【マイグレーション×AI】おすすめの開発会社・リバースエンジニアリングツール
レガシーシステムのマイグレーションに生成AIを活用する企業が急増しています。従来の手作業による移行では、膨大な工数とコストが必要でしたが、AIドキュメントリバースサービスやリバースエンジニアリング技術の進化により、最大70%の工数削減が可能になりました。本記事では、SHIFT、ReAliceをはじめとする主要企業のAIマイグレーションサービスの特徴や、ソースコードから設計書を自動生成する最新技術について詳しく解説します。
マイグレーションにAIを活用することで、単なる移行作業の効率化だけでなく、システムの可視化や最適化も実現できます。ぜひ最後までお読みいただき、貴社のDX推進にお役立てください。
- 生成AIを活用したマイグレーションの最新動向と、工数削減効果（最大70%）について
- SHIFT、ReAliceなど主要企業のAIドキュメントリバースサービスの特徴と選び方
- ソースコードから設計書を自動生成する方法と、リバースエンジニアリングの実践的なアプローチ
- マイグレーションAI導入の具体的なステップと、成功のための注意点
AIを使ったマイグレーションとは？生成AIで効率的なシステム移行
生成AIを活用したマイグレーションは、レガシーシステムの移行を効率化し、DX推進を加速させる革新的なアプローチです。生成AIを活用した移行作業では、案件の特性や規模に応じて50%から70%程度の工数削減が実現可能であり、企業の開発効率化に貢献します。
多くの企業、特にエンタープライズ領域の大手企業では、巨大なレガシーシステムからの脱却と、労働人口減少による技術力の低下が課題となっています。これらの課題に対して、生成AIを活用したマイグレーションが効果的な解決策となります。
- 最新パッチがなく、サイバー攻撃リスクが高い
- 法令や法規制への対応が困難
- 他システムとの連携や拡張が制限される
- 維持費の高騰
生成AIを活用したマイグレーションでは、エンジニアの知見に依存せずにコード解析を行い、ブラックボックス化されたプログラムの可視化やドキュメントの自動生成を実現します。これにより、限られたリソースでも高い生産性を達成できます。
- 自動コード解析による工数削減
- 高精度な設計書生成
- 多言語対応
- 日本語に特化したドキュメント作成
AIを使用したマイグレーションの定義と特徴
生成AIを活用したシステム移行の自動化
生成AIを活用したシステム移行は、従来の手作業による移行作業を大幅に効率化します。AIが自動的にソースコードを解析し、新しいシステムへの移行を支援することで、開発者の負担を軽減します。
システム移行の自動化により実現できる主な機能は以下の通りです。
- ソースコードの自動解析と変換
- データベース構造の自動マッピング
- APIインターフェースの自動生成
- テストケースの自動作成
ブラックボックス化した旧システムの可視化
生成AIは、長年使用されてブラックボックス化した旧システムの内部構造を可視化する能力を持っています。これにより、システムの理解度が向上し、移行リスクを大幅に低減できます。
設計書やドキュメントの自動生成機能
生成AIは、ソースコードから自動的に設計書やドキュメントを作成することができます。この機能により、以下のような効果が期待できます。
- システム設計書
- クラス図・シーケンス図
- API仕様書
- テスト仕様書
AIを使用したマイグレーションがもたらす3つのメリット
工数削減効果（最大70%削減事例）
マイグレーションにおける生成AI活用では、プロジェクトの特性に応じて異なる成果が得られており、画面UI変換などの特定領域では70%の工数削減を達成した事例がある一方、データベース移行では50%程度の削減効果が確認されています。
この劇的な効率化は、以下の要因によってもたらされます。
- AIによるコード分析により、潜在的な問題やエラーをより正確に特定
- 反復的なタスクを自動化し、開発者がより高度な業務に注力可能
- SeleniumやPlaywrightなどのツールにより、データ移行テストの効率が向上
- 反復的なテストタスクを自動化し、エラーやデータの不一致を迅速に特定
- SQLスキーマやソースコードを分析し、詳細なドキュメントを自動生成
- システム構造、ビジネスロジック、コード変更の影響を包括的に文書化
エンジニアの知見に依存しない解析
マイグレーションAIは、個々のエンジニアの経験や知識に依存せず、一貫した品質での解析を実現します。これにより以下のような利点が生まれます。
- 属人化の解消
- 解析品質の標準化
- 人材不足への対応
- 技術継承の課題解決
高精度な設計書作成
AIによる設計書作成は、従来の手作業と比較して効率的な文書化を実現します。具体的には以下のような特徴があります。
コード解析と文書化
- プログラムの構造や機能を自動的に解析し、システムのアーキテクチャやデータフローを文書化
- 過去のプロジェクトや学習データを参照し、機能を細部まで盛り込んだ設計書を作成
依存関係の分析
- 特定の関数の呼び出し関係を追跡し、システムの依存関係を明確化
- タスク間の関連性をネットワーク図で表現し、システム構造を可視化
