AIモダナイゼーションの事例/成功事例について

AIモダナイゼーションの事例は、製造業の基幹系刷新、RPAによる業務削減、大量ログ解析によるインフラ最適化です。成功事例に共通するのは、現状分析への投資、段階的な移行設計、効果の数値による測定です。

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AIモダナイゼーション事例から学ぶべき理由

経産省のDXレポートは、既存システムの放置によって、2025年以降に年最大12兆円の損失が生じうると指摘しています。さらに、JUAS調査では約7割の企業がレガシー化を課題としています。

AIモダナイゼーションは、既存システムを新しい技術基盤へ載せ替える作業のうち、人手では工数とリスクが大きい部分にAIを組み合わせる取り組みです。

具体的には、老朽化したCOBOL資産の解析、仕様書が失われたシステムのドキュメント復元、移行作業の自動化が対象になります。

こうした事例を学ぶと、自社の課題に対して、どの手法とAI活用の組み合わせが成果につながるかを判断する手がかりになります。

事例が持つ意思決定上の価値

刷新は数千万円から数億円規模の投資となるため、経営層へ効果を定量的に示す必要があります。

• 投資判断の根拠：成功事例の数値を稟議やROI試算に使え、危機感を具体的な投資目標に変える裏付けになります
• 再現性を高める知見：現状分析や段階移行の工夫を学び、落とし穴を避けることで、自社での成功につながります

従来の刷新とAIモダナイゼーションの違い

従来の刷新では、現行システムの解析や仕様の把握に人手と時間がかかり、その負担が遅延や見積もり超過の原因になっていました。

• 現状分析：AIの静的解析で依存関係や複雑度が分かるようにし、生成AIでコードから仕様書を復元する
• 移行作業：AIツールでCOBOLをJavaやPythonへ変換し、テストケースを自動生成して精度と速度を高める

これらの支援により、現状分析の工数を圧縮できます。さらに、解析、変換、検証まで支援するので、刷新をより低リスクかつ短期間で進められる点が違いです。

製造業のCOBOL基幹系刷新事例

従業員1,200名規模の製造業が、COBOLで構築された基幹系を16ヶ月かけて刷新した事例です。この企業の課題は、仕様のブラックボックス化と、保守を担うエンジニアの高齢化でした。そこで、レガシー資産の解析にAI的なコード分析を取り入れ、現状把握のスピードと正確性を高めました。

抱えていた課題と選択した手法

この企業は、現状を解析してから段階的に刷新する方針をとりました。

• 資産の課題：開発者は退職し、仕様書は断片的で、COBOL資産が属人化していました
• 業務への影響：改修のための調査工数が膨らみ、夜間バッチの処理にも長い時間がかかっていました
• 現状把握：コードを解析して仕様を復元し、業務ロジックを整理しました
• 段階移行：ビッグバン型を避け、機能単位で新旧を並行稼働させるストラングラーパターンを採用しました
• 移行の効果：AIコード解析でロジック全体を早期に把握し、業務停止リスクを抑える段階移行を支えました

得られた定量効果

刷新の効果は、処理時間から投資回収の見通しまで、4つの面に表れました。

• バッチ処理：8時間から90分へ、約80%短縮しました。翌朝までに完了し、データ反映の遅延トラブルも解消しています
• 運用負荷：処理時間の短縮により、現場の作業の負担とリスクも下がりました
• 年間保守費：2,400万円から850万円へ、約65%削減しました。老朽化したハードと高額な契約を見直し、クラウドへ移行しています
• 投資回収：刷新には16ヶ月と相応の投資を要しましたが、継続的な保守費の削減により、見通しが明確になりました

業務効率化とログ解析による刷新事例

AIモダナイゼーションは、基幹系の移行だけでなく、業務の自動化やインフラの状況把握にも応用されています。

たとえば、RPAによる業務削減と、大量ログのAI的解析によるインフラ最適化があります。効果は、処理速度だけでなく、人の作業時間や投資対効果からも捉えています。

RPA導入による業務削減事例

ある大手流通グループでは、業務分析で対象を選んでからRPAを適用しました。

• 事前分析：自動化に向く定型業務と、見直すべき非効率な業務を切り分けました
• 削減効果：分析の後にRPAを適用し、月間700時間の業務を減らしました
• 自社での応用：業務を洗い出し、AIログ分析でボトルネックを特定して、業務再設計と合わせて施策を進めます

