AIモダナイゼーションの開発会社は、業務理解とレガシー技術の実績で比べて選ぶのが基本です。導入後の運用・保守まで伴走できる体制も、長期プロジェクトの成否を左右します。
支援実績のある6社の特徴と強み、得意領域を紹介し、最後に選定時の確認項目をまとめます。
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・AIモダナイゼーションの完全ガイド
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AIモダナイゼーションにおけるパートナー選びの重要性
AIモダナイゼーションは、単なるシステムの入れ替えとは異なる、複雑なプロジェクトです。老朽化したレガシーシステムは、まず構造を深く理解する必要があります。そのうえで、AI技術を活用して業務プロセスも現代の要件に合わせて再設計します。
複雑なプロジェクトだからこそ、依頼するパートナーの選び方が成否を大きく左右します。
経済産業省は「2025年の崖」問題に警鐘を鳴らしました。レガシーシステムを放置すると、年間最大12兆円の経済損失が生じるリスクがあると試算されています。そのため、対応は企業にとって避けられない課題です。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
選定では、技術の説明だけでなく、業務理解と継続支援の2点を確認します。
- 業務理解：要件定義で現場の条件を具体化できる力
- 継続支援：稼働後の保守・精度改善まで担当できる体制
AIモダナイゼーションプロジェクトが失敗する最大の原因のひとつは、ベンダー選びのミスマッチです。たとえば、技術力だけを重視して選定すると、自社の業務要件への理解が浅いまま要件定義に入り、大量の手戻りが発生するケースは珍しくありません。
AIによるレガシーコード解析には高度な専門知識が必要です。そのため、実績のない会社では解析精度が低くなり、正確な可視化なしに設計へ進むリスクがあります。
AIモダナイゼーションは導入して終わりではありません。だからこそ、本番稼働後の運用・保守・精度改善まで関わる支援先が、長期的な成果につながります。
コンサルティングから開発、運用保守まで一気通貫で対応できるベンダーを選ぶことが、プロジェクト成功の鍵となります。
発注前に確認すべきポイント
発注前は、提案書だけで判断せず、担当者に直接確かめます。
- 実績：同業界・同規模の刷新事例の有無
- 専門性：AI解析と仕様書生成の手法
- 体制：PM、報告、運用保守の範囲
同業界・同規模のレガシーシステム刷新の実績があるかどうかを、最初に確かめます。業界固有の業務知識は要件定義の精度に直結するため、AIによるコード解析や仕様書自動生成のツール・手法も、ベンダーがどこまで持っているかを聞いておきます。
プロジェクト管理体制が整っているかは、担当PMの経験や実績、定期報告の仕組みがあるかを見れば判断できます。
導入後の運用保守・改善サポートまで対応できるかは、契約前に明確にしておきます。それが長期的な成功につながります。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援
riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援します。IT事業会社として社内DXを推進した経験があり、成果の創出と定着支援に強みがあります。
営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があります。その経験をもとに、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。
特徴と強み
riplaの支援を判断するときは、事業成果への向き合い方に注目します。
- 事業会社目線：業務成果から見たシステム設計
- 一気通貫：コンサルから定着支援までの一社対応
riplaの最大の特徴は、「事業会社目線」でDXを推進できる点にあります。多くのシステム会社がエンジニアリング視点でプロジェクトを進めるのに対し、riplaはビジネス成果から逆算してシステムを設計するアプローチを取ります。さらに、単なる技術的なシステム刷新にとどまらず、AIモダナイゼーションを通じた業務効率化や売上向上といった具体的な事業成果まで視野に入れた支援が可能です。
コンサルティング段階から開発・導入・定着支援まで、一社で一気通貫に担当します。そのため、ベンダーが複数に分かれることによる責任の分散や情報連携のロスが生じません。
得意領域・実績
対象業務と相談の進め方を整理すると、riplaとの適合度を判断しやすくなります。
- 対象：営業・顧客・生産・販売管理などの基幹業務
- 相談：現状の課題整理からの着手
riplaは、企業の根幹を支える基幹システムのモダナイゼーションを得意としています。
中小〜中堅企業の既存システムを、AI活用を前提とした構成へ刷新する実績があります。そのうえで、業種と業務要件を踏まえた最適な戦略を提案します。
