既存システムの仕様と動作を可視化し、AIエージェントを統制・検証しながら、安全かつ高品質なモダナイゼーションを実現します。
新旧システムが同じ業務結果になることを検証しながら進めるため、いま動いている業務を壊しません。
どの段階でも、成果物を手にしたまま止められます。後戻りできない移行から抜け出せます。
AIだけでは品質は保てません。計画・レビュー・テストを開発プロセスに組み込み、一貫した品質を実現します。
保守・採用・セキュリティ・開発スピード。レガシーシステムの放置による損失は、気づかないうちに日々積み上がっています。
EOLや未適用パッチにより、脆弱性対応が後手に。情報漏えい・停止リスクが高まります。
古い技術に対応できる人材は年々希少に。属人化が進み、退職時の引き継ぎリスクも増大します。
システムが硬直化してリリースが遅くなり、新しい要件に対応しづらくなります。
場当たり的な改修が積み重なり、保守費用は増加。本来投資すべき開発リソースを圧迫します。
Regen*は、コードと実際の動作を解析し、既存システムの仕様を可視化します。仕様書の有無にかかわらず、主要なレガシースタックのモダナイゼーションに対応します。
上記以外や独自フレームワークも、アセスメントの段階で柔軟に対応できます。
| レガシースタック | 特有の課題 | 移行の進め方 | モダンスタック（例） |
|---|---|---|---|
| PHP CodeIgniter / 旧Laravel | Fat Controllerの蔓延／フロントとの密結合／N+1 | レイヤード化／ORM安全移行／API・フロント分離 | Laravel最新＋React/Vue など |
| Java Struts / 旧Spring | EOL脆弱性／密結合なJSP／重厚なXML設定 | Spring Boot移行／アノテーション化／REST段階リライト | Spring Boot＋Next.js/Nuxt など |
| .NET ASP.NET WebForms | ViewState肥大／Windows依存／テスト困難 | .NET Coreでマルチプラットフォーム化／MVC再構築 | .NET 8＋Azure/AWS など |
| Ruby 初期Rails | コールバック地獄／gem陳腐化／Fat Model | ServiceObject分離／gem置換／RSpec自動生成 | Rails 7＋Hotwire/SPA など |
仕様書がなくても、コードと実際の動作をもとに、レガシーシステムのモダナイゼーションを支援します。
「何でもできます」より「この条件なら強い」を、正直にお伝えします。
現行業務を維持したまま、安全にモダナイゼーションしたい。
ブラックボックス化したシステムから、仕様や動作を可視化したい。
現行資産を活かしながら、段階的にリスクを抑えて刷新したい。
長年の業務ロジックやデータを活かしながら、価値を最大化したい。
このような条件に当てはまる企業ほど、Regen*の価値を発揮できます。
AIだけでは企業システムは刷新できません。Regen*は、Sun*独自のAIエンジニアリングにより、AIを開発プロセスに組み込み、品質・安全性・再現性を実現します。
AIが正しく判断できる環境を設計し、品質・安全性・再現性を実現するために、Sun* TakumiのHarness Engineeringが7つの技術基盤を統合しています。
コードや仕様、業務の文脈を理解し、正しい判断の土台を構築します。
ポリシーや制約を設け、危険な操作や誤った判断を未然に防ぎます。
AIと人のレビューを組み合わせ、多角的に品質を確認し、信頼性を高めます。
過去の知識や判断の履歴を保持し、継続的な学習と改善を可能にします。
必要なツールや外部システムと安全に連携し、実行力を拡張します。
再利用可能なスキルを整備し、複雑なタスクを効率的かつ安定的に実行します。
実行状況や成果を可視化し、継続的なモニタリングと改善を支援します。
各エージェントが専門性を発揮し、相互に連携。複雑なモダナイゼーションも、チームのように進めます。
役割を持ったエージェントが自律的に連携
状況に応じて最適なチームを動的に形成
人とAIが協調し、品質と安全性を担保
仕様復元・変換・検証の下書きをAIエージェント基盤「Sun*Takumi」が高速に生成し、シニアSEがレビューと最終判断を担います。
