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AIエージェント導入支援サービス

基幹システムのリプレースに
AIエージェントで劇的な工数削減を

COBOL・RPGで構築されたレガシー資産を生成AIが解析・ドキュメント化。
リプレースにおける劇的な工数の削減だけでなく、属人化の解消と世代継承を伴走型支援+AIで解決に導きます。

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1営業日以内にご返信/COBOL・RPG専門担当が直接対応/相談のみもOK

タイムリミットがせまるレガシーの課題に
どこまで取り組めていますか?

2025年の0% が過ぎました。刻一刻と時間は過ぎていきます。

01

技術の老朽化

導入当初の最新技術もいまでは老朽化し、扱える技術者の高年齢化に加えて、その技術に興味を持つ若者が少なく採用も難しい

02

引継ぎが困難

機能追加・改善や運用対応に追われ、ドキュメントの整備や教育に充てる時間がなく、ベテランの暗黙知を若手に伝える術がない

03

リプレースの高い壁

誰もシステムの全体像が把握できておらずドキュメントも無いため、リプレースの規模や予算がわからず、着手すらできない

リプレースの「着手すらできない」状態、
一度ご相談ください。

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長きに渡って稼動してきたシステムは
自社の経験が詰まった「資産」です

長年稼働してきたシステムには、業務ノウハウ、顧客理解、競争優位性が詰まっています。

しかし、歴史が長いが故に「属人化」「ドキュメント不在」「若手が育たない」といった課題から、技術的な負債と呼ばれることも少なくありません。

AIエージェントという新たな解決策で、長年の知見・経験が詰まったシステムの本来の価値を取り戻し、次世代へと継承する道を切り開きます。

AI Agent: Turn Legacy Into Asset

経営者、情報システム部のみなさん
こんな現場の声ありませんか?

こうした悩みの解消に「AIエージェントの導入」という選択肢があります。

01

分からない・触れない

  • 10,000行のプログラム、変数名は暗号...読み解くのに膨大な時間がかかる
  • どこに影響するか調べるだけでも1週間
  • なぜこの処理があるのか誰も分からない
02

聞けない・育たない

  • 数年後のキーパーソンの定年までに何とかしないと...
  • レガシー技術のため若手に訴求できず採用できない
  • 上司や先輩が業務過多で、の教育・質問への対応ができない
03

リプレースできない

  • 機能一覧すら存在せず、どこから着手すべきか判断できない
  • 全体像が見えず、段階的移行の計画が立てられない
  • 現状分析を外注すると数千万の費用がかかってしまう

AIエージェントを導入することで
現状の "できない" という悩みに終止符を。

3,000本+
解析実績

社内PCで稼働するから、現場の複雑な課題に対応できる

AIエージェントは社内PCで稼働。数千本のプログラムも自律的に参照・解析し、仕様書作成や質問への回答を行います。隔離された仮想環境で実行され、アクセス可能なファイルも限定できるためセキュリティも万全です。(※推論はクラウドで行われますが、データが学習に使用されることはありません)

なぜ「AIエージェント」なのか?

ChatGPTでは実現できない、自律的なファイル操作と解析が可能です

AIエージェント ブラウザ版AI
ChatGPT, Geminiなど
指示・回答 指示を完遂するまで自律的に動作 質問・回答を人の関与で繰り返す
ファイルの読取り 指定フォルダのプログラムにアクセス可 PC内部へのアクセス不可
ファイルの書込み ディレクトリ作成、複数ファイルを自動保存 保存は人手による操作が必要
プログラム解析 指定されたプログラムを自動探索・解析 対象プログラムを人手で提供
関連性の解析 関連ファイルを自律的に解析・読み取り 関連するファイルを1つずつ手動指定
ドキュメント書式 プログラムに応じた書式を自動適用・保存 プロンプトで書式を毎回手動で指定

