AI駆動型大規模リバースエンジニアリングシステム神威/KAMUI - Arcana

AIによる大規模システムの可視化と依存関係構造理解を実現する次世代テクノロジー

株式会社KandaQuantum

2024年11月28日 15時48分

概要

株式会社KandaQuantum（本社：東京都千代田区麹町6-6-2 番町麹町、代表：元木大介）は、大規模ソフトウェアシステムのリバースエンジニアリングを革新する次世代AIシステム「神威/KAMUI」（以下、神威/KAMUI）の提供を開始いたしました。本システムは、複雑化するソフトウェアシステムの構造を深層的に理解し、視覚化する画期的な技術を実現します。

登録はこちらから ➡︎ kamui.ai

海外専門家からの支援と評価

まずはじめに多大なご支援をいただきました。全世界で利用されるGitHub解析ツール「uithub」の創設者@WKarsens氏のコメントご紹介します。

→ https://uithub.com/

→ https://x.com/WKarsens

Uithub創設者兼AIエンジニア @WKarsens氏の評価

和訳：
KAMUI、Babel、Zoltraakは、自然言語からシステムを構築する現在の技術の最前線にいます。システムの依存関係を3Dで視覚化するアプローチは画期的で、ソフトウェアエンジニアが作成しているシステムをより深く理解するための重要な手段の一つとなっています。GitHubとUithubのAPIを通じた深い統合を可能にすることに、大変期待しています。

自然言語からソフトウェア要件定義への移行は非常に興味深いステップです。V0やその他の類似ツールがフロントエンドコードに直接移行する中で、依存関係の適切な概要を持つ要件を最初のステップとすることで、システムを次のレベルへスケールすることが可能になるかもしれません。

原文：

KAMUI, Babel and Zoltraak seem to be on the cutting edge of what is possible today in creating systems from natural language.

The visualization in 3D of the systems dependencies is genius and is one of the ways we can help software engineers understand the systems they're creating better.

I'm very excited to collaborate and allow deep integration with GitHub through Uithub's APIs.

I think the step from natural language to software requirements definition is very interesting. Where V0 and many others alike seems to go directly to frontend code, having the requirements as a first step, with a good overview of dependency, might allow to scale systems to the next level.

次にベルギー在住AIエンジニア @habatakurikei氏による評価をご紹介します。

→ https://x.com/habatakurikei

ベルギー在住AIエンジニア @habatakurikei氏による評価

引用 → https://x.com/habatakurikei/status/1861071719852839305

構造化グラフの革新性

構造化グラフ部分→フレームワーク（本体）とアーキテクト（マルチメディアコンテンツ生成部）とその他のGitHubドキュメントがきれいに分かれて表示されて美しい。

YAML解析の効率性

YAML部分→外部ライブラリとして何をインストールする必要があるか、何を実行するコードか一覧で簡潔に表示してくれる。上級者なら一目で何をやる部品かわかりやすい。しかも本体だけでなくサブフォルダ内にあるアーキテクトも解説してくれてる。自分自身これから再開発するのに思い出す手間が省ける。

ユーザーエクスペリエンス

このまま開発プロジェクトを進めたくなるUI

産業応用の可能性

製造業でリバースエンジニアリングしている身として、GitHubリポジトリのリバースエンジニアリングツールとして強力

登録はこちらから ➡︎ kamui.ai

開発の背景

近年、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）が加速する中、二つの重要な技術的課題が浮上しています。一つは従来のレガシーシステムの理解と刷新、もう一つは急速に進化するAI時代における新たなシステム複雑化への対応です。

既存システムについては、その構造を正確に把握し、効率的に改善するための高度なリバースエンジニアリング技術が不可欠となっています。さらに、生成AI技術の発展により、AIが大量のコードを自動生成する時代が到来したことで、生成されたコードの理解と品質保証が新たな課題として浮上しています。

また、システムの大規模化と複雑化は、セキュリティ面での課題も提起しています。高度化するサイバー攻撃に対して、システムの脆弱性を総合的に分析し、予防的な対策を講じる必要性が増しています。

