既存システムのAI化戦略

はじめに

多くの企業は、すでに稼働している既存システムを抱えています。これらのシステムをAI時代に適応させるにはどうすればよいでしょうか。

既存システムの課題

【よくある状況】
- 10年以上前に構築されたシステム
- ドキュメントが不十分または陳腐化
- 当時の開発者はすでに退職
- 保守コストが年々増加
- 新機能追加が困難

「作り直し」のリスク

✗ 全面リプレイスの問題点
- 膨大なコストと時間
- 業務知識の喪失
- 新たなバグの発生リスク
- 移行期間中の二重管理

段階的なAI化アプローチ

戦略1：周辺機能からAI化

既存システム（手を入れない）
├── 受注処理 ← そのまま維持
├── 在庫管理 ← そのまま維持
└── レポート機能 ← AI化対象

AI化の例：
- 手動で作成していたレポートをAI自動生成
- 既存データを分析して予測機能を追加
- 問い合わせ対応のAI支援

戦略2：API層の追加

┌─────────────────────────────┐
│ 新規フロントエンド（AI活用） │
└──────────────┬──────────────┘
               │
┌──────────────▼──────────────┐
│ API層（新規追加）           │
└──────────────┬──────────────┘
               │
┌──────────────▼──────────────┐
│ 既存システム                │
└─────────────────────────────┘

戦略3：機能単位の段階的移行

Phase 1: 管理画面をAI対応システムに移行
Phase 2: レポート機能を移行
Phase 3: 一部の業務機能を移行
Phase N: 完全移行（数年かけて）

成功事例

【問い合わせ対応のAI化】

Before：
- 問い合わせメールを人が分類
- 担当者が手動で回答作成
- 対応時間：平均4時間

After：
- AIがメールを自動分類
- よくある質問はAIが回答案を作成
- 人間が確認・送信
- 対応時間：平均30分

避けるべきアンチパターン

1. 全面リプレイス
✗ 「この機会に全部作り直そう」
◯ 「まず1機能だけAI化しよう」

2. 既存データの軽視
✗ 「新システムに合わせてデータ形式を変更」
◯ 「既存データ形式を尊重し、変換層で対応」

3. 並行運用期間の省略
✗ 「開発完了したらすぐ切り替え」
◯ 「2週間の並行運用で問題がないことを確認」

まとめ

既存システムのAI化は、以下の原則で進めましょう：

1. 全面刷新は避ける - 段階的なアプローチ
2. 周辺から攻める - コア機能は最後に
3. API層を活用 - 既存と新規の橋渡し
4. 並行運用で安全に - 切り替えリスクの低減
5. 成功体験を積む - 小さな成功から拡大

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次回：「AI開発における命名規則の重要性」