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Nikkei X-TECH_2024.7.31

시스템 개발 생산성 30% 향상을 목표하는 히타치
상세설계서를 바탕으로 개발 공정 자동화

생성형 AI(인공지능)를 개발 프로세스에 적용하는 움직임이 활발해지고 있다. 앞서고 있는 것은 코딩 지원이다. 코딩 지원에 이어 프로젝트 관리나 커뮤니케이션에 이용하는 툴도 생성형 AI를 도입해 진화하고 있다. 대형 벤더 업체는 상세설계나 품질관리에 활용하는 사내 툴을 개발하기 시작했다. 히타치제작소의 대응을 살펴보자.

-- 상세설계서를 바탕으로 자동화를 목표 --
히타치제작소 애플리케이션서비스사업부 Lumada공통기술개발본부의 다테카와(立川) 본부장은 “개발 공정에 포함되는 모든 태스크에 생성형 AI를 100% 활용해 나갈 계획이다”라고 설명한다. 일반적으로 시스템 개발에는 요구정의나 설계, 개발(코딩), 테스트 등의 공정이 있으며, 각각의 공정에는 다양한 작업이 포함된다. 예를 들면 요구정의 공정에는 시스템 개요나 기능 요구의 작성, 요구 간 정합성 확인 등의 작업이 필요하다.

히타치는 시스템 개발 공정에서 필요한 작업을 태스크로 분해해, 각각의 태스크에 대해 생성형 AI를 활용해 효율화/자동화를 목표로 한다. 이 기점이 되는 것이 상세설계서다. 히타치에는 지금까지의 시스템 개발을 통해 축적한 수많은 노하우가 축적되어 있다. 상세설계서도 그 중 하나다. 상세설계서를 바탕으로 기간계 시스템 개발에 빠뜨릴 수 없는 유지보수성이 우수한 소스 코드를 생성해, 개발 효율의 향상을 목표로 한다.

생성형 AI를 활용해 사내에서 개발해 온 툴과 기능은 외부에도 공개한다. 검증을 통해 효과를 확인한 기능은, 2024년 5월부터 제공하기 시작한 개발 프레임워크 ‘Hitachi Generative AI System Development Framework’에 도입하고 있다.

이 프레임워크는 시스템 개발에 유용한 기능을 이미 다수 갖추고 있다. 예를 들어 '시스템 개발 어시스트' 항목에는 개발자의 코딩 작업을 보조하는 '코드 어시스트'나 설계서에 준한 프롬프트를 생성하는 '프롬프트 생성 툴' 등이 포함된다. 개발자가 코드 항목(클래스나 메소드 등)을 프레임워크의 GUI(그래피컬 유저 인터페이스) 등으로 지정하면, 프롬프트 생성 툴이 생성형 AI에게 넘길 프롬프트의 후보를 출력해 준다. 이 프롬프트 후보에 개발자가 수정을 가해 생성형 AI로 소스 코드를 출력한다.

-- 상세 설계의 전후 공정에 생성형 AI 전개 --
히타치는 상세설계의 전후 공정에서 이용할 수 있는 생성형 AI 툴도 개발 중이다. 예를 들어 출력한 코드를 생성형 AI로 리뷰하거나, 생성형 AI가 테스트 케이스나 테스트 코드를 출력한다. 이쪽도 상세설계서를 바탕으로 구축한다. 다테카와 본부장은 “소스 코드가 상세설계서 대로 출력되고 있는지 등을 체크해, 약 80%의 정확도로 올바르게 지적할 수 있다”라고 말한다. 또한 지적사항과 함께 수정 방법 등도 게시 가능하다고 한다.

“설계서를 바탕으로 테스트 케이스를 구축할 수 있는 것도 타사에는 없는 자체 대응이다”(히타치제작소 생성형 AI 기술개발부). 현재 시점에서 대응하는 것은 주로 단위 테스트(Unit Test) 공정이지만, 테스트 기준에 근거한 테스트 케이스를 작성할 수 있다. 분기 커버리지(Branch Coverage)는 충분히 실시하고 있는 것을 확인했다고 한다.

상세설계 전(前) 공정에는 요구정의나 기본설계가 있다. 히타치는 이러한 공정에도 생성형 AI를 점점 더 활용하고 있다. 예를 들면 요구정의 공정에서는, 요구정의서로부터 목업(HTML과 Java Script를 이용한 심플한 Web 화면)을 생성하는 툴을 개발 중이다. 구체적으로는 요구정의서 세트에 프로그래머가 요점을 입력해 생성형 AI에게 제공한다. 출력된 요약문장에 대해 요구정의서 세트와 툴을 이용하여 요구정의 요약자료를 작성. 그 자료를 바탕으로 생성형 AI가 목업을 출력한다.

-- 기점이 되는 상세설계서도 생성 --
히타치는 기점이 되는 상세설계서를 작성하는 데도 생성형 AI를 활용하는 대응을 추진한다. 예를 들어 기본설계 공정에서 작성한 설계서에서 상세설계서와 시퀀스도를 자동으로 생성한다. 상세설계서가 없는 소스 코드에서 생성형 AI로 리버스 엔지니어링해 상세설계서를 작성하는 시스템도 구축하고 있다.

시스템 개발 전체 공정 중 생성형 AI 활용이 가장 앞선 코딩 지원에서의 생산성 향상은 5~10% 정도라고 한다. 히타치는 코딩 지원 이외의 공정에도 생성형 AI를 활용한 툴을 이용해 생산성 향상을 목표로 할 생각이다. 다테카와 본부장은 “(생성형 AI 이외의 효과를 포함해) 2027년도 말까지 시스템 개발의 생산성을 30% 향상시킬 계획이다”라고 말한다.

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