Python API対応によるデータ操作の自由度拡大、開発生産性向上を支援

アーキテクチャ分析ツール「Lattix 2025.1.7日本語版」の販売を開始

テクマトリックス株式会社

2026年1月27日 10時40分

テクマトリックス株式会社(本社：東京都港区、代表取締役社長：矢井隆晴、以下「テクマトリックス」)は、米国CodeClinic LLC(本社：米国マサチューセッツ州、最高経営責任者：Frank Waldman、以下「CodeClinic社」)が開発したアーキテクチャ分析ツール「Lattix」の最新日本語版「Lattix 2025.1.7」の販売を、2026年1月27日より開始します。テクマトリックスは、国内総販売代理店として、ソフトウェア開発に携わるお客様を対象に、本製品の日本国内での販売、マーケティング、ユーザーサポートなどの活動を展開してまいります。

CodeClinic社のアーキテクチャ分析ツール「Lattix」は、ソフトウェアの構造と依存関係をDSM(Dependency Structure Matrix)を使って可視化するツールの草分けとして、自動車、FA機器、複合機などの製造業をはじめ、医療機器や金融といったさまざまな業界で導入されてきました。巨大化と複雑化に悩まされるソフトウェア開発の現場において、ソフトウェアの構造上の問題検出、コード修正時の影響分析、あるいはリファクタリングなど、多様な目的で利用されています。ソフトウェア品質の評価におけるアーキテクチャ分析の重要性が高まっている現在、「Lattix」は、品質改善に欠かせないツールとして注目されています。

「Lattix 2025.1.7」では、Python APIが新たにサポートされ、Lattixのプロジェクトから直接データの追加と抽出が可能になりました。これにより、これまで独自のLDI(Lattix Data Import)モジュールやGroovyスクリプトでおこなっていた要素間のマッピングや処理を、Pythonスクリプトで実施できるようになり、データ操作の効率化と柔軟性が向上しました。また、Sturtevant(*)の論文に基づく構造複雑度分類によるリスク評価メトリクスが追加されました。リスクの高いファイルを検出および監視することで、ソフトウェア欠陥の予防が可能になりました。

さらに、おもに自動車業界で広く使われているAUTOSAR/ARXML、および要件管理ツールJamaに対して解析範囲を拡大しました。要素間の依存関係を可視化できるだけでなく、システム設計や要件からモデルやコードまで複数ドメインを横断して繋がりを確認できるようになりました。これにより、トレーサビリティの観点からもLattixの活用範囲が広がり、開発の品質向上を強力に支援します。新しいLattix 2025.1.7は、より一層高度なデータ連携とリスク管理機能を備え、開発現場での効率的な品質管理とリスク軽減を支援し、ソフトウェア開発の生産性向上に貢献します。

Lattix 新機能ページ

Python APIの追加

Lattix Python APIが新たにサポートされました。これにより、Lattixのプロジェクトから直接データの追加や抽出が可能となりました。Python APIの導入により、従来LDI(Lattix Data Import)モジュールを用いておこなっていた要素間のマッピングやGroovyスクリプトによる処理が、Pythonスクリプトで実施できるようになりました。これにより、Lattixの解析データに直接データの追加や抽出が可能となりました。

リスク評価メトリクスの追加

Sturtevant(*)の論文で説明されている手法を用いて計算された構造複雑度分類に基づくリスク評価メトリクスが追加されました。構造複雑度が高いファイル(core)は、低いファイル(peripheral)と比較し、バグ密度(リスクの高さ)が3.1倍になるという検証結果があります。リスクの高いファイルを検出し、構造複雑度を監視することで、ソフトウェア欠陥の予防につながります。

（*）参考文献：

Sturtevant, Daniel J., “System Design and the Cost of Architectural Complexity”, Massachusetts Institute of Technology, 2013.
dspace.mit.edu/handle/1721.1/79551

AUTOSAR/ARXMLやJamaの分析対象を拡張

AUTOSAR/ARXMLやJamaに対応したことで、要素間の依存関係を可視化するだけでなく、システム設計やシステムの構成情報、要件からモデルやコードに至るまでの複数ドメイン間の繋がりも確認できるようになりました。その結果、これまでのトレーサビリティにおけるLattixの活用範囲がさらに広がりました。