半教師有りグラフニューラルネットワークを用いたCRUD関係に基づくシステム移行単位の最適化

抄録

本稿では半教師有りグラフニューラルネットワークを用いることで、従来人手で行われてきたシステム移行単位の自動最適化を行う。 大規模システムを刷新する際、一度にすべての機能を移行することは非現実的であり、一定の機能やテーブルの集合を部分的に移行単位として切り出した上で段階的な移行を行う段階移行開発が採用される。移行単位設計作業にはプログラム熟練者が多大な工数をかけて取り組む場合が多く、コスト的、属人的課題がある。 この課題を解決するため、我々は機能とテーブルの参照関係を示すCRUD表に着目し、CRUD表をグラフ構造とみなした上で半教師有りのグラフノード分類法、特にグラフニューラルネットワークを導入することで、移行単位の自動最適化を行う。