【2025年の崖対策】レガシーシステム刷新に AIツールで十分？それとも、AIエージェントが必要？
日本企業の多くが今、避けて通れない「レガシーシステム問題」に直面しています。
60%以上の企業で進むシステムの老朽化は、技術的負債・モノリシック構造・属人化・古い言語による非対応といった4つの主な技術課 を引き起こしています。
では、この“レガシーの呪縛”から抜け出すにはどうすればよいのでしょうか。
いま、その鍵として生成AIの活用が注目を集めています。
しかし、従来のAIツールだけで複雑な刷新プロセスを本当にカバーできるのでしょうか
本記事では、従来の生成AIツールと自律型AIエージェントを比較し、次世代レガシー刷新の成功のポイントを具体的に解説します。
目次
- AIで変わるレガシー刷新：生成AIとAIエージェントの違い
- ４つのレガシーシステム刷新に生成AIとAIエージェント活用
- AIエージェントをレガシーシステム移行に適用する方法
- 【銀行事例】AIエージェントで実現する顧客申込システムのモバイル対応とUX改善
1. AIで変わるレガシー刷新：生成AIとAIエージェントの違い
レガシーシステム刷新の文脈において、生成AIは「ツール」としての効率化を担い、AIエージェントは「自律的な実行主体」としてプロセス全体を推進します。
2. ４つのレガシーシステム刷新に生成AIとAIエージェント活用
生成AIは「作業の効率化」という水平的な貢献に留まるのに対し、AIエージェントは「自律的な実行」という垂直的な深さを持ちます。この自律的な能力こそが、レガシーシステム刷新における大規模な工数削減、品質向上、そして事業継続性の確保という決定的なメリットをもたらします。
3. AIエージェントをレガシーシステム移行に適用する方法
従来のAIツールがコード変換などのタスクレベルの支援に留まるのに対し、AIエージェントは移行プロジェクト全体における自律的な課題解決を担います。特に、移行の核となる「ブラックボックス化されたシステムの可視化（リバースエンジニアリング）」プロセスにおいて、その真価を発揮します。
AIエージェントは、このリバースエンジニアリングのプロセスを、以下の4つの主要なステップで自律的に実行することで、手動では不可能だった迅速かつ正確なシステム移行を可能にします。
4. 【銀行事例】AIエージェントで実現する顧客申込システムのモバイル対応とUX改善
日本の大手銀行では、2010年代初頭にJava（JSF/Strutsなど）で開発されたオンラインローン・口座開設申し込みシステムを今も使用しています。このシステムはPCでしか利用できず、約20ステップに及ぶ複雑な入力フォームでは、顧客が途中で中断すると最初からやり直さなければなりません。特に、モバイル端末からのアクセスが増えているにもかかわらず、スマートフォンでの入力が不可能という深刻な課題を抱えています。
そしてAIエージェントは、この「顧客体験のボトルネック」となっているレガシーシステムに対し、以下のプロセスを自律的に実行し、システムの最新化とモバイル対応を同時に実現します。
CMC Japanは、レガシーモダナイゼーション分野で最先端技術を追求しています。革新的AIエージェント開発Google Agentspace とのパートナーとして、常に最適なテックスタックを導入しています。そして、COBOLやPL/Iといった古い言語からのロジック抽出や高品質なコード自動生成を実現し、お客様に世界最高水準のAIモダナイゼーション技術を提供します。
また、AIエージェントの導入は、システム刷新を加速させますが、それを最大限に活用するには、適切なスキルを持ったチームの存在が不可欠です。 次回の記事では、AIエージェントを活用し、複雑なレガシーシステムを成功裏にアップデートするために、貴社の技術チームが持つべき知識とスキルについて、CMC Japanの知見を交えて詳しくご紹介します。