導入前の分析の質が、自動化の効果を左右します。ツール導入自体を目的にしないことが、成功の鍵です。

大量ログ解析によるインフラ最適化事例

大規模なネットワーク機器とサーバーから通信ログを集め、AI的な手法で解析した事例です。

• 解析規模：200種、3万台規模のネットワーク機器と1万台のサーバーから、1日10億件を集計しました
• 最適化対象：保守費が高止まりしている機器や、利用の実態に合わない構成が見えるようにしました
• 人手の作業：集計や分析にかかる負担を5分の1に軽減しました
• 投資効果：数億円規模の効果を生み、保守費の過剰な削減や、刷新投資の優先順位付けにも役立ちました

人手では追いつかない量のデータも、AIによる集計で刷新の意思決定に生かせます。

成功事例に共通する要因と失敗を避ける視点

事例を見ると、成否を分けているのはAIの技術そのものより、現状分析や段階的な移行設計といった進め方です。

成功事例に共通する3つの要因

成功事例に共通する要因は3つあり、製造業の刷新や流通業のRPA導入にも見られます。

• 現状分析への投資：AS-ISの状態を明らかにし、コードや業務を解析して後工程の手戻りを防ぐ
• 段階的な移行：ストラングラーパターンなどで機能単位に置き換え、業務停止リスクを抑える
• 効果測定：業務とコストへの影響を数値で評価する

製造業では夜間バッチを約80%短縮し、保守費を約65%削減しました。

流通業では月間700時間を削減し、ログ解析では数億円規模の投資対効果がありました。

AIによるコード解析やドキュメント復元は、現状把握の精度と速度を高めます。ただし、評価の軸はAIの利用そのものではなく、業務とコストへの効果です。

対比から学ぶ失敗回避の視点

成功事例の裏返しとして、失敗を招く要因もあります。ある大手食品メーカーでは、移行計画の甘さから切り替え時に障害が発生し、その結果、チルド商品の出荷が広範囲で停止しました。一括で切り替えるビッグバン型のリスクと、移行検証の不足が重なった事例です。

• 現状把握：AI解析を使い、移行前にシステムの状態を正確に把握する
• 移行検証：段階的な移行とリハーサルを徹底する
• 人の責任：移行計画の妥当性とリスクの検証を担う

AIは現状分析や移行支援を加速させますが、計画の検証とリスク評価は人が担います。その役割を分けておくことが、事例の再現に必要です。

自社の刷新に事例を活かすための進め方

他社の事例は、業種や規模、資産の状態に合わせて知見を置き換えながら使うものです。

事例の数値から自社のKPIへの置き換え

事例の定量効果は、自社の現状値と照らし合わせたうえで、KPIとして読み替えます。

• 現状値を測る：夜間バッチ時間と年間保守費を洗い出します。事例では、8時間から90分、年2,400万円から850万円でした
• 改善目標の設定：数値の達成ラインを決め、稟議の投資対効果と刷新後の効果検証に使います
• 自社に合わせる：他社の改善率は、構成や運用実態を踏まえて調整してから用いる
• 改善幅を見積もる：AI解析で処理のボトルネックを明らかにし、自社固有のKPIを刷新計画の根拠にします

スモールスタートによる再現性の向上

スモールスタートなら、影響範囲を抑えて効果や進め方を確かめながら刷新を進められます。

• 対象を絞る：基幹全体ではなく、効果が見込みやすく影響範囲の限られた業務から始めます
• 段階的に移行する：機能単位でリスクを抑え、成果を積み上げて、進め方を社内に定着させます
• 実施体制を検証する：コード解析や仕様復元の効果、社内体制、ベンダー連携を確かめます
• 知見を広げる：得た経験を大規模刷新の土台とし、再現性を確かめながら対象を広げていきます

着手前に業務分析を丁寧に行えば、小さな範囲でも月間数百時間規模の削減が可能です。流通業のRPA導入の事例が、それを示しています。

まとめ

事例では、製造業のCOBOL基幹系刷新、流通業のRPA導入、大規模インフラのログ解析を紹介しました。

製造業では夜間バッチを8時間から90分へ約80%短縮し、保守費を年2,400万円から850万円へ約65%削減しました。

RPAでは月間700時間を削減し、ログ解析では分析の負担を5分の1に軽減して数億円規模の投資対効果を生みました。AI解析と業務再設計を組み合わせた成果です。

成功事例には、現状分析への投資、段階移行、定量評価が共通しています。AI解析や文書復元は現状把握を速めますが、移行計画の検証とリスク評価は人が担います。

自社の刷新では、事例を踏まえてAIと人の役割を分けたうえでプロジェクトを設計することが大切です。進め方や手法選定に悩む場合は、専門家への相談から検討できます。

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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。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

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。