長年運用されてきた基幹システムは、企業活動を支える重要な存在である一方で、技術的負債の蓄積、保守人材不足、クラウド対応の遅れ、ブラックボックス化など、さまざまな問題を引き起こしています。
従来のマイグレーションでは、既存システムの解析からコード変換、データ移行、テスト、カットオーバーまで、多くの工程を人手に依存していました。
こうした背景の中、注目を集めているのが「AIレガシーマイグレーション」です。
この記事ではAIレガシーマイグレーションについて、どんな特徴があるのかやその強みに着目をしていきたいと思います。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIレガシーマイグレーションがどう言ったものかがわかるのはもちろん、DEHAのAIレガシーマイグレーションについてもわかりますよ。
企業のDXが加速する中、多くの企業が抱えている大きな課題の一つが「レガシーシステムの刷新」です。
長年運用されてきた基幹システムは、企業活動を支える重要な存在である一方で、技術的負債の蓄積、保守人材不足、クラウド対応の遅れ、ブラックボックス化など、さまざまな問題を引き起こしています。
特に製造業や流通業、金融業などでは、数十年前に構築されたERPや業務システムが依然として稼働しており、最新のクラウドERPやモダンアーキテクチャへの移行が急務となっています。
しかし従来型のマイグレーションプロジェクトは、膨大な工数とコスト、そして高いリスクを伴うため、多くの企業が「必要だと分かっていても着手できない」という状況に陥っていました。
従来のマイグレーションでは、既存システムの解析からコード変換、データ移行、テスト、カットオーバーまで、多くの工程を人手に依存していました。
その結果、プロジェクト期間は長期化し、品質のばらつきや属人化が発生しやすくなります。
こうした背景の中、注目を集めているのが「AIレガシーマイグレーション」です。AIを活用することで、コード解析、自動変換、テスト生成、Migration Job作成などを自動化し、従来では膨大な人的リソースが必要だった工程を大幅に効率化できます。
従来型マイグレーションの最大のボトルネックの一つが、既存コードの変換作業です。
特にC#ベースで構築されたレガシーシステムをIFS Cloudへ移行する場合、多数のカスタムコードや独自ロジックを解析し、新しい環境に合わせて再構築する必要があります。
従来はこの工程をエンジニアが手作業で実施していたため、数ヶ月単位の期間を要するケースが一般的でした。
しかしDEHA SOLUTIONSは、この問題をAIによって根本から変革しています。
DEHAの中核技術である「DEHA AI RAG Platform」は、レガシーコード解析と自動変換を高度に自動化するプラットフォームです。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組みを活用することで、既存コードや設計情報をAIが理解し、最適な変換パターンを生成できます。
このプラットフォームの最大の特徴は、単純なコード変換ツールではない点です。従来の変換ツールは、ルールベースでコードを置換するだけのものが多く、複雑な業務ロジックには対応できませんでした。
しかしDEHA AI RAG Platformは、AIが過去の変換事例やベストプラクティスを学習しているため、類似パターンを高速に適用できます。
これによって、従来と比較して5〜10倍の高速化を実現しています。
レガシーマイグレーションにおいて、データ移行は最も重要かつ難易度の高い工程の一つです。どれほど優れた新システムを導入しても、データ移行に失敗すれば業務は正常に継続できません。
そのため、多くの企業がMigration Jobの設計と運用に膨大な時間とコストを費やしています。
従来のMigration Job作成は、エンジニアが個別にスクリプトやジョブを記述する方法が一般的でした。しかしこの方法には大きな問題があります。
まず、人的ミスが発生しやすい点です。データ項目のマッピングミス、条件分岐の誤り、変換ロジックの不備など、小さなミスが重大な障害につながる可能性があります。
さらに、Migration Jobは非常に複雑になりやすく、保守やデバッグが困難です。エラーが発生した場合、どのデータで問題が起きたのかを特定するだけでも多くの時間を要します。
DEHA SOLUTIONSは、この課題に対してAIを活用した自動生成・自動検証の仕組みを提供しています。
DEHAのAIマイグレーションでは、Migration JobをAIが自動生成します。既存データ構造、新システムのスキーマ、業務ルールなどをAIが解析し、最適なMigration Jobを作成することで、従来の手作業を大幅に削減できます。
特に重要なのが、「idempotent（冪等性）」への対応です。
冪等性とは、同じ処理を複数回実行しても結果が変わらない性質を指します。マイグレーションでは、エラー発生時に再実行が必要になるケースが多いため、この特性が非常に重要になります。
従来型のMigration Jobでは、再実行時に重複データや不整合が発生することがありました。しかしDEHAのAIは、冪等性を考慮したジョブを自動生成するため、安全な再実行が可能になります。
関連記事：IFS CloudにおけるMigration Jobsの実践
レガシーマイグレーションにおいて、最も緊張感が高まるタイミングがGo-liveです。システム切り替えは、単なる技術作業ではありません。
企業全体の業務継続に直結する重要なイベントであり、一つの障害が経営へ重大な影響を与える可能性があります。
従来型のマイグレーションでは、Go-live時に長時間のダウンタイムが発生することが珍しくありませんでした。
