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。 なぜ今、AIレガシーマイグレーションが必要なのか 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。 DEHA AI RAG Platformによる自動変換｜C#→IFS Cloud移行を5〜10倍高速化 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。 AIによるMigration Job自動生成・自動検証｜エラー削減と品質向上を実現 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 […]

近年、企業のIT戦略やシステム開発において「AI Native（AIネイティブ）」という言葉が急速に注目を集めています。 この記事ではそんなAI Nativeについて、その概要やメリットなどを紹介していきます。 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 Nativeが何かがわかるのはもちろん、導入するべき理由が丸わかりですよ。

製造業におけるERPは、単なる基幹システムから「意思決定の中枢」へと進化しています。 特に2026年現在、AIの統合はもはやオプションではなく、競争力を左右する重要な要素となっています。 AIを搭載したERPは、従来の「可視化」から一歩進み、「予測」「最適化」「自動化」を実現し、企業の意思決定スピードと精度を飛躍的に向上させています。 この記事では、製造業向けに特化したAI搭載グローバルERPの中から、特に注目すべき6つのソリューションを徹底解説します。 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。これを読めば最新版のAI搭載グローバルERPがわかるのはもちろん、製造業におけるERPの選び方まで丸わかりですよ。

生成AIチャットボット市場は、近年のAI技術の進化とともに急速な成長を遂げており、日本においても例外ではありません。 特に、企業のDXの進展と、顧客対応の高度化・効率化ニーズの高まりを背景に、導入が加速しています。 本日はそんな生成AIチャットボットの日本市場規模について、現状とこれからの予測についてお伝え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。これを読めば生成AIチャットボットの日本市場規模がわかるのはもちろん、その要因もわかりますよ。

近年、企業のDXが加速する中で、生成AIチャットボットの導入は急速に広がりを見せています。 顧客対応の自動化や業務効率化、さらには新たなユーザー体験の創出といった観点から、多くの企業がその活用に注目しています。 しかし、いざ導入を検討する段階になると、多くの企業が直面するのが「どのような形態で導入すべきか」という課題です。 この記事では、まず生成AIチャットボットの基本構造と進化の背景を整理した上で、クラウド型とオンプレミス型それぞれの特徴やメリット・デメリットを詳しく解説します。 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。これを読めばクラウド型とオンプレミス型の生成AIチャットボットの違いがわかるのはもちろん、企業がどのような観点で最適な方式を選択すべきか、さらに今後の技術動向もわかりますよ。

2026年、AI活用は新たなフェーズへと突入します。これまでの「生成AIを使う」段階から、「AIエージェントが業務を遂行する」段階へと進化しています。 Google Cloudが発表したレポート『AI agent trends 2026』では、企業活動におけるAIの中心がAgentic AI（エージェント型AI）へ移行すると指摘しています。 AIエージェントとは、単に質問に答える存在ではありません。目標を理解し、計画を立て、複数のシステムを横断しながら実行まで行う「行動するAI」です。 この記事では、Googleの調査をもとに、2026年を形づくる5つのAIエージェントトレンドを詳しく解説します。 これらに当てはまる方におすすめの数となっています。これを読めばAIエージェントのトレンドがわかるのはもちろん、利用のポイントもわかりますよ。

ソフトウェア開発の世界において、「技術的負債（Technical Debt）」という言葉は数十年前から馴染みのある概念です。スピードを優先した不適切なコードや設計が、将来的に修正コストやバグの増大を招くことは、エンジニアやマネージャーにとって共通認識となっています。 しかし、AI活用が急速に進む現代において、技術的負債よりもはるかに深刻で、目に見えにくい新たなリスクが蓄積されつつあります。それが制約の負債（Constraint Debt）」です。 本記事では、最新テクノロジーの実装において見落とされがちなこの概念と、その対策について解説します。

ソフトウェア開発の歴史において、エンジニアの核心的な能力は「コードを書く力」で測られてきました。しかし、AI技術が飛躍的に進歩し、人間よりも速く一貫性のあるコードを生成できるようになった今、その価値の軸が大きくシフトしています。 これからのエンジニアに求められるのは、単なるプログラミングスキルではなく、いかに高度なAI活用を行い、システムに何を許し、何を許さないかという「制約」を正しく設計できるかという点にあります。

クラウドコンピューティングは、企業や政府のデジタルトランスフォーメーション（DX）を支える基盤です。 データ保存、アプリケーション実行、AI・データ分析など、あらゆるITインフラがクラウドを通じて提供されるようになった現代において、クラウド市場の動向は企業戦略の要です。 2026年は世界的に5G、AI、IoT（モノのインターネット）、機械学習などがクラウド活用を加速させ、市場全体が大きく成長すると予測されています。 この記事では、2026年のクラウド市場について世界市場の最新シェアや日本国内のクラウド市場シェアとその特徴などを紹介していきます。 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2026年のクラウド市場のシェアやトレンドが丸わかりですよ。

2030年に向けて、日本のIT市場は単なる成長産業ではなく、社会全体を支える基盤（インフラ）としての性格を一層強めていくと考えられます。 背景には、世界規模で進行するデジタル化、AI技術の急速な発展、クラウドサービスの定着、そして日本固有の人口減少・地方分散という社会構造の変化があります。 この記事では、世界のICT市場動向を起点に、日本のソーシャルメディア、メタバース、クラウド、データセンター、情報セキュリティといった分野が、2030年に向けてどのように変化していくのかを多角的に整理していきます。 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。これを読めば日本のIT市場の未来が丸わかりですよ。