品質向上とエラー低減
- 手作業と比較してエラー率を約50%低減
- 一貫した用語の使用と文書構造の維持が可能
拡張性と柔軟性
- 多言語対応により様々なシステムに適用可能
- RAGを活用した社内ノウハウの反映と知識の集約
ただし、これは特定のプロジェクトでの結果であり、すべての場合で同様の効果が得られるとは限りません。
AI×マイグレーションを提供する会社
ReAlice
ReAlice株式会社は、「未来のあたりまえを作る」をミッションに掲げる生成AI技術のリーディングカンパニーとして、独自の基幹AIシステム「ReAliceAI」を開発・提供しています。
- ReAliceAI – ChatGPTでは難しい、嘘のつかない文章生成が可能
- アシストーク – AI接客を加速するシステム
- コレクトAI – 高精度なチャットボット構築ソフトウェア
特に注目すべき点は、ReAliceAIが実現する「嘘のつかない文章生成」と「より人間に近しい日本語の出力」という特徴です[4]。この技術は、自治体やEC業者向けのチャットボット、物流業や製造業のコールセンター代替AIとして高い期待を集めています。
- 自治体向け：正確な情報提供が必須な行政サービス
- EC業者向け：商品情報の正確な伝達
- 物流業向け：配送状況の正確な案内
- 製造業向け：技術情報の確実な伝達
ReAliceは2023年4月の設立以来、急速な成長を遂げており、東京都主催の「ASACアクセラレーションプログラム」にも採択されています。この実績は、同社の技術力と将来性の高さを示すものといえます。
SHIFTの「AIドキュメントリバースサービス」
SHIFTが提供する「AIドキュメントリバースサービス」は、生成AIを活用した独自のリバースエンジニアリングツールによるマイグレーション支援サービスです。エンタープライズ領域の大型基幹システムに精通した人材と、先端ITの専門家が協力して開発したこのサービスは、以下の特徴を持っています。
- 日本語特化型ドキュメント作成
- 多言語プログラミング対応
- 高精度なクラス図・シーケンス図生成
日本語特化型ドキュメント作成
SHIFTのAIドキュメントリバースサービスは、日本語での設計書作成に特化した独自のAIエンジンを採用しています。以下の特徴により、高品質な日本語ドキュメントを生成できます。
日本語特有の表現や業界用語を適切に理解し、自然な日本語での文書化を実現します。
日本の IT業界で一般的に使用される設計書フォーマットに準拠したドキュメントを生成します。
企業独自の文書フォーマットや用語集に対応したカスタマイズが可能です。
多言語プログラミング対応
SHIFTのサービスは、20以上のプログラミング言語に対応し、レガシーシステムから最新技術まで幅広く解析可能です。対応言語には以下が含まれます。
- COBOL、PL/I（メインフレーム系）
- Java、C#、Python（オープン系）
- JavaScript、TypeScript（Web系）
- SQL（データベース）
高精度なクラス図・シーケンス図生成
AIによる自動解析で、複雑なシステム構造を視覚的に分かりやすく表現する図面を生成します。主な特徴は以下の通りです。
- UML2.0準拠の図面生成
- クラス間の依存関係の自動検出
- 処理フローの可視化
- リアルタイムな図面更新
ヘッドウォータースの取り組み
ヘッドウォータースは、Azure OpenAI Serviceを活用した独自のマイグレーションソリューションを展開し、企業のDX推進を支援しています。同社のアプローチは、クラウドネイティブな環境での開発経験を活かし、最新のAI技術を統合したものとなっています。
- Azure OpenAI Service活用
- GitHub Copilotとの連携
- 自動ドキュメント化機能
Azure OpenAI Service活用
ヘッドウォータースは、Azure OpenAI Serviceを活用して設計書作成やコード変換を効率的に実施しています。以下の特徴があります。
- エンタープライズ向けセキュリティ対応
- データプライバシーの保護
- 高度な認証システム
- 有害コンテンツのフィルタリング
GitHub Copilotとの連携
生成AIに精通したスタッフがGitHub Copilotを使用して品質チェックを行いながら、マイグレーションプロセスを進めていきます。主な利点は以下の通りです。
- コード品質の自動チェック
- リアルタイムのコード提案
- 効率的なデバッグ支援
- セキュリティ脆弱性の検出
自動ドキュメント化機能
生成AIを活用した自動ドキュメント化により、システムの可視化と保守性の向上を実現しています。
既存のソースコードを自動的に解析し、システム構造を把握します。
解析結果から自動的に設計書やドキュメントを生成します。
コード変更に応じてドキュメントを自動更新します。
NTTデータの「Coding by NTT DATA」
NTTデータが提供する「Coding by NTT DATA」は、生成AIを活用してレガシーアプリケーションのモダナイゼーションを実現する先進的なプラットフォームです。
- 画面UI変換の自動化
- データベース移行の効率化
