基幹システム刷新の考察｜第三回 基幹システムの刷新にAIはどのように役立つのか？

2026年7月30日

多くの企業にとって、長年運用してきた基幹システムの刷新は、避けて通れない課題です。

しかし、事業の根幹を支える資産であるがゆえに「止められない」状態が続き、いつの間にか「作り替えられない」レガシーとなってしまいました。限られた技術者しか読み解けない膨大な古いコード、属人化した業務ロジック、度重なる修正で形骸化したドキュメント。これらが、刷新の大きな足かせとなってきました。

この手を付けられない資産を読み解き、モダンなコードへと書き換える作業にAIを活用できるとすれば、これまでの「作り替えられない」という前提は変わります。ただし、AIに任せれば自動的にシステムが生まれ変わる、という話ではありません。どこまでをAIが担い、どこから先を開発者が判断するのか。その線引きこそが、これから検討すべき論点になります。

本稿では、まずAIによるソフトウェア開発の進化を整理したうえで、それが既存資産のモダナイゼーションにどう結びつくのかを見ていきます。

ソフトウェア開発におけるAIの活用

幅広い領域でAIが活用されるようになり、その性能も飛躍的に高まっていますが、コーディングの分野でもAIはその能力を発揮するようになっています。当初は、開発者の能力を補完するコーディング支援や分析が中心で、カバーする言語も限られていました。しかし現在では、より広範な言語を対象とし、実行可能な完全なソフトウェアの構築、レビュー、テストなども可能になってきています。

この飛躍的な能力の向上の裏には、「抽象化と実装の分離」という考え方があります。ソフトウェア開発においては、特定の機能を実装するために、特定のプログラミング言語でどのように表現するかが重要になります。

こうした能力を直接的に実現しようとすると、各言語ごとの膨大なナレッジベースが必要になってしまいます。特定の言語で、そのナレッジが欠損していると、AIは求める回答を得ることができないでしょう。

しかし、ソフトウェア開発の要求を、抽象化された機能要求と具体的なプログラミング言語による実装に分離すると、その汎用性は一気に高まります。現在多くのAIは、こうした思考過程を経て、プロンプトからの要求を、求める言語によって提供することを可能にしています。

こうした能力向上の一方で、AIが本格的にソフトウェア開発に組み込まれていくようになると、いくつかの検討事項が生じています。

AIモデルは垂直統合か水平型か

AIモデルを特定の目的に特化して性能強化することで、より最適化されたAIの活用が可能になります。例えば、IBM Bobは、こうした考え方のもと、IBMプラットフォームにおけるソフトウェア開発とモダナイゼーションの支援を最大化するようにトレーニングされています。

一方、Claude、Open AI、GeminiなどのAIベンダーが提供するAIモデルは、より汎用的で、幅広い情報を収集してその能力を向上させています。「抽象化と実装の分離」により、この能力は加速的に高まっており、むしろ特定のモデルに強く依存することがリスクであるようになっています。

ソフトウェア開発におけるAIの活用は、実際のユースケースによって必要とされる能力が異なります。特定のプログラミング言語についての深い洞察が必要になるのか、データベース構造に対する分析力が問われるのか、といった具合です。

つまり、開発者がより柔軟にAIを活用できるようにするには、「モデル非依存」という考え方が重要になってきます。

既存の開発プロセスに組み込む

AIが単なるコーディング支援だけでなく、本格的にソフトウェア開発の現場に導入されるようになると、既存の開発プロセスとの調整が重要になってきます。

例えば、AIに特定の関数の実装をさせたとします。この機能をどのようにテストするのか？あるいは、あるアプリケーションをAIによって構築し、その後機能改善の要求が寄せられたとします。この改修はどのように進めるべきなのでしょうか。

特定のタスクをAIに任せることで、そのタスクは劇的に効率化できます。しかし、AIにタスクを任せるための作業が増えれば、部分効率化はできても、全体効率化はどうなのかという疑問符が付きます。

AIがソフトウェア開発により浸透し、全体効率化を求めるようになると、単なるシングルタスクのアシスタントという位置づけから、開発プロセス全体をサポートする、ワークフロー支援という考え方が重要になってきます。

既存アプリケーションの理解とアーキテクチャの再構築

既存アプリケーション資産を抱えた組織にとって、AIの活用にはもうひとつの課題が残ります。AIはレガシー言語を含む広範なプログラミング言語を理解するようになりました。また、さまざまな機能要求に対して、的確なアウトプットを生成します。

しかし、古いアプリケーション資産から、どのように将来に向けて有効なソフトウェア機能を生成する要求を引き出すことができるでしょうか？

ここには、いくつかのギャップがあります。

古いアプリケーションは、ベースとするアーキテクチャに基づき、現代主流となっている方式とは異なるやり方でコードが記述されています。

「古い規格のC++コードを、最新のC++言語標準に書き直す」といったモダナイズ／リファクタリングであれば、問題はそう複雑ではありません。膨大な仕様変更のリストと、書き直し作業が必要になりますが、これはAIの得意とするところです。

