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富士通、AIなどを活用システム構築・運用サービスを改善

2017年11月29日(水)IT Leaders編集部

富士通は2017年11月28日、システムの構築や運用を通して蓄積してきたSEの知見を基に、人工知能(AI)などを活用したSEの業務支援ツールを開発し、「KIWare」として体系化したと発表した。自社のSIサービスで利用する。

 KIWareは、富士通の総合システム開発体系「SDAS」に含まれているツール群に、人工知能(AI)などを活用した新たなツールを加え、社内での実証実験を経て体系化したものである。2017年11月からグループ内のプロジェクトで適用を開始する。

 KIWareを構成する主なツールの概要は以下の通り。

プロジェクトマネジメント

「プロジェクトリスク予兆検知ツール」(2018年度以降順次適用)
過去のプロジェクトのデータを基に、プロジェクトの進捗に影響を及ぼすリスクのある項目をモデル化し、そのモデルをこれから開始するプロジェクトに適用することで、プロジェクトに含まれるリスクを検知するとともに、そのリスクを回避するための施策を助言する。プロジェクトのリスクの顕在化を未然に防止することが可能になる。

上流工程(システムの要件定義や業務設計など)

「設計書用語自動推敲ツール」(2017年11月より適用)
推進中のプロジェクトに関連する既存文書から、そのプロジェクト特有の用語や表記ゆれの発生パターンをAIで学習、モデル化し、設計書作成時に入力された用語の誤用や表記ゆれをリアルタイムにチェックすることで、適切な表記ができるように誘導するツールだ。設計書の作成効率と品質の向上を図れる。

開発工程

「リアルタイムマネジメントツール」(2018年度以降順次適用)
プロジェクトの進捗状況や品質状況をダッシュボード上で可視化し、プロジェクトマネージャーがリアルタイムに把握することを可能にするツールだ。SEが利用する定型化された開発環境から、プロジェクトに関連した設計情報、プログラム情報、テスト実施状況などを自動収集し、より詳細な情報をわかりやすく可視化して、プロジェクトの状況をより正確に把握することで、精度の高いプロジェクト管理が可能になる。
「ソース診断ツール」(2017年11月より適用)
プログラムのソースコードのレビュー作業を実施する際、過去のプロジェクトのソースコードを、ディープラーニングを活用してモデル化することで、ソースコードの読みやすさや変更のしやすさを診断するツールだ。ソースコードの自動確認が可能になるとともに、診断結果のなかで示された問題点をレビュー担当者が原因分析し、効率的に対策を打つことが可能になるため、プログラムの品質向上やレビュー作業の時間短縮を図れる。

運用保守

「運用ログ分析ツール」(2018年度以降順次適用)
自動収集したハードウェアやアプリケーション運用時のログ情報から、AIを用いて通常時の稼働状況を常に把握し、通常時とは異なる状況が生じた際に警告を発するツールだ。システム障害の発生につながる予兆をいち早く検知し、障害の発生を防止することが可能になる。予兆検知が難しい突発的な障害が発生した際は、通常時と異常時のログを比較分析することで、異常の発生原因や影響範囲を特定し、迅速な対応を可能にする。
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