また、AIモダナイゼーションの検討段階から気軽に相談できる体制を整えています。まずは課題を整理したいという企業にとって、頼りになるパートナーです。
株式会社NTTデータ｜生成AIを活用したCOBOL刷新・大規模モダナイゼーションに強み
NTTデータは国内最大級のITサービス企業であり、AIを活用したレガシーシステムモダナイゼーションに業界屈指の実績を持ちます。
金融機関など大規模企業の基幹刷新に豊富な経験があります。さらに、生成AIを使ったCOBOLシステムの解析・移行でも、国内外に実績があります。
2023年の国内ITサービス市場の売上で業界上位を占めており、安定した開発体制と長期サポートを期待する企業に適したパートナーです。
特徴と強み
NTTデータは、レガシー言語の変換と実行環境の選択肢を重視する企業に向きます。
- 専用モデル：tsuzumi for COBOL（t4C）の活用
- 実行環境：クラウドとオンプレミスの双方への対応
NTTデータの最大の強みは、COBOLをはじめとするレガシー言語に特化した独自LLM（大規模言語モデル）の開発・活用にあります。
専用モデル「tsuzumi for COBOL」（t4C）は、COBOLからJavaなどへの変換精度を高めるもので、国内外の大規模案件で実証されています。
移行の成果は具体的です。OracleDBからPostgreSQLへの移行では5割の工期短縮、古いJavaの更新では約3倍の生産性向上を実現しました。
同社は、Azure OpenAIを活用したAI駆動型支援も展開しており、クラウドAI技術と自社の専門知識を組み合わせた支援が可能です。
得意領域・実績
大規模で信頼性が必要な基幹系では、業種と移行実績の近さを比べます。
- 主な業種：金融、公共、製造、流通
- 成果例：OracleDBからPostgreSQLへの移行
高い信頼性と可用性が必要な金融機関の勘定系でも実績があります。さらに、欧州の大規模金融機関や電力会社のPoCにも実績があります。
国内でもCOBOL移行の相談が50件以上寄せられています。大規模で高信頼性が必要な基幹系を持つ大手企業に適した支援先です。
富士通株式会社｜資産分析・可視化から設計書自動生成まで一貫支援
富士通は、2023年の国内ITサービス市場において売上トップに位置するITサービス企業です。
2025年2月から「Fujitsu 資産分析・可視化サービス」を提供しています。ブラックボックス化したシステムを可視化したうえで、生成AIを使って刷新計画まで支援します。
長年にわたる大手企業・官公庁との取引実績から得た業務知識の深さと、最新AI技術の組み合わせが富士通の強みです。
特徴と強み
現行資産の全体像が見えない企業は、可視化から支援を受けられる点を確認します。
- 分析：現行資産の評価
- 生成AI：COBOLなどの解析
「Fujitsu 資産分析・可視化サービス」は、現行資産を全体把握、スリム化・最適化、移植性評価の三つの観点で分析します。
富士通は、ブラックボックス化が進んだレガシーシステムに対して、生成AIを活用して設計書の自動生成を行う点が特徴的です。
富士通は、「Fujitsu Application Transform powered by Fujitsu Kozuchi」を2026年3月にSaaS化しました。
SaaS版は、COBOLなどを解析し、既存システムを把握する設計書を自動生成します。
オフコンシステム資産のモダナイゼーションサービスも体系化されており、幅広いレガシー環境に対応できる点も魅力です。
得意領域・実績
大手企業や官公庁の長期案件では、計画の後に続く実装と保守の範囲も見ます。
- 業界：製造、金融、官公庁など
- 支援範囲：可視化から設計書作成、運用まで
国内の幅広い業種・業界に深い知見を持つことが、富士通の大きな特徴です。
長年稼働した大規模基幹システムの刷新に強みがあります。現状把握が難しい「ブラックボックス問題」の解消から着手できます。
計画策定で終わらず、実装や運用保守の段階まで続けて支援します。長期プロジェクトを一社に任せやすい体制です。
「2025年の崖」問題への対応に課題を感じる、製造・公共・金融分野の大手企業に特に適した選択肢です。
スパイスファクトリー株式会社｜調査コスト最大80%削減のAIモダナイゼーション支援
スパイスファクトリー株式会社は、DX支援を専門とする企業であり、独自のAI解析ツールを活用した「AIモダナイゼーション支援サービス」を提供しています。
従来数カ月を要していたレガシーシステムの調査・分析期間を大幅に短縮し、コストを最大80%削減できるという実績を持ちます。
技術的な解析と利用者視点のUXデザイン分析を組み合わせた独自のアプローチが特徴で、中堅企業から大手企業まで幅広い顧客の支持を集めています。
特徴と強み
技術面と利用者視点を同時に見直したい場合は、支援方法を確認します。
- 技術分析：AIツールによるソースコード解析
- UX分析：利用者の業務フローと要求の把握
スパイスファクトリーの最大の特徴は、エンジニアとUXデザイナーが連携した「二方向アプローチ」にあります。UXデザイナーは、利用者にとって望ましい刷新まで提案します。
