このような方におすすめ
ベンダーロックインに陥っている方
既存の保守費用が高止まりしているが、現行ベンダー以外では中身を理解できず、他社への乗り換えや抜本的改善ができないとお悩みの方。
システムのブラックボックス化に危機感をお持ちの方
度重なる改修で仕様書とソースコードが乖離しており、改修のたびに膨大な仕様調査工数（全工数の3〜5割）がかかっている方。
社内人材を新規開発に回したい方
保守業務に社内のキーパーソンが拘束されており、DXや新規開発へのリソース配分が進まないと感じている方。
保守移管後の品質低下が不安な方
ベンダー変更や内製化を検討しているものの、移管後に品質が落ちるリスクをどう抑えるか整理できていない方。
セミナー概要
日本のIT予算の約70%が、既存システムの維持・運用に費やされていると言われています。
多くの企業が「保守を外部に委譲して、社内人材は新規開発（DX）に回したい」と考えながらも、「ベンダーロックイン」「品質低下」「仕様書の欠落」「担当者の高齢化」という4つの高い壁に阻まれ、実現できずにいました。
しかし近年、AI技術が進歩したことにより、ソースコードから仕様を解析・復元すること（AIリバースエンジニアリング）が可能となり、これらの課題に対して現実的な解決アプローチが見出せるようになりました。
本セミナーでは、ソースコードを基にAIが迅速に処理構造を解析し、設計書を逆生成してドキュメント化する具体的なプロセスをご紹介します。さらに、復元した仕様書をベースに「AI仕様駆動開発（AIDD）」を組み合わせることで、移管後の品質低下を防ぎつつ、低コストで継続的な改良開発へと繋げる手法を、実際の保守移管事例を交えて解説します。
貴重な社内人材を既存システムの維持から解放し、攻めの内製化へシフトさせる、これからの社内のIT体制における「正しい役割分担」を実現するためのロードマップをご提案いたします。
このセミナーで分かること
- ソースコードを基にAIが迅速に処理構造を解析し、設計書を逆生成してドキュメント化する具体的なプロセス
- 移管後の品質低下を防ぎつつ、低コストで継続的な改良開発へと繋げる手法
プログラム
第1部｜既存システム保守の課題と4つの壁
ベンダーロックイン、品質低下、仕様書の欠落、担当者の高齢化——既存システム保守が抱える構造的な課題を整理します。
第2部｜AIリバースエンジニアリングによる仕様復元
ソースコードから処理構造を解析し、設計書を逆生成してドキュメント化する具体的なプロセスを解説します。
第3部｜AI仕様駆動開発（AIDD）による品質維持
復元した仕様書をベースに、移管後の品質低下を防ぎながら継続的な改良開発へ繋げる手法を紹介します。
第4部｜保守移管事例と今後の体制づくり
実際の保守移管事例を交え、社内人材を攻めの内製化へシフトさせるためのロードマップを提案します。
スピーカー
営業部
吉岡 拓郎
前職は医療機器・新生児向けメーカーにて、大学病院から開業医まで幅広く営業を担当。株式会社アイディーエスへの参画後、ベトナムオフショア開発を推進する専任営業担当として従事。