技術調査
適用可否判定
提案書作成
SERVICE
AI モダナイゼーション
AI モダナイゼーション
既存資産の価値を守りつつ段階移行
AIで仕様抽出・変換・テストを加速し、リスクを最小化してレガシーシステムを近代化
従来の課題とAI解決策
レガシーシステムの課題をAIモダナイゼーションで解決
Before（従来の課題）
仕様のブラックボックス化
設計書の陳腐化、属人的知識への依存
棚卸し長期化
手作業による資産調査、依存関係把握の困難
設計判断の属人化
移行方針決定の個人依存、再現性の欠如
ビッグバン移行の高リスク・高コスト
一斉切り替えによる障害リスク
テスト後追い
移行後の不具合発見、手戻りコスト増大
After（AIモダナイゼーション）
✓
AI資産分析
自動的な資産・依存関係・データ整理
✓
優先度付け
ROI・リスク評価による段階的移行計画
✓
スモールスタート
小さく始めて反復改善
✓
自動検証
コンパイル・静的チェックによる確からしさ向上
✓
段階展開
検証結果を基にした安全な本格導入
モダナイゼーション for SAP
現行処理整理からRAP/Fiori化設計と自動コンパイル・静的チェック検証まで伴走
重要注記：PoC実績は検証段階まで、運用導入は未実施1
現行資産棚卸し
対象モジュール・拡張・IF・権限の調査
成果物：棚卸し表、依存関係マップ
AI活用：自動的なモジュール依存関係分析
2
処理整理・要件明確化
業務フローと実装の対応、冗長・重複抽出
成果物：対応表、削減候補リスト
AI活用：処理パターン分析、重複検出
3
移行方針・優先度決定
Greenfield/Brownfield/Selective判定
成果物：ロードマップ、優先度表
AI活用：リスク・効果分析による最適方針提案
4
RAP/Fiori 変換設計
RAP BO定義、権限定義、Fiori Elements方針
成果物：設計ドキュメント、アーキテクチャ図
AI活用：設計パターン自動適用、ベストプラクティス提案
5
スケルトン生成・変換方針適用
可能範囲での自動コード生成
成果物：RAP/ABAP/OData V4 スケルトン
AI活用：コードテンプレート自動生成、変換ルール適用
6
自動コンパイル・静的チェック検証
ATC等による品質検証
成果物：検証レポート、改善項目リスト
AI活用：自動品質チェック、問題箇所特定
7
PoC評価・次段階計画
適用可否判定、次段階条件確認
成果物：PoC所見、次アクション計画
AI活用：本番運用は対象外（検証段階まで）
モダナイゼーション for COBOL
方向性合意から必要機能整理、プロトタイプ、アーキテクチャ検討確定、着手まで
1
方向性整理
延命・置換・再構築・段階移行の方向性決定
成果物：方向性ドキュメント、判定理由書
AI活用：資産状況分析による最適戦略提案
2
必要機能の整理
ユースケース・周辺IF・データ移行境界・優先度設定
成果物：機能一覧、優先度マトリクス
AI活用：業務処理パターン分析、影響範囲自動抽出
3
資産把握
ソース・JCL/ジョブ・DB/ストレージ調査
成果物：棚卸し表、依存関係マップ
AI活用：コード解析による依存関係自動マッピング
4
アーキテクチャ検討
リライト・ラッピング・再設計の比較検討
成果物：アーキテクチャ比較表、推奨案
AI活用：技術適合性分析、コスト・リスク評価
5
プロトタイプ開発（必要に応じて）
画面・バッチ・IF部分のプロトタイプ構築
成果物：プロトタイプ、検証レポート
AI活用：プロトタイプ自動生成支援
6
着手計画策定
スモールスタート、体制、スケジュール、リスク管理
成果物：実行計画書、体制図
AI活用：最適な実装順序提案、リスク予測
その他言語対応
SAP・COBOL以外の技術についても個別アセスメントによる対応可否判定を行います