特にERPのような基幹システムでは、データ移行、ユーザー切り替え、外部システム連携確認など、多数の作業を短期間で実施する必要があります。
しかし、作業量が膨大であるにもかかわらず、多くの企業では事前準備や検証が十分ではありませんでした。
その結果、本番切り替え後に重大障害が発生し、業務停止や売上損失につながるケースも発生しています。
DEHA SOLUTIONSは、このGo-liveリスクを最小化するため、高度なカットオーバー戦略を提供しています。
DEHAの特徴は、単にシステムを移行するだけではなく、「本番運用成功」をゴールとしている点です。そのため、Go-live前から詳細なリスク分析とシミュレーションを実施します。
マイグレーションプロジェクトにおいて、多くの企業が最も苦労する工程の一つが「回帰テスト」です。
回帰テストとは、システム変更後に既存機能が正常に動作するかを確認するためのテストです。
ERPや基幹システムでは、機能範囲が非常に広いため、回帰テストには膨大な工数が必要となります。
従来の回帰テストでは、QA担当者や業務担当者が手作業でテストケースを作成し、実施していました。しかし、この方法には大きな問題があります。
まず、テストケース作成に膨大な時間がかかります。既存仕様を理解し、網羅的なテスト観点を整理するだけでも大きな負担になります。
さらに、人手によるテストには漏れが発生しやすいという問題があります。担当者の経験や知識によって品質が左右されるため、重要なシナリオが抜け落ちる可能性があります。
DEHA SOLUTIONSは、この課題を「DEHA.AI-QA」によって解決しています。
DEHA.AI-QAは、AIを活用した次世代QA自動化ソリューションです。最大の特徴は、「PR（Pull Request）ごとにテストケースを自動生成できる」点にあります。
AIがコード変更内容や仕様差分を解析し、自動的に必要なテストケースを生成することで、従来の手作業を大幅に削減できます。
例えば、新しい機能追加や既存機能変更が行われた場合、AIが影響範囲を分析し、必要な回帰テストを自動抽出します。
これにより、不要なテストを減らしながら、重要な検証を漏れなく実施できます。
また、AIは過去の障害データやテスト実績を学習できるため、バグ発生率が高い領域を重点的にテストすることも可能です。これにより、品質向上と効率化を同時に実現できます。
いかがでしたか。本日はAIレガシーマイグレーションについてその特徴とDEHAのシステムを紹介していきました。
企業を取り巻く環境は急速に変化しています。グローバル競争の激化、顧客ニーズの多様化、人材不足、クラウドシフトなど、企業には継続的な変革が求められています。
その中で、レガシーシステムの刷新は避けて通れない経営課題となっています。
しかし従来型のマイグレーションは、多くの問題を抱えていました。C#からIFS Cloudへの変換に数ヶ月を要し、Migration Jobを人手で作成し、Go-live時には大きなリスクを抱え、さらに回帰テストには膨大な工数が必要でした。
これらの問題は単なるIT課題ではなく、企業のDX推進そのものを妨げる要因となっていました。
DEHA SOLUTIONSは、この構造的課題に対してAIを活用した革新的な解決策を提供しています。
これらは単なる効率化ツールではありません。AIを活用することで、企業のマイグレーションそのものを「DX推進の武器」へ変革しているのです。
今後、AIを活用したマイグレーションはさらに進化していくと考えられます。
その中で重要なのは、「単なる自動化」ではなく、「ビジネス価値創出」につなげることです。
これからの時代、企業に求められるのは「AIを前提としたDX戦略」です。
DEHA SOLUTIONSのAIマイグレーションは、その実現を支える次世代ソリューションとして、多くの企業変革を加速させていくでしょう。
「レガシーシステムを刷新したいが、コストや移行リスクが不安」「生成AIをシステム刷新に活用したい」と考える企業が増えています。 2026年は、生成AIを活用して既存システムの解析やコード変換、ドキュメント作成、テストなどを効率化する「モダナイゼーション×AI」が注目されています。 この記事では、AIを活用したモダナイゼーションのメリットや成功のための戦略、失敗を防ぐための注意点について詳しく解説します。 モダナイゼーションが気になる方 モダナイゼーションとAIをどう組み合わせればいいのかわからない方 業務にAIを活用していきたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばモダナイゼーションとAIの活用方法やポイントが丸わかりですよ。 (more…)
多くの企業では、長年にわたって利用してきた基幹システムや業務システムが、現在も重要な役割を担っています。 一方で、こうした「レガシーシステム」は、技術の老朽化や複雑化、保守人材の不足、外部サービスとの連携の難しさなど、さまざまな課題を抱えています。 こうした状況を受け、企業ではシステムを単純に新しくする「リプレース」だけではなく、クラウドやAPI、データ分析基盤などを活用して、IT環境そのものを現代のビジネスに適した形へ変える「モダナイゼーション」が進んでいます。 本日はそんなモダナイゼーションについて、具体的な手順や活用事例を踏まえて解説していきます。 モダナイゼーションが気になる方 社内のIT人材が不足している方 レガシーシステムの刷新をしたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばモダナイゼーションについてわかるのはもちろん、レガシーシステム刷新の具体的な手順まで丸わかりですよ。 (more…)
