サービス概要
リファクタリングAI
FPT AutomotiveのリファクタリングAI（refactoring-ai）は、ECU/SoC移行におけるコードレビュー、MISRA-C適合確認、設計書の自動生成、クロスプラットフォームAPI移植を自動化します。SonarQubeとGPT-4/Claudeを組み合わせ、GitHub、GitLab、Azure DevOpsと統合。ブラウザ型IDE、DevBox、CIパイプライン、SILS環境を接続します。10万行あたり200〜300時間の手動レビューを2〜3時間に短縮し、時間90%・コスト97%削減を実現します。
90%
コードレビュー時間短縮
2-3時間
10万行コード解析時間
80%
不具合検出カバー率
30-40%
開発サイクル期間短縮
97%
手動レビュー比コスト削減
機能
主な機能
静的解析統合
従来の静的解析ツールとLLMのセマンティック理解を組み合わせた包括的なコード分析。
MISRA準拠
自動車C/C++コードのMISRA違反を自動識別・修正。
レガシーコード近代化
機能を維持しながらレガシーコードを現代基準に変換。
自動リファクタリング
AST操作による自動実装付きのAI駆動リファクタリング提案。
品質検証
リファクタリング結果の正確性と無退行を保証する自動検証。
技術
技術スタック
| Component | Technology | Purpose |
|---|---|---|
| 静的解析 | SonarQube, Clang Static Analyzer | コード品質分析 |
| LLM | GPT-4, Claude | セマンティックコード理解 |
| リファクタリング | AST manipulation, Code generation | 自動リファクタリング |
| 検証 | Unit tests, Static verification | 品質保証 |
| 開発 | Python, C++, Java | 実装 |
ユースケース
実際の活用事例
実際の導入から記録された成果。
AIコードレビュー — 時間を90%削減
Cloud AIが10万行以上のコードベースの手動コードレビューを代替。分析時間を200〜300時間から2〜3時間に短縮しながら約80%の不具合カバレッジを維持。エンジニアは表面的なレビューからハイレベルなアーキテクチャ決定へシフト。
Before
手動レビュー200〜300時間、10万LOCあたり$7K〜9Kのコスト、エンジニアリングリソースを転用
After
Cloud AI分析2〜3時間、$250〜500のコスト、エンジニアはアーキテクチャに集中
開発サイクル加速
リファクタリングAIを開発フェーズ（要件分析、設計、テスト）に統合。従来の14〜22ヶ月サイクルを短縮し、プロジェクト全体の不具合率を削減。
Before
14〜22ヶ月の開発サイクル、高不具合率、デッドライン未達
After
開発サイクルを30〜40%短縮、不具合を25〜40%削減
MISRA-C準拠・LLMコード分析
LLMと静的解析を組み合わせた深いセマンティックコード理解。自動MISRA-C準拠チェック、設計ドキュメント生成、コードベース全体のアーキテクチャギャップレポートを提供。
Before
手動コンプライアンス検証、分断されたドキュメント、低速なコード把握
After
MISRA-Cチェック自動化、AI生成ドキュメント、アーキテクチャ理解の高速化
進め方
実装アプローチ
Phase 1: コードベース分析
- 既存コードベースを分析し品質問題を特定
- MISRA準拠と技術的負債を評価
- リファクタリング戦略と優先順位を計画
Phase 2: リファクタリング開発
- リファクタリングルールと変換を開発
- 自動リファクタリング実装を作成
- リファクタリングの正確性を検証
Phase 3: 統合・テスト
- 開発ワークフローと統合
- リファクタリングされたコードの包括的テストを実施
- 機能退行がないことを確認
Phase 4: デプロイ・モニタリング
- 開発チームへ展開
- コード品質改善を監視
- リファクタリングルールを継続的に改善
関連サービス