本記事は、Googleが2025年1月にarXivで公開した論文「How is Google using AI for internal code migrations?」の内容を基に解説します。
この論文では、大規模言語モデル（LLM）を活用した画期的なコードマイグレーション手法が紹介されています。
マイグレーションの新たな挑戦
大規模なソフトウェア開発では、コードの移行作業が避けられません。
特にGoogleのような巨大組織では、500万行以上のコードベースを抱えています。
そのため、効率的なマイグレーション手法の確立が急務となっていました。
従来のマイグレーションでは、静的解析やASTベースの変換ツールが使われてきました。
しかし、これらの手法では対応できない複雑な変更が多く存在していました。
そこでGoogleは、LLMを活用した新しいアプローチを開発することにしたのです。
LLMとASTの効果的な組み合わせ
Googleの新しいアプローチの特徴は、LLMと従来のツールを効果的に組み合わせている点にあります。
まず、Kytheツールを使用してコードの依存関係を分析します。
次に、LLMを用いて実際のコード変換を行います。
そして、最後にビルドとテストによる検証を実施します。
この手法の革新的な点は、LLMが文脈を理解し、適切な変換を提案できることです。
加えて、テストコードの更新も自動的に行えるようになりました。
顕著な成果
32ビットから64ビットへのID型移行プロジェクトでは、作業時間を50%以上削減することに成功しています。
さらに、LLMが生成したコードの約80%が、人間のレビューをそのまま通過できる品質を達成しました。
また、JUnit3からJUnit4への移行では、3ヶ月という短期間で5,359ファイル、14万9,000行以上のコードを移行することができました。
このプロジェクトでは、生成されたコードの87%がそのまま承認される高い精度を実現しています。
実践から得られた知見
Googleの実践からは、重要な知見が得られています。
LLMは単独で使用するのではなく、既存のツールと組み合わせることで最大の効果を発揮するということです。
また、以下の点にも注目できます。
- 変更の検証プロセスの自動化
- チーム間のコミュニケーションの最適化
- レビュープロセスの効率化
今後の展望
Googleの研究成果は、LLMを活用したコードマイグレーションの大きな可能性を示しています。
ただし、完全な自動化には依然として課題も残されています。
特に複雑なビジネスロジックの変更や、システム全体に影響を及ぼす変更については、人間の判断が重要となります。
一方で、この取り組みは他の組織にとっても貴重な参考事例となるでしょう。
LLMを活用したアプローチは、コードベースの規模に関わらず、効率的なマイグレーションの実現に貢献する可能性を秘めているのです。
