【無料ウェビナー】密結合からの脱却 ― 製造業のシステムモダナイゼーション戦略 製造業の基幹システムには、30〜40年にわたり稼働し続けているものが少なくありません。保守コストの増大や、システムに精通した担当者の退職が進むなど、そのリスクは今や顕在化しています。しかし、新しいシステムに入れ替えれば解決するとは限りません。販売・生産から原価計算、会計に至るまで、業務が共有データを介して密接に結びついているため、一部に手を入れるだけでも他への影響が懸念され、容易に着手できないのです。 どのような移行方式を選ぶにしても、従来の構造をそのまま新しい基盤に載せ替えるだけでは、コストをかけたにもかかわらず根本的な課題は残ります。そのため、移行に先立って、業務間の依存関係を解消しておく必要があります。これはまず業務上の課題であり、技術的な対応はその後に続くものです。とはいえ、運用担当者自身が依存関係の全容を把握できていない場合、どこから手を付ければよいのでしょうか。 AIを活用すれば、ソースコードを人手で読み解くよりも格段に速くシステムを把握できます。ただし、システムに関する知識のすべてがコードに残っているわけではありません。一部はドキュメントに、そして少なからぬ部分は長年携わってきた担当者の経験の中にあります。設計上の判断や結果の正しさの担保は、引き続き人が責任を負うべき領域です。こうした業務上の暗黙知は、担当者が退職する前に集約し、AIが理解・活用できる状態に整えておく必要があります。 本ウェビナーでは、上流工程におけるアプローチとして、現行システムに存在する依存関係の洗い出し、AIがシステムを理解するための業務暗黙知の集約、そしてAIが支援できる範囲と人が判断すべき範囲の切り分けをご紹介します。 基幹システムに潜む制約の見極め方と、移行前にAIが支援できる範囲を知る。[ウェビナーに申し込む] こんな方におすすめ 長年稼働してきた基幹システムの刷新を検討しているものの、影響範囲を十分に把握できておらず、システムに精通した人材も退職を迎えつつある企業 現行システムの現状分析に時間がかかり、特定の担当者に依存している業務ロジックを可視化して、分析期間を短縮したい企業 システム刷新プロジェクトの上流工程へのAI活用を検討しており、AIに何ができて、どこに限界があるのかを知りたい企業 製造業のお客様の基幹システム刷新を支援中、または受託を控えており、スコープ確定や見積りの前に、現行システムの実態を把握しておきたいSIer・ITベンダー プログラム