レガシーシステムをAIで刷新｜業務を止めずに新システムへ載せ替える「AIネイティブ開発」とは

「保守費用が毎年かさんでいる」「小さな修正なのに見積もりだけで数週間かかる」「このシステムは○○さんしか分からない」。

長年使い続けてきた業務システムに、こうした課題を抱えている企業は少なくありません。分かってはいても、「今動いているシステムを入れ替えて、業務が止まったら困る」と刷新に踏み切れないのが実情ではないでしょうか。

生成AIの登場によって、この前提が変わり始めています。AIは新しいコードを書くだけでなく、既存のコードを読み解き、仕様を把握し、レビューやテストを担うことまでできるようになりました。

私たちワンエイティでは、開発・保守のプロセスそのものにAIを組み込む「AIネイティブ開発」で、レガシーシステムの刷新に取り組んでいます。既存システムの解析から新システムの実装、移行後の運用まで、AIと人がそれぞれの得意分野を担うことで、これまでより短期間・低負担での載せ替えを目指せるようになりました。

本記事では、レガシーシステムが「変えられない」状態になる理由から、AIを活用して業務を止めずに新システムへ載せ替える進め方、AIで開発したシステムの品質を担保する仕組みまでを解説します。

なぜ企業はレガシーシステムを使い続けてしまうのか

次のうち、ひとつでも当てはまるものはありませんか？

• 「この項目を足したい」「ここを直したい」と思うたびに、見積もりと費用が発生している
• 小さな修正でも、実際に直るまでに数週間かかる
• やりたいことはあるが、費用や手間を考えて後回しにしている
• 使いづらいと感じながらも、「仕方ない」と慣れてしまっている
• システムで足りない部分を、Excelや手作業の転記で補っている
• 「このシステムは○○さんしか分からない」「作った会社でないと触れない」状態になっている

ここでいう「レガシーシステム」とは、導入時期が古いシステムのことだけではありません。直したいことにお金を払い続けるか、不便を飲み込み続けるか。どちらも、システムを業務に合わせて「変えられない」状態になりかけているサインです。そして多くの企業が、気づかないうちにこの状態に陥っています。

「変えるほうが怖い」から、使い続けてしまう

新しいシステムへ切り替えるとなれば、データ移行や社員への周知、操作方法の変更、業務フローの見直しが必要です。現場からすれば、

「使いにくいけれど、慣れている」

「問題はあるけれど、一応動いている」

「新しくして業務が止まるほうが怖い」

と考えるのも自然です。システムを変えないという判断は、単なる変化への抵抗ではなく、「現在の業務を止めない」ことを優先した結果でもあります。

不便を「とりあえず改修」でしのいでしまう

そこで選ばれやすいのが、既存システムの部分改修です。「入力項目を追加したい」「CSVの形式を変更したい」「この画面だけ使いやすくしたい」。その時点では、全体を作り直すより必要な部分だけを修正したほうが早く、安く見えます。

しかし、それを何年も繰り返すと、古い設計の上に新しい仕様が積み重なった「増改築を繰り返した建物」のような状態になります。ある部分を変更すると別の部分へ影響が出るため、簡単な改修でも事前調査が欠かせなくなります。

気づけば、誰も全体を把握できなくなっている

複雑になったシステムでは、仕様を把握している担当者も限られてきます。特定の担当者や開発会社にしか分からない部分が増え、少しの変更にも調査費用と時間がかかるようになります。冒頭のチェック項目は、まさにこの状態のサインです。

変えるリスクを避けて改修を続けてきた結果、保守費は上がり続け、いつの間にか「変えられないシステム」になってしまうのです。

AIの登場で「作り直す」という選択肢のハードルが下がった

AIは「今あるものを理解する」ためにも使える

AI開発というと「AIにプログラムを書かせること」をイメージしがちですが、現在のAIでできることはコーディングだけではありません。既存コードの解析、処理の流れの確認、影響範囲の調査、ドキュメント作成、テスト、コードレビューなど、開発工程のさまざまな場面で活用できます。

つまりAIは、「新しいものを作る」だけでなく、「今あるものを理解する」ための道具にもなっています。

仕様書が不十分でも、既存コードから現在の仕様を読み解ける

レガシーシステムでは、仕様書が古い、改修内容がドキュメントに反映されていない、当時の担当者がすでにいない、といった状態が珍しくありません。従来は、エンジニアが大量のコードを読みながら少しずつ仕様を把握する必要がありました。

実際に動いているコードが残っていれば、AIで構造や処理を解析し、現在の仕様を読み解ける可能性があります。もちろん、コードを読み込ませれば自動で新システムに変換されるわけではありません。しかし、人間が一から読み解いていた工程をAIと分担できるようになったことで、リプレイスに必要な調査コストは大きく変わり始めています。

