デジタル変革アーキテクチャ支援

システム構成だけを切り出して考えると、新しい仕組みに古い業務をそのまま載せ替えたり、業務部門とIT部門で目指す姿がずれたりすることがあります。

本支援では、実現したい変革と対象範囲を確認し、現在の業務プロセス、システム構成、データフロー、主要な制約を必要な範囲に絞って整理。そのうえで、変革後の業務を起点に、人が判断すること、AIに任せること、既存・新規システムが担うことを明確にします。

AIを利用する場合はモデルだけでなく、指示、参照情報、記憶、外部ツール、実行手順、権限、評価・監視を含む、AIを業務で動かす仕組み（AI Harness）全体を設計します。単純な仕組みから検討し、複雑なエージェント構成は必要性を評価して採用します。

複数案の判断理由と未検証事項を記録することで、後続の要件定義や開発でも前提がぶれにくい状態をつくります。AIを使わない変革にも対応し、特定の技術や製品を起点にせず、実現したい価値から必要な仕組みを考えます。

目指す業務・システムの全体像を描くだけでは、複雑な既存環境を一度に置き換えることはできません。本支援では、現行の業務・システム・データ・外部サービスを把握し、それぞれについて、残す、改善する、統合する、置き換える、新しく作る、廃止するという判断を行います。

判断にあたっては、事業上の優先順位、既存システムの制約、データの品質、システム間の依存関係、セキュリティ条件、運用への影響を考慮します。また、重複する機能やデータ、運用コストを同じ基準で比較し、全社の共通基盤と部門固有で持つ領域を分けます。

さらに、現状から目指す姿へ移行する段階を描き、どの順番で何を変えるかを整理。大規模な一括刷新だけに頼らず、価値とリスクのバランスを見ながら段階的に前進できるロードマップへ落とし込みます。

基幹変更や大規模移行など、詳細な移行・切戻し設計が必要な場合は、条件に応じて設計範囲を追加します。技術的不確実性が高い領域はPoCや技術調査へ切り分け、未検証の前提を明確にします。

全体構成図を納品して終えるのではなく、次の開発・実装プロジェクトを始めるために決めておく事項まで整理します。現状と目指す姿の差分をもとに、必要な機能、既存システムの改修、データ整備、連携、業務変更を、開発・実行できる単位へ分けます。

依存関係、優先順位、技術検証が必要な論点を明らかにし、最初に着手するプロジェクトの目的、対象範囲、責任者、前提条件を決めます。全案件では業務・システムの基本設計と主要リスクの確認を行い、AI、詳細なデータ設計、セキュリティ、基幹連携、大規模移行などは、案件の複雑性とリスクに応じて設計範囲を追加します。

基本サービスと追加設計を分け、見積時に成果物の詳細度を合意します。これにより、過剰な調査・詳細設計を避けながら、要件定義や開発会社への相談に必要な情報をそろえます。

未検証事項は確定した設計と分け、PoCの合格基準や判断期限として明示します。実装過程で見直すべき設計上の重要な判断とその理由も、次の担当者へ引き継ぎます。