AIシステム基盤構築
5年後もAIを使える基盤をつくる。
本番停止ゼロの段階的移行 AI週次更新に対応したデプロイ基盤 大手SIer比1/2コスト・2倍速
レガシーシステムをAI導入に対応できるアーキテクチャへ。 「全面刷新で5億円・3年」ではなく、本番を止めずに段階的に変える。
AI Consulting & SIer / Solution 02
こんな課題はありませんか
既存システムがAI導入の足枷に
10年以上稼働の基幹システムは、改修のたびに全体再デプロイが必要。AI対応のデータ基盤を構築しようとすると、既存DBとの密結合が壁になる。
「全面刷新で5億円・3年」と言われた
リスクが高すぎて判断できない。段階的に進める方法があるはずなのに、提案されない。
AIモデル更新にシステム全体が止まる
AIは週次〜日次のモデル更新が標準。しかし一枚岩構造ではモデル1つの更新に全体再デプロイが必要。非現実的なコストとリスクが発生する。
サービス概要
サービス概要
モノリシックシステムをAI対応アーキテクチャへ再設計する構造変革サービス。ストラングラーパターンで本番を止めずに段階移行します。
データアクセス
全機能が単一DBを共有 → サービスごとに独立、AI専用パイプライン構築可能に
デプロイ
全体再デプロイ必要 → サービス単位でデプロイ、週次更新が現実的に
スケーリング
全体一括 → AI推論だけをスケール、コスト最適化
A/Bテスト
埋め込み構造で事実上不可能 → サービス独立でA/Bテスト実施可能
進め方
プロジェクトの進め方
アーキテクチャ設計
Phase 1（1〜2ヶ月）現行システム分析、マイクロサービス分割設計、API仕様定義（OpenAPI Spec）、移行優先順位の決定。
コア移行
Phase 2（2〜6ヶ月）変更頻度が高く技術負債が大きい領域から優先移行。Dockerコンテナ化、CI/CDパイプライン構築。
段階的完全移行
Phase 3（3〜12ヶ月）残存機能の順次移行。クラウドインフラ設計・構築（AWS / GCP / Azure）。Terraformによるインフラのコード化。
AI導入基盤として活用
Phase 4（継続）マイクロサービス基盤の上に、AI導入・実装支援をシームレスに連動。
成果物
お届けする成果物
- マイクロサービスアーキテクチャ設計書
- API設計・仕様書（OpenAPI Spec）
- コンテナ化済みサービス群（本番稼働）
- CI/CDパイプライン
- クラウドインフラ（Terraform IaC）
- 技術移転ドキュメント・運用手順書