数日〜数週間かかっていた改修が、即日完了するケースも

従来の外注開発では、小さな改修でも次のような工程が必要でした。

• 要望の伝達
• 仕様確認
• 調査
• 見積もり
• 発注
• 開発
• レビュー
• 修正
• リリース

AIを開発工程に組み込むことで、このサイクルを大幅に短縮できるケースがあります。私たちの現場でも、外部エンジニアへの依頼であれば数日以上を想定していた内容が、要望を整理してAIへ指示し、レビューまで含めて即日完了することがあります。

「作り直すより、今のシステムを修正したほうが安い」という前提そのものが、変わりつつあります。

業務を止めずに載せ替える：AIを活用したリプレイスの進め方

刷新をためらう最大の理由は「業務が止まるのが怖い」ことです。私たちは、AIによる解析と人による業務理解を組み合わせ、次のような流れで新システムへの載せ替えを進めます。

1. 既存システムの解析・仕様の可視化
   AIで既存コードを解析し、機能一覧・データ構造・処理の流れを整理します。仕様書がない場合も、現在の動きを文書として残すところから始めます。
2. 業務ヒアリングと機能の取捨選択
   実際の業務を確認し、「残す機能」「もう使っていない機能」「人の手作業で補っている部分」を洗い出します。現行システムをそのまま再現するのではなく、新しい業務に必要な形を決めます。
3. 新システムの設計・実装と多重レビュー
   AIで実装し、別のAIモデルが細かなチェックを担当します。人は、AIが指摘した点や業務への影響が大きい箇所に絞って最終判断を行うため、スピードを落とさずに品質を担保できます。
4. データ移行と段階的な切り替え
   移行するデータは事前に検証環境で突き合わせ、件数や内容に差異がないかを確認します。切り替えは一度にすべてを入れ替えるのではなく、必要に応じて旧システムとの並行稼働や機能単位での段階的な移行を組み合わせ、業務への影響を抑えながら進めます。
5. AIネイティブな運用・継続改善
   稼働後も、AIを前提とした保守体制で要望に素早く対応し、業務に合わせてシステムを改善し続けます。

移行時に業務を止めないための3つのポイント

1. データ移行は、本番前にリハーサルを重ねる
旧システムのデータは、長年の運用で形式が揃っていなかったり、想定外の値が入っていたりすることがあります。AIでデータの傾向や不整合を洗い出し、変換処理を検証環境で繰り返し試したうえで本番の移行に臨みます。

2. 一度にすべてを切り替えない
影響の大きい業務ほど、いきなり入れ替えるのはリスクがあります。旧システムと並行して動かしながら結果を突き合わせる、利用頻度の低い機能や一部の部署から先に切り替えるなど、業務への影響を見ながら段階的に移行します。

3. 現場が迷わない状態をつくってから切り替える
新しいシステムになっても、現場が使いこなせなければ業務は止まってしまいます。切り替え前に実際の担当者に試してもらい、操作マニュアルや問い合わせ対応の準備を整えておきます。マニュアルなどのドキュメント作成も、AIを活用することで負担を抑えられます。

また、すべてを一度に作り直す必要もありません。影響の小さい機能から段階的に置き換える、既存システムを活かしながら一部だけ刷新するなど、状況に応じた進め方を選べます。

「AIで開発したシステムは品質が低い」は本当なのか

人が開発したシステムにもバグや脆弱性は存在する

「AIは間違える」——これは事実です。しかし、人間が開発したシステムにもミスはあります。実際、外部エンジニアが開発した既存システムをAIを活用してレビューした際にも、バグやセキュリティ上確認すべき箇所が見つかることがありました。

重要なのは「人間なら安全」「AIなら危険」と単純に分けることではなく、どのようにミスを発見する仕組みを作るかです。

AIが間違えることを前提に、開発プロセスを設計する

私たちは、AIが生成したコードをそのまま本番環境へ反映することはしません。人間と同じようにAIも間違えることを前提に、チェックを多重化した開発フローを設計しています。

例えば、あるAIモデルで実装したコードを別のAIモデルにレビューさせることで、異なる視点から問題を洗い出せます。「ひとつのAIに正解を求める」のではなく、複数のAIに異なる役割を持たせ、最終的な判断は人間が行います。

「人が確認するなら、結局時間がかかるのでは？」と思われるかもしれません。しかし、人がすべてのコードを一行ずつ読むわけではありません。網羅的なチェックはAIが先に済ませ、人は「AIが指摘した箇所」「業務への影響が大きい変更」「要望の意図どおりに動くか」に集中して判断します。従来は人が担っていた確認作業の大部分をAIが引き受けるため、チェックを増やしながらもスピードを維持できます。

• AIによる実装
• 別のAIによるレビュー
• 修正
• 人による最終判断
• テスト・リリース

AIを人間の代わりとして使うのではなく、人間だけでは時間的に難しかった量の確認やレビューをAIにも担わせる。これが、私たちの考えるAIネイティブな開発です。

人は企画と判断に集中し、AIが「作って確かめる」を回し続ける

私たちは、この考え方を「AIループプログラミング」という開発手法として実践しています。人が「何を、なぜ作るのか」を描き、AIが要件を受け取って、設計・実装・検証のループを繰り返し回し続ける方法です。

