TISIは2026年9月25日、レガシーシステムの保守業務を支援する「保守AIプラットフォーム構築サービス」の提供を開始します。
移行時に得られたシステム分析結果や設計情報をナレッジベース化し、保守向けAIエージェントが問い合わせに回答します。
実案件資産を用いたR&Dでは、対象作業の効率が最大30％向上しました。
記事の概要
TISIは、「Xenlon～神龍 モダナイゼーションサービス」の新サービスとして保守AIプラットフォーム構築サービスを提供します。
本サービスは、システム移行後の問い合わせ対応やシステム改修の影響調査などを支援するAI基盤です。
移行過程で得られたシステム分析結果、設計情報、ソースコード、障害履歴などをナレッジベースに登録します。
利用者はAIエージェントに対し、システム構造や設計内容などをチャット形式で自然言語により問い合わせできます。
TISIは、保守業務に合わせてチューニングしたAIエージェントを独自開発し、影響調査や障害原因調査の初動を支援します。
Amazon Bedrock AgentCoreなどAWSのマネージドサービスを活用し、認証や監視機能を備えた生成AI環境を構築します。
実案件資産を利用したR&Dでは、対象範囲の作業時間について保守業務効率が最大30％向上したとしています。
記事のポイント
- 移行成果物を再活用： 移行時に蓄積した分析結果や設計情報をナレッジベース化し、保守・運用フェーズでも継続的に活用します。
- 保守向けAIエージェント： 設計書やソースコード、障害履歴への自然言語の問い合わせに対応し、影響調査などの初動を支援します。
- AWSで安全性に配慮： Amazon Bedrock AgentCoreを活用し、機密性の高いシステム資産を扱う生成AI基盤を構築します。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業： 移行時の成果物を保守に再利用できるため、モダナイゼーションの要件定義段階から、保守担当者や権限管理を含むナレッジ活用設計を進める必要がありそうです。
- 同業のサービス提供者： 移行作業だけでなく、移行後の問い合わせや影響調査まで支援範囲に含める提案が増える可能性があります。成果物を継続利用する仕組みが差別化要素になりそうです。
- システム保守担当者： 担当者の経験や記憶を起点にした調査から、設計書や障害履歴をAIで横断して初動を進める業務へ移行する可能性があります。回答確認の手順も求められそうです。
このニュースの背景
企業のDX推進やクラウド活用の拡大を背景に、メインフレームやレガシーシステムのモダナイゼーション需要が高まっています。
リライトによる移行はコストや工期、移行リスクの低減が期待される一方、移行後の保守性やナレッジ継承まで含めた設計が課題になります。
レガシー資産に詳しい人材の不足や高齢化により、従来システムの知見を運用・保守段階でも活用できる仕組みが必要になっています。
生成AIの企業利用が進むなか、システム保守でも蓄積情報を活用する方法への期待が高まっています。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
ＴＩＳＩ株式会社のプレスリリース（2026年9月25日 11時10分）TISI、「Xenlon～神龍 モダナイゼーション…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001976.000011650.html