AI Enablement
AIモダナイゼーション
AIのコード解析と人間中心設計(UXエンジニアリング)を
掛け合わせ「刷新・延命・撤退」を根拠を持って判断する
材料を揃え、AI活用前提の移行戦略まで描きます。
Our Approach
AI起点でも、担当者頼みでもない。
3つの視点で現状を掴む。
AI × UXデザイン × エンジニアリングの3者で、現状を多角的に分析します。
AIがソースコードから全体像を可視化し、UXデザイナーが業務ヒアリングを
通じてコードだけでは見えない現場の実態を引き出し、
シニアエンジニアがそれらを実行可能な移行戦略へと落とし込みます。
目的は「刷新ありき」で答えを急ぐことではありません。
刷新・延命・撤退という3つの選択肢を根拠を持って比較し、
経営層の投資判断にそのまま使える精度で現状把握を行うことです。
そのお悩み、スパイスファクトリーで解決しませんか?
Issue 01
刷新すべきか延命すべきか、
根拠がないまま判断を先送りにしてきた。
課題
根拠が欲しいのに
材料が揃わない
設計書は実態と合わず、当時の担当者やベンダーも離脱。仕様はコードの中にしか残っておらず、勘や経験則でしか判断できない状態が続いています。
変化
AIが「判断材料」の
作り方を変えた
属人的な勘に頼るしかなかった現状把握が、AIのコード解析により誰が見ても同じ根拠にたどり着ける形に変わってきました。
解決策
根拠を揃えて
意思決定を後押し
AIのコード解析力と人間の業務知見を掛け合わせ、投資判断にそのまま使える精度で現状把握を行います。
Issue 02
改修のたびに「ここを直すと別の場所が壊れる」と言われ、
見積もりが膨らみ続けている。
課題
直すたびに
どこかが壊れる
なぜ今の仕様になっているのかを説明できる人はおらず、設計書も実態と合っていません。属人化が進むほど、次の一手のコストとリスクが増していきます。
変化
AIが可視化の
速度と範囲を変えた
人手では数ヶ月かかっていたコードの棚卸しが、AIの解析により短期間で全体像を洗い出せるようになりました。
解決策
全体像と依存関係を
ドキュメント化
ソースコードから7カテゴリ・30種類以上のドキュメントを自動生成し、全体像と依存関係を可視化します。
Issue 03
AI導入や新規サービスの話が出ても、
「今のシステムでは無理」で止まってしまう。
課題
挑戦したくても
余力がない
維持・運用にIT予算の大半が消え、挑戦のための投資に振り向ける余力がありません。
変化
現状把握のコストが
大きく下がった
手中心では数百万円・数ヶ月かかっていた現状把握が、AI活用により大幅に低コスト・短期間で行えるようになりました。
解決策
浮いた予算を
次の投資へ
従来より大幅に低コスト・短期間で現状分析を行い、浮いたリソースを次の投資判断へ振り向けます。
AIモダナイゼーションについて
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Reason
選ばれる3つの理由
Feature01
読めないコードを、読めるドキュメントへ。
老朽化したシステムほど、設計書は実態と合わず、当時の担当者も離脱しています。AIによるコード解析は、こうした状態からでも始められます。必要なのは対象システムのソースコードと、簡単なヒアリングの時間だけです。
解析結果は、システムの全体像から設計・依存関係・UI/UXまで、7カテゴリ・30種類以上のドキュメントとして自動生成されます。人手なら数ヶ月かかっていた棚卸しを、大幅に短い期間で終えられます。
ただし出力を鵜呑みにはしません。デッドコードや未使用機能の判別には利用実態のヒアリングが不可欠なため、AIの解析結果は人がレビューし、現場情報を注入した上で確定させます。
Feature02
AI解析だけで終わらせない、現場ヒアリングまで伴走する分析。
コードから読み取れるのは仕様・構造まで。なぜその仕様になっているのか、実際に使われているのかは、現場ヒアリングなしにはわかりません。UXデザイナーによる業務ヒアリングが、この空白を埋めます。
同時に、シニアエンジニアがシステムの状況を調査し、AIの解析結果を検証します。Human-in-the-Loopで人間がレビュー・是正することで、コード解析単体よりも高い精度に仕上げます。
この協業があるからこそ、設計書が欠落していたり、仕様を把握している担当者がいない状態でも分析を進められます。