二方向で進めることで、刷新後のシステムが現場に定着しやすく、業務効率化の成果を最大化できます。
支援は、事前調査、分析、戦略策定、再構築と実装という明確なフェーズに分かれています。各段階で得られる成果物も、あらかじめ明確に定められています。
得意領域・実績
仕様書がない場合や、刷新後のAI活用を重視する場合に適性を検討します。
- 可視化：担当者不在のシステムも調査対象
- 削減：調査・分析コストを最大80%削減した実績
スパイスファクトリーは「AI活用前提の次世代基盤への刷新」に強みがあります。刷新後にAIを使いやすい構成とデータ構造を設計します。
ソースコード解析から始まる現状可視化フェーズが充実しており、現行システムの仕様書が存在しないケースや、開発担当者が不在になってしまったケースでも対応可能です。
AI解析ツールを活用した分析手法は、予算を重視する中堅企業にとって大きなメリットになります。
モダナイゼーション後に生成AIや機械学習を積極活用したいと考えている企業にとって、将来を見据えたシステム基盤を構築できる頼もしいパートナーです。
株式会社電通総研｜ローコード基盤×生成AIでレガシー刷新を一貫支援
電通総研は、オープンソースのローコード基盤「iPLAss（アイプラス）」を自社開発しています。
電通総研は、モンスターラボの「CodeRebuild AI」と組み合わせたサービスを、2025年4月から提供しています。
ブラックボックス化したシステムの分析・可視化から、提案・実装・運用保守まで支援します。効率化とコスト削減を両立できる体制です。
特徴と強み
移行後の保守負担まで考える企業は、基盤と解析サービスの組み合わせを確認します。
- 基盤：iPLAssによる移行後の開発と保守
- 解析：CodeRebuild AIによる資料作成の効率化
電通総研の最大の強みは、自社開発のローコードプラットフォーム「iPLAss」を使ったモダナイゼーション支援にあります。
iPLAssは既存システムからの移行を前提として設計された開発基盤であり、移行後の運用保守コストを大幅に削減できます。
さらに、「CodeRebuild AI」の解析機能も組み合わせます。ソースコード分析と仕様書生成の工数を抑え、従来より解析期間を短縮します。
電通総研は、電通グループとしての豊富な業種別知見を活かした業務要件の深い理解と、長年の大手企業との取引実績に裏打ちされた信頼性も、選ばれる理由のひとつです。
得意領域・実績
内製化や運用費の抑制を重視する場合は、引き渡し後の体制を比べます。
- 対象：製造、流通、金融、官公庁の実績
- 効果：移行後の運用コストまで見据えた提案
基幹システムの構築と刷新の経験を、幅広い業種で積んできた会社です。
電通総研は、長年稼働してきたオーダーメイド型レガシーシステムのモダナイゼーションにおいて、複雑な業務ロジックを正確に把握・移行できる技術力が評価されています。
iPLAssによるローコード開発で、刷新後のシステムを内製化しやすい形で引き渡せます。長期的な保守費用を抑えたい企業に適しています。
移行コストに加えて運用コスト全体を含めた提案ができる点が、同社を選ぶ大きな理由となっています。
野村総合研究所（NRI）｜コンサル×IT一体で経営課題からシステム刷新まで対応
野村総合研究所（NRI）は、コンサルティングとシステム開発を融合させた独自のビジネスモデルを持つ大手ITサービス企業です。
NRIは、既存の設計書やソースコードをAIで解析します。そのうえで、新システム向けの資料を自動作成し、調査・分析の工数を削減します。
金融・証券・保険・官公庁で豊富な実績があります。高い信頼性とセキュリティを求める企業に、経営戦略から実装まで対応します。
特徴と強み
経営課題とシステム実装を同時に扱う必要がある場合は、部門連携を確認します。
- 上流：経営戦略と業務改革からの要件整理
- 運用：クラウド移行後の管理まで続く支援
NRIの特徴は、コンサルティング部門が持つ経営戦略・業務改革の知見と、システム開発部門の高い技術力を連携させた総合的なアプローチにあります。
AIで解析した既存の設計書やソースコードから、要件定義書と設計書を自動で作成します。これにより、リバースエンジニアリングの工数を削減できます。
マネージドサービスの強みも活かし、移行後の運用を継続して支えます。
コンプライアンスや法令対応も含めた包括的なリスク管理をプロジェクト全体を通じて実施できる点が、特にミッションクリティカルなシステムを持つ企業に評価されています。
得意領域・実績
高い信頼性と統制が必要な企業は、金融・公共分野での経験を重点的に見ます。
- 対象：金融、証券、保険、官公庁
- 品質：セキュリティとガバナンスを含む管理
NRIは、銀行を含む金融機関における大規模基幹システムのモダナイゼーションで国内トップクラスの実績を誇ります。
証券取引システムや保険基幹システムなど、ミッションクリティカルな環境での開発・移行経験が豊富です。自治体向けシステムのモダナイゼーションでも実績が多く、複雑な要件にも的確に対応できます。
NRIは、AIによるリバースエンジニアリング支援サービスも展開しており、仕様書が存在しない状態からのモダナイゼーションにも対応可能です。
