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アプリケーションモダナイゼーション

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サービス概要

アプリケーションモダナイゼーション

AIとモダンアーキテクチャで既存システムを刷新し、将来のAI活用を支える基盤を構築します。

レガシーシステムのモダナイゼーションとクラウド移行に取り組むソフトウェアエンジニアリングチーム
企業が直面する課題

レガシーシステムがビジネスの成長を阻む

モダナイゼーションのアプローチ

レガシーシステムからモダンプラットフォームへ

現行システムのアセスメント

ソースコード、アーキテクチャ、業務プロセス、技術的負債を包括的に分析します。

01

AIリバースエンジニアリング

AIで業務ルール、API、データ構造、ワークフローを可視化し、再構築の設計図を作成します。

02

モダンアーキテクチャ設計

APIファースト設計とAIエージェント連携により、システム再構築を加速します。

03
04

データ移行

重要データを整理・マッピングし、安全に移行して整合性を検証します。

05

本番導入

セキュリティ、性能、CI/CD、監視、受け入れテストの体制を整備します。

01

現行システムのアセスメント

ソースコード、アーキテクチャ、業務プロセス、技術的負債を包括的に分析します。

02

AIを活用したリバースエンジニアリング

業務ルール、API、データ間の関係性、ワークフローを迅速に可視化します。

03

モダンアーキテクチャ設計

モダンなフレームワークとクラウドネイティブな基盤を活用してシステムを再構築します。

04

データ移行

ビジネスに不可欠なデータを整理・マッピングした上で安全に移行し、整合性を検証します。

05

本番導入

セキュリティ、パフォーマンス、CI/CD、モニタリング、ユーザー受け入れ体制を整備します。

再構築する理由

レガシーシステムの維持から、その先へ

レガシーシステムの維持

増え続ける保守・運用コスト
遅い機能開発・リリース
IT人材の確保が困難
技術的負債の蓄積
AI活用の制約
老朽化したインフラ

AIを活用したシステム再構築

長期的なコスト削減
迅速な機能開発・改善
モダンな技術スタック
保守・拡張しやすいアーキテクチャ
AI対応プラットフォーム
クラウドネイティブな基盤
AI活用に備えたエンタープライズ基盤

将来のAI活用を支えるコアシステムを構築

AIエージェント

インテリジェント検索

従業員向けAIコパイロット

予測分析

ワークフロー自動化

ドキュメントインテリジェンス

自然言語による問い合わせ

業務プロセス自動化

モダンなコアシステムにより、AIの導入・連携・拡張をスムーズに実現できます。

まずはご要望をお聞かせください
翌日までに最適なご提案をいたします。
まずはご要望をお聞かせください
翌日までに最適なご提案をいたします。

FAQS

アプリケーションモダナイゼーションに関するよくあるご質問

はい。業務への影響を抑えるため、モダナイゼーションを段階的に計画・実施することが可能です。

システム全体を一度に置き換えるのではなく、特定のコンポーネント、連携機能、インフラ、業務フローなどに優先順位を付け、フェーズごとにモダナイズできます。既存システムの重要度や依存関係を踏まえ、テスト、データ移行、デプロイ、切り替え計画もロードマップに組み込みます。

最適な進め方はアプリケーションや業務環境によって異なりますが、モダナイゼーション全体を通じて、事業継続性とリスク管理を重視します。

TPSは、長年稼働し技術的負債が蓄積したレガシーシステムから、拡張・連携・保守・セキュリティ対応が難しくなった比較的新しいアプリケーションまで、幅広い業務システムのモダナイゼーションに対応しています。

対象には、エンタープライズアプリケーション、ECプラットフォーム、社内業務システム、顧客ポータル、ERP連携アプリケーション、モノリシックシステム、オンプレミス環境、アーキテクチャ改善や柔軟性向上が必要なクラウドアプリケーションなどが含まれます。

システムの状況に応じて、アーキテクチャ、コードベース、データベース、API・システム連携、インフラ、DevOpsパイプライン、セキュリティ、ドキュメント、データ基盤まで幅広く改善できます。また、クラウド対応力、連携性、スケーラビリティ、保守性、AI活用に向けた準備状況の向上にもつながります。

目的は単に古い技術を置き換えることではなく、将来の成長、クラウド活用、データ施策、自動化、AI機能の導入を支えられる、より強固で柔軟なアプリケーション基盤を構築することです。

期間は、既存システムの規模や複雑さ、技術的負債の量、ドキュメントの整備状況、外部・内部システムとの連携、データ移行要件、採用するモダナイゼーション手法によって異なります。

特定のモジュールやアプリケーション層に絞った改善であれば比較的短期間で完了できる場合がありますが、大規模なエンタープライズシステムの変革では、複数フェーズに分けて進めるのが一般的です。

TPSでは通常、まずディスカバリーとシステムアセスメントを行い、アーキテクチャ、依存関係、リスク、優先すべき改善領域を把握します。ドキュメントが不足しているシステムでは、AIを活用したコード分析、依存関係の可視化、自動ドキュメント化により、この調査工程を効率化できます。

システム全体を置き換えるまで成果を待つのではなく、優先順位に基づいて段階的に進めることで、運用リスクを抑えながら重要な改善とビジネス価値を継続的に提供できます。

いいえ。モダナイゼーションは、必ずしもアプリケーション全体の置き換えを意味するものではありません。

TPSではまず現行システムを評価し、今後も活用できる部分、技術面・運用面で制約となっている部分、改善が必要な部分を特定します。状況に応じて、安定しているコンポーネントは残しつつ、必要な領域のみをリファクタリング、再設計、リプラットフォーム、または選択的に再構築します。

この段階的なアプローチにより、移行リスクとコストを抑えながら、事業に大きな負担をかける「一括置換」を避けて改善を進めることができます。

レガシーシステムのモダナイゼーションでは、よくあるケースです。

TPSは、既存のソースコード、データベース、API、依存関係、システム連携、インフラ、ビジネスロジックを分析し、失われたシステム知識を再構築できます。また、AIを活用したコード分析、依存関係の可視化、アーキテクチャ解析、自動ドキュメント化を用いて、このプロセスを効率化することも可能です。

分析結果は一元化されたシステムナレッジベースとして整理でき、TPSとお客様の双方が、アプリケーションの仕組み、主要な依存関係やリスク、今後維持・リファクタリング・再設計・置換すべき領域を明確に把握できるようになります。

そのため、ドキュメントが不十分で過去のシステム知識が失われている場合でも、モダナイゼーションを進めることが可能です。

まずはご要望をお聞かせください
1営業日以内に担当者よりご連絡します。