ソースコードしか残っていないシステムの仕様書をAIで作成します
機能一覧、画面・帳票仕様、データ項目定義、処理フロー、外部インターフェースを、ソースコードとデータベース定義からAIが作成します。
業務上の意図が必要な箇所は確認事項として整理し、業務担当者様との読み合わせで確定します。
対象はPHP・Java・C#・VB・Accessなどのオープン系で、数万行から数十万行の業務システムが中心です。移行を伴わない仕様書作成のみのご依頼にも対応しています。
※ 当社のAIマイグレーションと同じ解析基盤を活用しています。約25万行の大規模基幹システムにおいて、ソースコードから仕様を紐解きながら移行した経験とノウハウに基づいています。
// Situation
きっかけはさまざまですが、共通しているのは「ソースコードはあるもののドキュメントがなく、仕様の全体像を把握できる方が社内にいない」という状況です。
長年システムを担当してきた方の退職や異動に伴い、属人化していた仕様やノウハウをコードと照合して文書化しておきたいケースです。後任の担当者が軽微な改修のたびに調査から入らずに済む資料を用意します。
データの処理フローや操作権限について、監査や内部統制の観点から説明資料を求められたケースです。現状と乖離した古い設計書しかない場合でも、現行のソースコードから仕様書を作成し直して対応できます。
保守開発会社の変更や、複数社への相見積もりをご検討中のケースです。システムの規模や構成を示す資料がないと各社が概算を出せないため、前提となる引き継ぎ資料として仕様書が先に必要になります。
将来的な移行や再構築に向けて、どこから着手すべきかを判断するために、現行の機能・データ構造・外部連携を可視化したいケースです。移行計画の策定や見積もりの根拠資料としても活用できます。
// Deliverables
ソースコードやデータベース定義から読み取れる情報はAIで網羅的に抽出し、実際の画面照合や業務担当者様への確認が必要な部分を明確に切り分けて仕上げます。
| 仕様書の種類 | 内容 | AIによる自動化レベル | 人による確認・補完内容 |
|---|---|---|---|
| 機能一覧 | 画面・バッチ・APIの棚卸しと、行数・画面数・テーブル数の実測値 | ほぼ自動 | 未使用機能の有無をログ解析やヒアリングで確認 |
| データ項目定義 | テーブル・項目・型・制約と、区分値の一覧 | ほぼ自動 | 各項目や区分値が持つ業務上の意味の確認 |
| 呼び出し関係・CRUD | どの機能がどのデータを作成・参照・更新・削除するか。改修時の影響範囲 | ほぼ自動 | 外部部品の中身は対象外。呼び出しと受け渡す値まで記録 |
| 画面・帳票仕様 | 項目一覧、入力チェック、画面遷移、操作権限 | 大半は自動 | 実画面との照合、および設定ファイル等に依存する個別ロジックの確認 |
| 処理フロー | 条件分岐、計算式、データの更新順序、バッチの起動条件と異常時の挙動 | 大半は自動 | 例外的な処理分岐の背景や、仕様か不具合かの判断 |
| 外部インターフェース | 送受信する項目と形式、連携先ごとの呼び出し契機 | 大半は自動 | 相手システム側の仕様や運用ルールの確認 |
「ほぼ自動」はコードとDB定義から網羅的に生成できる範囲、「大半は自動」はAIで自動生成したうえで実物照合や業務担当者様への確認を行い仕上げる範囲です。業務上の背景や意図、不具合か仕様かの判断、画面設定にのみ存在するロジックなどは、推測で補わずに確認事項として整理します。
// Method
ソースコード、データベース定義、画面・帳票、ログの4つの情報源をAIが照合し、機能一覧から処理フローまでを暫定仕様書として作成します。数百画面規模のシステムでも全ファイルを機械的に解析するため、人手による読解と比べて抜け漏れを防ぎやすいのが特徴です。
コードに書かれているのは「どのような処理をしているか」であり、「なぜその処理が必要なのか」という業務意図までは書かれていません。区分値の意味や、仕様か不具合かの判断が必要な挙動は、AIが推測で補うのではなく「確認事項」として一覧化し、業務担当者様との読み合わせで確定します。
概要と詳細の段階を混ぜない、コードを読めば分かることを再掲しない、記述の根拠になったコードの位置を併記する、日本の業務システムで一般的な設計書の語彙で書く。当社が仕様書化の案件で使っている執筆ルールをそのまま適用します。人の保守引き継ぎにも、AIツールでの活用にも適した仕様書に仕上がります。
// Comparison
対象システムの規模が小さく社内のエンジニアで対応できる場合は、汎用のAIツールを活用した内製も可能です。当社のサービスは、大規模・複雑な既存システムを体系的にドキュメント化したい場合や、業務意図の確認まで含めて外部に任せたい場合に適しています。
| 方法 | 出力・成果物 | 業務意図の反映 | お客様側の作業 |
|---|---|---|---|
| 汎用AIツールの自社活用ChatGPT、GitHub Copilot、Claude Codeなど | 関数やファイル単位の解説、概要レベルの構成。全体を体系化した仕様書にするには人手での再編が必要 | コード以上の意図は読み取れず、確認事項を自動抽出する仕組みもない | プロンプトの設計、出力の検証、全体構成の体系化を自社のエンジニアが担当 |
| 従来型の解析ツールリバースエンジニアリングツール | 呼び出し関係、CRUD図、メトリクスなどの構造情報 | 反映されない。コードの構造解析のみ | ツールの導入・設定と出力結果の読み解き。文章の仕様書は別途書く必要がある |
| 当社のAI仕様書作成AI解析とエンジニアのレビュー | 機能一覧から画面・帳票仕様、処理フローまでの体系的な仕様書と、確認事項の一覧 | 確認事項として抽出し、業務担当者様との読み合わせで確定・反映 | 抽出された確認事項へのご回答と、読み合わせへのご参加 |
