2025年の崖──
動き続けるシステムが、
経営の足かせに
なっている。
老朽化したシステムの維持だけでIT予算の8割が消え、仕様はブラックボックス化し、改修コストは膨らみ続ける。問題はコストだけでなく、レガシーシステムはAIや新技術を載せる基盤にならないことです。「守りのコストをかけ続けるか、攻めの投資に切り替えるか」——その判断を支える確かな情報から、私たちがご支援します。
こんな経験はありませんか？
レガシーシステムが経営を蝕む、
4つの構造的課題
長年稼働してきたシステムは、いま「動いている」だけで安心できる状態ではありません。保守コストの増大、知識の属人化、変革機会の喪失、意思決定の停滞——これらは互いに絡み合いながら経営を蝕む構造的な課題です。
IT予算の8割が「守り」に消えている
システムの維持・運用に予算の大半が費やされ、攻めのIT投資に回せない。改修のたびに影響範囲の調査から始まり、見積もりは膨らみ、リリースまでの期間も長期化。コストは年々増加し経営を圧迫し続けている。
「あの人しか知らない」が、経営リスクになる日
設計書は実態と乖離し、仕様を把握しているのは特定の担当者やベンダーだけ。退職・異動・契約終了の度にシステムの理解が失われていく。属人化とベンダーロックインは、ある日突然、事業課題として表面化する。
「今のシステムでは無理」が、挑戦を止めている
AI導入、データ活用、新規サービスの立ち上げ。経営が求める変革のたびに、レガシーシステムが壁になる。技術的負債は目に見えるコストだけでなく、本来得られたはずのビジネス機会を静かに奪い続けている。
刷新すべきか、延命すべきか。判断材料がない
システムの全体像が可視化されていないために、「直すべきか、作り直すべきか」の判断ができない。現状把握に数ヶ月、そこから見積もりにさらに数ヶ月。意思決定の遅れそのものが、最大のコストになっている。
「守り」のコストから、
「攻め」の基盤へ。
レガシーシステムの課題はUI/UX・開発基盤・技術拡張性・セキュリティの4領域にわたります。モダナイゼーションはこれらを一体的に解消し、変化に対応できる経営基盤へと転換します。
AI × UXデザイン × エンジニアリング、
3つの専門性で多角的に分析
AIによるソースコード解析・UXデザイナーによる業務分析・エンジニアによる技術評価の三軸で現状を多角的に分析し、「あるべき姿」を再定義します。次フェーズの打ち手は単純なシステムリプレイスとは限りません。
「何から手をつければいいか
わからない」そこから始められる。
設計書が欠落している、仕様を正確に把握している担当者がいない、ドキュメントが最終更新から何年も経っている——本サービスはそうした状態を前提として設計されています。完璧な資料を揃えてからでなければ始められない、ということはありません。
ソースコード一式
対象システムのソースコードをご提供ください。GitリポジトリやZIP形式など、現状の管理形式のままで構いません。
初期ヒアリングのお時間
対象システムの利用者・業務フロー・既知の課題感について、簡単なヒアリングの場を設けさせてください。1〜2時間程度のお時間をいただきます。
既存ドキュメント
設計書・仕様書・運用手順書など、残存するドキュメントがあればご共有ください。欠落や古い状態でも問題ありません。AIが差分を含めて分析します。
開発・検証環境へのアクセス
ステージングまたは開発環境へのアクセスをいただけると、UI/UXの実態把握や分析結果の精度が向上します。
AIはコードを読む。
人間は、現実を読む。
AIによるコード解析のプロセスに、Human-in-the-Loopの考え方を取り入れた独自開発の解析フレームワーク。AIが解析結果と不明点を提示し、人間がレビュー・是正と現実世界での情報収集を行い、そのコンテキストをAIに返す——この対話のサイクルで、コード解析単体では到達できない精度の成果物を生み出します。
精度の高い現状把握
AIの解析力と人間の業務知見を掛け合わせることで、コードの構造だけでなくビジネス上の実態を反映した分析結果を提供します。
意思決定に使える成果物
段階的なレビューと是正を経た成果物のため、経営層への報告や投資判断にそのまま活用できる品質を実現します。
手戻りの少ない移行計画
現場のヒアリング情報を解析に織り込むため、「蓋を開けたら想定と違った」というリスクを事前に低減します。
構造分析・設計書リバース・依存関係・UI/UX・見積規模まで、7つのカテゴリにわたる複数の解析フェーズを経て多角的に出力。エグゼクティブサマリーから技術者が参照する詳細仕様書まで、用途に合った形で情報を届けます。
実際に納品される
ドキュメントサンプル
AI-Modernization Toolが自動生成する成果物のうち、代表的な5種をご紹介します。経営層が読める粒度から、エンジニアが参照する詳細仕様書まで、目的別にレイヤー化された構成で出力されます。
プロジェクトプロファイル
対象システムの全体像を1枚で俯瞰。総行数・言語構成・サブシステム数などを構造化し、意思決定者が最初に読むべきサマリー。
ドメイン別統合ER図
複数サブシステムに散在するテーブルをドメイン単位で整理し、データの全体像を可視化。データ統合・移行計画の基礎資料となります。
UX改善提案
画面構成と操作フローの現状から、アクセシビリティ・操作性・一貫性などUX上の課題を抽出。改善優先度とあるべき姿を併記します。
UXフロー改善提案
利用者の業務フローを可視化し、非効率・分断・離脱ポイントを特定。再設計後のフローを比較形式で提示します。
依存関係図
モジュール間・サブシステム間・外部サービスとの依存関係を整理。改修時の影響範囲を事前に把握でき、見積もりの精度が向上します。
確かな判断材料を揃えてから、
次の一歩へ。
事前調査〜戦略策定までを初回のご契約範囲（Ph1）としてご提供。最終的に移行の計画及び次フェーズのお見積りを作成いたします。この計画を元に貴社内で再構築・実装フェーズ（Ph2）に進むかどうかをご判断いただけます。
事前調査・分析のみ
現状コードの分析を行い、AIによる分析レポートを提出します。
- AI-Modernization Toolによるコード分析
- エンジニアによるシステム状況の簡易ヒアリング
事前調査・分析・プランニング
エンジニア・UXデザイナーがヒアリングを行い、システムのあるべき姿を再定義。移行プラン・ご提案を作成します。
- AI-Modernization Toolによるコード分析
- UXデザイナーによる業務ヒアリング
- エンジニアによるシステム状況のヒアリング
- Ph2のプランニング
システム刷新と併せた、
AI駆動組織への取り組み
システム刷新に併せて、AI機能の実装、データ基盤の導入・AI人材育成を両立することで投資対効果の最大化が可能です。システム分析で得た組織状況のコンテキストを活かした最適なご提案・ご支援をいたします。
AI基盤構築・導入
既存のデータ基盤整備やAI活用のロードマップを策定。貴社の強みを生かすデータを活用し、AIで業務を最適化。
AI利活用推進・ツール導入
各種AIツール・技術の導入や、その他AIツールの導入・定着に向けた運用支援、コンサルティング。
RAG構築
業務データを活用した、既存業務の最適化を実施。既存SaaSでは実現できないセキュリティ基準やチューニングも実現。
AI駆動組織に向けたAI活用人材研修
最新AI事情やプロンプト活用などのAI基礎知識から、Claude Code/Claude Projectを活用した日常業務の自律的なAI化支援まで。オーダーメイドで研修を設計いたします。