AIで、システムを“進化し続ける基盤”へAI駆動開発(AIDD)× モダナイゼーション

         

「AI駆動開発(AIDD)」をプロセスの中核に据え、老朽化したレガシーシステム(基幹システム・業務システム)を最新のクラウドネイティブな構成(マイクロサービス、コンテナ等)へと刷新に支援します。ブラックボックス化した現行仕様をAIで可視化し、安全かつ迅速なモダナイゼーションを実現。単なる「置き換え」に留まらない、AI時代のビジネス成長を見据えた最適な移行戦略を提案します。

IT modernization

このような課題はありませんか?

システムのブラックボックス化

長年の改修により構造が複雑化し、ドキュメントの欠如や担当者の引退によって、現行仕様が誰にも分からない「ブラックボックス化」が進行しています。

維持管理コストの高騰(技術的負債)

IT予算の大部分が老朽化したシステムの保守・運用に費やされ、新規事業やDX推進のための戦略的投資が困難になっています(2025年の崖)。

データ活用の停滞とサイロ化

システムが孤立(サイロ化)しているため、最新のAIやビッグデータ分析基盤との連携ができず、データのビジネス活用を阻害しています。

開発スピードの鈍化と硬直性

アーキテクチャが古く、市場の変化やビジネスニーズに合わせた迅速な機能追加・変更ができない「硬直したシステム」になっています。

サポート終了(EOL)とセキュリティリスク

OSやミドルウェアのメーカーサポート終了に伴い、脆弱性への対応が困難になり、セキュリティや事業継続上のリスクが増大しています。

刷新に伴う高い実行リスクとコスト

モダナイゼーションには多額の費用と期間を要し、移行失敗による業務停止のリスクが、刷新に踏み切る際の大きな障壁となっています。

サービスの特徴

AIによるコード解析とドキュメント自動生成

独自ツールによりソースコードを解析し、構造・依存関係・セキュリティリスク・技術的負債を可視化。AIによる客観的なエビデンスに基づき、「改修か再構築か」の意思決定を支援します。

技術 × UXの融合による多面的な分析

コード解析に加え、業務フローや操作課題を含むUX分析を組み合わせることで、単なる移行ではなく、技術と体験の両面から最適な再設計を実現します。

モダナイゼーションの必要性と背景

レガシーシステムの老朽化

レガシーシステムの老朽化

10年以上前の技術やハードウェアで構築されたシステムが多く、保守・更新のたびに高額なコストが発生。

IT人材の不足

IT人材の不足

COBOLなど古い開発言語を扱えるエンジニアが減少し、システム維持が属人的になっている。

DX推進の遅れ

DX推進の遅れ

データ活用や自動化を進めたくても、既存システムが分断されていて連携が難しい。

 セキュリティ・BCP(事業継続)への不安

セキュリティ・BCP(事業継続)への不安

オンプレミス運用では災害時の復旧に時間がかかり、情報漏えいリスクも増大している。

モダナイゼーションで期待できる効果

「技術的負債の解消による、ビジネスの再加速」

「レガシーの呪縛から解放された、攻めのデジタル基盤へ」

「AI・クラウド時代に最適化された、柔軟なシステム構造」

🛒

既存ECサイトの保守改善(E社)

📈

プロジェクトの成果

既存ECサイトの表示速度と管理機能を改善。 運用しながら段階的にリファクタリングを実施し、 日々の改修対応をスムーズに。

開発言語

PHP → Node.js / React

📄

ソースコード数

約5Kstep(約4本)

🧮

概算見積もり

約25%削減

生成AI活用なし:約16人月 / 2,000万円

生成AI活用あり:約12人月 / 1,500万円

☁️

社内管理システムの機能改修(S社)

📈

プロジェクトの成果

既存システムの一部機能を改善し、操作性と保守性を向上。 影響範囲を確認しながら安全に改修を実施。

開発言語

Java → Go / Vue.js

📄

ソースコード数

約3Kstep(約3本)

🧮

概算見積もり

約20%削減

生成AI活用なし:約10人月 / 1,200万円

生成AI活用あり:約8人月 / 1,000万円

支援プロセス

事前調査から分析・戦略策定、再構築・実装までを一気通貫で伴走し、分断のない継続的な支援を提供します。

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