レガシーシステムとは、COBOL や AS/400 など保守切れ技術で構築され、一行の改修でも影響調査に数日、本番リリースに数週間を要する基幹系を指します。設計書は欠落し担当者は退職、障害復旧が遅れ、日次バッチでしか売上・在庫が更新されず経営判断が翌日にずれ込む。さらに OS・DB へ脆弱性パッチが提供されず CSIRT が恒常的に手作業の暫定措置を強いられ、運用コストが新規投資を圧迫する。
稼働年数が長くてもドキュメントと自動テストが整い、30 分で安全にリリースできるならレガシーではありません。導入５年でもコード変更前に全機能を人手試験しなければ本番へ出せないなら十分レガシーです。判定基準は年数ではなく「安全に高速で変更を届けられるか」であり、この能力を欠いた瞬間に老朽化が始まると理解すべきです。
受注データが基幹に届くのは 23 時のバッチ、在庫は倉庫 CSV を翌朝手動取込み──こうした遅延があるなら連携不全型です。解決策は Kafka で注文・在庫イベントを発行し、iPaaS で REST-API に束ねる構成へ改修し、基幹・EC・CRM 間を秒単位で同期させることです。
「あの人がいないと障害が直らない」状態は属人化保守型です。まず Git に全リポジトリを集約し、SonarQube で静的解析レポートを共有します。週次レビューで複数名が履歴を追えるようにし、自動テスト比率を 30％→70％ へ段階的に高めて属人リスクを解消します。
要望書を総務が受理し、情シスが稟議を書き、委員会が月１回承認──半年かかるならプロセス硬直型です。Jira でチケットを起票し、リスク小の修正は開発課長判断で即日マージ、翌週の定例リリースで本番反映する運用へ改めると開発速度が５倍に伸びます。
Windows Server 2008 や HP3000 で動き、故障部品はオークション頼み──これが技術老朽型です。P2V で仮想化基盤へ吸い上げ、OS を現行 LTS へ更新し、DB を 19c へ上げてハード依存を排除してからクラウド移行設計に着手します。
税制改正対応に１年、画面一枚の追加に 1,000 万円かかると言われるなら経営ボトルネック型です。財務部門と協働し改修待ちで逃した粗利を算定したビジネスケースを作成し、取締役会で刷新投資回収期間を可視化して予算を確保します。
障害ログが３台の NAS に散在し、再起動手順は紙バインダー、担当者は退職予定──この状態では深夜障害時に RTO４時間を守れません。Ansible で再起動とログ収集を自動化し、手順を Confluence に動画付きで残し、新人が月１で復旧演習を行う体制が必須です。
32bit アプリと固定長データの制約で AI 推論用の 200 MB 画像を扱えず新規サービスが頓挫する例もあります。Kubernetes 上で水平スケール可能な REST-API に置換し、JSON モデルへ変換することで突発的高負荷にも秒単位で拡張できます。
年間保守費３億円のうち７割が EOSL 機器の高額保守料という企業は珍しくありません。保守費と機会損失を IRR で比較し、刷新投資が５年で回収できる試算を役員会へ提示し、１四半期で投資判断を下すプロセスを設計すべきです。
保守費が売上の２％を超え、法改正対応が期限に間に合わず、障害１日停止で粗利が 3,000 万円以上減る場合は即時刷新シグナルです。３指標をダッシュボードで常時監視し、閾値超過時に CIO が刷新プロジェクトを起案する社内規程を整備します。
クラウド移行で Auto Scaling を有効化すると繁忙期のみリソースを増設でき月間インフラ費を 40％ 削減できます。GitHub Flow と CI/CD を導入すれば要件確定からステージング反映までが４週間→２日に短縮され、新サービスを迅速に市場投入できます。
フロントを React で更新してもデータ定義が EBCDIC のままでは CSV 変換が毎回必要です。テーブル設計を UTF-8 と論理正規化へ統一し、マイクロサービスが直接参照可能な共通 API レイヤーを配置して初めて負債の再発が防げます。
リホストはコード無改変で IaaS へ載せ１か月でデータセンターを閉鎖します。リプラットフォームは WebLogic を Tomcat へ置換し年間ライセンスを３割削減。リファクタリングは重複ロジックを共通クラスに集約。リビルドは BPMN で業務を再設計し SaaS と REST で疎結合化します。
