AI Modernization Platform - Regen*(リジェン)

業務を変えずに、
レガシーを
次世代へ刷新。

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。

Regen* Engine
Powered by Sun* Takumi
LEGACY 旧システム 現行の仕様と動作
→
REGEN 仕様を
見える化
AIで検証
品質を保証
→
MODERN 新基盤 段階的に移行
GATE 進める / 止めるを判断
仕様可視化 品質レビュー セキュリティ パリティ検証 段階移行
01

壊さない

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。

02

止められる

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。

03

AIに規律を

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。

The Cost of Legacy

レガシーシステムは、
維持することが最大のコストになる。

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。

セキュリティの脆弱性

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。

エンジニアの採用難

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。

ビジネスチャンスの損失

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。

ふくらみ続ける維持コスト

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。

だからこそ、早めの刷新が必要です。
しかし、従来の刷新は「止められない」「戻れない」「品質が見えない」リスクがあります。

Regen*は、AIに開発規律を組み込み、
「壊さず・止められ・品質を保証する」安全なモダナイゼーションを実現します。

Good Fit

Regen*が力を発揮するケース

「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。

業務を止められない

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。

仕様書が残っていない

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。

全面刷新はリスクが高い

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。

現行資産を活かしたい

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。

Target Stacks

幅広いレガシースタックに対応

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。

PHPCodeIgniter / 旧Laravel JavaStruts / 旧Spring .NETASP.NET WebForms Ruby初期Rails COBOLメインフレーム / オフコン

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 ModelServiceObject分離/gem置換/RSpec自動生成Rails 7+Hotwire/SPA など
COBOL
メインフレーム / オフコン
有識者の高齢化・退職/JCL・帳票・固定長データとの密結合/設計書の散逸資産の棚卸し/コードからの業務ルール復元/バッチ・オンラインの段階移行Java(Spring Boot)や .NET+クラウドDB など

対象システムか確認する →

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。

Process

Regen*はどう進めるか

AIだけでは企業システムは刷新できません。AIエージェント基盤「Sun*Takumi」が仕様復元・変換・検証の下書きを高速に生成し、シニアSEがレビューと最終判断を担います。

4つの移行工程
01

仕様の復元

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。

AI下書きSE確認
02

コードの翻訳・再構成

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。

AI下書き設計レビュー
03

パリティテスト

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。

自動生成基準確認
04

人による最終判断

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。

ゲート判定人が承認
AIで下書きを高速化し、人のレビューとゲート判定で完結させる。
既存システム/ソースコードから、AIが下書きを高速化する3工程(仕様の復元/コードの“翻訳”/パリティテスト)を経て新システムへ。各工程はシニアSEがレビューし、最終判断は人が承認・最終決定する流れの図。

この工程で実際に作られる成果物は、サンプルで確認できます。成果物サンプルを見る →

Process

一括刷新ではなく、3段階で進める

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。

ゲート1
フェーズ1

小さく移す

4〜8週

  • 代表モジュールの移行
  • パリティで同等性を確認
  • 速度と精度の証明

→ ゲート2:代表モジュールで新旧の一致を確認できたら、横展開へ

ゲート2
フェーズ2

段階的に広げる

継続的な支援

  • モジュール単位の可逆移行
  • 移行パターンを再利用し、後続の効率を高める

最短3週間でアセスメントを完了し、4ヶ月目には継続的なリリースサイクルへ。

成果へのコミット:ゲート通過に必要な超過工数は、Sun*が負担します。

Quality & Security

品質と安全性を、
開発プロセスに組み込む。

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。

Sun*Takumiの構成図。プランナー/実装/テスター/レビュアーなどの専門エージェントが連携し、規律(ルール・基準/プロセス統制/品質ゲート/承認・監査/メトリクス監視)を自動化して高品質な成果物を安定的に再現する流れ。
22
専門エージェント