神威/KAMUIは、これらの複合的な課題に対して、最新のAI技術を活用した革新的なアプローチを提供します。システムの構造解析から、AI生成コードの品質評価、セキュリティ脆弱性の検出まで、包括的なソリューションを実現します。特に、AI生成コードの品質保証と理解支援、大規模システムの依存関係の可視化と分析、セキュリティ脆弱性の早期発見と対策支援、レガシーコードの最新化支援、システム全体の保守性と拡張性の向上に重点を置いています。

＊セキュリティ診断等は今後の開発計画となります。

主な特長

1. 高度なシステム構造解析

神威/KAMUIは、大規模システムの構造を包括的に分析し、システム全体の見取り図を生成します。特にAI生成コードに対する深い理解と解析を実現し、その品質保証を支援します。また、GitHubリポジトリ内の全てのコンポーネントを分析し、サブフォルダを含む全体構造の把握を可能にします。

2. インタラクティブな3D可視化

システムの複雑な依存関係を3D空間上で直感的に表現します。各レイヤーを異なる空間層として配置し、フロントエンド、バックエンド、データベース層などの相互関係を立体的に表示します。ズームイン/アウト機能により、システム全体の俯瞰から個別コンポーネントの詳細まで、シームレスに視点を切り替えることができます。この機能により、従来の2次元表示では把握が困難だった複雑な依存構造を、より直感的に理解することが可能になります。

3. AIとの対話型構造修正

システムの構造をAIとの対話を通じて直感的に修正できます。GPT-4o、o1preview、Claude 3、Gemini など最新のLLMモデルに対応し、システム構造の最適化提案や改善点の指摘を受けることができます。AIとの対話を通じて、より効率的な開発プロセスを実現します。

4. 空間・視覚ドリブン開発

左上 SlackのUI情報体（赤）、左下 OSS ClineのAI機能部情報体（オレンジ）を対話で直感的に結合。

複数のリバースエンジニアリングした３次元情報体を切り取り、結合することにより直感的なプログラミングを可能とします。これにより全く異なるシステム間の機能結合を容易とし、空間コンピューティングの新時代を切り拓きます。

5. 大規模システム生成AI Zoltraak連携機能

リバースエンジニアリングした情報から最大150ファイルのシステムを5分以内で全ファイル実装可能なZoltraakとの連携機能を備えています。これにより、既存システムの理解から新規実装まで、シームレスな開発体験を提供します。Zoltraakの高速・大規模コード生成能力と組み合わせることで、システム開発の大幅な効率化を実現します。

導入効果と期待される成果

1. 開発効率の向上

システム理解時間を大幅に削減し、コード品質の向上とバグの早期発見を実現します。さらに、チーム間のコミュニケーション効率を改善し、再開発時の学習コストを大幅に削減します。特にAI生成コードの理解と統合において、顕著な効率向上が期待できます。

2. コスト削減効果

システム保守コストを大幅に削減し、リファクタリング期間を短縮します。新規開発プロジェクトの計画精度を向上させ、技術負債を効率的に管理することが可能になります。

3. リスク管理の強化

セキュリティリスクの早期発見と、依存関係による潜在的問題の事前把握を実現します。コンプライアンス要件への適合性確認を効率化し、システム更新時のリスクを低減します。

今後の展開

1. グローバル展開の推進

海外市場向けローカライゼーションを実施し、グローバル開発チーム向け機能を拡張します。クラウドサービスとの連携を強化や、海外ベンダーやエンジニアとの戦略的提携を通じて、グローバルな開発エコシステムの構築を目指します。特に北米、欧州、アジアの主要ITベンダーとの協業により、各地域に最適化されたソリューションの提供を実現します。

2. 量子技術による開発最適化

量子技術を活用したシステム構造の最適化を実現します。複雑な依存関係を量子ビット間の相互作用としてモデル化し、システム全体のエネルギー状態を最小化することで、最適な構造を導出します。特に、大規模システムにおける依存関係の組み合わせ最適化問題を高速に解決し、保守性と拡張性を両立する理想的なアーキテクチャを実現します。また、量子アニーリングによる最適化プロセスを可視化することで、システム構造の改善ポイントを直感的に把握することが可能になります。