FAQ

AIの出力をそのまま正解とは扱いません。現行システムの解析、自動チェック、新旧システムの動作比較、人間によるコードレビュー、業務担当者による受入確認を重ねて品質を確認します。

AIは技術的な差異を広く確認できますが、業務上どちらの挙動が正しいかまでは単独で確定できません。人間は、例外的な業務ルールや最終的な仕様判断に集中します。

新旧の画面や機能を実際に動かし、入力内容、表示結果、API、バッチ処理、データベースの結果などを比較します。差異を検出した場合は修正し、同じ確認を繰り返します。

AIが自動的に「正しそうな形」へ直すことはしません。現行挙動を再現するのか、正式な仕様として整理するのか、移行を機に修正するのかを、お客様と確認して決定します。

情報不足、特殊な言語仕様、外部部品、実行環境、業務ルールの曖昧さなど、まず原因を切り分けます。そのうえで追加資料、変換ルールの調整、人間による方針決定や個別実装を組み合わせます。

旧画面と新画面をAIがブラウザ上で操作し、項目、表示順、入力結果、画面遷移などを比較できます。ただし、Web化や画面刷新を同時に行う場合は、新しい仕様の設計が必要になります。

一括変換ではありません。解析、仕様整理、変換、実行、新旧比較、修正、再テストを繰り返します。AIに任せる工程と、人間が判断する工程を組み合わせて進めます。

全体を一度に渡すのではなく、画面、機能、API、バッチなどを棚卸しし、影響関係を確認しながら作業単位へ分割します。各単位を独立した環境で並行処理し、レビュー後に統合します。

ソースコード、データベース構造、既存画面、ログなどから、暫定的な仕様や影響範囲、テスト観点を復元できます。業務上の意図が不明な部分は、お客様に確認して確定します。

言語名だけでなく、ソースコードを取得できるか、現行環境を再現できるか、新旧比較ができるか、外部部品への依存、テストデータ、業務上の正解を判断できる体制などを確認します。

言語の知識量だけでなく、実行環境やテスト可能性、周辺製品への依存が難易度を左右します。難易度が高い場合は、まず仕様書化と依存関係整理を行い、移行可否を診断します。

一般的な部品は解析できる場合がありますが、独自部品、古い市販部品、画面上にしかないロジックなどは個別確認が必要です。仕様書や実動作を確認し、人間が代替方式を決定します。

実際に動作するコードへ変換できるか、新旧で主要機能が一致するか、AIだけでは難しい範囲、残るリスク、本番の期間・費用を見積もれるかを確認し、継続判断の材料にします。

移行期間全体を通して止めるとは限りません。現行側の変更履歴を把握し、影響範囲を再解析して移行先へ反映します。本番切替前には、最終差分を確定するための短い凍結期間を設ける場合があります。

変換後コード、仕様書・設計書、テストケース、移行時の判断記録などを整備し、引き継ぎ可能な状態を目指します。移行後の保守は、貴社での内製、既存の保守ベンダー、当社への委託からお選びいただけます。

現行資産へのアクセス、テスト環境の準備、主要機能や例外処理の確認、業務上の正解を判断できる担当者のご協力が必要です。技術的な作業は当社側で可能な限り巻き取ります。

行数は一つの指標ですが、処理の複雑さ、仕様書の有無、外部連携、特殊部品、Web化などの仕様変更、新旧比較とテストの難易度も影響します。無料診断で個別に確認します。

利用する生成AIサービスの法人向け契約・設定に基づき、ご提供いただいたソースコード等がモデル学習に利用されない形で運用します。具体的な環境と条件は開始前にご説明します。

当社管理の環境に加え、お客様のAWS・Azure環境内へ専用環境を構築する方式もご相談可能です。完全なオンプレミス・閉域環境は、利用できるAIや運用条件を確認したうえで個別に判断します。

初期診断では、個人情報を含む実データが必須とは限りません。データベースの構造情報や、マスキング・匿名化したテストデータで検討します。本番前の確認方法はセキュリティ要件に合わせて設計します。