カクヤス、30年物のレガシーシステムをAIで解読──コード解析とクラウド移行を自動化し工数を2/3に圧縮
人手で450人月と試算された塩漬けシステムの解析・刷新プロジェクトにおいて、Claude CodeとAWSを組み合わせたAI駆動の解析基盤を構築した。
リリース: 2026-07-01 · 読了 5 分記事の要約
1. 核心（What）
- カクヤスグループが約30年運用してきたVB.NETおよびOracle Databaseベースの基幹システムをAI活用で解読・刷新。
- 人手で450人月と試算された解析・移行プロジェクトを、AI駆動の解析・開発手法により約2/3の工数で完了。
- Claude Code on Amazon Bedrockを活用し、約2200本のソースコードと約3000本のDBテーブルを解析。
- 不要な機能の特定により、システムに残るソースコードを約800本まで削減。
2. 影響（Why）
- レガシー解析の現実解: 「動いているから触れない」という塩漬けシステムの刷新において、AIを「コードの理解者」として位置づけ、ドキュメント不足を補うことでブラックボックス化を解消する。
- 国内中堅・大企業の刷新戦略: 国内の製造・流通業に多い「30年選手」の基幹システムを抱える事業者は、人手による解析コストをAIで圧縮することで、大規模なリプレイスを現実的な予算と期間で実行可能になる。
3. 根拠・詳細（How）
- Claude Codeによる解析基盤: Claude Code on Amazon Bedrockを導入し、約1200本のテストコードやドキュメントをAIに読み込ませることで、コードの意図を自動解釈し、不要な機能と必要な機能を定義。
- AWS環境での検証自動化: Amazon EC2およびAmazon RDS上にOracle Database環境を再現し、本番環境のデータを反映させることで、旧システムの挙動を1ヶ月という短期間で網羅的に確認。
4. 展望・課題（Next）
- AIを「ファイル」として管理: AIが生成した解析結果やコードの意図を、属人化させないために「ファイル」として管理し、後続の開発者がAIを介してシステムを理解する運用を継続する。