マイグレーション

積み上げによって、移行しようとするからです。

機能ごとに調査し作り直し、最後に組み上げる。しかし、全体は成り立ちません。部分をいくら揃えても、全体がどう成り立っているかは分かりません。

人手を増やせば分担が増え、理解と判断の差が増えます。その差を埋めるために大量のテストと修正が必要になり、移行費用の大半はここに消えていきます。

品質は、構造が担保するものです。人手ではありません。

構造を捉えるには、全体を見る必要があります。

ところが、数百万行のコード、膨大なデータ構造、外部システム、ジョブ、例外処理、長年積み重なった変更。これらを一人の人間が一度に扱うことはできませんでした。

だから、分割するしかなかった。そして、積み上げるしかなかった。この行き止まりが、システム移行を困難にしてきました。

AIによって、これまで人間には扱えなかった規模のシステム全体を、横断して解析できるようになりました。コード、データ、依存関係、外部接続、条件分岐。仕様の洗い出し、依存関係の追跡、テスト生成、実装生成。

これまで大量の人手を必要としていた作業を、AIが担えるようになりました。

ただし、全体が見えることと、構造が見えることは違います。

AIが見せるのは、構成素とその関係です。そこから構造を見るのは、人です。

AI が、全体を見える状態にします。解析する、洗い出す、追跡する、生成する。

人 が、そこから構造を見ます。何によって成り立っているのか。何を残し、何を落とすか。移行後の構造を定義する。

この組み合わせによって、初めて従来とは異なる方法でマイグレーションを進められます。

本物のアーキテクトがいるのであれば、この支援は必要ありません。

売っているのはAIではなく、構造を定義できる人です。AIは、その人が大規模システムを一度に扱えるようにする道具にすぎません。

部分に詳しいことと、全体から構造が見えることは別です。AIを使えることも、アーキテクチャの知識があることも、大量のドキュメントを作れることも別です。大規模システムは長い間、分業によって作られてきました。それぞれに詳しい専門家はいますが、全体の構造を構築した経験を持つ人は稀です。

加えて、その経験を持つ人が、現役でAIを道具として使いこなしているとは限りません。この二つが揃う人は、そう多くありません。

移行に進まれない場合でも、現状把握の資料としてお使いいただけます。

費用は、対象規模・コード量・関連システム数・データ量などを確認のうえ、個別にご提示します。並行稼働期間を設け、切戻し手順を着手前に合意します。

基幹システムに限りません。「作った人がもういない」「ドキュメントが残っていない」「変更が怖い」——そうした状態にあるシステムが対象です。