しかし、より大がかりなアーキテクチャの変更、例えば、メインフレームを中心とした端末でのオペレーションから、Webベースの分散型アプローチに変更したい場合、そこには、大きな隔たりがあります。

AIは、古いアーキテクチャやコードを理解するとともに、そこから得られる業務フローやデータモデルを理解し、新しいアーキテクチャの上に乗せ換えるという数段階のアプローチが必要になるのです。

Ideraグループのアプローチ

ここで、一旦LANSAの所属するIderaグループのAIに対する取り組みを見てみましょう。

Ideraグループは、LANSA以外にもEmbarcadero、Yellowfinなどが傘下にあります。これらのグループ企業全体でAIの活用を推進するため、横断的な組織「AI Ops Team」を設置し、業務改善や製品開発、サポートなどの分野でのAI活用を進めるとともに、製品機能としてAIを取り込む研究、開発も行っています。

製品分野におけるAIの活用は、先に触れた「ソフトウェア開発におけるAIの活用」の変化に呼応し、より専門性の高い機能が用意されるようになっています。

ビジュアル開発ツールとして著名なDelphiを擁するEmbarcaderoでは、開発ワークフローにAIを統合する「Kai（カイ）」という新しいIDEプラグインをリリースし、AIによるコーディング、UIデザイン、ビルド、エラー修正などを通常の開発プロセスの中に組み込みました。

LANSAでも、そうした先進的な取り組みを行っており、その成果はモダナイゼーションという分野で見ることができます。

モダナイゼーションにおけるAIの活用

古いアプリケーション資産は、現役として稼働しているにもかかわらず、仕様書もなく、全体のコードを把握することが極めて難しいという状況にあります。しかも、これらのプログラムは、混然一体となって存在し、機能ごとに切り出したり、独立してメンテナンスすることが困難な状況です。

いわばブラックボックス化したこれらのシステムを、詳細に分析して改善していくにしても、必要な機能要求を切り出して、まったく新しいシステムとして作り直すにしても、膨大なコストがかかることには変わりありません。

多くの開発ソリューションは、新しいシステムの構築についての生産性向上については多く語りますが、既存システムからのマイグレーション、モダナイゼーションに対しては厳しい顔を見せます。

LANSAが提供する「LAiR（レイヤー）」はこの分野でAIを活用することで、モダナイゼーションの劇的なコスト削減を実現しています。LAiRがAIを活用するのは、主に以下の3つの分野です。

• 分析：既存のコードを分析し、その目的・ロジックのステップ・データフロー・潜在的な問題点を解析します。統計的なデータだけでなく、プログラムを抽象的なモデルへと変換し、アーキテクチャの変更を可能にします。
• 変換：古いコードを分散型のマイクロサービスコードへとアーキテクチャ変換し、モダナイズされたソースコードを出力します。
• ステージング：生成されたコードは、IDEで確認、修正、コンパイルを行い、テストを経てモダナイズを完成させます。

AIは、人力で行うと膨大な時間を要する分析作業、複数の異なるスキルが要求されるアーキテクチャ変換といった場面で有効に活用されます。開発チームは、煩雑な調査、分析作業から解放され、新たに構築するシステムで要求されるスキルセットに集中することができるのです。

詳細は10月8日（木）開催の「LANSA Forum 2026」で！

LANSA Forum 2026「AI時代に問うモダナイゼーションの価値」

本記事で取り上げたテーマを、より具体的な形でお伝えする場として、2026年10月8日（木）に「LANSA Forum 2026」を開催します。

企業を支える基幹システムは、長年にわたり業務を支え続けてきた重要な資産です。しかし今、AIの急速な進化や市場環境の変化により、これまで以上の俊敏性と柔軟性が求められています。

いま必要なのは、既存システムをゼロから作り直すことではありません。長年培われてきた業務ノウハウや開発資産を活かしながら、台頭する新たな技術と融合し、未来に向けて進化させていくことです。

本フォーラムでは、これまで膨大な移行作業や柔軟性の乏しいコンバージョンツールなどに頼ってきたモダナイゼーションを、どのように効率化させ、柔軟性と拡張性をもたせるかについて、AIの活用も視野に入れながら探求します。

変えるべきものと、守るべきもの。その見極めが企業の未来を左右する時代に、成功に導くモダナイゼーションのあり方を提示します。

開催概要

LANSA Forum 2026 の詳細を見る

プログラム

1. オープニング：開発者にとってのAI現在地
2. LANSAモダナイゼーションの選択肢
3. お客様事例　
   岡谷建材株式会社様／株式会社エム・アイ・エス様
   新日本電工株式会社様
   尾家産業株式会社様
4. モダナイゼーション：現状の成果と課題
5. モダナイゼーションを推進するLANSA製品最新情報
6. 懇親会

本記事で整理した「AIが開発プロセスにどう役立つのか」という論点は、実際に手を動かした企業の話を聞くことで、はじめて自社の判断材料になります。当日は3社のお客様事例に加え、モダナイゼーションの現状の成果と課題を、率直にお伝えする予定です。