Step1 でデータフロー図と CRUD 表を作り依存を洗い出す。Step2 で Flyway に既存 DDL を取り込みバージョン管理を開始。Step3 で Dual Write 同期を行い Blue-Green で段階切替。Step4 で Prometheus のメトリクスを確認し閾値超過時は自動ロールバックします。
要件の 80％ が業界標準なら SaaS リプレイスが適し導入６か月、カスタマイズは画面数×1.5 人日で見積もります。独自業務が多い場合は Spring Boot でスクラッチし、ドメイン駆動設計で境界づけを明確化して保守性を確保します。
物理 24 台を VMware から AWS へ Lift し Reserved Instance を３年契約すると保守費と電力費が年 1,400 万円削減できます。EBS スナップショットと S3 Glacier を組み合わせバックアップ保管費も 1/4 に圧縮し、DR 訓練は３時間で完了します。
GitHub Actions でプッシュ時に JUnit と ESLint を実行、成功後は Argo CD がマニフェストを本番 Kubernetes へ同期。Datadog Synthetic が５分毎に画面遷移を監視し異常を Slack 通知するため、夜間手動リリースが不要となり週 15 時間の残業が消滅しました。
リソースを「部門-環境-サービス」タグで統一し Cost Explorer の日次レポートを Tableau へ連携。CPU 使用率 30％ 未満が３日続く EC2 は Lambda で自動停止し、夜間は Spot Instance に置換。クラウド費は月 250 万円→190 万円に削減できました。
要件追加がチケット追記だけで効果測定されないと開発人月は当初計画の２倍に膨張します。追加機能は企画書に ROI と撤回基準を明記し、変更審査会で承認されない限り実装しないルールを徹底して肥大化を防ぎます。
旧 DB と新 DB を双方向同期する暫定アダプタを作るだけで撤去日を決めないと二重更新が続きます。マスタ移行完了後は旧 DB を読み取り専用にし、２週間の並行稼働確認が終わった時点で電源断日を運用カレンダーに登録しておくことが必須です。
新 UI が作業時間を何分短縮するか示さず「新しいから」とだけ説明すると利用部門は非協力的です。移行前後で入力件数と誤入力率を計測し改善幅を数値で共有し、成果を評価制度に反映することで現場の支持を得られます。
商品検索 API だけを先に新システムへリダイレクトし、応答時間が 300 ms を超えたら Envoy が自動で旧 API へフォールバックする設計を採用。Datadog APM で P95 レイテンシを監視し、無停止切替を実現します。
C4 モデル図で現行と To-Be を並べ差分を赤枠表示。各差分について改修工数・影響ユーザー数・想定リスクを Excel で一覧化し、役員会で着手順を優先度 A-C で決定します。
開発は２週間スプリントのスクラム、業務部門は業務ルール変更を Pull Request で提案、経営会議はリリースノートを基に意思決定します。部門横断で同じリズムを回し機能追加と業務改善を同期させます。
クラウド移行専門 SIer と準委任契約を結び、週次レビューで実装成果を共有。移行完了後に 20 時間のハンズオン研修を組み込み、Terraform と監視ダッシュボードの保守を自社で回せるようにしてから引き渡してもらいます。
ベンダーは Kafka や Terraform を使った大規模移行を多数経験しており、ダウンタイム短縮手順をテンプレート化済みです。その手順を適用することで検証環境費と日程を大幅に圧縮できます。
夜間リリースや CSV 差分確認といったルーチンを委託すれば、社内 SE は商品企画システムの改善や BI 分析に専念できます。繁忙期でも残業規制を守れ、離職率低下にもつながります。
SLA に「切替 48 時間以内の性能劣化 5％ 以内」「障害一次対応 １時間以内」を盛り込み、達成度に応じて報酬をスライドさせることで、遅延時には追加リソース投入を促す経済的インセンティブが機能します。
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