生成AIを活用して老朽化した基幹システムの刷新を支援する新たなモダナイゼーションのイメージ。AI活用は業務支援から企業システムの再構築へと広がり始めている。（画像はイメージ）
今回のニュースのポイント
富士通は、生成AIを活用して企業のレガシーシステム（老朽化した基幹システム）の刷新を支援する「Fujitsu AIドリブンモダナイゼーションサービス」の提供を開始しました。長年蓄積された業務システムをAIと専門エンジニアの知見で分析・変換し、移行期間を約40％短縮するとしています。企業のAI活用は、業務支援から経営基盤そのものを再設計する段階へ移り始めており、システム更新のあり方にも大きな変化が生まれています。
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生成AIの急速な進化やAIエージェントの台頭に伴い、多くの企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）の次なるステージを見据え始めています。しかし、企業の現場において先進技術の導入を阻む最大の壁となっているのが、長年にわたり運用されてきた老朽化した基幹システム、いわゆるレガシーシステムの存在です。多くのシステムがブラックボックス化し、当時の開発環境を知る技術者の不足も深刻化するなか、AIを活用して老朽化したシステムの刷新を支援するモダナイゼーションの成否が、企業の生存競争に直結する課題となっています。
ここで重要なのは、レガシーシステムが決して単なる「負の遺産」ではないという点です。金融や公共、医療、製造、流通といった各分野の基幹システムには、何十年もの間にわたる頻繁な法改正への対応実績や独自の業務ルール、顧客情報の管理体系など、その組織の根幹をなす「経営ノウハウと知識」が凝縮された資産となっています。そのため、既存のシステムを安易に廃棄して一から作り直すことは、企業活動の連続性を断絶させるリスクを伴います。老朽化対策の本質は、過去の資産価値を維持しながら、いかに安全に次世代のシステムへ継承できるかにあります。
こうした刷新の課題に対し、最新のAI技術を用いて移行プロセスそのものを自動化・最適化するアプローチが登場しています。富士通が開始したサービスにみられる革新性は、AIがシステムそのものを自動的に置き換えるのではなく、これまで膨大な人手と時間を要していた「システム更新作業」そのものをAIによって自動化・最適化する点にあります。かつては人間が旧コードを解析し、人間が新システムを設計し、人間がデータやプログラムを移行させていました。これが現在では、複数のAIエージェントが自律的に連携してコードや設計書の分析・設計・変換・検証を高速で処理し、最終的な判断や補完のみを専門エンジニアが担う「人が介在する仕組み（Human-in-the-loop）」へと移行しつつあります。この工程革命により、移行期間を約40％短縮するという定量的ファクトが示されており、業務知識の確実な継承とリスク抑制の両立が図られています。
この動きが意味する構造変化は、AIを巡る競争の力点が「特定の業務でAIを活用する」段階から、「企業の内部インフラそのものをAIの支援によって再構築する」段階へと移行している現状にあります。これまでのようにチャットボットや文章作成などフロント業務でのAI活用が注目されてきました。一方、その背後では会計、物流、金融、行政など企業活動を支える基幹システムの刷新が始まっています。これは、電力やデータセンターといった物理インフラの確保に続く、AI社会で重要性を増す競争軸が「企業の深層システム」へと進出していることを物語っています。
これに伴い、今後の市場が評価する基準も、単に最先端のAIモデルを採用しているかという点ではなく、経営全体の「変革速度」へと移りつつあります。「AIを導入したか」ではなく、「どれだけ早く企業基盤を更新できるか」が競争力になりつつあるためです。激変する不確実な経済環境において、巨額のIT投資から迅速に投資対効果（ROI）を創出し、データに基づいた迅速な経営判断を下せる基盤をいかに早く確立できるかが重視されます。最新技術の恩恵をシステム全体に浸透させ、持続的な進化を遂げられる構造を構築できた企業が、次世代の市場における主導権を握ることになります。
今後の焦点は、金融や医療、自治体といった規制や複雑な業務管理が求められる分野において、AI技術に支えられた基幹システムの更新がどの程度の再現性と信頼性をもって定着していくかにあります。深刻化するIT人材不足を背景に、システムの自走化に向けたAI基盤サービスの活用が、産業界全体の競争力をどのように底上げしていくのか、その刷新の動向が注目されます。（編集担当：エコノミックニュース編集部／Editorial Desk: Economic News Japan）
