ブラックボックス化したシステムを
生成AIが紐解く
CodeRebuild AI
レガシーシステムの刷新に不可欠な
古いコードの書き換えを支援するサービスです。
生成AIを活用することにより刷新の実現性を検証し、
従来よりも検証期間を短縮、
品質を保ちながらコストも抑えられます。
こんなお困りごとありませんか？
増改築されたシステム
増改築されたシステム
増改築を繰り返してきたシステムなので、プログラムコードが複雑化しています。
メンテナンスも属人化しており将来的にも不安です。
ブラックボックス化
ブラックボックス化
システムのドキュメントがなく、ブラックボックス化しているため、機能追加の際にバグが頻発します。
有識者不在
有識者不在
有識者が退職し、システム自体は動いていますが、システムの保守・メンテナンスに対応できないという不安があります。
脱レガシーメインフレーム
脱レガシーメインフレーム
某メインフレームの撤退で焦っていますが、移行の検討から置き換えるまでの期間や費用の見込みがわからず困っています。
ベンダーロックイン
ベンダーロックイン
オープンシステムを使用していますがサポート終了とのこと。刷新しようにもシステムの柔軟性がなくロックインされています。
サービスの概要
STEP 1
STEP 1
既存プログラム分析
情報収集
STEP 2
STEP 2
設計の最適化
STEP 3
STEP 3
コード生成
STEP 4
STEP 4
単体テスト※
STEP 5
STEP 5
結合テスト
総合テスト
STEP 6
STEP 6
受け入れテスト
STEP 7
STEP 7
成果物納品
※「単体テストケースの作成」および「単体テストコードの作成」まで対応範囲が広がりました！
サービス導入の効果
リビルドプロジェクトを実施する場合
| CodeRebuild AIなし | CodeRebuild AIを採用した場合 | |
|---|---|---|
| リソース | 旧システムの開発言語に精通したエンジニア確保が困難 | 対象言語を未習得のエンジニアでも、コードから仕様を起こして新しいシステムに書き換えることができる |
| コストメリット | 全ての工程を人的リソースで対応するため、工数がそのままコストに反映される | 生成AIで対応する領域の工数が削減され、コスト削減につながる |
| 工数 | ソースコードの作成をすべて人力で行う場合： 20営業日（１機能分のサンプルコードの実施） | 約１営業日、8時間程で完了 （１機能分のサンプルコードの実施） |
| アウトプットの均質化 | 属人的でエンジニアのレベル感に合ったアウトプットになる | 生成AIを使うことで属人化されず、一定の品質を保つアウトプットを出せる |
CodeRebuild AIを活用した
工数削減効果例
導入モデルケース
CASE 1
お客様のお悩み
お客様のお悩み
仕様書がなくシステムの中身が理解できていないため、運用工数がかかっているクラウド接続機能のリファクタリングをしたい。
新機能の市場投入後にバグが見つかりクレームに繋がることもあり、
保守性・機能拡張性を向上し機会損失を回避したい。
ご提案内容
生成AIを活用した内部構造整理と
運用効率化
- プログラムの内部構造整理(リファクタリング)
- テストケース・テストコードの作成
- AWS活用による運用効率化
CASE 2
お客様のお悩み
お客様のお悩み
予約管理システムの刷新に伴い、既存環境の設計書や開発ドキュメントがなく、新環境用の設計書を作成することができない。
また、新設計書を作成する上で、既存コードを解析して仕様を理解する必要があるが、人海戦術では生産性が低く人件費が莫大になってしまう。
ご提案内容
CodeRebuild AIの活用による
解析工程の効率化
- エキスパートエンジニアと一般エンジニアによる効率的な作業体制
- 従来の解析手法に要する時間を最大20%削減
- 解析工程において10~15%の工数削減を実現
CASE 3
お客様のお悩み
お客様のお悩み
経営戦略を実現すべく、ECM/SCMを横断したビジネスアジリティ向上が期待されているが、現状の利用しにくいシステム構成とデータ構成が阻害要因となっており、改善したい。
データ利活用の促進、保守性、セキュリティの向上を図るため、老朽IT環境の見直し及びシステムの脱メインフレーム化を推進したい。
レガシー化を招いてきた個別最適の観点を脱し、全体最適観点によるガバナンス強化により再レガシー化を防ぎたい。
ご提案内容
生成AIを活用した内部構造整理と
運用効率化
- 設計ドキュメント、ソースコード、テストコードの生成プロセス
- RDB変換生成プロセスにおける効率的且つ正確なアウトプット
- エンジニアのレビューを交えた高品質な成果物提供
対応言語
対応が実証された言語の一例です。その他言語についでも対応可能ですのでご相談ください (※)
※組み込みシステム（C言語など）についても弊社検証実績から対応可能となります（要検証）
サービス開始から本開発までの流れ
よくあるご質問
Q : AIで自動生成されたコードの品質担保はどのように行うのですか?
A : テストコードは自動生成しますが、コードや設計書などの成果物は必ず人の目を通してチェックしています。
Q : AIを使うことによるセキュリティリスクが心配です。
A : 入力した情報が学習に使用されないように設定を行っているため情報流出のリスクはございません(オプトアウト)
Q : CodeRebuild AIを活用する場合の期間やコストが知りたいです。
A : 案件によりますのでまずはご相談ください。
プロジェクト責任者メッセージ
昨今、メインフレームの撤退やサービスのサポート終了など、レガシーシステムのモダナイゼーションは多くの企業にとって急務となっています。しかし、実態としてはIT人材の不足やブラックスボックス化、さらにはベンダーロックインなどの課題があり、取り組みのハードルは未だ高いのが現状です。
そこで、モンスターラボでは生成AIを活用した『CodeRebuild AI』を開発し、より効率的なモダナイゼーションを支援してまいりました。
モダナイゼーションの実行性を検証したい、期間や費用を検討し、計画立案したいといった方はまずはご相談ください。