MITの研究者らが、人工知能（AI）を活用したソフトウェア開発の課題を解決する新たなアプローチを提案した。大規模言語モデル（LLM）はコード生成の力を持つが、その一方で、コードが散らかっており、変更が危険で、内部の動作が見えにくいという問題が指摘されている。MITのコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）のDaniel Jackson教授とEagon Meng博士課程学生らは、「概念」と「同期」の2つの構成要素で構成されるモジュール型ソフトウェア設計法を提唱。この方法により、ソフトウェアはより明確で、理解しやすく、保守しやすい構造になる。 「概念」とは、1つの機能（例：いいね、コメント、共有）を完結させる単位。各概念は独立しており、その状態と動作が一元的に定義される。一方、「同期」は、複数の概念がどのように連携するかを明示するルール。これにより、従来の低レベルな結合コードではなく、高レベルで明確な「契約」のように相互作用を表現できる。研究チームは、この同期を扱う専用の小規模なドメイン固有言語（DSL）を設計。LLMがこのDSLを正確に生成・理解できるようにしている。 実際の事例として、Instagram風のSNS機能を対象に検証。従来、共有機能は投稿、認証、通知など複数のサービスに分散していたが、新アプローチでは「共有」を1つの概念に集約。同期ルールで他の機能との連携を明示。これにより、機能の場所が明確になり、変更の影響範囲が可視化された。 さらに、エラーハンドリングやデータ保存といった共通処理も、同期部分で一元管理可能。これにより、システム全体の整合性が保たれ、AIによる自動生成も安全に実現できる。今後の展開として、分野ごとの「概念カタログ」の構築が示され、開発は「既存の概念の選択と同期の記述」にシフトする可能性がある。 研究者たちは、ソフトウェアは「人間の理解に即した抽象」で構築すべきだと主張。Jackson教授は「コードは本のように読めるべきだ」と述べ、現行の開発は計算機の制約に縛られ、人間にとって理解困難な状態に陥っていると指摘。MITのアプローチは、人間の直感と自然言語を基盤にしたソフトウェア設計の新たな道筋を示している。外部の専門家も、このアプローチがLLM時代のソフトウェア開発の根本的改善に貢献する可能性を評価している。