クラスメソッド、老朽化システムの移行から運用までをAIで一貫支援する新サービスを開始

サポートが切れた、または切れそうなシステムを使い続けることには、セキュリティ侵害や保守費の高騰、担当者の不在など多くのリスクがあります。クラスメソッドは、こうしたリスクを認識しながらも、移行の複雑さやコスト面の不安から着手できない企業の課題に対応するため、本サービスを開発しました。

サービスは大きく3つのフェーズで構成されます。まず「AIアセスメント」では、専用のAIエージェントが対象システムの規模やリスク、概算工数を短期間で可視化します。次に「AI駆動バージョンアップ」フェーズでは、AIが最適な移行手順書を自動生成し、定型作業を処理。エンジニアはシステム固有の判断に集中できます。

最後の「AI 24/365運用保守」フェーズでは、移行を担当したチームがそのまま運用保守を引き継ぎます。AIによる常時監視と継続的なセキュリティパッチ適用により、次の大規模なバージョンアップリスクを事前に低減する仕組みです。

クラスメソッドによれば、受託した移行案件の約9割はベンダー切り替えが動機だといいます。移行時に蓄積した知見をそのまま運用に活かせる体制が、引き継ぎコストと品質劣化の両リスクを解消するとしています。

既に大手飲食チェーン（数千店舗規模）の会員管理・CRMシステムに対して、本サービスの前身となるアプローチを適用しています。AIアセスメントで複数のサブシステムにまたがる移行対象を可視化し、バージョンアップ後は同一チームによる24時間365日の運用保守体制に移行済みです。

A. クラスメソッドが提供する、老朽化したシステムのバージョンアップ計画から移行作業、その後の運用保守までをAIを活用して一貫して支援するサービスです。

A. 移行計画の策定やテストコードの作成など、多くの手作業をAIが自動化する点が異なります。また、移行を担当したチームがそのまま運用もするため、知識の引き継ぎ漏れが起きにくい特徴があります。

A. サポートが終了した古いシステムの運用で、セキュリティリスクや高騰する保守コストに悩む企業の情報システム部門が主な対象です。特に移行の複雑さから着手できていないケースでの活用が想定されます。

• https://classmethod.jp/services/ai-driven-legacy-migration/
• https://classmethod.jp/
• https://dev.classmethod.jp/
• https://zenn.dev/
• https://www.youtube.com/c/classmethod-yt/

O!Productニュース編集部からのコメント

移行チームがそのまま運用も担うのは、実際の現場の悩みをよく捉えていますね。ベンダーが変わるたびに知識がリセットされる問題を、これで解決できそうです。

引用元：PR TIMES