AI駆動レガシーマイグレーション

AIアセスメントからバージョンアップ・運用保守まで、同一チームが一気通貫で対応。移行時の知見をそのまま運用品質に活かします。

AI駆動レガシーマイグレーションとは、老朽化したシステムのバージョンアップから24時間365日の運用保守までを、AIと同一チームが一気通貫で担うサービスです。アセスメントで把握した知見をそのまま開発・運用に引き継ぐため、ベンダー間の引き継ぎロスを抑えやすくなります。

こんなお悩みはありませんか？

サポート切れのシステムを、リスクと分かりながら使い続けている
ベンダーを変えたいが、引き継ぎ時に何が起きるか予測できない
移行と運用が別ベンダーになり、知見が引き継がれずまた同じ問題が起きる
バイブコーディング（設計図なく勢いで作られたシステム）で作ったシステム、本当にリリースしていいか不安
「誰もわからない」システムを抱えたまま、担当者退職のリスクに怯えている

アセスメントから運用まで一気通貫で、AIを活用しながら解決していきます。

クラスメソッドにできること

STEP 01

AIアセスメントで現状を短期間に可視化

専用にカスタマイズされたAIエージェントが静的コード解析（ソースコードを実行せずに品質・問題を調べる解析）・脆弱性スキャン（既知のセキュリティ弱点の有無を確認）・依存関係マッピング（どの部品が何に依存しているかを可視化）を自動実行し、API数・バッチ数・テーブル数・既知脆弱性を計測します。設計書と実コードの差異検出や、ソフトウェア部品のサポート期限の洗い出しも含みます。エンジニアが設計意図の確認と例外ケースの精査を担い、社内稟議にそのまま使える診断レポートとして1〜2週間で統合します。

STEP 02

AIとエンジニアの協業でバージョンアップを計画的に進める

AIが移行手順書の下書き・テストコードの骨格を自動生成し、定型作業を自動処理します。エンジニアはビジネスロジックの検証・例外処理の判断など、システム固有の箇所に集中することで、品質を妥協することなく、工期を大幅に短縮します。

STEP 03

移行チームがそのまま24時間365日の運用保守を担当

移行で把握したシステムの癖・注意点をそのまま運用に引き継ぎます。移行した会社がそのまま面倒を見るから、また一から説明しなくていい。セキュリティパッチの定期適用と継続的なバージョンアップで、セキュリティ侵害・保守切れ・担当者不在・引き継ぎ不能といったリスクに継続的に対処します。

このサービスが他と違う点

現状把握（診断）・開発（バージョンアップ）・運用（24時間365日保守）を同じチームが担当します。移行で把握したシステムの特性・注意点をそのまま運用に引き継ぐため、「診断した内容が実装に伝わっていない」「運用チームに引き継いだら同じトラブルが再発した」という分断が起きにくい体制を取りやすくなります。

ドキュメント不足・EoL対応・ベンダーチェンジ後の品質担保が急務の企業に適しています。

クラスメソッドが選ばれる理由

診断も開発も、同じチームが責任を持つ

現状調査をしたコンサルと実装するエンジニアが別会社だと、要件定義の認識ズレや追加費用が発生しがちです。クラスメソッドはソリューションアーキテクトとアプリ開発エンジニアが同じ組織にいるため、診断結果をそのまま開発仕様に落とし込めます。受託した移行案件の約9割がベンダー切り替えを動機としており（当社調べ）、スムーズな引き継ぎのノウハウを豊富に持っています。

AWS認定が証明する移行専門性

AWSのMigration Competency（AWSの移行領域専門認定）は、実績・プロセス・人材の質に加え、移行プロジェクトにおけるセキュリティ基準・コンプライアンス対応の実績もAWSが審査する認定です。単なるクラウド移行だけでなく、モダナイゼーション（システムの再構築・近代化）を伴う複雑なケースに関する審査項目を満たしています。

終わりを設計してから、始める

ベンダー依存が長引くほどコストと技術的負債は増えます。移行完了後も3〜6ヶ月間は段階的に支援の依存度を下げるフェーズを設け、自走しやすい体制づくりを確認しながら進めます。ペアプロ・ドキュメント整備・スキルトランスファーをプロジェクト設計に組み込み、「引き渡して終わり」ではなく持続可能な体制構築まで支援します。

支援実績

飲食・小売

大手飲食チェーン（数千店舗規模）

Java 8のEoL対応。5つのサブシステムが密結合しており全体像が把握できない状態から、AIアセスメント（10日）で全体構成・脆弱性・移行リスクを可視化。テストコードを全面再構築し段階的移行を実現。移行後のインシデント発生率前年比 80% 削減。移行チームがそのまま24時間365日の運用保守を継続中。

