マイグレーションテストとは、既存システムを新しい環境・構造へ移行する際に、移行後のシステムが移行前と同じ業務結果を出すことを検証するテストです。リファクタリング型のマイグレーションテストでは、失われた仕様書ではなく旧システムそのものが正解になります。旧システムの出力を「ゴールデンデータ」として記録し、新旧で消えない接合点（シーム）で比較する。そして品質はコードカバレッジひとつではなく、Code・Spec・Test category・Test qualityの4つの軸で、リファクタリングを始める前に測ります。 本記事では、HBLABが実際のマイグレーション案件で使っているマイグレーションテストの進め方を、テストの置き場所、ゴールデンデータの作り方と網羅性評価、AIの役割、差異の分類まで順に解説します。 リファクタリング案件では、仕様書は多くの場合失われているか、いま動いている実態と合わなくなっています。信頼できる唯一の正解は旧システムそのものです。正解の出どころが変わる以上、テストスイートの品質の測り方も変えなければなりません。さらに、コードカバレッジでは最も重要な問いに答えられなくなります。 テーマ：レガシーマイグレーション · リファクタリング ｜ 対象読者：PM、BrSE、QCリード ｜ 連載：第1回／全2回 サンプル入力 ──▶

レガシーシステムアセスメントで評価すべき7領域、現行システム調査の進め方、報告書の標準目次、費用と期間の目安、ベンダー選定の基準まで実務ベースで解説します。

マイグレーションのAI活用が特に効果を発揮するのは、現行資産の解析、業務ロジックの復元と仕様書の生成、そしてテストの生成・検証です。一方で、アーキテクチャの決定、業務ルールの妥当性判断、そして最終的な品質責任は、いまも人が担う領域です。 日本では2030年に約79万人のIT人材が不足するとされ、古い言語を読める技術者はさらに希少になると見込まれます。「AIにコードを読ませる」という選択肢が現実的になったのは、AIが完璧になったからではなく、読める人がいなくなりつつあるからです。 ただし、AIは自信を持って間違えます。請求額が数円ずれる程度の取り違えでも、基幹システムでは重大な事故につながります。本記事では、4工程でAIに任せられる範囲、工数削減が成立する前提条件、ハルシネーションの検知方法、そしてAIと人の責任分界を、実務目線で整理します。 マイグレーションのAI活用とは？——4工程で見る「できることの地図」 AIの話に入る前に、言葉を整理しておきます。マイグレーションとモダナイゼーションを混同したまま議論すると、「AIにどこまで任せられるか」の見積もりもずれてしまうからです。 マイグレーション・モダナイゼーション・リプレースの違い この3つは同じ意味で使われがちですが、投資範囲もリスクの大きさも異なります。 用語 目的 変える対象 代表的な手法 マイグレーション 既存資産を活かしたまま新しい環境へ移す 基盤・言語・インフラ

この記事のポイント レガシーシステムがAI活用を阻む原因は、AIモデルではなく「データ層・連携層・ロジック層・ガバナンス層」の4層にあります。AIがPoC止まりになるのは、PoCと本番でデータの扱い方がまったく違うためです。本記事の12項目のチェックで、自社のボトルネックとなっている層を特定できます。全面刷新をしなくても、詰まっている層から順に手を打てば壁は越えられます。 「生成AIを導入したのに、PoCから先に進まない」。その原因の多くは、AIモデルではなくレガシーシステムにあります。レガシーシステムがデータ活用やAI活用の壁になるのは、データが「取り出せない・意味がわからない・つながらない・統制できない」という構造的な問題を抱えているからです。 Gartnerは、AI-readyデータ（AIに適した形で整備されたデータ）の裏付けがないAIプロジェクトの60%が、2026年までに中止されると予測しています（Gartner, 2025年2月）。日本でも経済産業省のレガシーシステムモダン化委員会総括レポートが、約6割の企業にレガシーシステムが残存しており、それが生成AIなど最新技術との連携・組み込みを妨げていると指摘しています。 本記事では、この壁を4つの層に分解し、PoC止まりの構造、AIレディ診断、層別の刷新アプローチ、経営層への説明の仕方までを解説します。レガシーシステム全体のリスクと刷新のタイミングについては、「レガシーシステムのリスク、先延ばしのコスト、そして刷新すべき時期」をご覧ください。レガシーシステムの定義や代表的な課題から確認したい方は、「レガシーシステムとは？定義・最新の解決策と5つの課題」もあわせてご覧ください。 AI活用が「PoC止まり」になる本当の理由は、レガシーシステムにある 多くの企業で、AIのPoC（概念実証）自体は成功します。問題が起こるのは、その成果を本番業務に広げようとした段階です。まずは、よくある失敗パターンから見ていきましょう。 PoCは成功するのに本番で止まる — よくある3つのパターン PoCと本番の違いは、モデルではなく「データをどう手に入れるか」にあります。現場で繰り返し起きているのは、次の3パターンです。 データ供給が続かない：PoCでは、担当者が手作業で抽出したCSVデータで学習させることができます。しかし本番では日次・時間単位で最新のデータが必要になり、夜間バッチでしか出力できないレガシーシステムでは供給が追いつきません。 本番データで精度が落ちる：整えたサンプルデータでは高精度だったモデルが、実データでは重複した顧客マスタや意味が不明な区分値に引きずられ、誤った回答を返し始めます。