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「2025年の崖」の真っただ中、各社はどのような取り組みをしているのか経産省がレポートを公表した。
その中で、ITシステムがブラックボックス化等で経営の足かせとなる、いわゆる「レガシーシステム」となり、DXの足かせになっている状態が多数みられるとある。
約8割の企業が老朽システムを抱えており、約7割の企業が老朽システムがDXの足かせになっていると感じているのだ。
そして、レガシシステムがDXの足かせと感じる最大の理由が「ドキュメントが整備されていないため調査に時間を要する」とある。
競争の混沌から抜け出すには、各社の状況を知ることが重要だ。
このレポートを読む限り、ほとんどの企業はレガシシステムに喘ぎ、DXの足かせになっているということだ。
焦る必要はなにもない。
DX戦略を策定する為にも、まずは今からでもレガシシステムのどこがどうなっているのかを紐解いて明らかにすることが先決だ。
レガシシステムの現地、現物、現実と真摯に向き合う必要がある。
では、ドキュメントも無く、老兵は去り、COBOLが読める若手もいない状況で、いったいどうやってレガシシステムを解析すればいいのか?
ここで登場するのが強力な現地(ソースコード)案内人、生成AIだ。この生成AIにレガシシステムのソースコードを読ませて解析させることが可能だ。
実際にSAP R3の20年以上前に書かれたABAPのソースコードを、ABAPの開発経験が皆無である私が生成AIと協業、解析して、仕様を明らかにすることができた。
生成AIとの会話に慣れてくれば、概ね2000行程度のソースコードであれば、3日ほどで解析が可能だ。
一回の問い合わせに対する回答までは数秒だが、生成AIも2000行のソースコードから完全な仕様を一回で生成できるわけではない。
生成された回答に対して、「サブモジュールのこの部分をもっと詳しく説明して欲しい」などと会話して掘り下げていく必要がある。
また、ソースコードを確認して生成結果に抜け漏れがないかを確認する必要もある。抜け漏れがあれば指摘して生成AIを教育する。
よって、ABAPの開発経験は皆無でも、他のプログラミング言語での開発経験は必要になる。
ソースコードが書かれているプログラミング言語の仕様や関数、書き方のお作法などを知らないとそういうところで解析が滞るが、生成AIが解析してくれる。
そうすれば、ビジネスロジックの解析に集中することができる。どんなビジネスロジックもアルゴリズムの基本3要素である分岐、順次、繰り返しだ。
つまり、プログラミング言語での開発経験に依存しなくても、解析を進めることができる。ただし、ここではビジネス知識が重要になる。
レガシシステムのブラックボックスで重要なのは、プログラミング言語の仕様や関数、書き方のお作法などではなく、ビジネスロジックだ。
このように生成AIと会話しながら数本のABAPを解析したところで、生成AIへ問い合わせるプロンプトがパターン化されてきた。
さらに、生成AIに仕様書の目次構成などをテンプレート化してあらかじめ指示することで、解析結果のアウトプット様式を統一することも可能となった。
パターン化されたプロンプトと仕様書のテンプレートを共有することで、複数人での作業が一気に捗った。
初期の概要仕様であれば、ほぼ機械的に解析作業が可能だ。
ということは、RPAに解析作業を代行させられる可能性もあるということだ。ただし、今回は実際にはRPAによる自動化はしていないのでJustアイデアだ。
いかがだろう。多くの他社がレガシシステムに喘いでDXの推進に出遅れている状況の今なら、遅くはない。
生成AIを活用して、ドキュメントも無く、老兵は去り、COBOLが読める若手もいない状況でもレガシシステムを解析し明らかにすれば、十分に「2025年の崖」からの転落を回避し、勝機はある。
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●企業システム戦略 孫子の兵法 軍争篇 その3
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諸侯の謀を知らざる者は、予じめ交わること能わず。山林、険阻、沮沢の形を知らざる者は、軍を行ることあたわず。郷導を用いざる者は、地の利を得ること能わず。
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