支援事例
経営課題にどう向き合い、何を実現したのか。
pragmatechesの支援事例をご紹介します。
CASE STUDY 2
生成AIでPL/IからJavaへの移行を検証。
コスト約60％減・期間半減の見通し
月間受注件数を約2.5倍に。
赤字事業の営業改革を、
自ら現場に立って推進
業 種
エネルギー・インフラ
企業規模
売上高1兆円以上
支援テーマ
基幹システム刷新／業務改革・AI活用
クライアント企業では、顧客情報管理システムの保守人材の不足と維持コストが課題となっていました。pragmatechesは、独自の変換・検証手順を組み込んだAIエージェントと内製ツールを活用し、本番資産の一部を対象にPL/IからJavaへの移行を検証しました。変換から単体テストまでの関連作業では、同じ対象・作業範囲を人手で行う場合の当社見積もりに対し、工数を約8分の1に抑制。さらに、移行後の保守を見据えたコードの再構成を検証し、全面移行の費用・期間・体制を試算しました。当初試算に対し、コスト約60％減・期間半減の見通しを提示しました。
課題
クライアントは、PL/Iで構築された数百万ステップ規模の顧客情報管理システムを運用していました。PL/Iに詳しい人材の不足に加え、メインフレーム基盤に起因するコストも高止まりしており、今後の保守・運用を継続するための対応が必要でした。
Javaへ全面移行し、既存システムの処理を移行先で再現する方針は既に決まっていましたが、移行にかかる費用・期間は当初約50億円・3年と試算されていました。品質を確保しつつ、費用と期間を抑えられる移行方式を選ぶ必要がありました。
アプローチ
1．AIと内製ツールを組み合わせ、複雑な本番資産の移行を検証する
本番稼働中のシステムの一部を対象に、実証（PoC）を実施しました。対象は、PL/Iプログラム数十本と、外部モジュールなどの関連資産を含む計10万行規模です。プログラム間の多段階の呼び出しや、データベース・共通部品との連携を含む複雑な処理を検証しました。
汎用AIエージェントに当社独自の変換ルールと作業手順を組み込み、内製ツールと組み合わせました。ルール化できる処理はツールで自動化し、文脈の解釈が必要な処理にはAIを用いることで、処理速度の向上とAIの利用コストの低減を図りました。
また、依存関係を解析し、共通部品を先に変換して、その結果を後続プログラムの変換に利用する手順を整備しました。PL/I固有の構文や対象システム独自の処理構造に対応するルールも組み込みました。担当者は変換方針の策定と結果の確認を担い、自動修正で解決できない問題への対応を判断しました。
2．変換前後の動作を比較し、移行後の保守も見据える
変換後のJavaコードに単体テストを実施し、エラーの修正と再検証を繰り返しました。結合テストでは、当社作成データで処理間の連携を検証したほか、クライアント提供の同じデータを変換前後のシステムに入力し、通常時・異常時を含む十数ケースで結果を比較しました。帳票作成やデータベース更新に加え、異常終了時の障害情報、再実行に必要な情報、アラート・エラーファイルの出力も確認しました。
確認された差分は、明細の並び順や文字コードなどの原因を分析し、今回のPoCでは業務影響のない許容差分として整理しました。その扱いは、本格移行時に仕様・対応方針を定める事項として引き継ぎました。
動作検証と並行して、Javaのフレームワーク「Spring Batch」に準拠した形式への再構成も実施し、移行後のコードを理解・修正しやすい構造にすることを検証しました。
3．検証実績を基に、全面移行の費用・期間・体制を具体化する
変換から内部結合テストまでのPoC実績を基に、移行対象全体の工数を推計しました。各プログラムのコード量に加え、分岐や繰り返し処理、外部呼び出し、データベース操作などから難易度を点数化し、仕様書の有無や非機能要件の検証負荷も反映しました。
PoCで実施していない上流工程や後続のテスト・移行工程は、必要な成果物・検討事項、対象規模、当社の実績を基に、別途工数を算出しました。情報提供・レビュー・テストデータ準備など、発注側に発生する作業も全体工数に含め、工程ごとの作業と役割分担を整理しました。
成果
営業活動自体での成果創出、AIを活用した営業業務の効率化、営業活動で得られた示唆の開発・マーケへの還流など、一連の取り組みを通じて、以下の成果が得られました。
1．変換から単体テストまでの工数を、人手で行う場合の見積もりの約8分の1に抑制
