「技術断代」克服に向けた生成AIソリューション提案

ベテランの知識を継承し、若手が活躍できる持続可能なIT組織へ

2025 (株)PARA-TECH

提案の背景：深刻化する技術断代リスク

日本のIT業界では平均年齢45歳超。COBOL・PL/I・RPGなど旧世代技術を扱うエンジニアが大量退職期に突入

銀行・保険・鉄道・行政などの基幹システムを支える"職人技"が失われつつある

文書不備・口伝依存のため、「誰も全体を理解していないシステム」が急増

若手は旧技術を敬遠し、引き継ぎモチベーションも低い

結果

システム運用のブラックボックス化

障害対応リスクの増大

モダナイゼーション停滞

解決の方向性：生成AIによる「知識の永続化」

AIを"知識の継承エージェント"として活用し、ベテランの経験を組織の資産に変える仕組み

AIは単なる自動化ツールではなく、

「記録 → 理解 → 再現 → 教育 → 改善」までを担う

知識伝承エンジンとなる

ソリューション概要：「Re:Legacy プロジェクト」

レガシー技術・業務知識をAIで構造化し、新人が「対話で学べる」環境を構築

モジュール	機能概要	成果物
① Legacy Code Parser	COBOL/RPG/PL-I/Java 解析 → 意味抽象化	コード構造・処理フロー・業務マッピング
② Knowledge Extractor Agent	ベテランとの会話から知識を抽出・整形	Q&A・業務ルール・ノウハウ文書
③ Knowledge Graph Builder	コード＋業務ロジックを知識グラフ化	「顧客管理→契約管理→精算処理」等の関係構造
④ Mentor Chat Agent	新人がAIに質問し、業務・コードを理解	対話型学習環境・教育コスト削減
⑤ Replatforming Assistant	コード変換・リファクタ提案	モダナイゼーション支援レポート

実現ステップ：段階的な導入で確実な成果へ

フェーズ	期間目安	目的	主な成果
Phase 1：収集期	1〜2ヶ月	暗黙知のデータ化	ソース・口述・ログの統合DB
Phase 2：解析期	2〜3ヶ月	コードと知識の意味解析	自動注釈・業務意図抽出
Phase 3：構造化期	2ヶ月	知識グラフ構築	業務・システムの関係可視化
Phase 4：継承期	2ヶ月	会話型知識継承の実装	Mentor Agent動作開始
Phase 5：展開期	継続	全社展開・モダナイゼーション支援	移行支援・教育体系構築

活用シナリオ（前半）：AI導入による業務改革

障害対応

「誰がどこを直すか分からない」

→

AIが過去ログ＋コードから原因候補を提示

新人教育

OJTに半年以上かかる

→

Chatで「このバッチは何をしている？」と聞けば即回答

業務引継ぎ

文書が古く信頼できない

→

口述＋AIが自動文書化し、更新履歴を追跡可能

活用シナリオ（後半）：システム最適化と開発効率化

システム改修

影響範囲が読めず保守コスト高

→

KG（知識グラフ）から影響範囲を自動解析

コード移行

COBOL→Java変換に人手依存

→

意味解析＋LLMで自動変換案を生成

期待効果：定量的な改善とリスク低減

新人教育期間

6ヶ月 → 2ヶ月

▲67%

障害復旧時間

平均6時間 → 2時間

▲67%

文書更新コスト

年200人時 → 50人時

▲75%

保守要員依存度

特定個人への依存から全員が参照可能な体制へ移行し、組織全体のリスク分散を実現

技術継承率

非形式知50%から形式知90%以上へ向上し、知識の定着化と組織的な継承を実現

運用リスク低減

ブラックボックス化したシステムを可視化し、障害対応と保守作業の確実性を向上

人材育成効率化

対話型学習環境により、OJT期間を短縮し新人の即戦力化を加速

導入ロードマップ：試行から全社展開へ

🌱 Step 1

PoC

3ヶ月

対象

1つのレガシーシステム（例：口座管理系）

成果

• コード＋知識抽出の自動化率80%以上
• Mentor Agentプロトタイプ稼働

🌿 Step 2

本格展開

6〜12ヶ月

対象

既存他システムへ拡大

成果

• ナレッジベース統合
• 教育体系構築（AI＋人材育成部門連携）

🌳 Step 3

全社展開・継続進化

継続

対象

全社共通「知識基盤」化

成果

• AIが"次世代開発支援"へ発展
• 設計・テスト支援など

投資イメージ：段階的な投資計画

PoC

500〜800万円

期間：3ヶ月

対象

1システム対象

目的

実現可能性の検証、効果測定

本格展開

2,000〜3,000万円

期間：6〜12ヶ月

対象

5システム規模

目的

複数システムへの展開、統合

年次運用

〜500万円/年

期間：継続

対象

全社運用体制

目的

維持・改善・人材教育連携

※ モデル利用方式（クラウド/オンプレミス）、インフラ構成、カスタマイズ範囲により変動します。詳細はPoC計画書にて提示いたします。

提案の強み：他社との差別化ポイント

💬

会話型知識継承

対話でベテランのノウハウを引き出し自動構造化

🧠

コード＋業務知識の統合理解

単なるFAQではなく、コード・業務ロジック・ドキュメントを一体管理

⚙️

段階的導入が可能

PoC→限定展開→全社拡張の3段階で低リスク導入

📈

育成＋保守＋変革を同時実現

知識伝承だけでなく、システムモダナイズまで視野に

🛡️

セキュリティ・脱敏対応設計済み

個人情報・社内機密に対応したクローズドAI環境可

「人が去っても、知恵が残る」

ベテランの頭脳をAIが永続化し、

若手が即戦力として育つ、

持続可能なIT組織へ

📚

知識継承

ベテランのノウハウを形式知化し、組織資産として永続保存

👥

人材育成

対話型学習で新人の成長を加速し、即戦力化を実現

🔄

継続進化

AIが組織知を蓄積し、システムモダナイズへ展開

次のステップ：具体的なアクションプラン

1

貴社内でのPoCテーマ選定

例：1つのレガシー系業務（口座管理、契約管理、請求処理など）を対象として、実現可能性を検証するテーマを選定します。

2

2時間のワークショップ開催

課題整理、サンプルデモ、導入範囲検討を実施。貴社のシステム環境と要件を深掘りし、最適な導入プランを共創します。

3

PoC計画書・スケジュール提示

2週間以内に提供可能。詳細なPoC計画、実施スケジュール、期待成果、投資額の詳細見積もりを提示します。

お問い合わせ・ご相談

本提案に関するご質問、詳細説明のご希望、ワークショップ開催のご相談は、お気軽にお問い合わせください。