Trust、生成AIを活用した「コールグラフ要約技術」の研究成果を発表

〜大規模レガシーシステムの可視化を自動化し、モダナイゼーションの工数を大幅削減〜

Trust株式会社

2026年3月11日 10時00分

Trust株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長（共同代表）：友田恭輔、湯山敬太、以下「Trust」）とテンソル・コンサルティング株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役会長：藤本浩司、代表取締役社長：田代勇一、以下「テンソル・コンサルティング」）の共同研究チームは、生成AIを用いて大規模・複雑なプログラム構造を解析し、直感的に理解しやすい形式に整理する「コールグラフ要約技術」の開発に取り組み、成果が得られたことをお知らせいたします。

本技術により、COBOLをはじめとするレガシーシステムにおいて課題であったブラックボックス化の解消と、システム構造把握に要する工数の大幅削減を実現します。レガシーシステムのモダナイゼーションを検討する企業にとって、初期調査・影響分析フェーズの効率化に大きく貢献する技術です。

■ 背景：レガシーシステムのモダナイゼーションにおける生成AI活用

長年の改修により肥大化した大規模システムのモダナイゼーション（移行・刷新）において、既存プログラムの解析やプログラムの全体像（処理の流れ）を把握することが、有識者の不足等により困難となっています。近年、生成AIを活用したリバースエンジニアリング*を実施し、より効率的に詳細設計等を可視化することが注目されています。

*完成した製品やソフトウェアを解析し、その構造、機能、動作原理を明らかにすること。

■ 従来の課題：生成AIによる要約の「ゆらぎ」

例えば、1万行以上に及ぶコードの呼び出し関係を示す「コールグラフ*」は、そのまま出力すると情報が過密になり、仕様の解読が困難になります。さらに、生成AIを用いてコールグラフを要約すると、実行のたびに出力結果が変動してしまい、わかりにくいコールグラフを出力する問題がありました。

*プログラムの構造を可視化した構成図。プログラム内の各パラグラフやサブルーチン間の呼び出し関係を構造的に示し、影響範囲の特定や解析を容易にします。

■ 共同研究の経緯

Trustとテンソル・コンサルティングは、2025年8月に金融機関向けの業務効率化・高度化支援を目的として、AI・LLM（大規模言語モデル）を活用したソリューション開発やコンサルティングサービスの提供などにおいて協業を開始しました*。本プロジェクトは、その協業の一環として、上記のような課題に対して両社で研究を行ってきたものです。

*「Trustとテンソル・コンサルティング、AI・LLMを活用した金融機関向け業務効率化・高度化支援で協業開始」