プランナー／実装／テスター／レビュアー等が連携
仕様の復元／パリティ生成／コード翻訳ほか
危険な操作や機密アクセスを実行前に自動でブロック
※ これらはすべて、プロジェクト全体の文脈と意思決定履歴を保持する“メモリレイヤー”の上で動作します。
実案件で得た刷新ノウハウをSkillとしてパッケージ化し、仕様書・テスト・移行計画の生成方法まで定義します。
20個以上のテンプレートを用意し、画面・機能・業務ルール・例外処理など、出力すべき観点と粒度を定義します。
コードや挙動から機能単位・ユーザーストーリー単位へ分解し、暗黙知を移行可能な仕様に戻します。
出力をそのまま採用せず、抜け漏れや矛盾を検証し、修正ループを通して精度を高めます。
案件ごとに定義済みのSkill・テンプレート・レビュー手順を呼び出して、再現性のある成果物を生成
ソースコードと実行挙動から、業務仕様・例外処理・暗黙知を可視化します。
単なる構文変換ではなく、責務分離・API化・テスト可能性を含めて再構成します。
新旧で同じ業務結果になるかを確認し、差分をマージ前に検出します。
シニアSEが品質ゲートで判断し、進める・止める・戻すを決めます。
生成AIは速く開発できます。しかし、企業システムでは「速さ」だけでは十分ではありません。
Regen*は、品質・セキュリティ・レビューを開発プロセスに組み込み、
安全なモダナイゼーションを実現します。
コーディング規約や設計ルールをHooksとして組み込み、常に品質基準を維持します。
AIによる自動レビューに加え、シニアSEが最終レビューを行い、品質を確認します。
TDDを基本とし、自動テストを実行。仕様どおりに動くことを継続的に検証します。
ガードレールとセーフティチェックで、危険な操作やデータ漏えいリスクを事前に防ぎます。
まずは全体刷新ではなく、対象システムの構造・仕様・リスクを3〜4週間で可視化します。各ステップに「ゲート」を設けることで、進むか止めるかを判断できます。
現状維持・従来型リライト・Regen*では、総額が近くても抱えるリスクが大きく異なります。Regen*はゲートごとに判断し、段階的に投資できる設計です。
| 観点 | 現状維持（5年） | 従来型リライト | Regen* |
|---|---|---|---|
| 直接コスト | 保守費増＋障害対応 | 当初予算を超過しやすい | 予測可能・段階的投資 |
| 失敗リスク | セキュリティリスクが積み上がる | 一括移行で高リスク | 各ステップのゲートでリスクを分割 |
| 元に戻せるか | 戻す手段がなく、劣化が進む一方 | 一括移行のため後戻りできない | モジュール単位で戻せる設計 |
リスクを見ながら進める刷新プロセス。大手SIの「規律」とAIツールの「速度」を組み合わせ、Agent Skillと品質ゲートで生成物を制御します。
| 評価軸 | 大手SI | オフショア | 純AIツール | Regen* |
|---|---|---|---|---|
| 速度 | 低 | 中 | 高 | 高い（案件が進むほど効率向上） |
| 柔軟性・可逆性 | 低 | 中 | 中 | ゲート制で可逆性を確保 |
| エンジニアリング規律 | 高（属人的） | 低 | 低 | Agent Skill＋シニアSEレビュー |
| パリティ／監査証跡 | 中 | 低 | なし | verify / revise＋ログで同等性確認 |
フェーズ0は短期で始められるため、まず情報共有から着手し、提出されるSOWドラフトを稟議資料としてご活用いただけます。
進め方・費用感はフェーズごとに異なります。具体的な金額は、アセスメント結果に基づいてご提示します。
フェーズ0は3〜4週間、フェーズ1は4〜8週間が目安。フェーズ2は継続的な支援となります。
各フェーズ末にゲート（受け入れ判定）があり、成果物を手にした上で次に進むか止めるかを判断いただけます。
ソースコードの取り扱い・実行環境・監査証跡・レビュー体制について、ご相談の際に個別にご説明します。
現在の課題や対象システムの概要を伺えれば、アセスメント計画とSOWドラフトを速やかにご提出します。まずは概要だけ・詳しい資料は不要です。
このサイトはreCAPTCHAによって保護されており、Googleのプライバシーポリシーと利用規約が適用されます。
再現性の高い成果物
品質の安定化
手戻りを最小化し、効率的に推進