元のコード構造を踏襲してJavaへ変換し、単体テストまで実施したPoCの実績工数は、同じ対象・作業範囲を人手で行う場合の当社見積もりの約8分の1でした。比較には、環境構築、対象ファイルの確認、変換、レビュー、修正、単体テスト関連作業を含めています。
2．移行後の保守を見据えたJavaへの変換を実証
変換後のコードで、変更時に調査・修正する範囲を絞り込みやすい構造を確認しました。
元のコード構造を踏襲した変換では、Java化後も処理が大きなクラスにまとまる課題が残りました。再構成では、ジョブ全体の制御・業務判断・データ入出力を分離し、重複する処理を共通部品に集約しました。結果、PL/Iで記述されていたプログラム行数は約9,000行から約1,500行へ6分の1に圧縮し、外部参照も削減しました。また、変数名も業務上の意味を読み取りやすい名称に改めました。例えば、複数箇所に展開されていたデータベースのエラー処理を共通メソッドにまとめ、変更時の修正箇所を集約できる構造を確認しました。
3．全面移行を約20億円・1.5年で実施する見通しを提示
PoCの実績を基に移行対象全体を試算した結果、費用は約20億円、工期は約1.5年となりました。対象工程・費用の範囲をそろえた当初試算の約50億円・3年に対し、費用約60％減・期間半減を見込む結果です。
基本計画から本番移行・運用引継ぎまでの工程と、発注側で確保すべき人員を含む体制を具体化しました。技術検証の結果と併せて、移行方式と投資を検討するための判断材料を提示し、本格移行に向けた基本計画で具体化すべき事項を整理しました。
数百億円規模の潜在需要を特定。中期経営計画の全社テーマを、AIエージェントで実装まで動かす
確立された事業モデルに陰りが見え始める一方、経営が描く構想が現場の行動まで落ちきらず、変革が全社に広がらない状態でした。社長直下に入り、中期経営計画の全社テーマを10個程度に可視化。十数本規模の変革プログラムを同時並行で設計・推進し、成長戦略や新市場への参入、数十億円規模の投資判断を描く一方で、顧客接点から社内業務までをAIエージェントで再設計しました。数百件の顧客の声と受注データからは、取りこぼしていた需要を数百億円規模で特定しています。
業種：
製造・流通業（産業財関連）
従業員数：
hogehoge
支援時期・期間：
hogehoge
月間受注件数を約3倍に。赤字事業の営業改革を、自ら現場に立って推進
今期中に黒字転換できなければ撤退という状況で、トップラインを担う営業・マーケティング組織はマネジメント層が手薄でした。本部長直下にチームを組成し、開発・マーケティング・営業のすべてを主導。まず自らフロントに立ち、本体営業の2倍の活動量と1.5倍の受注率で信頼を得たうえで、業務の見える化とAIによるリード対応の自動化、提案の型化を進めました。月間の商談件数は約2倍、受注件数は約3倍に増えています。
業種：
製造業（情報機器関連）
従業員数：
hogehoge
支援時期・期間：
hogehoge
3か月で資本交渉のテーブルへ。数十社の販売網再編を、10年の経済価値モデルで動かす
国内有数の産業車両メーカー。足元は最高益ながら、競合は販売会社の統合を終え、海外勢の参入も現実味を帯びていました。販売網は数十社に分かれ、安定した収益ゆえに自ら変わる動機が乏しい状態。3か月で資本交渉を始められる状態にすることをゴールに、資本と組織のスキームを幅広く比較して1案に絞り、税務・法務の障壁を潰しながら10年分の経済価値モデルを構築しました。経営層で1案に合意し、売上1.7倍・営業利益1.8倍の絵を数字で示しています。
業種：
製造業（モビリティ関連）
従業員数：
hogehoge
支援時期・期間：
hogehoge
移行コストを約60%、期間を半分に。生成AIでレガシーな顧客管理システムを刷新
PL/Iで書かれた数百万行規模の顧客情報管理システムを、Javaへ全面移行する計画。当初の試算は約50億円・3年規模でした。私たちは汎用のAIエージェントと内製ツールを組み合わせ、実際に稼働している資産で変換を検証。変換前後のシステムに同じデータを入れて同じ結果が返ることを確かめたうえで、全資産に当てはめて投資判断の材料を提示しました。開発から単体テストまでで人手比約8倍の生産性を実証し、コスト約60%減・期間半減の見通しを示しています。
業種：
エネルギー・インフラ
従業員数：
hogehoge
支援時期・期間：
hogehoge
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