// Process
STEP 01
期間：個別にご案内
STEP 02
期間：対象範囲に応じて
STEP 03
形式：ご指定に応じて
// Price
AIを活用することで、コードを読んで書く工数を大幅に減らし、人の工数を業務上の意図の確認に集中させています。
そのため、費用はコードの行数だけでなく、仕様書にどこまで詳細な業務ロジックを記載するかによって決まります。
| 粒度 | 含まれるもの | 費用の目安 |
|---|---|---|
| 概要レベル | 機能一覧、画面一覧、データ項目定義、構成図、規模の実測値 | 数十万円台から |
| 詳細レベル | 画面・API・バッチ単位の処理フロー、入力チェック、CRUD、確認事項の読み合わせ | 規模に応じて数百万円まで |
| 継続更新 | ソースコードの変更に合わせた仕様書の更新 | 個別にご案内 |
費用の目安はシステムの規模や作成目的によって変動します。無料診断にてソースコードの一部をお預かりして簡易解析を行い、作成可能な仕様書の種類や粒度、確認事項の想定ボリュームを見たうえで、概算費用をご提示します。行数だけでは決まらない見積もりの内訳や根拠の考え方は、コラム「マイグレーションの見積方法」でも解説しています。
// Security
無料診断の段階から、事前にNDAを締結したうえでソースコードをお預かりします。
当社が管理するクラウドAI基盤での作業のほか、お客様のクラウド環境（AWS／Azure等）内への専用環境の構築にも対応します。
利用する生成AIサービスの法人向け契約・API設定に基づき、お預かりしたソースコードやデータがAIモデルの学習に利用されない形で運用します。
解析に用いるのはソースコードとデータベースの定義情報です。個人情報や取引データなどの実データをお預かりすることなく仕様書を作成できます。
生成AIを活用する際のセキュリティ要件や委託先への確認事項については、コラム「ソースコードを生成AIに渡して大丈夫か」にまとめています。
// FAQ
移行はまだ決めていません。仕様書の作成だけを依頼できますか？
はい、可能です。システム移行を前提としない、解析および仕様書作成のみのご依頼にも対応しています。納品する仕様書は特定のツールや移行ベンダーに依存しない標準的な形式で整えるため、社内での保守引き継ぎや、他社への相見積もり用資料としてもそのままご活用いただけます。なお、将来的な移行をご検討の場合は、仕様書作成を単独で先行させるよりも移行プロセスの中で作成する方が効率的な場合もあるため、無料診断の結果を見てどちらが適しているかをご案内します。
どのような言語やフレームワークに対応していますか？
PHP（FuelPHP・CakePHP・Laravel）、Java（Struts・Seasar2・Spring）、C#・VB.NET、VB6、Access、Perlなどのオープン系言語・フレームワークに幅広く対応しています。レガシーな独自言語や古い環境であっても、実行環境や周辺システムへの依存を確認したうえで対応方針をご案内します。メインフレーム系や大規模基幹システムについても個別にご相談ください。
AIが作成した仕様書が正確かどうかは、どのように確かめるのですか？
ソースコードやデータベース定義、実際の画面表示との照合に加え、エンジニアによるレビューを実施します。コードから一意に判断できない箇所はAIの推測で補うのではなく「確認事項」として明示し、業務担当者様との読み合わせで確定します。また、仕様書には根拠となったコードの位置を併記するため、後から疑問が生じた場合でも該当箇所のコードと照合して確認できます。
期間はどのくらいかかりますか？
AIがコードを解析して暫定仕様書を作成するまでの期間は、人手のみで作成する場合と比べて大幅に短縮されます。プロジェクト全体の期間は、確認事項へのご回答と読み合わせの進み方で決まります。無料診断の段階で対象システムの規模とご対応可能な体制をヒアリングし、納期の見込みをご提示します。
古い設計書が一部残っています。それも使えますか？
はい、有効に活用できます。現行システムの仕様はコードから作成しますが、古い設計書は当時の設計意図や業務背景を知る重要な手がかりになります。また、過去の改修履歴や問い合わせ対応の記録なども同様に役立ちます。内容が古いものや部分的な資料であっても、お手元にある資料は可能な限りご提供ください。
ソースコードを社外に出せない場合はどうなりますか？
お客様が契約されているAWSやAzureなどの環境内に専用の作業環境を構築し、外部にコードを持ち出すことなく作業を進める方式に対応しています。オンプレミスや閉域ネットワーク環境での作業が必要な場合も、利用可能なAI環境や運用条件を確認したうえで個別に判断します。いずれの場合も、お預かりしたコードがAIモデルの学習に利用されない契約・設定で運用します。
仕様書の書式は指定できますか？
はい、ご指定いただけます。当社の標準書式はMarkdownおよびExcelですが、社内で閲覧できるWiki形式でのお渡しにも対応しています。お客様社内の設計書テンプレートや監査向けの所定様式が決まっている場合は、事前にご指定いただければその書式に合わせて整形します。後からの書式変更による手戻りを防ぐため、無料診断の段階でご希望の書式を確認させていただきます。
// Column
// Contact
お客様のシステムからどの程度の仕様書を作成できるかは、実際のコードを解析することで明確になります。社内での検討資料としてもご活用いただけますので、まずはお気軽にご利用ください。
将来的なシステム移行をご検討中の場合は、仕様書作成を先行すべきか、移行プロジェクトの中で作成すべきかについても解析結果をもとにご相談いただけます。移行の全体像についてはAIマイグレーションサービスをご覧ください。
