AI駆動開発による基幹システム刷新

クライアントでは、中長期的な事業成長に伴い、既存システムに求められる機能要件が高度化していた。しかし、長年の運用と機能追加の積み重ねによってシステム構造は複雑化し、技術的負債の蓄積とブラックボックス化が進んだ結果、新機能の追加や改修のたびに多大な工数とコストを要する状況にあった。さらに、将来のサービス拡張においても、システム上の制約が事業戦略の実現を阻むリスクが顕在化していた。
こうした状況を踏まえ、クライアントは、部分的な改修を積み重ねるのではなく、事業戦略の実現に必要なシステム要件を改めて定義し、システム全体を刷新する方針へ転換した。同時に、刷新後も事業環境の変化に合わせて継続的かつスピーディーにシステムを進化させられるよう、従来型の開発プロセス自体を見直すことが求められた。

グリットワイズは、既存システムの延命を前提とせず、事業・業務要件を起点としたシステム刷新構想の策定を支援した。さらに、AIを単なるコーディング支援ツールとして利用するのではなく、開発プロセスそのものをAI前提で再設計する「AI駆動開発」を採用し、次の4点に取り組んだ。

（1）現状分析と要件の構造化
関係者へのヒアリングと現状分析を通じて既存システムの課題・制約を整理し、将来の事業展開に必要な機能・業務要件を明確化した。要件や仕様についてはAIが理解・活用しやすい形式で構造化した。

（2）将来のシステム構成の設計と刷新方針の合意形成
アプリケーション、データ、インフラ、運用プロセスを含む全体のシステム構成の将来像を設計した。あわせて、プロジェクトの成功基準、対象範囲、優先順位、段階的な移行方針を定義した。経営・事業・開発部門を横断する議論の進行役を務め、関係者間の合意形成を支援することで、本格開発および継続的なシステム刷新を推進するための意思決定基盤を構築した。

（3）AI駆動開発による本格開発
構造化した要件・仕様を設計、実装、テストなどの後続工程へ連携し、開発ライフサイクル全体でAIを活用した。一方、AIによるアウトプットをそのまま採用するのではなく、コンサルタントやエンジニアがレビュー・判断・品質担保を担うプロセスを構築し、AIと人の役割を明確化することで、開発スピードと品質の両立を図った。

（4）継続的にAIを活用できる開発基盤の整備
刷新後の保守・追加開発においてもAIを継続的に活用できるよう、ドキュメント体系と開発プロセスを整備した。

主な成果は次の3点である。

（1）開発生産性の向上
開発ライフサイクル全体にAIを組み込むことで、従来型の開発と比べて開発工数を削減し、開発期間を短縮した。

（2）事業戦略と整合した将来システム像の定義と認識統一
既存システムの課題・制約を可視化したうえで、事業戦略と整合した将来システム像を定義した。刷新範囲や開発アプローチ、移行方針を整理し、経営・事業・開発部門での認識統一を実現した。

（3）属人化からの脱却と継続的に進化できる基盤の構築
要件・仕様・設計情報を構造化し、AIと人が継続的に活用できる開発基盤を整備したことで、特定の担当者の知識・経験に依存した開発からの脱却を推進した。今回の刷新にとどまらず、将来の機能拡張や事業環境の変化に合わせてシステムを継続的かつスピーディーに進化させられる基盤を構築した。