IT・SaaS

SaaSスタートアップ（会員数数十万規模）

バイブコーディングで開発した会員管理システムのリリース前品質・セキュリティ診断。設計書なし・テストなしの状態からAIが依存関係と脆弱性を自動マッピング。診断レポートをそのまま稟議資料として活用し、2週間で改善優先度を確定。

製造

製造業（基幹システム連携）

ベンダーチェンジに伴う運用保守巻取り。15年稼働の基幹連携システムを引き継ぎ、既存設計書とコードの乖離を早期特定。ストラングラーフィグパターン（新旧システムを並行稼働させながら段階的に切り替える手法）で本番稼働を維持しながら刷新。保守工数約40% 削減を達成。

サービスメニュー

メニュー名	概要	期間目安	費用目安
AIアセスメント	AI自動計測による現状可視化・リスク評価・概算工数算出。稟議資料としても活用可	1〜2週間	まずはご相談ください
AI駆動バージョンアップ	AIによる移行手順書自動生成・テストコード作成・一括更新。エンジニアが固有判断を担当	2〜4ヶ月（規模により異なる）	参考：500万円〜※
AI 24時間365日運用保守	移行チームがそのまま継続。AIによる監視・異常検知・定期パッチ適用	継続契約	参考：月額50万円〜※

※規模により個別算定。

ご利用の流れ

無料相談・ヒアリング

現在のシステム概要・課題・ゴールをお伺いします。
AIアセスメント

コード・インフラ・運用を分析し、技術的負債と移行コストを試算。
稟議資料としても活用できる診断レポートを1〜2週間で提供します。
移行計画策定

優先順位・フェーズ分け・体制・費用の計画書を提出。
貴社エンジニアと方針を共同設計します。
段階的移行・開発

本番稼働を維持しながら、フェーズごとに移行・実装。
AIと同一チームのエンジニアが協業して進めます。
運用保守・内製化支援

移行チームがそのまま24時間365日の運用保守へ。
ペアプロ・ドキュメント整備で自走できる体制を構築します。

よくある質問

どのくらいの期間がかかりますか？: アセスメントは1〜2週間、バージョンアップはシステム規模に応じて算定、運用保守は継続契約となります。既存システムを稼働させながら並行して進めるため、「全部止めて一斉移行」のリスクを避けやすい進め方を取ります。

バイブコーディングで作ったアプリの診断もできますか？: はい、対応しています。コード品質・セキュリティ・パフォーマンス・可観測性（障害原因を把握しやすい状態）など複数の観点で診断し、リリース判定の根拠を整理します。巻き取りが不要な場合は診断レポートの納品のみでも対応可能です。

システムのドキュメントがほとんどありません。それでも引き継げますか？: はい、ドキュメント不足は前提として対応しています。静的コード解析・実行トレース（実際の処理経路の追跡）・ヒアリングを組み合わせて現状を把握し、引き継ぎに必要なドキュメントを整備しながら進めます。

EoL（サポート終了）のシステムはどう対処すればいいですか？: まず診断で脆弱性の影響範囲と優先度を可視化します。その上で、パッチ適用・バージョンアップ・リプレイスのいずれが最適かをコストと影響度を踏まえてご提案します。「何が問題か整理できていない」状態からでも着手できます。

ベンダーチェンジはせずにサポートだけ受けられますか？: はい、御社の内製チームや既存ベンダーへの技術支援・コードレビュー・ペアプロのみの形でも対応します。

セキュリティ診断はどのように実施されますか？: 静的コード解析・既知脆弱性データベースとの照合・実行環境の監査を組み合わせて実施します。脆弱性発見時は影響範囲・優先度を整理した上で、修復手順書とテストプランを提示します。監査対応が必要な場合は、診断プロセス・判定基準を記録して提供します。

ソースコードや設計情報の取り扱いはどうなりますか？: 秘密保持契約に基づき厳格に管理します。診断・移行・運用で取り扱った情報は貴社のみに帰属し、契約条件に基づき他案件への転用は行いません。契約締結時に情報管理ポリシーの詳細をご確認いただけます。

開発中も既存システムは止めずに運用できますか？: はい、ストラングラーフィグパターン（新旧システムを並行稼働させながら段階的に切り替える手法）等を活用した並行稼働アプローチを基本としています。フィーチャーフラグ（機能のオン/オフを本番環境でコントロールする仕組み）やトラフィック分割を用いて段階的に移行するため、本番環境への影響を最小化しながら進められます。