Ai
エクスペリオンインドコスモテクノロジース株式会社からAi製品のご紹介
Lifter
Lifter AiエージェンティックAIツール
レガシーシステムのモダナイゼーションは、単純に古い技術を新しい技術へ置き換えるだけではありません。
長年にわたって利用されてきた企業システムには、業務ルール、システム間の依存関係、データの関連性、
文書化されていない処理、そして現場に蓄積された業務知識など、さまざまな情報が組み込まれています。
これらを十分に理解しないままシステム変更を進めると、予期せぬ障害、開発遅延、手戻り、そして重要な業務ロジックの喪失につながる可能性があります。
The Lifter は、Indiumが提供するエージェンティックAIプラットフォームです。
アプリケーション、データ、テストを対象とした「システム・アーキオロジー（システム考古学）」をAIによって
自動化し、これまで数か月かかっていたシステム調査・分析を数週間へ短縮することを目指します。さらに、
モダナイゼーションの初期段階で潜在的な依存関係やリスクを可視化します。
アーキテクチャの前に「システム考古学」
成功するモダナイゼーションには、まず既存システムを正しく理解することが重要です。
The Lifterは、レガシーおよび最新システムを分析し、依存関係、実行経路、業務ロジック、データフロー、
リスク要因などを可視化します。
これにより、エンジニアが複雑なシステムを何度も手作業でリバースエンジニアリングする負担を軽減し、
リファクタリング、移行、再構築、システム廃止などを進める前に、組織全体で共通のシステム理解を形成できます。
The Lifterの考え方はシンプルです。
「まずシステムを理解する。そして、確信を持ってモダナイゼーションを進める。」
3つのAI機能でモダナイゼーションを支援
The Lifterは、主に以下の3つの機能で構成されています。
1. Legacy Lifter
3. Test Lifter
2. Data Lifter
これらを組み合わせることで、企業システムのモダナイゼーションにおける主要な課題である、
既存アプリケーションの理解、データ移行時の業務意味の維持、そして変更後のシステム品質の検証
を包括的に支援します。
Legacy Lifter – リバースエンジニアリングの負担を軽減
レガシーアプリケーションには、文書化されていないコード、複雑な依存関係、密結合したコンポーネント、そしてコードの中に埋め込まれた業務ルールが存在する場合があります。
Legacy Lifter は、AIを活用したコード・アーキオロジーにより、大規模で複雑なコードベースを分析します。
主な機能：
- モジュール・関数・外部システム間の依存関係の可視化
- システムの実行経路の分析
- コードに埋め込まれた業務ルールの抽出
- データフローの分析
- ジョブ・バッチ処理の依存関係分析
- 不要・未使用コードの特定
- コメントや履歴などの技術情報の抽出
これにより、モダナイゼーションを開始する前に潜在的なリスクを把握し、調査・分析に必要な時間を短縮することができます。
Indiumによれば、対象となる業務・システムにおいて、評価・分析サイクルを数か月から数週間へ短縮し、生産性を最大5倍に向上させることが可能とされています。
ソースコードを「業務知識」へ
Legacy Lifterの重要な機能の一つが、Business Rule Extractor（業務ルール抽出）です。
単にソースコードを解析するだけではなく、コードに組み込まれている業務ロジックを抽出し、理解しやすいドキュメントとして整理することを支援します。
これにより、特定のエンジニアだけが持っていたレガシーシステムの知識を、組織全体で共有・活用できるナレッジへ
変換することが可能になります。
Data Lifter – データ移行時の「意味」を守る
データモダナイゼーションは、単純にデータをあるデータベースから別のデータベースへ移動する作業ではありません。
重要なのは、データそのものだけではなく、そのデータが持つ業務上の意味や関連性を維持することです。
Data Lifter は、レガシーシステムのスキーマ、データ変換、依存関係、データリネージュなどを分析し、クラウドおよびハイブリッド環境におけるデータの流れを把握することを支援します。
主な機能：
- スキーマ分析
- データプロファイリング
- データリネージュ分析
- ETL分析
- データ変換設計
- データ依存関係分析
- コンプライアンス対応分析
データの構造だけでなく、その意味や変換プロセスまで理解することで、移行時に業務上の重要なコンテキストが失われるリスクを低減します。
Indiumは、Data Lifterによって手作業によるデータ移行作業を約40%削減し、手戻りや業務上の意味の喪失によって
発生する下流システムの問題を抑制できるとしています。
Test Lifter – データとコードの変更を「確信」へ変える
モダナイゼーションを成功させるには、単に自動テストが成功するだけでは十分ではありません。
一般的なテストカバレッジでは、システム変更後も重要な業務処理が正しく動作することを完全には保証できない場合があります。
Test Lifter は、AIを活用したテストケース生成、影響範囲に基づくリグレッションテスト、自己修復型テストなどにより、モダナイゼーション後のシステムを検証します。
主な機能：
- 業務リスクを考慮したテストケース生成
