアーキテクチャ」の全体像を理解しているわけではない。その結果、AIが生成したコードが、知らず知らずのうちにシステムの構造をさらに複雑にし、問題を深刻化させるケースが増えているのだ。

開発者がコードを書く際には、クラスをどう整理するか、ビジネスロジックをどこに配置するかといった、アーキテクチャに関わる無数の判断を常に行っている。AIもコードを生成する過程で、これらと同様の判断を暗黙的に下している。問題は、AIがシステムの背景にある文脈、例えば過去の改修で追加された特殊な処理の意図や、コンポーネント間の複雑な依存関係などを全く知らない点にある。AIは一見冗長に見えるコードを安易に削除してしまうかもしれないが、そのコードが特定の稀なケースに対応するための重要なロジックである可能性もある。このように、文脈を無視したAIによるコード生成は、システムの健全性を少しずつ蝕んでいく。この現象は「アーキテクチャドリフト」と呼ばれ、意図された正しい設計から、徐々に、そして静かに逸脱していくことを指す。コードのバグとは異なり、アーキテクチャの劣化はテストや監視ツールでは検知しにくく、時間と共にシステムの保守性や拡張性を著しく低下させる深刻な問題となる。

しかし、AIをソフトウェアアーキテクチャの改善に役立てる道も存在する。重要なのは、AIにシステムの「アーキテクチャのコンテキスト（文脈）」を正しく与えることだ。静的な設計図や開発者の記憶だけでは把握しきれない複雑なレガシーシステムにおいて、AIは強力な助けとなり得る。特に、システムが実際に動作している状態を分析する「ランタイム分析」から得られる情報をAIに与えることで、その真価が発揮される。正しいコンテキストを理解したAIは、単にコードを書くだけでなく、アーキテクチャ上の問題点を指摘し、修正案を提示することが可能になる。例えば、コンポーネント間の依存関係が強すぎる「密結合」といったアンチパターンを検出したり、コードの内部構造を改善する「リファクタリング」の具体的な戦略を提案したり、複雑に絡み合った依存関係を整理したりするなど、より高度な支援が期待できる。

AIをアーキテクチャ改善のパートナーとするためには、人間からの指示、すなわち「プロンプト」の質が極めて重要になる。「注文管理APIを作って」といった曖昧な指示では、AIは一般的な設計しか提案できず、既存のアーキテクチャを無視したコードを生成してしまう。AIから望む結果を得るには、プロンプトを「具体的」かつ「網羅的」にする必要がある。例えば、使用する技術やフレームワーク、そして「コントローラー層」「サービス層」「リポジトリ層」といった階層構造を明確に指定することが求められる。さらに、ロギングや入力値の検証、エラー発生時の再試行処理といった、システムの品質を支える非機能要件についても詳細に指示することが重要だ。優れたプロンプトは、もはや単なる指示文ではなく、アーキテクチャ設計書そのものとしての役割を果たす。

実際の近代化プロジェクトでは、まず専門の分析ツールを用いて対象のアプリケーションを静的・動的に分析し、アーキテクチャ上の問題点や技術的負債を可視化する。この分析結果そのものをAIにコンテキストとして与えることで、AIはシステムの現状を正確に把握する。その上で、ツールが提示する改善案や、それを実現するための具体的なプロンプトをAIコーディング支援ツールに入力し、リファクタリングを実行する。修正後は再度分析を行い、アーキテクチャが改善されたかを確認する。このサイクルを繰り返すことで、人間とAIが協力し、複雑なレガシーシステムを着実に近代化していくことが可能になる。AIはもはや単なるコード生成アシスタントではなく、ソフトウェアの骨格であるアーキテクチャを共に考え、改善していくための強力なパートナーとなり得るのである。