＜発行＞
株式会社Def consulting（2026年）

＜資料概要＞
本資料は、企業がAIエージェント導入時に直面する「導入の壁（目的の曖昧さ・PoC止まり）」と「運用の壁（定着化・ガバナンス）」を解決する「AIエージェント導入支援サービス」について解説した資料です。
単なるツール導入にとどまらず、総合コンサルティングの強みを活かした戦略策定から、業務プロセスの可視化、複数ベンダーが絡むプロジェクトのPMO（全体統括）、本番稼働後の運用定着・AIガバナンス構築まで、一気通貫で支援する実践的アプローチを紹介しています。
最先端のAI技術を経営課題と結びつけ、AI導入を確実な事業成果・DX支援へとつなげたい推進担当者・経営層の方に向けた具体的なサービス体系や進め方を収録しています。

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＜資料概要＞
本資料は、ブラックボックス化したレガシーシステムの刷新における課題を解決する「AI主導のシステムモダナイゼーション」について解説した資料です。
単なる自動コード変換の枠を超え、最新の生成AI技術と独自の「検証器（Verifier）」を組み合わせることで、ハルシネーションのリスクを排除し品質を強固に担保する実践的アプローチを紹介します。
COBOL、RPG、PHPなどからモダン環境への大規模な移行プロジェクトにおいて、AIと専門エンジニアの共創により、工数やリードタイムを劇的に削減した具体的な成功事例を収録しています。

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＜資料概要＞
本資料は、ブラックボックス化したレガシーシステムの刷新における「多重苦」を解決する「AI主導のシステムモダナイゼーション」を解説したホワイトペーパーです。
単なる自動コード変換では品質担保が難しい課題に対し、最新の生成AI技術と独自の「検証器（Verifier）」による相互監視を組み合わせた実践的アプローチを紹介します。
大規模なCOBOLやRPGシステムを対象に、AIによるリバースエンジニアリングで業務ロジックを可視化し、移行工数やリードタイムを劇的に削減した実例を詳しく解説しています。

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＜発行＞
ビープラッツ株式会社／クウジット株式会社（2026年）

＜背景・課題＞
長期運用されたシステムは規模・複雑さが増し、設計知識が一部の開発者に偏在（属人化）しやすい。ビープラッツ社のPHPベース大規模Webアプリ（ソースファイル約9,000件）を対象に、クウジット社が2025年12月〜2026年3月に構造化ドキュメント化プロジェクトを実施した。

単純にAI Agentを適用するだけでは以下の課題がある：
● コンテキストウィンドウ制約：9,000件を一度に処理不可
● セッション分断：進捗管理をAgent単体では継続できない
● 出力品質の非保証性：「100%完了」ログでも実際はファイル欠損が発生
● 運用障害：トークン制限、サービス障害、巨大ファイル対応など

＜解決方針＞
Python（厳密制御）とAgent+LLM（意味処理）の役割分担が核心思想。
● Python/progress.json：処理順序管理、進捗永続化、中断・再開、整合性チェックなど
● Agent+LLM：ファイル説明文生成、要約、意味的文書化

ボトムアップ構造化：
Pass 1（ファイル→モジュールのドキュメント生成）→ Pass 2（ER図・DB定義書等の全体俯瞰情報生成）→ HTML変換。コード解析にはSerenaを活用し、依存関係の精度を大幅改善（依存元エントリ64→150、要調査箇所6→0）。

＜実装上の工夫＞
● API制限の自動待機・自動復帰
● 35,000行超の巨大ファイルはスキップ/簡易生成
● サーバー障害時の自動リトライ、progress.jsonバックアップ
● 整合性検証：LLMの「思い込み」（完了したと誤認するが実際は欠損）に対し、ソースツリーとの照合で欠損検知。プロンプトを「推奨」→「必須」に変更しただけで情報欠落（例：あるモデルのリレーション18件が0件と記載されていた事例）が劇的改善

＜成果＞
● ファイルドキュメント9,038件、モジュールドキュメント1,274件、ER図80件など、合計10,465件の設計ドキュメントを生成
● 実務向け追加ドキュメント（定数辞書、ACLマッピング、ルーティング一覧など）11種類をPython完全自動生成
● コスト目安：API従量課金で4〜5日・約$3,000／月額サブスクで2〜3週間・$200〜400
● 開発現場からの36件の要望を分析し、自動化可能な範囲と人手が必要な範囲を分類

＜今後の展開＞
● 別リポジトリ（約1,300ファイル）への適用実績あり、アダプターパターンで汎用性向上
● 生成ドキュメントへのRAG適用＋Serenaによる構造解析を組み合わせた検索・対話基盤の構築
● レガシーシステム（COBOL、VB6、Delphi等）のモダナイゼーションの足場としての活用
● 差分更新、外部情報源統合、本番運用基盤への発展を計画

＜結論（3つの知見）＞
● 厳密制御すべき部分とAIに委ねる部分の役割分担が大規模AI活用の成否を分ける
● LLM出力は信頼できない前提で、検証・欠損検知の仕組みを外側に設計すべき
● 事前の構造化知識基盤があることで、Agent活用の効率も大幅に向上する

＜資料サンプル＞※一部のみ掲載

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