大規模システムのコンバージョン（某交通事業者様）

課題

再構築の対象は母体規模6,400KLと非常に大きく、システム間の関係も密接でした。
最新技術の採用が求められる一方で、既存の変換ツールでは対応が難しく、従来の手法では工数が膨大になり、品質の確保も課題となっていました。

解決策

仕様駆動開発（SDD）を採用し、仕様書（Spec）から計画（Plan）、タスク（Tasks）へと段階を踏むことでAIの生成を制御しました。
一部機能で先行してAIを活用した新基盤を構築し、コンバージョンツールを開発。既存コードの構造を解析して「コードマップ」を作り、設計の精度と影響分析の効率を高めています。
タスクは複数の専用エージェントで分割・並列に実行し、変換漏れを抑えました。

品質の確保には、現行システムと新システムをそれぞれリバースした図（シーケンス図・アクティビティ図）の比較に加え、AIで開発した電文の送受信シミュレーターを用い、両者の動作が一致することを確認しています。

成果

先行検証では、従来手法の工数（H/KL）との比較で次の結果が得られました。

Data/Entityクラスの移行：最大約80%削減
ロジックコードの移行／コードレビュー／設計書作成（リバース）：それぞれ最大約50%削減

現新比較テストでは、交通量計測機能で16回中16回、イベント整合機能で36回中36回、現行システムと新システムの結果が一致しました。
あわせて、移行ルール・テンプレート・AI Skills を後続のモジュールへそのまま再利用できる形で整備しています。

いずれも先行検証時点・対象範囲での結果です。