生成AIによるレガシーシステム改善の実践レポートと未来の可能性

オーエムネットワーク株式会社（以下、OMN）は、基幹系システム開発における革新を目指し、生成AI「Claude Code」を導入しました。本記事では、OMNが直面したレガシーシステムに関する課題、AIを活用することで得られた成果、さらには今後の展望について詳しく解説します。

レガシーシステムの現状

レガシーシステムは、特にAS/400（IBM i）のような古いプラットフォームが今もなお多くの中小企業で利用されています。この状況下、開発を担うエンジニアの平均年齢が50歳を超え、若手の技術者が育たない現実が続いています。そのため、レガシーシステムの保守・改修がますます難しくなっており、特に製造業、金融、流通業界では、情報の停滞や技術者不足が深刻です。

生成AIの導入と実践

OMNは、長年の開発経験を活かし、生成AIを利用したプログラム開発の実践に取り組みました。具体的には、RPGプログラムの開発にフォーカスし、従来約4～6日かかっていたプロセスを、約4時間に短縮することに成功しました。

開発プロセスの流れ

OMNの開発プロセスは以下の2段階に分かれています。
1. 初期段階（約30分）：既存RPGプログラムを参考にし、仕様書からプログラムの自動生成を行いました。カスタマイズされた命名規則やコードスタイルを徹底的に守って生成されました。
2. 最適化段階（約2〜3時間）：古い環境特有の制約やエラーハンドリングを効率よく調整。具体的には、変数命名規則の統一や、エラーメッセージの精度向上が行われました。

AI活用の効果

AIを導入したことで、以下の3つのビジネスインパクトが実現されました。

- コスト削減：内製化により、外部委託費用を削減。
- 品質向上：一貫したコードスタイルとドキュメントが生成され、人的エラーが減少。
- 人材育成：若手エンジニアがAIをメンターとして利用し、スキルの向上が期待できる環境が構築。

成果と今後の展望

OMNの実践事例からは、生成AIがレガシーシステムにおいてどれほど効果的であるかが顕著に示されています。完全な自動化は難しいとされていますが、初期開発の高速化や教育ツールとしての活用が期待できるため、状況は改善する可能性があります。これにより、技術者不足という社会課題の解決にも寄与できるのではないかと考えられます。

例えば、AIによる自動化を進めることで、若手エンジニアが基幹システムの保守業務に携わる機会が増し、技術の継承が図られるでしょう。また、OMNは今後も蓄積したノウハウと最新技術を融合させ、より迅速で高品質な開発支援を行う方針です。