AIをつなぐ前に現行調査が必要な理由
AIエージェントや自動化が広がるほど、既存システムの状態が成果を左右します。仕様書がない、DB構造が不明、AccessやExcelが属人化、夜間バッチの担当者が退職した、委託先がいない。この状態でAIだけをつなぐと、古い問題が見えないまま自動化されます。
最初にやるべきは全面刷新ではありません。現行システムのリバースエンジニアリングです。
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リバースエンジニアリング調査表
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| 領域 | 調査内容 | 次の判断 |
|---|---|---|
| 画面 | 入力項目、一覧、帳票、権限 | 残す/統合/廃止 |
| DB | テーブル、項目、キー、重複データ | 移行難易度、正規化 |
| バッチ | 実行時刻、処理内容、失敗時対応 | クラウド移行、監視 |
| 外部連携 | CSV、API、メール、手入力 | API化、自動化 |
| 権限 | 管理者、共有ID、退職者ID | 認証/認可設計 |
| 業務 | 誰が、いつ、何を判断するか | 要件定義、MVP |
このテーマで相談できること
入口は「仕様書がないが改修したい」「古いシステムにAIをつなぎたい」という相談です。本命は、現行調査、仕様復元、レガシー刷新、段階移行、新規システム開発、FDE+での継続伴走です。
FDE+では、単発の調査だけで終わらせず、現行調査、刷新優先順位、AI活用、コスト削減、保守運用を同じロードマップで進めます。
FAQ
仕様書がなくても改修できますか？
できます。ただし、画面、DB、バッチ、権限、外部連携を先に調査し、現行仕様を復元してから進めるべきです。
いきなり全面刷新した方が早くないですか？
危険です。重要業務、データ移行、例外処理が見えていない状態で全面刷新すると、業務停止や費用超過につながります。
AI活用はいつ検討すべきですか？
現行業務とデータの流れが見えた後です。AIは、例外処理、検索、帳票作成、問い合わせ対応など、効果が出る場所からPoCにします。
関連サービスと相談先
- レガシー刷新: レガシーシステム刷新
- DX支援: DX推進トータルサポート
- 相談導線: 仕様書なしシステムの現行調査を相談する
SNSで共有するなら
- 仕様書がない古いシステムにAIをつなぐ前に、画面、DB、バッチ、権限をリバースエンジニアリングするべきです。
- レガシー刷新は全面刷新から始めない。まず現行調査、次に段階移行、最後にAI活用です。
- FDE+では、古い仕組みの見える化から刷新、AI活用、保守運用まで同じロードマップで伴走します。
初回相談前に整理してほしいこと
問い合わせ時点では、仕様書がなくても問題ありません。分かる範囲で、利用部署、利用人数、主要画面、帳票、毎日行う作業、月次処理、外部連携、困っている改修、担当者の有無を整理してください。画面キャプチャ、CSV、帳票、テーブル名の断片だけでも、現行調査の入口になります。
FDE+へつなぐ場合は、現行調査を起点に、残す機能、捨てる機能、先にAPI化する機能、AI活用する業務、将来の新規開発範囲を分けます。古いシステムを一気に壊さず、業務を止めない段階移行を設計することがGXOの商談価値です。
相談時の確認ポイント
AI活用より前に「現行仕様の復元」が必要です。相談時には、システム名、利用部署、画面数、帳票数、DB有無、外部連携、改修したい理由、止められない業務、担当者の有無を整理しておくと、抽象的なDX相談ではなく、現行調査と段階刷新の相談にできます。
初回相談では、コードや仕様書の有無より、業務上止められない処理、毎月手作業で補正している処理、改修できずに困っている画面を優先して確認します。そこから調査範囲と段階刷新の順番を決めます。
最初に作るべき成果物は、現行調査スコープ、仕様復元の優先順位、段階移行案、概算見積の前提条件です。Access/Excel移行、基幹改修、新規開発のどれに進む場合でも、この前提がないと見積とスケジュールが崩れやすくなります。
調査範囲を広げすぎない判断基準
仕様書がないシステムでは、最初から全機能を調べようとすると費用と期間が膨らみます。まず、止められない業務、毎月手作業で補正している処理、外部連携、帳票、権限管理、障害時に問い合わせが集中する画面に絞ります。
AI連携や刷新の前に、現行仕様、データの意味、例外処理、担当者の暗黙知を復元します。この順番を守ると、新規開発、段階移行、API化、FDE+伴走の見積前提が崩れにくくなります。
古いシステムの調査では、画面数やコード量だけでなく、誰が例外対応を知っているかも確認します。担当者の暗黙知を逃すと、刷新後に現場が使えないシステムになります。
参考情報
- NIST Cybersecurity Framework: https://www.nist.gov/cyberframework
- arXiv Agentic AI in SDLC: https://arxiv.org/abs/2604.26275
- arXiv The Shift to Agentic AI: https://arxiv.org/abs/2606.26959
