AIモダナイゼーションでは、対象をアプリケーション、インフラ、データ、業務プロセスの4つのレイヤーで捉え、機能ごとにAWSの7Rの手法を組み合わせます。
AIはコード解析や自動移行、ドキュメント復元にも使われます。費用や期間は、選ぶ手法とシステム規模によって変わります。
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AIモダナイゼーションの対象範囲
AIモダナイゼーションの対象は、アプリケーション、インフラ、データ、業務プロセスの4つのレイヤーに分けて整理できます。
システム全体に同じ手法を一律に当てると、過剰投資や重要機能の刷新不足を招くことがあります。そのため、各レイヤーや機能の状況に応じて手法を組み合わせる「ポートフォリオアプローチ」が現実的です。
刷新が及ぶ4つのレイヤー
第1のアプリケーションレイヤーは、業務ロジックそのものを担う部分で、COBOLや旧世代の言語で書かれた基幹システムが該当します。第2のインフラレイヤーは、オンプレミスのサーバーやネットワーク機器など、システムを稼働させる基盤です。
第3のデータレイヤーは、データベースやファイルに蓄積された業務データで、移行時のマッピングが大きな論点となります。第4の業務プロセスレイヤーは、システムを使って遂行される業務そのものです。
業務プロセスの見直しまで含めることで、モダナイゼーションを単なる技術更改で終わらせず、刷新効果を最大化できます。AIモダナイゼーションでは、まずこれら4レイヤーの現状をAIで解析して見える化し、どこにどの手法を適用すべきかを判断していきます。
ポートフォリオアプローチの考え方
ポートフォリオアプローチでは、各機能やコンポーネントを「ビジネス価値の高さ」と「技術的負債の大きさ」で評価し、それぞれに最適な手法を割り当てます。たとえば、価値が高く負債も大きい中核機能はリビルド、当面維持で十分な周辺機能はリホスト、不要な機能はリタイアへと振り分けます。
この評価と振り分けは、対象システムが大規模になるほど人手では難しくなります。そこで、AIによるコード解析で各機能の複雑度や依存関係を定量化し、振り分けを客観的な根拠に基づいて行えるようにします。AIは、ポートフォリオアプローチを実務として成立させる支援手段といえます。
標準的な手法「7R」の一覧と使い分け
モダナイゼーションの標準的な枠組みとして広く知られているのが、AWSが提唱する「7R」です。7Rは既存システムの扱い方を7つに分類したもので、選択肢ごとに刷新の深さやコスト、期間、リスクが異なります。
7Rそれぞれの定義
7Rは、既存システムの扱い方を7つに整理した枠組みです。前半の4手法は、既存システムを移し替える方法と、SaaSやパッケージに置き換える方法に分かれます。
- Rehost（リホスト）：アプリを変更せずクラウドへ載せ替える「リフト&シフト」
- Relocate（リロケート）：仮想化環境ごと別基盤へ移設する
- Replatform（リプラットフォーム）：一部を最適化しつつクラウドへ移行する
- Repurchase（リパーチェス）：既存システムを廃し、SaaSやパッケージに置き換える
後半の3手法は、利用状況や変更の深さに応じて選びます。
- Refactor（リファクタリング）：コードを書き換え、クラウドネイティブな構造へ作り直す
- Retire（リタイア）：利用されていない機能やシステムを廃止する
- Retain（リテイン）：当面は刷新せず、現状の運用を続ける
リホストは低コストで短期間に済む一方、技術的負債が残ります。リファクタリングやリビルドは効果が大きい分、費用と期間が必要です。システム全体で考えるときは、リタイアやリテインも選択肢に含めます。
手法選定の判断軸
手法を選ぶときの基本的な判断軸は、「ビジネス上の重要度」「技術的負債の大きさ」「許容できるコストと期間」の3点です。短期間でクラウド化の効果を得たい場合はリホストやリプラットフォーム、業務ロジックを抜本的に見直したい中核システムはリファクタリングやリビルドが適しています。標準業務であればSaaSへのリパーチェスが有力な選択肢となります。
