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第１部　本

　IT

AI駆動で進める「小さく確実な」クラウドネイティブ移行（益子竜与志）

『AI駆動で進める「小さく確実な」クラウドネイティブ移行』2026/3/19
益子 竜与志 (著)

（感想）
　ユーザー企業のプロジェクトマネージャー／情シス担当者を対象に、レガシーシステムの移行戦略を下記の観点から解説してくれる本です。
・モダン技術を活用した、移行リスクを軽減するサーバーレス段階移行戦術／戦略
・生成AI／モダン技術を活用した、移行リスクを軽減するスモールスタートクラウド移行戦略
（クラウド移行戦略に必要な7R（リロケート、リホスト、リプラットフォーム、リファクタリング／リアーキテクチャ、リパーチェス、リタイア、リテイン）の解説だけでなく、自社のクラウド移行計画に適しているのはどの手法なのかという判断基準について解説）
　主な内容は次の通りです。
第1章 AI内製化とコスト最適化がもたらすクラウド移行の新境地
第2章 AWSの7R戦略×生成AI
第3章 生成AIが実現するクラウド移行の新たな地平
第4章 AIによるクラウド運用自動化
第5章 COBOL＆VB6からの大脱出
第6章 AIOps実践ガイド
第7章 Dify×AWS実装ガイド
第8章 外部依存からの脱却
第9章 DX加速の最前線
　　　＊
　レガシーシステムのクラウド移行とモダナイゼーションは、2025年問題を控え、日本企業にとって喫緊の課題ですが、多くの企業がスムーズな移行を実現できていない現状があります。長年にわたりウォーターフォール型の開発手法でレガシーシステムを構築・保守してきたため、クラウドネイティブなアーキテクチャ、アジャイル開発、DevOpsといった、モダナイゼーションに不可欠なスキルセットを持つ人材が不足していることが原因です。（注：モダナイゼーション＝レガシーシステムを最新技術に刷新し、クラウドネイティブ化すること）
　例えばTOYOTAでは、生産指示系のシステム不具合で国内14工場・28ラインが停止。その原因は保守作業にともなうディスク容量不足で、バックアップ切替もできず停止にいたったのだとか……。
　このようなレガシーシステムをモダナイゼーションするために、生成AIがとても役に立つようです。
「第2章 AWSの7R戦略×生成AI」では、まず7R戦略の概要についての解説がありました。
＜7R戦略の概要（代表的な実装例）＞
１）リロケート（Relocate）：ハイパーバイザーごとクラウドに移設する最速の方法
（VMware環境をVMware Cloud on AWSへ移設）
２）リホスト（Rehost）：「リフト＆シフト」とよばれ、アプリケーション変更なしで移行
（オンプレミスサーバーをAmazon EC2インスタンスに移行）
３）リプラットフォーム（Replatform）：「リフト＆シェイプ」と呼ばれ、一部最適化を伴う移行
（自社DBをAmazon RDSへ移行、アプリケーションをコンテナ化しECSで運用）
４）リファクタリング（Refactor/Re-architect）：クラウドネイティブに再構築
（モノリスをマイクロサービス化、サーバーレスアーキテクチャへの再構築）
５）リパーチェス（Repurchase）：「捨てて買う」戦略でSaaSやパッケージへの置き換え
（オンプレミスCRMをSalesforceに置き換え、社内メールをMicrosoft 365／Googleに移行）
６）リタイア（Retire）：システムを廃止する
（利用されていない社内システムの廃止）
７）リテイン（Retain）：現状維持でオンプレミス継続
（特殊機器連動システム、法規制対象の機密データシステム）
　　　＊
　そしてクラウド移行戦略に基づいて、実際にクラウド移行を行うときに、生成AIはとても役に立つようです。
＜生成AIがモダナイゼーションで貢献できる領域＞
・レガシーコードの分析と現代的な設計への変換提案
・モノリシックアプリケーションのマイクロサービスへの分割パターン提案
・クラウドネイティブサービスとの統合コード生成
・CI/CDパイプラインの構築支援とDevOps実践の促進
・コンテナ化やサーバーレス化のための設計変更支援
　　　＊
　なんとCOBOLや古いJavaなどで書かれたソースコードを解読し、クラウド環境に適した新しい言語やアーキテクチャに書き換えるリファクタリング作業を、AIが支援してくれるそうです。実際に、COBOLやSASといったレガシー言語からモダンなアーキテクチャへのコード自動変換では、80～90％の正確性を達成したのだとか。
　また設計書がない場合でも、既存ソースコートをAIが解析し、そこから設計書を逆生成する「設計リバースサービス（富士通）」もあるようです。
　ただし生成AI（LLM：大規模言語モデル）には、次のような特有の脆弱性があることに注意が必要です。
１）ハルシネーション（幻覚）：事実に基づかない情報を自信を持って生成してしまう
２）プロンプトインジェクション：悪意のある入力でAIの規約を回避し、意図しない動作を引き起こす
３）機密情報の漏洩：学習データや過去の会話から機密情報が出力されるリスク
４）ジェイルブレイク：AIの安全制約を回避する手法で、危険・有害なコンテンツを生成させる
５）過度の信頼・依存：AIの出力を検証なしに採用し、誤った判断や実装が行われるリスク
　　　＊
　これらへの対策としては、入力のテンプレート化と検証、出力結果の事実確認プロセス、人間によるレビューの必須化、複数LLMでのクロスチェック、機密情報のフィルタリングなどを行う必要があります。
　そして効果的なスモールスタートを実現するための段階的アプローチとしては……
１）小規模な非重要システムから着手し、業務への影響が小さいシステムで経験を積む
２）段階的な移行を実施し、一度にすべてを移行せず、フェーズを分けて実施する
３）AIと人間のハイブリッドアプローチを採用し、AIの提案を人間がレビューし最終判断を下す
４）継続的な検証を行い、小さな成功を積み重ね、常に振り返りと改善を実施する
　……なるほど。クラウド移行とモダナイゼーションは、このように小さく始めて経験を積んでいくと安心して進められますね！
『AI駆動で進める「小さく確実な」クラウドネイティブ移行』……生成AIやクラウドサービスを利用すると、既存システムのクラウドへの移行や運用を効率化（自動化）できることを概説してくれる本で、とても参考になりました。レガシーシステムの移行を検討しているプロジェクトマネージャー／情シス担当者の方は、ぜひ読んでみてください。
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　なお社会や科学、IT関連の本は変化のスピードが速いので、購入する場合は、対象の本が最新版であることを確認してください。

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