「仕様書がないので触れない」――IT企業の現場で、長年稼働する基幹システムがこう評されることは珍しくありません。生成AIによるコード解析は、この状態を解く現実的な手段です。結論として、AIにいきなり改修コードを書かせるのではなく、まず「読む・要約する・影響範囲を洗い出す」工程に使い、人のレビューを通してから改修に進む順序が安全です。経済産業省・デジタル庁・IPA（情報処理推進機構）が事務局を務めるレガシーシステムモダン化委員会は、脱却に向けた総括レポートを2025年5月28日に公開しています。
最初にAIへ渡すのは「プログラム一覧と呼出関係」
解析の第一歩は、プログラム一覧、テーブル一覧、ジョブの実行順序といった棚卸し資料をAIに読み込ませ、呼出関係とデータの流れを図と文章で起こさせることです。担当者しか知らない「この帳票は月次だけ動く」といった運用知識は、ヒアリングで補い、AIが作った要約に追記して仕様メモとして残します。この仕様メモの蓄積自体が、属人化の解消という成果になります。
影響分析とテスト観点の洗い出しにAIを使う
改修時の事故は、修正箇所そのものより、影響範囲の見落としから起きます。変更対象のプログラムを起点に、参照するテーブルと呼出元をAIに列挙させ、人が業務知識で検証する進め方は、影響分析の初速を大きく上げます。あわせて、既存コードからテスト観点を抽出させると、仕様書がないシステムでも回帰テストの設計が前に進みます。ただし、AIの列挙は網羅を保証しません。最終確認は必ず人が行うルールを、プロジェクトの開始時に明文化してください。
人材不足の中での進め方：内製で「読める人」を増やす
IPA「DX動向2025」では、DXに取り組む日本企業において、DXを推進する人材の「量」が「やや不足している」「大幅に不足している」と答えた企業の割合が合計85.1%に上りました。モダン化を外部に丸投げすると、解析結果が自社に残りません。AI解析の成果物である仕様メモと影響分析の型を自社の標準手順として残し、若手エンジニアが先輩と一緒にコードを読む訓練の場として使うことで、保守人材の育成とモダン化を同時に進められます。
自社の現場に引きつけた進め方を検討したい方は、本誌の30分無料相談で、対象システムの選び方や進め方の優先順位を一緒に整理できます。まずは現状の課題をお聞かせください。
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「「2025年の崖」から考える、レガシーシステム刷新の経営論」 https://axdx.aohalab.ai/#/article/8
「開発現場のAI活用は「速く書く」より「正しく届ける」で設計する」 https://axdx.aohalab.ai/#/article/29
出典：IPA「DX動向2025」 https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/dx-trend-2025.html
出典：IPA「レガシーシステムモダン化委員会」 https://www.ipa.go.jp/disc/committee/legacy-system-modernization-comittee.html
本記事で紹介した内容は2026年11月時点の公表情報に基づきます。最新の内容は出典の一次情報をご確認ください。