こうした判断は、感覚ではなく現状分析の結果を根拠に行います。IPAでも、再構築（リビルド）・リライト・リホスト・ハードウェア更改といった分類が示されており、自社システムの実態を踏まえて手法を当てはめていく必要があります。こうした手法選定をAIがどう支えるかは、次の節で見ていきます。
各手法に組み合わせるAI活用の手法
AIモダナイゼーションの特徴は、7Rの各手法に、AIによる解析・変換・検証を組み合わせる点にあります。
AIは特定の手法に限らず、現状分析・移行作業・品質検証という複数の工程で価値を発揮します。ここでは、代表的な2つの活用手法を取り上げます。
AIによるコード解析・依存関係の可視化
刷新の出発点となるのは、現行コードの解析です。AIを用いた静的解析により、ソースコードの複雑度、モジュール間の依存関係、デッドコード（使われていない処理）などを自動で抽出し、可視化できます。富士通が提供する「ソフトウェア地図」のように、アプリケーション資産の複雑さや依存関係を地図のように見える化するツールも登場しており、現状把握の精度を高めています。
この可視化結果は、7Rのどの手法を適用すべきかの判断に直結します。たとえば、依存関係が密で複雑度の高い中核機能はリファクタリングやリビルドの候補となり、独立性が高くシンプルな機能はリホストで十分と判断できます。AIによるコード解析は、ポートフォリオアプローチを客観的な根拠に基づいて実行するための基盤になります。
生成AIによる自動移行とドキュメント復元
リファクタリングやリビルドの工程では、生成AIによるコード変換とドキュメント復元が威力を発揮します。COBOLなどの旧言語からJavaやPythonへの変換を生成AIが支援すると、人手だけで進めるよりも作業を大幅に効率化できます。
仕様書が失われたシステムでも、生成AIにコードを読み込ませて業務ロジックの説明文を生成させれば、失われたドキュメントを復元できます。ブラックボックス化したレガシー資産の最大の課題は「何をしているか分からない」点にあるため、この復元は要件定義の前提を整えるうえで極めて有効です。
さらに、移行後の動作を保証するためのテストケース生成にもAIを活用でき、品質検証の工数を抑えられます。ただし、AIが生成したコードやドキュメントは必ず人がレビューし、業務要件との整合性を確認することが前提です。AIは作業を加速させますが、最終的な正しさの担保は人の役割として残ります。
手法別の費用・期間の目安
手法を選ぶ前に、費用と期間の目安を押さえておくことは欠かせません。手法によってコストの構造と所要期間は大きく異なり、予算の確保や稟議の前提にもなります。そこで、クラウド移行型と再構築型を中心に、規模別の目安を示します。
規模・手法別の費用と期間
費用と期間は、規模や手法によって幅が大きいため、次の目安を自社の条件と照らし合わせて見てください。
- クラウド移行型（リホスト等）：数百万〜1,000万円台、3〜6ヶ月程度
- 再構築型（リビルド等）：2,000万〜数千万円規模、12〜18ヶ月以上
- 小〜中規模の単一業務システム：3,000万〜1.5億円（SI費が60〜75%を占める）
- 中〜大規模の基幹＋複数周辺システム：1.5億〜5億円
これらの目安は、現状分析の範囲やデータ移行の複雑さによって変わります。要件定義と業務棚卸しのみを先行させる場合は、200万〜500万円程度で実施するケースもあります。
手法ごとにコストと期間のバランスが異なるため、自社の予算と求める効果を照らし合わせて選びます。
AI活用がコストに与える影響
コード解析やドキュメント復元、移行作業の自動化により、特に現状分析と移行工程の人手工数を減らせます。SI費が全体の6割以上を占める構造を踏まえると、人手作業の効率化はプロジェクト全体のコストに直接的な影響をもたらします。ブラックボックス化したシステムほど、AIによる解析の効果は大きくなります。
