AI活用によるレガシーシステム保守・運用支援

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「担当者しかわからない」を解消し、保守の負荷とリスクを下げる

長年にわたり改修を重ねたシステムは、仕様がブラックボックス化し、「設計書と実装が一致しない」、「有識者の退職で全体像がわかる人がいない」という状態に陥りがちです。障害調査や改修の影響調査に時間がかかり、保守コストの増加と属人化が経営リスクになっています。
本サービスは、AIプラットフォーム「Krugle」を活用し、既存のソースコードや設計書をAIが理解できる状態へと整えます。分散したリポジトリを移動せずに解析し、Excelや設計書などの非構造化データも横断的に関連付けることで、必要な情報にすぐたどり着ける“システムの生き字引”を実現します。これにより、原因調査や影響調査の工数を大きく削減し、属人化に依存しない保守体制を構築できます。
当社が構築・運用を主体的に担い、成果が出るまで伴走支援します。

散在する資産を「Krugle」でナレッジ化し、保守業務を効率化

AIプラットフォーム「Krugle」の詳細は、Krugle社Webサイトよりご確認ください。

このようなシステム保守現場の悩みを、AIで解決します

設計書と実装が一致しない
有識者の退職で全体像がわかる人がいない
現行仕様が把握出来ていないためシステムのモダナイズに
踏み切れない

保守要員の確保が難しい
障害の原因調査や修正の影響調査の工数が増加している

3つの特長

原因調査・影響調査の工数を削減

原因調査・影響調査の
工数を削減

障害の原因調査や改修の影響範囲調査をAIが支援。検証事例では原因箇所を数分で特定し、製造工程で約50%の工数削減が見込めます。

属人化を解消し体制を安定化

属人化を解消し体制を
安定化

ソースコード・設計書・対応実績を横断的にナレッジ化。特定の担当者に頼らず、誰でも同じ品質で保守できる体制を築きます。

資産を外に出さず安全に活用

資産を外に出さず
安全に活用

お客様専用のプライベート環境で処理が完結。ソースコードを外部に送信せず、生成AIの学習にも使わないため、機密情報も安心です。

スモールスタートで、効果を確かめながら着実に進められます

メニュー一覧

メニュー	内容
アセスメント／PoC	対象システムを選定し、限定スコープで効果を検証。時間・コスト・品質の観点から、本格導入の可否をご判断いただけます。
システム資産のナレッジ化	ソースコード・設計書・対応実績をAIレディな状態へ構造化。属人化していた知見を、いつでも参照できるナレッジ資産に変えます。
保守運用業務の効率化	障害の原因調査、改修の影響調査・見積り、各種問合せ対応をKrugleで支援。最終的な品質担保は当社の技術者が担い、伴走支援します。
Data & AI活用への発展	保守を通じて業務とシステムを深く理解し、データ基盤整備やAI活用の企画・実装・定着まで、継続的に支援します。

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