デジタルソリューション事業
キャリアイノベーション事業
クリエイターエコノミー事業
レガシーシステムを、AIとエンジニアの力でモダナイズ
古いシステム、全部作り直さなくても刷新できます。
ブラックボックス化・属人化した既存システムをAIで解析し、必要な部分から段階的にモダナイゼーション。AIとエンジニアが役割を分担し、既存資産を活かしながら、無理のないシステム刷新を支援します。
構成検討や現行システムの整理段階からご相談いただけます。
既存システムを活かしながら、段階的なモダナイゼーションを進めたい企業・組織に適しています。
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AIに任せきりにしない。人が確認・判断しながら進める
既存システムをAIで解析し、日本語の設計書として可視化したうえで、エンジニアが内容を確認・判断します。AIによる効率化と人による品質管理を組み合わせ、移行後の保守・改善も見据えたモダナイゼーションを支援します。
STRENGTH 01
現行システムや業務への影響を確認しながら、優先度の高い機能・処理から移行。既存資産を活かしたモダナイゼーションを支援します。
STRENGTH 02
既存コードや処理内容をAIで解析し、仕様を可視化。担当者しか分からなかった処理を整理し、移行・改善につなげます。
STRENGTH 03
AIが解析・設計・開発・テストを支援し、業務要件や品質に関わる判断はエンジニアが行います。
STRENGTH 04
お客様の業務や既存システムを理解し、課題整理から開発・移行まで伴走。ノウハウを共有し、継続的な改善を支援します。
AIに任せるだけでは品質は安定しません。実案件で直面した課題と解決策を、次のプロジェクトに反映しています。
AIに読み込ませる資料は、どんな形式でも大丈夫ですか？
いいえ。同じシステムでも、AIが正確に読み取れる形式とそうでない形式があります。構造がはっきりした設計データを起点にすることで、処理の取りこぼしを防げることを検証で確認しました。
AIのレビュー・修正は、どこで完了と判断するのですか？
AIは指摘を出し続けるため、完了基準が必要です。指摘を重大度で分類し、重いものがゼロになった時点で合格とする運用にしています。
AIに任せると、同じような処理があちこちに重複して作られませんか？
「ここは共通の仕組みを使う」といった前提はAIには伝わりません。共通部品と全体設計を先に定義することで、重複を防いでいます。
実案件で培った知見をもとに、AIとエンジニアが役割を分担しながら開発を進めます。
AI
既存コード・処理定義・依存関係を解析し、改善方針のベースを作成
人
分析結果を確認し、影響範囲・改修方針を判断
日本語の設計書をもとに、コード生成・修正候補の作成を支援
設計内容、共通部品、品質を確認し、開発方針を調整
テストコード作成、差分確認、レビュー観点の整理を支援
移行前後の結果、業務要件、品質基準を確認
リリース作業やエラー情報の整理、改善候補の抽出を支援
本番移行の判断、運用定着、改善方針を決定
AI活用時のポイント
入力情報の形式を整理／AIレビューの終了条件を設定／共通部品・全体設計を先に定義
Python／Djangoを活用したシステム開発・移行を得意とし、AI駆動開発による既存システムの解析・刷新を支援します。対象システムや要件に応じて、Javaなどのオブジェクト指向言語にも対応可能です。
既存ツールの処理定義やソースコードをAIで解析し、処理フローやデータフローなどを人が読み取りやすい日本語の設計書として可視化しました。エンジニアが内容を確認したうえでPythonプログラムとテストコードを生成し、既存処理と同等の結果になるかを検証しました。
各ステップでのAIと人の分担
各ステップで見つかった改善点はAIへの指示内容に反映し、チームで共有。開発ルールを更新しながらサイクルを繰り返し、生成物の品質向上につなげました。
既存の業務ロジックを整理・可視化しながらPythonへ移行。仕様を把握しやすくし、今後の保守・改善を進めやすい構成へ刷新しました。
現行システムの状況、課題、移行の目的を確認します。
AIを活用して既存コードや依存関係を解析し、エンジニアが分析結果を確認します。
日本語の設計書を作成し、人が内容を確認したうえで、新しいプログラムを生成・開発します。
AIレビューとエンジニアレビューを組み合わせ、移行前後の結果差分や品質を確認します。
本番移行後も、必要に応じて改善・運用定着を支援します。
※PoCからのご相談も可能です。
「どこから手をつければよいか分からない」段階でもご相談いただけます。現行システムや課題を確認し、移行方法やPoCの進め方をご提案します。
※個別見積・PoCからのご相談も可能です。