ただし、AIツールの導入には学習や検証のコストも伴うため、初期段階では一定の投資が必要です。そのため、AI活用によって削減できる工数と導入コストを比べ、対象システムの規模に見合った活用範囲を見極めることが大切です。
大規模で複雑なシステムほど、AI活用の費用対効果は高まる傾向にあります。そのうえで、手法選定とあわせてAI活用の範囲を計画することが、合理的な投資判断につながります。
対象範囲と手法を決めるための実務ステップ
対象範囲と手法を選ぶには、ここまで見てきた定義や費用感を踏まえた手順が必要です。AIをどの工程で活かすかも、この手順の中で具体化します。
ステップ1：資産の棚卸しと分類
最初のステップは、刷新対象のシステム資産を棚卸しすることです。稼働中のアプリケーション、サーバーやネットワーク機器、データベース、外部連携などを一覧にして、それぞれの利用状況や保守状況を整理します。
この段階でAIによるコード解析を使い、各機能の複雑度や依存関係を定量化しておくと、後の分類作業がずっと楽になります。資産は、「ビジネス価値の高さ」と「技術的負債の大きさ」の2軸で分類します。
価値が高く負債も大きい中核機能、価値は高いが負債は小さい機能、すでに使われていない機能などに振り分けると、どこに刷新の優先順位を置くべきかが見えてきます。この分類は、ポートフォリオアプローチによる手法割り当ての出発点となります。資産の全体像を正確に把握しないまま手法を決めると、過剰投資や刷新漏れを招くため、このステップは丁寧に行う必要があります。
ステップ2：手法の割り当てとAI活用の計画
分類が済んだら、各グループに7Rの手法を割り当てます。たとえば、中核機能にはリファクタリングやリビルド、周辺機能にはリホストが候補になります。標準業務にはリパーチェス、不要な機能にはリタイアを選ぶなど、グループに合う手法を検討します。
費用と期間の目安を踏まえ、予算の制約のなかで効果が最大化される組み合わせを設計することが大切です。同時に、各手法のどの工程でAIを活用するかも計画します。手法の割り当てとAI活用の計画をセットで行うと、対象範囲全体の刷新ロードマップが完成し、現実的かつ効果的なAIモダナイゼーションを進められます。
現状分析ではコード解析を活用し、リビルドやリファクタリングでは生成AIによるコード変換とドキュメント復元を候補にします。移行後はテストケースの自動生成を含めて、工程ごとにAIの役割を決めます。ブラックボックス化が深刻な機能ほどAI活用の効果が大きいため、解析の優先度も高く設定します。
まとめ
本記事では、AIモダナイゼーションの対象範囲と標準的な手法を取り上げました。対象範囲はアプリケーション、インフラ、データ、業務プロセスの4レイヤーに分けて整理でき、それぞれにポートフォリオアプローチで最適な手法を割り当てることが重要です。
AWSの7Rは、リホストからリテインまでの7手法で、刷新の深さやコスト、期間がそれぞれ異なります。そのため、ビジネス上の重要度、技術的負債、予算の3軸で使い分けます。7手法の名称と内容は、本文の「7Rそれぞれの定義」で確認できます。
費用は、クラウド移行型で数百万〜1,000万円台、再構築型で2,000万円以上が目安です。
コード解析や依存関係の可視化、生成AIによる自動移行やドキュメント復元を手法に組み合わせます。これにより、現状分析や移行工程の工数を圧縮できます。
AIは手法選定の客観的な根拠を示し、移行作業を加速させる強力な支援手段です。ただし、生成されたコードやドキュメントの最終確認は人が担う必要があります。
自社システムに最適な手法とAI活用の組み合わせを見極めるには、現状分析の段階から専門家に相談しながら計画を立てることをお勧めします。
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会社紹介
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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。