経営戦略レベルからIT実装レベルまで一貫した視点で推進したい企業に最適なパートナーです。
AIモダナイゼーションパートナー選びのポイント
6社の特徴を踏まえて、自社に合うパートナーを判断する基準を整理します。AIモダナイゼーションは複数年に及ぶこともあるため、途中でベンダーを変えるのは容易ではありません。
- 業界実績：同業界・同規模の刷新事例と成果
- 技術力：AI解析、対応言語、クラウド連携の実績
- 管理体制：PM、報告、保守までの役割分担
実績と経験の確認方法
実績は社名の一覧だけでなく、案件の規模と成果まで確かめます。
- 事例：同業種・同規模の案件に関する質問
- 開示：守秘義務の範囲での成果の確認
AIモダナイゼーションでは、技術刷新と業務理解を同時に進めます。そのため、同業界の実績がある会社は、要件定義の精度を高め、手戻りを抑えられます。
営業担当者には「同業種での参考事例を教えてほしい」と依頼します。さらに、案件規模・期間・成果を聞き、インタビューに応じてもらえるかも確認します。
実績事例の開示に積極的なベンダーほど、実際に成果を出している可能性が高いといえます。
すべての事例を非開示にするベンダーには、業界経験の浅さや成果の不透明さが隠れている可能性があるため注意が必要です。
技術力と専門性の評価
提案書だけでなく、技術担当者との対話で対応範囲を確認します。
- 言語：COBOL、RPG、VB6などの経験
- 基盤：AWS、Azure、GCP、コンテナやマイクロサービスの経験
AIモダナイゼーションに必要な技術力は、従来の開発会社選定とは異なる観点で評価する必要があります。
コード解析や仕様書自動生成に使うAIツール・独自モデルの有無を確かめます。さらに、古い言語からの移行経験や、クラウドとの連携範囲も、担当者の説明で具体的に聞きます。
技術的な専門性を確かめるには、担当者と直接話す機会を設けることをお勧めします。
担当エンジニアの説明がわかりやすく、自社の課題に即した具体的な解決策を提示できるかどうかで、技術力の実態を見極められます。
独自のAIツールやLLMを持つベンダーは、汎用ツールのみを使うベンダーと比べて、より高い解析精度と効率化を実現できる可能性があります。
プロジェクト管理体制の確認
長期案件では、進捗管理と稼働後の責任範囲を契約前に揃えます。
- 管理：PM、報告頻度、課題の連絡経路
- 保守：改善支援の内容と費用感
AIモダナイゼーションは長期にわたる複雑なプロジェクトであるため、プロジェクト管理体制の充実度が成功の鍵を握ります。
専任PMの経験や資格（PMP等）を聞いておきます。進捗報告の頻度と形式、課題発生時の連絡体制、合意形成の進め方も、あわせて見ておきます。
特に重要なのが、ベンダー側PMと発注側担当者との連携方式です。定期的なステータス会議、課題管理ツールの共有、リスク管理計画の有無も、その連携方式の一部として見ておきます。管理方法が明確であれば、認識のズレや手戻りを防ぎやすくなります。
本番稼働後も継続的な改善が必要なため、契約の時点で、その後の関わり方を明確にしておくことが欠かせません。
導入後は別部門が対応する会社には注意が必要です。これに対し、導入から保守まで同一チームが担当する体制は、品質の継続と問題対応の速さに優れます。
まとめ
今回紹介した開発会社・ベンダー6社は、強みと得意領域がそれぞれ異なります。
コンサルから開発まで一気通貫で事業成果にこだわるriplaは、中堅企業の基幹系刷新において事業会社目線で柔軟に対応できる点が最大の特徴です。
NTTデータは、専用モデル「tsuzumi for COBOL」で大規模COBOL移行を支援します。金融・大手企業の高信頼性システム刷新に実績があります。
富士通は「Fujitsu 資産分析・可視化サービス」を提供します。ブラックボックス化した資産の可視化と設計書自動生成に強みがあります。
スパイスファクトリーは独自AIツールで調査コストを最大80%削減します。利用者視点のUX改善も組み合わせ、中堅企業の刷新を支援します。
電通総研は「iPLAss」と「CodeRebuild AI」を組み合わせます。移行後の保守コストまで見据えて支援します。
NRIは金融・官公庁向けのミッションクリティカルシステムに実績があります。コンサルティングとIT開発を融合し、経営課題に対応します。
パートナーは、同業界の実績、AI技術、管理体制の3点で比べます。複数社に相談し、業務理解度と提案内容を確かめます。
AIモダナイゼーションは経営の根幹に関わる長期プロジェクトだからこそ、最初のパートナー選びが成否を大きく左右します。
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・AIモダナイゼーションの完全ガイド
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・レガシーシステム刷新の完全ガイドブック
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。