プランナー/実装/テスター/レビュアー等が連携

96
連携スキル

仕様の復元/パリティ生成/コード翻訳ほか

28
ライフサイクルフック

実行前後の要所で自動発火し、危険な操作や機密アクセスをブロック

※ セッションを跨いで文脈と意思決定の履歴を保持し、すべての操作を監査・検索できます。

生成はAI任せにせず、実案件のノウハウを定義済みスキルとして呼び出して制御します。

対象システムはコードナレッジグラフとして解析され、依存関係と影響範囲を実際のコードの繋がりに沿って追跡できます。

品質ルールを標準化

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+人のレビュー

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。

テストによる検証

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。

セキュリティと監査記録

ガードレールとセーフティチェックで危険な操作を事前に防ぎ、変更履歴とレビューを監査・記録します。

品質は、最後に確認するものではなく、開発中ずっと守り続ける。

Regen*は、AIと人の仕組みで、安心して任せられる品質を実現します。

技術構成の詳細を見る
Harness Engineering

Regen* を支える7つの柱

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——Sun* TakumiのHarness Engineeringは、7つの柱で構成されています。

Regen* Engineを中心に、Context(コンテキストを管理し一貫性を確保)・Guardrails(ガードレールで安全性を担保)・Review(AIと人のレビューで品質を向上)・Test(自動テストで品質を検証)が連携し、レガシーシステムをモダンシステムへ移行する概念図。Powered by Sun* Takumi。

※ 概念図。構成要素の詳細は下の7つの柱をご覧ください。

01

Lifecycle Hooks

28のフックが実行前後の要所で自動発火し、AIが何を生成しても計画・テスト・レビューの規則を強制します。

02

Context Engineering

各エージェントは役割に必要な文脈だけを受け取ります。余計な履歴を渡さないことが、精度と安全性を高めます。

03

Skill Mesh

96のスキルが相互に呼び出し合い、計画→実装→テスト→レビューを自動で連鎖させます。

04

Guardrails

破ってはならない制約を土台に組み込み、テストなしのリリースや本番への直接変更をそもそも実行できなくします。

05

Specialized Agents

22の専門エージェントが役割・モデル・指示を分けて担当します。計画する者がレビューを兼ねる混乱をなくします。

06

Observability

すべての判断と操作をジャーナルとテレメトリに記録し、セッションを跨いで監査・検索できます。

07

Code Knowledge Graph

コードベースをグラフ化し、呼び出し経路・依存・影響範囲という実際の繋がりに沿って解析します。

Architecture

4層のメッシュネットワーク

スキルは一本道ではなく網の目で繋がります。1つの経路が使えなくても別の経路が残る、ハブ&スポーク構造です。

4層のメッシュネットワーク図。第1層オーケストレーターが1つのコマンドで全工程を起動し、第2層ワークフローハブ(計画・実装・テスト・レビュー)が相互に連携。第3層ユーティリティ(調査・文書検索・リスク予測)、第4層ドメインスキル(バックエンド・フロントエンドほか30以上)へ複数の経路で接続し、1つの経路が使えなくても別の経路が残る。
01

オーケストレーター

1つのコマンドが全工程を起動し、配下のすべてを指揮します。

02

ワークフローハブ

計画・実装・テスト・レビューのスキルが相互に呼び出し合い、メッシュを形成します。

03

ユーティリティ

調査・文書検索・リスク予測など、ハブから呼び出される機能部品です。

04

ドメインスキル

バックエンド・フロントエンド・セキュリティ監査など、30以上の専門スキルを個別に差し込めます。

AIのランダム生成ではなく
Agent Skillで制御

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。

1
刷新用の仕様書をテンプレートで抜け漏れなく設計

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。

20以上のテンプレートで刷新用の仕様書の生成を制御するイメージ
2
機能とユーザーストーリーを復元

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。

コードや挙動から機能とユーザーストーリーを復元するイメージ
3
生成結果を検証して直す

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。

生成結果をverify reviseで検証し修正するイメージ

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

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
Cost

コストは総額だけでなく、戻れるかで見る

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

また、移行パターンや検証の仕組みを再利用できるため、プロジェクトの規模が大きく、期間が長くなるほど、プロジェクト全体のコスト効率は高くなります。

Comparison

一括刷新でも、単なるAI変換でもない

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
FAQ

よくあるご質問

稟議はどう進めればよいですか?

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。

予算レンジの目安は?

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。

期間はどのくらいかかりますか?

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。

途中で止めることはできますか?

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。

セキュリティ・情報管理について詳しく知りたい

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。

Next Step

まずは“現状の可視化”から、ご相談ください

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。

  • 進まなくても、仕様ドキュメントが成果物として残る

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