富士通は2月17日、ソフトウェア開発における要件定義から設計、実装、結合テストを複数のAIエージェントが一貫して実行する開発基盤「AI-Driven Software Development Platform」を開発し、運用を開始することを発表して記者説明会を開いた。

このサービスは、同社が手掛けるLLM（LLM：大規模言語モデル）「Takane」と、富士通研究所が開発した大規模システム開発向けのAIエージェント技術を活用する。医療機関や自治体、公共団体、企業が保有する大規模システムの開発において、AIエージェントが各工程を自動化し支援する。

  • 富士通は「AI-Driven Software Development Platform」をシステム改修に適用する

    富士通は「AI-Driven Software Development Platform」をシステム改修に適用する

AI-Driven Software Development Platformの概要

同社が今回開発した「AI-Driven Software Development Platform」は、LLM「Takane」を中心に、法制度の読み込みや要件定義から、設計、実装（改修）、結合テストまで、複数のAIエージェントが協調しながら一貫して実行する。

  • 複数のAIエージェントが連携して開発を自動化する

    複数のAIエージェントが連携して開発を自動化する

富士通でAIビジネス開発を担当する岡田英人氏は「このサービスは、私たちが1年間試行錯誤を重ねながら取り組んできた挑戦の結晶。生成AIの登場により、ソースコードの記述などシステム開発の自動化は、一部現実のものとなっている。現在の課題は、暗黙知をいかにAIに理解させるかと、古くて複雑な大規模システムをいかにAIドリブンに変革するのか。こうした時代に、富士通はAIがいまだ解けない"複雑な既存システムの理解と自動改修"に挑む」と、力強く紹介した。

  • 富士通 AI戦略・ビジネス開発本部 本部長 岡田英人氏

    富士通 AI戦略・ビジネス開発本部 本部長 岡田英人氏

同社はこのサービスを活用し、法改正や制度改正への対応が必要となる、ヘルスケア分野や自治体などを支援する。ソフトウェア改修の対応速度を向上し、改修時にシステム確認に要していた負荷が軽減されることで、患者や住民、顧客サービスの向上に寄与する業務の創出が期待できる。

また、拡大するIT需要への対応や深刻化するIT人材不足の解消など、社会課題の解決にも貢献するとのことだ。

  • 高い頻度で法令対応が必要な業界をターゲットとする

    高い頻度で法令対応が必要な業界をターゲットとする

ヘルスケア・行政分野から参入、その理由とは

富士通はAI-Driven Software Development Platformを、富士通Japanが提供する67のヘルスケア・行政分野の業務ソフトウェアの法改正に伴う改修に対し、2026年度中の適用を目指す。これに先立ち、2026年1月より2026年診療報酬改定に伴うソフトウェア改修に適用を開始している。

  • まずはヘルスケア・行政分野のパッケージサービスに適用する

    まずはヘルスケア・行政分野のパッケージサービスに適用する

今回のプラットフォーム開発に先駆けて、2024年度の法改正に伴うソフトウェアの改修にAIドリブン開発基盤を適用した実証実験において、全300件のうち1件ではあるが、従来は3人月を要していた改修期間を4時間に短縮できた事例もあるとのことだ。生産性が100倍に向上した計算になる。

診療報酬の改定や税制改正など、ヘルスケア・行政分野は社会環境の変化に対応して法制度が複雑に変更される。法制度の解釈は専門の職員でも正確に把握し理解するのは困難とされ、限られた期間での新制度への対応が求められるため、事務過誤につながる場合もあるという。

システムは毎年発生する変更要求によって徐々に規模が大きくなり、保守作業量も年々増大しているそうだ。富士通が保有するヘルスケア・行政分野のソフトウェアは67パッケージ、150メガステップにも上る。

  • ヘルスケア・行政分野の課題

    ヘルスケア・行政分野の課題

富士通Japanの國分出氏は「（ヘルスケア・行政分野は）巨大なパッケージソフトを、1年間に何度も変更しなければならない。自治体や病院にとっても、ITベンダーにとっても、大きな負担になっている。現場の負担を減らし社会の前進に寄り添いながら、変化し続けるシステムの進化を止めないという、この最も挑戦し甲斐のある領域にこそAIの力が必要」と、ヘルスケア・行政分野にプラットフォームを適用する背景を解説した。

  • 富士通Japan 特定プロジェクト対策本部 本部長 國分出氏

    富士通Japan 特定プロジェクト対策本部 本部長 國分出氏

生産性最大100倍向上を実現する3つの要素技術

國分氏によると、AI-Driven Software Development Platformには大きく3つの技術的な要素が含まれているという。

まず1点目は、AIが法令文書を読み解き、仕様書レベルに落とし込む技術だ。ここでは、現場に継承される暗黙知を組み込んだ要件定義にも対応可能だという。例えば住民向けのシステムは、同じ法令に基づくシステムであっても、大都市圏と地方では想定アクセス数や支援スタッフの数など、求められる要件が異なる。このような条件を反映しながら、要件定義を自動化している。

  • AIエージェントによる法令理解と要件定義

    AIエージェントによる法令理解と要件定義

2点目はAIエージェントのハルシネーションを防止しながら、実務で使える水準まで設計品質を向上させる技術だ。具体的には、要件定義や設計の判断精度を向上させる自動設計レイヤ、曖昧な部分や矛盾があればやり直しを命じるガーディアンレイヤ、命名規則や例外運用など会社固有の"作法"をルール化する知識レイヤ、多量のドキュメントの中からAIに必要な部分のみ抽出する情報アクセスレイヤ、の4つのレイヤが順に処理することで、AIによる出力の品質を高める。

  • 4つのレイヤで品質を向上させる

    4つのレイヤで品質を向上させる

3点目は、複数のAIエージェントが連携し、要件定義から結合テストの完了まで人手を介することなく開発プロセスを完了するリレー型の技術。独立したAIエージェントが、テスト失敗時の再設計から改修も自立実行するため、開発工程を止めない。

  • 複数のAIエージェントが一連の工程を自動化

    複数のAIエージェントが一連の工程を自動化

同社は今後、社内の約1000～2000人ほどのエンジニアがAI-Driven Software Development Platformを活用して、ヘルスケア・行政分野サービスのシステム改修において生産性向上を図る。さらに将来的には、ゼロからのシステム開発や、他社へのサービス展開なども視野に入れているとのことだ。