- ロジカルカバレッジ分析
- テストスクリプトの自動生成
- 不安定なテストの検出
- 自己修復型テスト
- 信頼度スコアリング
- 影響範囲に基づくリグレッションテスト
単に、
「テストに合格したか？」
だけを見るのではなく、
「重要な業務プロセスが本当に保護されているか？」
という観点からシステム品質を検証します。
Indiumは、対象となるモダナイゼーションプロジェクトにおいて、Test Lifterによりテストサイクルを
最大70%短縮できるとしています。
モダナイゼーションを予測可能にするインテリジェンス
The Lifterは、単純なソースコードのスキャンにとどまりません。
自動化されたシステム・アーキオロジーを通じて、リファクタリング、データ移行、再構築、システム廃止などを開始する前に、企業システム全体を理解するためのインテリジェンスを構築します。
エンタープライズ規模のシステム分析
多数のアプリケーションを対象として、従来数か月かかっていたシステム分析を数週間で実施することを目指します。
深いシステム理解
表面的なコード解析だけではなく、実際の実行経路、依存関係、コードに組み込まれた業務ロジックを分析します。
技術的負債とリスクの早期発見
文書化されていない処理、脆弱な依存関係、障害発生リスクの高い箇所などを早期に把握します。
コンテキストに基づくモダナイゼーション
システムを「リファクタリングするのか」「移行するのか」「再構築するのか」「廃止するのか」といった判断を、
システムやビジネスの状況に応じて支援します。
データセマンティクスとリネージュ
データがどこに存在するかだけでなく、どのように変換され、どのような業務上の意味を持つのかを把握します。
継続的な検証
AIによるテスト生成と影響範囲に基づくリグレッションテストによって、システム変更によるリスクを
継続的に検証します。
自然言語によるシステム探索
自然言語でシステムについて質問し、関連する情報をエンドツーエンドで追跡することができます。
エンタープライズ向けのセキュリティとコントロール
企業のモダナイゼーションでは、ソースコード、業務データ、システム情報など、機密性の高い情報を
扱うことがあります。
The Lifterは、オンプレミス環境への導入、監査性、トレーサビリティを考慮したエンタープライズ向けの
設計となっています。
組織自身の環境内で運用することで、ソースコードやデータを組織の管理下に置いたままAIを活用することが可能です。
特に、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンス、監査対応が重要となる金融、医療、製造、公共などの企業システムにおけるモダナイゼーションに適したアプローチです。
The Lifterが支援する企業・チーム
The Lifterは、複雑なミッションクリティカルシステムや大規模なモダナイゼーションプロジェクトを
担当する組織を対象としています。
例えば、
- CIO・CTO：大規模なモダナイゼーション計画を検討する経営層
- エンタープライズアーキテクト：リファクタリング・移行・再構築・廃止戦略を検討する担当者
- エンジニアリングリーダー：レガシーシステムや技術的負債を管理する担当者
- データエンジニアリングチーム：大規模なデータ移行を担当するチーム
- QA・テストチーム：モダナイゼーション後の品質を検証する担当者
- リスク・コンプライアンス・セキュリティ部門：規制・監査要件への対応を担う担当者
- モダナイゼーションプログラム責任者：大規模なシステム変革を統括する担当者
などが活用できます。
不確実なモダナイゼーションから、確信を持った変革へ
企業システムのモダナイゼーションが難しい理由の一つは、変更しようとしているシステムを十分に
理解できていないことです。
The Lifterは、システム変更の前にシステムそのものを理解するというアプローチによって、この課題に
対応します。
Indiumによれば、The Lifterを利用する企業では、6～12か月分の手作業によるシステム調査を数週間に
短縮し、レガシーコードの理解に費やしていた開発者の時間を約3分の1削減するといった成果が期待されています。
さらに、個人に依存した「属人的な知識」を、組織全体で共有できるシステム理解へと変えていきます。
まず理解する。そして、確信を持って変革する。
The Lifterは、複雑なエンタープライズシステムをモダナイゼーションする企業に対して、AIを活用した
システム理解の基盤を提供します。
Legacy Lifter、Data Lifter、Test Lifterを組み合わせることで、
- レガシーシステムの理解
- 業務ロジックの可視化
- データの意味と依存関係の把握
- 移行リスクの低減
- AIによるテスト自動化
- モダナイゼーション後の継続的な検証
を包括的に支援します。
システムを理解することから始めることで、企業はより安全に、より効率的に、そしてより予測可能な
モダナイゼーションを実現できます。
「変える前に、まず理解する。」
これが、AI時代のシステムモダナイゼーションにおける新しいアプローチです。
AIを活用したシステムモダナイゼーションにご興味のある企業様へ
Experion Indocosmoでは、AIを活用したアプリケーションモダナイゼーション、レガシーシステム分析、
データモダナイゼーション、インテリジェントテストなど、企業のシステム変革を支援しています。