JiteraのAIリバースエンジニアリング特許とは?レガシーシステムを自動で現代化する新技術を解説

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特許取得の背景:レガシーシステムの課題解決へ

日本企業がDX(デジタルトランスフォーメーション)を推進する上で、レガシーシステムのモダナイゼーション(現代化)は避けて通れない課題とされています。しかし、現実には既存システムの仕様がブラックボックス化し、ドキュメントが更新されないまま放置されることが多く、古い言語を扱えるIT人材の不足も相まって、保守や刷新の大きな障壁となっていました。

近年、生成AIを用いたコード解析やドキュメント生成が注目を集めていますが、単発的な解析や生成だけでは実運用に耐えうるリバースエンジニアリングは成立しないのが現状です。Jiteraは、この課題を解決するため、レガシーシステムの仕様解析から最新技術スタックへの自動変換技術の研究開発を進めてきました。

特許技術の概要:ソースコードとドキュメントの継続的な同期

今回取得された特許は、生成AIを活用してソースコードを解析し、要件定義書、設計書、テスト仕様書といったドキュメントを自動生成する技術です。さらに、コードの変更に応じてこれらのドキュメントを継続的に更新・同期させるプロセスが含まれており、その独自性が評価されました。

この技術は、生成AIによるリバースエンジニアリングおよびモダナイゼーションを実用レベルで実現するための前提技術として位置づけられています。エンジニアが手作業で行っていた既存システムの仕様理解やドキュメント作成・更新にかかる膨大な工数を大幅に削減し、ソースコードとドキュメントが常に同期されることで、仕様のブラックボックス化を防止し、保守性を担保したままレガシーシステムのモダナイゼーションを推進することが可能となります。

特許の概要

  • 特許番号: 特許第7789284号

  • 発明の名称: 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

  • 登録日: 2025年12月11日

Jiteraは、本特許を中核技術として、現在出願中・係属中の関連技術も含め、生成AIとリバースエンジニアリング領域における包括的な知財ポートフォリオの構築を進めていく方針です。

代表取締役CEO 栁澤 直氏のコメント

代表取締役CEOの栁澤 直氏は、「生成AIの進化により、既存システムの解析や活用の可能性は大きく広がりました。一方で、単に解析できるだけでは、企業システムの本質的な課題は解決できません」と述べています。

また、「Jiteraは、リバースエンジニアリングを『一度きりの作業』ではなく、『継続的に活用できる前提技術』として成立させることを目指してきました。今回取得した特許技術をベースに、年間12兆円とも言われる経済損失を防ぐべく、日本企業のソフトウェア開発やモダナイゼーションの在り方そのものをアップデートし、社会問題の解決に邁進してまいります」とコメントしています。

AIコンテキストプラットフォーム「Jitera」について

AIコンテキストプラットフォーム「Jitera」

AIコンテキストプラットフォーム「Jitera」は、コンテキストを基盤とする次世代の開発・業務環境を提供するAIエージェントです。個人特有の暗黙知や組織のノウハウをコンテキストとして蓄積し、利用すればするほどAIエージェントが成長し、組織ごとのカスタマイズAIエージェントとして高精度な応答やドキュメント生成を行います。

このプラットフォームは、システム開発全体の自動化と日々の業務効率化を実現します。特にシステム開発や改修において、開発プロセス全体を横断的に効率化し、既存システムのコードから高精度な設計書を自動生成するなど、リバースエンジニアリングやモダナイゼーションで活用されています。

本技術を活用したモダナイゼーションに関心のある開発会社や、システムの刷新を検討している企業は、以下のリンクから問い合わせが可能です。

お問い合わせはこちら

株式会社Jitera

  • 代表取締役: 栁澤 直

  • 所在地: 東京都港区西新橋1丁目2-9 日比谷セントラルビル 14階

  • URL: https://jitera.com/ja


AI Workstyle Lab編集部コメント

Jiteraが取得した特許は、単なる技術的な進歩にとどまらず、多くの企業が抱えるレガシーシステム問題に対して具体的なビジネスインパクトをもたらす可能性を秘めています。特に、既存システムのブラックボックス化による保守コストの増大や刷新の遅延は、多くの日本企業にとって長年の課題でした。この技術は、ドキュメントの自動生成と同期によって、これらの課題を根本的に解決し、開発工数の大幅な削減と運用効率の向上を実現します。結果として、企業の競争力強化や新たなビジネス機会の創出にも繋がるでしょう。今後は、この技術がどのような業界や規模の企業で先行的に導入され、どのような成果を生み出すかに注目が集まります。

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