ソフトロードのマイグレーション「システムリフォーム」は、レガシーシステムを最新技術へ移行しつつ必要に応じて機能改善・追加も行う、システム刷新サービスです。
たんなるコード変換に留まらず、「システムリフォーム」と称する独自手法で現行資産を徹底分析し、不要なプログラムや重複処理を削減・統合してシステムをスリム化。
処理フロー図やCRUD図の自動生成による可視化、データベースのリレーショナル化・正規化、サブシステム間の疎結合化、帳票やインタフェース方式の最新化、セキュリティ機能の付加、既存コードからの仕様書再生など、多岐にわたる改善を並行して実施します。
たとえば、メインフレームやオフコンなどで構築されたCOBOL・PL/Iなどの旧来システムを、最新フレームワークを用いたJavaや.NETなどのオープン環境へ変換することで、スクラッチ開発と同等の保守性・性能を備えたシステムに生まれ変わらせます。
さらに、業務ワークフローの導入やBI・ビッグデータ活用基盤の構築、RPA導入など新しいITのトレンド技術の組み込みにも対応可能です。ユーザー管理やID桁数拡張などの一部の共通機能は自動的に付加され、不足していた機能もこの機会に柔軟に追加可能です。
これら高度なAI変換ツールと長年のノウハウを駆使した自動化+手作業補完により、従来比で大幅な省力化・高速化・高品質化を実現しており、実際に新システムの比較テストまで行うことで、開発期間を通常の1/2〜2/3(※)に短縮しつつ受入れ負荷も軽減しています。
数々の移行案件を手掛けてきた実績によって裏打ちされた高い技術力と専門チーム体制により、品質・コスト・納期(QCD)すべてに優れたサービス提供を可能にしています。
大規模ミッションクリティカルシステムからニッチな特殊言語の小規模システムまで、幅広い移行ニーズに応えられる点が大きな特徴です。
※出典:株式会社ソフトロード公式HP「選ばれる理由」(2025年8月28日閲覧)
ソフトロードは長年のノウハウを凝縮したAI変換ツールによるコード自動変換技術を保有しています。レガシー言語からJava等への機械的なコード置換にとどまらず、変換後コードの可読性・保守性を手書き開発に近い水準で実現します。
従来、マイグレーションでは自動変換ゆえに「生成コードがブラックボックス化し保守しづらい」という課題がありました。しかし、ソフトロードのAI変換ではコード構造を最適化し、標準的なフレームワークに則ったリファクタリングも行われるため、新システム移行後も開発者が理解しやすい構造になります。
また、性能面のチューニングも徹底しており、レガシー特有の非効率な処理もモダナイズ後にボトルネックとならないよう対策済みです。
自動変換に頼りきらず必要に応じて人手による調整も加えるハイブリッド手法により、品質は新規開発以上と評価されるほど高く、移行ツールの変換率・精度の高さとあわせて真のモダナイゼーションを実現しています。
本番移行に着手する前段階として、現行システム資産の棚卸分析を実施し、システム全体を丸ごと可視化・整理する点も大きな強みです。
専用ツールでプログラム間の依存関係や実行ログを精査することで、使われていないモジュールや重複プログラムを正確に洗い出して削除統合する一方で、参照はあるのに提供されていない欠損資産も判別可能です。
本当に必要なコードである正味資産だけを抽出して移行対象を最適化でき、以降の開発工数やコスト削減に直結します。
また、棚卸工程で得た解析情報をもとに処理フロー図やCRUD図、プログラム階層構造図など豊富なドキュメントを自動生成し、レガシーでブラックボックス化していた既存システムの全容を見える化します。
この棚卸・スリム化プロセスにより、新旧システムの機能差分を把握した上で安心して移行を進めることができ、移行後も無駄のないスリムなシステム構成を実現します。
開発工程の後半では、品質保証の徹底度がソフトロードの差別化ポイントです。
自社開発のテスト自動化ツールを用いて、移行前後システムの挙動をデータレベルで照合する比較テストを徹底的に実施するため、新旧で少しの差異も見逃しません。
現行データを用いた再現テストにより、全ての機能が移行後も期待通り動作することを客観的に保証でき、結果として新規スクラッチ開発より格段にバグの少ない高品質なシステムを提供できます。
ソフトロードは過去多数の移行案件で培った知見から「移行時にどこで不具合が生じやすいか」を熟知しており、テストカバレッジをツールで可視化しながら網羅的に検証を行うため、漏れのない品質担保が可能です。
必要に応じユーザー操作の提供を受けつつ、本番稼働さながらのシナリオテストまで実施することで、移行後システム稼働開始時には既存業務と同等またはそれ以上の安定性・信頼性を確保します。
さらに、性能面についても事前の検証で問題を洗い出しチューニングを施すため、大規模データ処理などで移行後にレスポンス低下が生じるリスクも最小化しています。