- 人手比での工数70%削減実績
画面UI変換の自動化
NTTデータの「Coding by NTT DATA」は、レガシーシステムの画面UIを最新のWeb技術に自動変換する機能を提供しています。主な特徴は以下の通りです。
- 既存画面のレイアウト解析と自動変換
- レスポンシブデザインへの対応
- モダンなUIコンポーネントへの置き換え
- アクセシビリティ基準への準拠
データベース移行の効率化
AIを活用したデータベース構造の解析と移行により、複雑なデータ変換作業を自動化しています。実現できる主な機能。
既存DBのスキーマを解析し、最新のDB設計パターンに基づいて最適化を提案します。
データ型の違いや文字コードの変換ルールを自動的に生成します。
移行前後のデータの整合性を自動的にチェックし、不整合があれば報告します。
マイグレーション工数の削減実績
NTTデータの生成AIを活用したマイグレーションツールは、プロジェクトの特性により効果は異なり、画面UI変換では70%、データベース移行では50%の工数削減を達成しています。具体的な削減効果は以下の通りです。
- 設計工程：約60%削減
- 開発工程：約75%削減
- テスト工程：約65%削減
- ドキュメント作成：約80%削減
AI×マイグレーション導入のステップと注意点
AIを活用したマイグレーションを成功させるためには、適切な計画立案と段階的な導入アプローチが不可欠です。以下に、効果的な導入のためのステップと重要な注意点をまとめます。
既存システムの詳細な分析と、マイグレーション後の目標を明確化します。
適切なAIツールを選定し、小規模な検証を行います。
成功事例を基に、段階的に導入範囲を拡大します。
- セキュリティ対策の徹底
- データ整合性の確保
- 運用体制の整備
- コスト管理の徹底
特に重要なのは、以下の3つのポイントです。
- 明確な目標設定と評価指標の策定
- 段階的なアプローチによるリスク最小化
- 継続的なモニタリングと改善
導入前の準備と検討事項
既存システムの現状分析
マイグレーションAI導入の第一歩として、既存システムの詳細な分析が不可欠です。以下の項目について綿密な調査が必要となります。
- システムの規模と複雑性
- 使用している技術スタック
- データ量と種類
- システム間の依存関係
- 現行システムの課題点
移行範囲の特定
効率的なマイグレーションを実現するために、移行対象の範囲を明確に定義する必要があります。以下のステップで進めます。
業務への影響度や技術的な制約を考慮し、移行の優先順位を決定します。
全体を複数のフェーズに分割し、段階的な移行計画を立案します。
各フェーズにおけるリスクを特定し、対策を検討します。
コスト試算と効果測定
マイグレーションAI導入の投資対効果（ROI）を正確に把握するため、詳細なコスト試算と効果測定が重要です。
- 初期導入コスト – ライセンス費用 – 環境構築費用 – 教育研修費用
- 運用コスト – 保守費用 – サポート費用 – アップデート費用
- 期待される効果 – 工数削減効果 – 品質向上効果 – 運用効率化効果
具体的な導入ステップ
プロジェクト計画立案
マイグレーションAIの導入を成功させるためには、綿密なプロジェクト計画の立案が不可欠です。以下の要素を考慮して計画を策定します。
全体工程の詳細なスケジュールを作成し、マイルストーンを設定します。
プロジェクトチームの編成と役割分担を明確化します。
想定されるリスクと対応策を事前に検討します。
ツール選定と検証
プロジェクトの要件に最適なマイグレーションAIツールを選定し、実際の環境で検証を行います。
- 技術的な適合性
- コストパフォーマンス
- サポート体制
- 拡張性と将来性
- セキュリティ対策
段階的な移行実施
マイグレーションの実施は、リスクを最小限に抑えるため、段階的なアプローチを採用します。
小規模な範囲で試験的な移行を実施し、問題点を洗い出します。
成功事例を基に、順次移行範囲を拡大していきます。
十分な検証を経た後、本番環境への移行を実施します。
成功のためのポイント
適切なツール選択
プロジェクトの成功には、企業の規模や要件に合わせた最適なマイグレーションAIツールの選択が重要です。選択時の重要なポイントは以下の通りです。
- 既存システムとの互換性確認
- 必要な機能の網羅性チェック
- 運用コストの妥当性評価
- ベンダーのサポート体制確認
品質管理体制の構築
マイグレーション後のシステム品質を確保するため、包括的な品質管理体制の構築が不可欠です。
- 自動テスト環境の整備
- 品質メトリクスの設定
- レビュープロセスの確立
- 継続的なモニタリング体制
段階的な導入アプローチ
リスクを最小限に抑えながら確実な成果を上げるために、段階的な導入アプローチを採用することが推奨されます。
小規模な範囲で技術検証を行い、効果を確認します。
特定の部門や機能で試験的に導入し、運用ノウハウを蓄積します。
成功事例を基に、全社的な展開を進めます。
以上で、マイグレーションAIの導入に関する包括的な解説を完了しました。本記事で紹介した方法論や注意点を参考に、効果的なシステム移行を実現していただければ幸いです。
＼マイグレーションを検討したい！／
