マイグレーションのAI活用|工程別にできること・限界と品質担保
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 […]
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