Feature03
汎用AIツールと違い、コードは外に出さず学習もしない。
解析はデータを国内リージョンに限定して実行し、いただいたコード・成果物がAIの学習に利用されることはありません。
実行環境はVPC閉域で、操作ログの記録により監査証跡の提出にも対応します。当社はAWSセレクトティアパートナーであり、AWS上(Amazon Bedrock)で稼働するClaudeを用いて解析を行います。
ISMS(ISO/IEC 27001)を全社の基盤とし、専門家レビューと経営層レビューを組み合わせた体制でリスクを管理しています。
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よくあるご質問
費用や契約形態はどのように決まりますか
対象システムの規模、解析対象の範囲、必要な成果物、実装支援の有無によって個別に設計します。まずは無料オンライン診断で課題感を伺い、レガシーアセスメントから始めるのか、戦略策定や実装まで含めるのかを整理します。契約形態や費用は、スコープ定義後にご提案します。いきなり大規模な刷新を前提にせず、小さく現状把握から始めることも可能です。
対応しているプログラミング言語を教えてください
主要な業務系言語を中心に対応しています。Java、C#、PHP、COBOLなどの解析を想定していますが、実際の対応可否は対象システムの構成やコード量、利用しているフレームワーク、ドキュメントの状態によって変わります。無料診断や初期ヒアリングの段階で、言語構成や対象範囲を確認し、最適な進め方をご提案します。
ソースコードの機密性はどう担保されますか
機密性の高いソースコードを扱うため、NDA締結や解析環境の設計を含めて個別に確認します。コードの取り扱い、アクセス権限、解析環境、外部送信の有無、ログ管理などは、貴社のセキュリティ基準に合わせて調整します。必要に応じて、隔離された専用環境やオンプレミス環境での実施も検討可能です。安心して現状把握に進める前提づくりを重視します。
設計書が古い・残っていない場合でも可能ですか
はい、可能です。むしろ設計書が古い、実装と合っていない、重要な仕様が担当者の記憶に依存している場合こそ、ソースコードを起点にした解析が有効です。既存ドキュメントがある場合は照合材料として活用し、ない場合はコードや画面、データフロー、関係者ヒアリングから現状を再構築します。完全な設計書がなくても、刷新判断に必要な情報を段階的に整理できます。
既存ベンダーとの関係はどうなりますか
既存ベンダーの置き換えを前提にする必要はありません。現行の運用体制やベンダーとの関係を尊重したうえで、中立的な第三者の立場からシステム構造、技術的負債、リスク、刷新方針を整理します。既存ベンダーとの協業、追加調査、見積妥当性の確認、次期構想の比較検討にも活用できます。対立ではなく、より良い意思決定のための共通言語をつくることを重視します。
PoCや一部機能から始めることは可能ですか
はい、可能です。すべてのシステムを一度に解析するのではなく、重要な業務領域、改修頻度の高い機能、リスクが大きいモジュールなどに絞って小さく始められます。特定範囲で解析精度や成果物の有用性を確認し、その結果をもとに本格適用の範囲やロードマップを検討します。刷新の必要性は感じているものの、全体計画に踏み切れない場合にも適した進め方です。
分析後の再構築や開発まで支援できますか
はい、支援できます。スパイスファクトリーは、現状分析や戦略策定だけでなく、UI/UX設計、システム再構築、アジャイル開発、PMO、運用引き継ぎまで分断なく伴走できます。分析で得た知見を実装チームへ連携し、調査と開発の分断による手戻りを抑えます。内製化を目指す場合は、ドキュメント整備や運用ルールづくりも含めて支援可能です。
他のAIサービスと迷っています。どこから始めるべきですか
まずは現状調査から始めることをおすすめします。既存のレガシーシステムを刷新したい、保守費用や技術的負債の妥当性を中立的に評価したい状態なら本サービス「AIモダナイゼーション」が適切です。AIで新規プロダクトを開発したい場合は「AI駆動開発」、社内のAI活用を組織に根付かせたい場合は「AIイネーブルメント」、DX戦略全体から構想したい場合は「デジタル変革アーキテクチャ支援」もあわせてご検討ください。無料オンライン診断から、最適な進め方を一緒に整理します。