AIに任せられる工程はAIへ。人は企画と判断に集中する。この役割分担によって、AIは人が休んでいる間も実装と検証を進められます。チェックの回数を増やしながら、開発スピードも上げられるのはこのためです。

AIで開発できる会社は増えた。では、どこに頼むべきか

言われたとおりに作るだけでは、業務は良くならない

AIを使ってコードを書くこと自体は、今後ますます特別な技術ではなくなっていくでしょう。「AIで開発できます」だけでは、依頼先を選ぶ理由にはなりません。リプレイスの成否を分けるのは、業務を理解し、要望の先にある課題まで想像できるかです。

例えば「この画面に項目をひとつ追加してほしい」という相談。言われたとおりに追加するだけなら、AIで非常に速く実装できます。しかし「なぜその項目が必要なのか」まで確認すると、担当者が毎日Excelとシステムを照合しているから、という背景が見えてくるかもしれません。それなら本当に必要なのは、項目の追加ではなく照合作業そのものをなくすことかもしれません。

AIのコーディング能力が上がるほど、「相手は何に困っているのか」「システムとしてどう解決すべきか」を理解し、言語化する人間の役割は大きくなります。

業界を知っているから、依頼された機能の「その先」まで提案できる

ワンエイティは、不動産やホテルをはじめとしたさまざまな業界のシステム・デジタルマーケティング支援に携わってきました。

不動産であれば、広告からの反響獲得、問い合わせ、来場予約、商談、成約へと続き、そのデータは広告効果の測定やその後のマーケティングにも活用されます。ホテルでも、予約、会員情報、宿泊、チェックイン・アウト、CRM、再来訪と、顧客との接点は連続しています。

だからこそ、「このデータはあとで別の用途にも使えるのではないか」「この作業は人がやらなくてもいいのではないか」と、依頼された機能のその先まで考えることができます。

業界理解 × 想像力 × 実行力 × AI

これまでクライアントの「こんなことはできないか」という相談に向き合い、形にしてきた経験と、AIによる開発力。この組み合わせで、AIの能力を業務の成果につなげていきます。

AIでレガシーシステムを刷新する際の注意点

AIに既存コードを渡せば自動で移行できるわけではない

既存システムを渡せば、ボタンひとつで最新システムに変換されるわけではありません。現在のシステムが何をしているのか、どの機能を残し、どの機能はもう不要か、新しい業務では何が必要か。こうした判断には、コードだけでなく実際の業務への理解が欠かせません。

セキュリティ・権限・個人情報への配慮が必要

AIを利用する以上、どの情報をどのAIへ渡すのか、利用するサービスやモデルのデータ取り扱いはどうなっているのかといった確認が必要です。顧客情報や機密情報を扱うシステムでは、利便性だけで判断することはできません。私たちは、プロジェクトごとにAIへ渡してよい情報の範囲を決め、利用するサービスのデータ取り扱い条件を確認したうえでAIを活用しています。

AIによる実装でも、テスト・レビューは省略しない

開発速度が上がったからこそ、レビューやテストの重要性はむしろ高まります。「AIが作ったから大丈夫」ではなく、AIで作り、AIでチェックし、人間が要所を判断し、テストする。この工程を設計したうえで活用することが重要です。

よくある質問

仕様書が残っていないシステムでもリプレイスできますか？

実際に動いているソースコードがあれば、AIで構造や処理を解析し、現在の仕様を読み解ける可能性があります。解析結果をもとに仕様を文書化したうえで、業務ヒアリングと組み合わせて新システムの要件を整理します。

移行中に業務が止まることはありませんか？

データ移行のリハーサルや、旧システムとの並行稼働、機能・部署ごとの段階的な切り替えなどを組み合わせ、業務への影響を抑えながら移行します。どの方法が適しているかは、システムと業務の状況を確認したうえでご提案します。

すべてを作り直す必要がありますか？

必ずしも必要ではありません。現状のまま活用する、一部だけを改修する、段階的に置き換えるなど、システムと業務の状況を確認したうえで最適な方法をご提案します。

顧客情報や機密情報を含むシステムでもAIを使って大丈夫ですか？

どの情報をどのAIに渡すか、利用するサービスのデータ取り扱いはどうなっているかを事前に確認し、取り扱いルールを決めたうえで活用します。

レガシーシステムを「改修し続ける」以外の選択肢を

「古いけれど、まだ動いているから」と改修を繰り返してきたシステムでも、AIの登場によって選択肢は変わっています。

• 数週間かかっていた調査や開発を短縮できる
• 人の手で行っていた作業を自動化できる
• 特定の会社や担当者に依存していたシステムを整理できる
• 日々の業務に合わせて継続的に改善できるシステムへ変えていける

すべてのレガシーシステムを作り直す必要はありません。重要なのは、「これまでそうしてきたから」という理由だけで、高額な保守費や非効率な業務を維持し続けないことです。