DigKnowなど5社がAIで基幹システムの仕様再生型リプレイスを提供

DigKnowなど5社は11月4日、AIを活用した共同サービスの提供を始めました。
「仕様再生型リプレイス」は、設計書がない基幹・レガシーシステムの刷新を支援します。
ソースコードから現行仕様を可視化し、設計、開発、テスト、品質保証まで一気通貫で進めます。
5社は、すでに企業のシステムリプレイスプロジェクトへ適用しています。

記事の概要

本サービスには、DigKnow、SHADO、GOAT、アミフィアブル、GENZの5社が参加します。
DigKnowは、AI技術ドキュメント自動生成サービス「Codeledge」でソースコードを解析します。
解析結果から処理ロジックやシステム構造を可視化し、現行仕様の技術ドキュメントを生成します。
SHADOは、再生した仕様や業務要件をもとに、新システムの設計書を精緻化します。
GOATは、要件定義から設計、開発、テスト、導入まで新システムの構築を支援します。
アミフィアブルは「Esplat」で、テストケースやテストデータの生成から結果検証までを自動化します。
GENZは、事業継続への影響や金額計算など、品質上重要な領域を第三者の視点で検証します。
対象には、COBOL、Java、PHPなどを含むレガシーシステムや、クラウド化を伴う刷新が含まれます。

記事のポイント

1. コードから仕様を再生： DigKnowが「Codeledge」でソースコードを解析し、処理ロジックや構造を技術ドキュメントにします。
2. 設計から開発へ接続： SHADOが設計書を精緻化し、GOATが要件定義から導入まで新システムを構築します。
3. 自動化と重点検証： Esplatの広範囲な自動テストと、GENZの重要領域に対する第三者検証を組み合わせます。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 設計書の不足を理由に刷新計画が止まっていた企業でも、ソースコードを起点に現行仕様を把握し、設計・テストまで同じ情報を使う進め方を比較対象にできそうです。
• SI・開発会社： リプレイス案件では、開発工程だけでなく、現行仕様の解析や設計書の品質、自動テスト、第三者検証まで含めた工程設計が、提案力や協業先選定の差になっていく可能性があります。
• 品質管理部門： テスト件数を一律に増やすのではなく、事業継続や金額計算など影響の大きい領域へ検証を配分する考え方が、基幹システム刷新時の品質保証方針として検討されそうです。

このニュースの背景

長年改修された基幹システムでは、最新の設計書が存在しない、または設計書とソースコードが一致しないケースがあります。
担当者の退職などで暗黙の業務ルールが把握しにくくなり、古い設計書だけに頼るリプレイスでは重要な仕様を見落とすおそれがあります。
一方で、新システムが現行業務を正しく引き継いだかを確認するには、広範囲のテストと重要領域への重点的な検証が必要です。
今回の取り組みは、2026年7月に始まった設計駆動型テスト自動化の協業を、現行仕様の再生や新システムの開発まで広げる位置づけです。

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