bajji、既存システムをAIネイティブに再構築するサービス

bajjiは、既存の業務システムやWebサービスを再構築する「AIリビルド」の提供を開始しました。
必要な仕様や業務知識、データを受け継ぎ、既存コードと複雑化した実装構造を作り直します。
97種類の攻撃手口に基づく診断から、並行構築、機能単位の切り替えまで支援します。
再構築後は、既存チームがAIで保守・改善できる開発基盤を引き渡します。

記事の概要

AIリビルドは、長年運用された業務システムやWebサービスを対象とするサービスです。
稼働中のシステムを業務と仕様の設計図と捉え、コードをゼロから全体最適に再構築します。
Phase 0では、コード・データ・運用を読み解き、攻撃面や保守工数、継続運用のリスクとコストを整理します。
診断期間の目安は1カ月で、再構築に進まず現行維持が適切と判断することもあります。
再構築する場合は、既存システムを運用しながら、半年から1年を目安に新システムを並行構築します。
旧システムと新システムに同じ入力を与える差分検証を行い、機能単位で段階的に切り替えます。
引き渡し時には、AIが参照できる仕様・設計や自動チェック、判断記録と仕様更新の仕組みを提供します。

記事のポイント

1. 対象システム： 10年以上運用され、年商数十億円規模の事業を支えるWebサービスや業務システムを想定しています。
2. 再構築の進め方： 診断後に並行構築と差分検証を進め、業務への影響を抑えながら機能単位で切り替えます。
3. AIネイティブの定義： AIにコードを書かせるだけでなく、仕様・設計・テストを人とAIが参照し自動検証できる状態です。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 大規模な一括刷新ではなく、まず1カ月の診断で現行維持も含めて判断し、運用を止めずに機能単位で移行する計画を検討しやすくなります。
• 既存開発チーム： 再構築後の運用では、AIに任せる範囲だけでなく、仕様・判断記録・自動検証を更新し続ける役割が重要になりそうです。
• 同業サービス提供者： 単なるコード生成や受託開発だけでなく、攻撃面の診断から移行後の継承までを含め、既存資産をどう安全に引き継ぐかが比較軸になる可能性があります。

このニュースの背景

長年改修されたシステムでは、未使用の経路や例外処理、担当者に依存した仕様が残り、攻撃リスクや変更の影響を把握しにくくなっています。
同じ複雑さが保守に予算や開発力を固定し、新機能やAI活用への投資を難しくしていると説明されています。
AIによる攻撃を前提に、稼働中の業務と仕様を読み解きながら、運用を続けたまま再構築する必要性が背景にあります。

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