仕様・業務知識・データ・使い慣れた操作性を受け継ぎ、複雑なコードを再構築。
既存チームがAIで保守・改善できる基盤へ。
複雑になりすぎて、変えたいのに変えられない。
同じ複雑さが、攻撃リスクを見えにくくし、開発予算を「壊さないための作業」に縛っています。
使われていない経路や複雑な例外処理が残り、どこにリスクがあるのか把握しにくい。
開発予算が「壊さないための作業」に固定され、新機能やAI活用への投資が後回しになる。
業務のルールが担当者の頭の中に残り、引き継ぎが難しい。属人化が、そのまま事業リスクになる。
現行システムは既存チームが運用し、再構築はbajjiが並行して担当。
完成後は、既存チームが新しいシステムを引き継ぎます。
稼働中の業務と仕様を生かし、要件定義を一からやり直す手戻りを抑える。
継ぎ足しで複雑化した実装を、AIネイティブで全体最適に再構築します。
| 選択肢 | 受け継ぐもの | 主な論点 |
|---|---|---|
| 現行システムの保守継続 | すべて | 複雑さと攻撃面は増え続ける |
| 既存コードのAI改修 | コードごと | 仕様・テストがなければ効果は改修範囲に限られる |
| 従来型のスクラッチ再構築 | 仕様（再定義） | 要件定義のやり直しによる多年・多額の投資 |
| AIリビルド | 仕様・業務知識・データ・UX | 全体最適で攻撃面を縮小。短期間で構築 |
97種類の攻撃手口に基づく診断で、攻撃面・保守工数・継続運用のリスクを可視化。再構築の適否と範囲を確認します。
現行は既存チームが運用し、bajjiが新システムを並行構築します。
同一入力による旧新の差分検証と受け入れテストを経て、機能単位で切り替えます。
既存チームが新システムを継承。AIで保守・改善できるよう支援します。
※ 期間は対象範囲・移行要件により変動します。「現行維持が最適」という判断も、Phase 0の成果です。再構築ありきでは進めません。
bajjiが自社で実践する開発運用を、次の仕組みとともに、動く状態で引き渡します。
人とAIが読め、コードとの乖離を防ぐ仕様・設計情報。
旧新の出力を検証し、切替後も変更による劣化を検知。
人とAIの変更を同じ基準で確認し、接続ルールも自動検証。
判断の経緯を記録し、定期的に仕様へ反映。
置き換えません。再構築中は現行システムの運用を続けていただき、リリース後は新システムの運用主体になっていただきます。
現行を運用しながら並行して構築し、機能単位で差分検証のうえ段階的に切り替えます。一括切替に依存しないため、業務への影響を最小限に抑えられます。切替時の条件はPhase 0で整理します。
複雑化したシステムは、AIを使う攻撃者にとって探索しやすい攻撃面です。全体最適に作り直すことで不要な経路が減り、仕様とテストで挙動が明示されます。Phase 0では97種類の攻撃手口に基づく診断で、現状の攻撃面を地図にします。
言語・フレームワーク・クラウドは問いません。Phase 0の診断結果に基づき、現行構成の継続も含めて比較のうえ決定します。
あります。「現行維持が最適」という判断もPhase 0の正当な成果です。攻撃面の地図、保守工数の内訳、継続運用のリスクとコストはその場合もお渡しします。
対象範囲と規模により異なります。Phase 0の診断で確定しますので、まずはご相談ください。
システムの概要を伺い、診断で分かることと進め方を、初回無料でご説明します。