導入事例および成果

Case 01

AS/400(IBM i)RPG
3000本以上の解析

Before

長年に渡り内製してきた巨大な基幹システムながらドキュメントがなく、数名のエンジニアの職人技に依存。若手への引継ぎ、リプレースが大きな課題に。

After

業務ロジックの解析、画面・帳票レイアウトを自動でドキュメント化。リプレース中の現行システムの運用においても現状把握、修正の影響箇所などの把握が容易に。

Case 02

ブラックボックス化したEXCELマクロの解析

Before

業務中核のEXCELマクロが作成者の退職でブラックボックス化。継ぎはぎを重ねてきたロジックは製作者以外に理解ができず、保守困難に。

After

AIエージェントが自律的にEXCELの解析に必要なライブラリを自動インストール、マクロやVBAを解析し、業務ロジックを人が理解しやすい形式でドキュメント化。

Case 03

データコンバート
プログラムの自動生成

Before

新システム移行にデータコンバートが必要。1度きりのプログラムに大きな工数がかかることが課題。

After

AIエージェントが移行仕様書の作成を支援し、その仕様書をもとにデータ移行プログラムやテスト仕様書を自動で作成。

3,000本超の解析実績。
御社のソースも同じ方法で解けます。

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安全なAI利用環境

お客様のデータを守りながら、AIの力を最大限活用できる環境を提供します。

隔離された環境でAIを実行

仮想環境(コンテナ)内で実行するため、お使いのPCに影響を与えません

アクセスを制御

AIがアクセスできるフォルダや通信先を制御し、意図しないデータの参照や送信を防ぎます

データが学習に使われない

送信データがAIモデルの学習に使用されない設定が可能です

よくある質問

サービスとして具体的にどういったものが提供されますか?
AIエージェントが社内PCで稼働するまでの環境構築支援と、プログラム解析のためのエージェント初期設定が主な提供サービスです。その後の解析精度の調整(仕様書の書式や自社 プログラムの書き方を理解させるなど)は基本的にお客様での作業となりますが、必要に応じて伴走支援もご提供しています。また、AI基礎知識やAIエージェントの使い方セミナー なども、ご要望に応じて対応いたします。
対応可能な言語やプラットフォームは?
メインフレームやオフコンで構築されたIBM RPG(AS/400 / IBM i)、COBOL等(バージョン問わず)や、Windowsサーバーなどに構築されたVisual Basic、C#等の言語、EXCEL VBAなどの解析も可能です。
AIが生成した仕様書の精度は信頼できますか?
単独のAIでは見落としが生じる可能性がありますが、当社ではAgent Teams(複数AIによるチーム体制)を活用して精度を高めています。プログラム解析担当・レビュワー・設計書作成担当など役割を分担し、AI同士が互いにチェックし合う仕組みです。最終的には人間のレビューも組み合わせることで、信頼性の高い仕様書を作成します。
導入事例について教えてもらえますか?
複数の導入事例がございます。業種やシステム環境ごとの具体的な事例は資料にてご紹介しておりますので、お気軽に資料請求ください。
AIエージェントの処理はすべて社内のPC内で実行されますか?
PC内でされる処理とクラウドでされる処理のハイブリットとお考えください。例えば、プログラムの検索や読み込みなどはPC内で実行されますが、その読み取った内容から何をすべきかをAIが判断する処理はクラウド上で行われます。
最小利用人数や契約期間の縛りはありますか?
利用人数の制限はありません。契約期間の縛りはありませんが、AIエージェントの稼働までは3か月程度を想定ください。ご契約は毎月更新のため、その後の伴走支援などは任意のタイミングで終了いただけます。
自社でAIエージェントを使いこなせるか不安です
導入後から活用・定着までを伴走支援いたします。基礎セミナーの開催、AIエージェントの使い方セミナー、定例会議でのフォローアップなど、しっかりサポートいたします。
モダナイゼーション(他言語へのコンバート)には対応していますか?
AIエージェントにJavaなどの言語にコンバートさせることは可能です。しかしながら、そのプログラムをそのまま本番適応することは推奨しておりません。人のレビューや修正が必要になるとお考えください。
リプレイスを既存ベンダーに依頼した状態でもAI導入は可能ですか?
可能です。既存ベンダー様との関係は維持していただきながら、AI導入のみを当社で受け持つことは可能です。(プログラムの著作権等が御社に帰属していることが前提となります)

会社概要

Genies

株式会社ジーニーズ

三重県四日市市諏訪栄町7-34 | https://www.genies.jp

基本情報

設立 2005年10月(期目)
代表者 代表取締役 阪 和幸
所在地 三重県四日市市諏訪栄町7-34
SYNTHビジネスセンター
事業内容
  • システム開発プロジェクトのPMO、CTO受任
  • 生成AI導入支援
  • マイクロSaaSの開発・販売

当社の強み

代表の阪は、地方自治体・公共団体のシステム設計・開発・運用にPM・SEとして9年間従事。メインフレームからクライアント/サーバーまで多様な環境でのシステム開発プロジェクトを成功させてきました。

2023年より生成AIの導入支援事業を開始、PMOを任されているプロジェクトへの適用を進めてきました。

当社の強みは、「メインフレームやオフコンの知見」と「AIの知見」に加えて、10年以上にわたりPMOとして様々なプロジェクトに携わってきた「プロジェクトマネジメントの知見」、つまり、歴史・最新技術・人の3つをかけ合わせたご提案ができることだと考えています。

FINAL STEP

まずは、現状を
お聞かせください。

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