〜IPA『DX動向2026』から読み解く、日本企業のリアルな課題と本質〜 はじめに：69ページの報告書が突きつける問い 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が発表した最新の調査資料『DX動向2026』（有効回答数：1,799社）。本レポートを精読する中で、最も印象的かつ示唆に富んでいたのは、次の現実でした。 「コストを削減することは、新たな売上を生み出すことよりもはるかに容易である」 日本においてDXへの取り組み率は75.7%に達し、過去数年間にわたり高水準で推移しています。もはや「DXに取り組むべきか否か」という議論のフェーズは完全に過去のものとなりました。しかし、その取り組みの内実をデータで精査すると、多くの企業が直面している構造的な課題が浮かび上がってきます。 1. 「守りのDX」の成功と、「攻めのDX」の停滞 DXに取り組んでいる企業のうち、60.8%が「何らかの成果が出ている」と回答しています。しかし、その「成果」の内訳には顕著な偏りが見られます。 業務効率化・コスト削減の成果：70.9% 新規事業創出・売上拡大の成果：わずか17.9% ペーパーレス化や社内業務のデジタル化といった、既存プロセスの効率化（いわゆる「守りのDX」）は順調に進展しています。しかし、製品・サービスの変革やビジネスモデル自体の刷新といった、事業価値を拡張する「攻めのDX」で具体的な成果を上げている企業は2割にも満たないのが現状です。 効率化によるコスト削減はDXの重要な足がかりですが、それ自体がゴールではありません。真の変革は、効率化によって生み出された余力を「新たな事業機会の創出」へ再投資することで初めて達成されます。 2. 投資拡大の裏にある「投資対効果（ROI）の不可視性」 レポートが示すもう一つの注目すべきデータは、投資と効果測定のギャップです。…
企業の業務を支える基幹システムや業務システムは、長年にわたって使い続けることで、企業独自の業務ノウハウが蓄積される一方、システムの老朽化や複雑化が進みやすくなります。 「古いシステムを刷新したいが、業務を止めることはできない」「既存システムに詳しい担当者が退職し、保守が難しくなっている」「DXを推進したいものの、既存システムが足かせになっている」といった課題を抱える企業も少なくありません。 こうした問題を解決するための重要な取り組みが「モダナイゼーション」です。 モダナイゼーションは、単純に古いシステムを新しいものへ置き換えるだけではありません。既存システムが持つデータや業務ロジック、ノウハウを活かしながら、現在のビジネス環境に適したIT基盤へと刷新していく考え方です。 この記事では、モダナイゼーションの基本的な意味からDXとの違い、代表的な刷新手法、AIを活用した進め方、実施手順、成功させるためのポイントまで詳しく解説します。 モダナイゼーションについて知りたい方 古いシステムを刷新したい方 DX化をすすめたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばモダナイゼーションについてわかるのはもちろん、DX化との違いまで丸わかりですよ。 (more…)
「AIを業務に取り入れたいけれど、導入コストが気になる」「どのようなAIツールを選べばよいのかわからない」「補助金を使ってDXを進めたい」――このような悩みを抱える中小企業・小規模事業者は少なくありません。 そこで活用を検討したいのが、2026年度の「デジタル化・AI導入補助金」です。 従来の「IT導入補助金」から名称が変更され、2026年度はAI活用を含むデジタル化をより意識した制度となっています。 業務効率化や生産性向上につながるITツールの導入費用を支援することで、中小企業のDXを後押しする制度です。 この記事では、2026年度のデジタル化・AI導入補助金について、制度の概要から申請スケジュール、AI活用の具体例、申請時の注意点までをわかりやすく解説します。 AI導入を検討している方 IT導入補助金を申請したい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば2026年度の「デジタル化・AI導入補助金」の詳細がわかるだけでなく、具体的な申請方法も丸わかりですよ。 (more…)
生成AIやAIエージェントなどの技術が急速に進化し、企業におけるAI活用は「一部の業務を効率化する段階」から「企業そのものの仕事の進め方を変える段階」へと移行しています。 こうした変革を指す言葉として注目されているのが、AX（AI Transformation）です。 しかし、AXを推進しようとして「まずは生成AIを導入してみよう」と考えるだけでは、十分な成果につながらないケースも少なくありません。 AIツールを導入したものの、一部の社員しか利用しない、期待したほど生産性が上がらない、既存システムとの連携が進まないといった問題が発生することがあります。 AXで重要なのは、AIという技術そのものではなく、AIを活用して業務・組織・意思決定・顧客体験などをどのように変えていくかという視点です。 そのためには、明確な構想を立て、対象業務を選定し、小さく実証し、成果を検証したうえで全社へ展開していく必要があります。 この記事では、AX推進を成功させるためのプロセスを7つのステップに分け、構想から社内への定着まで、企業が実践すべきポイントを解説します。 AXを推進したい方 AIに興味がある企業の方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAX推進のための方法がステップごとに具体的にわかりますよ。 (more…)