AI活用によるレガシーモダナイゼーションとプロジェクトマネジメント / 20260827 Tsukasa Takemura & Takashi Maekawa

2026/8/27 AI駆動開発勉強会：レガシーシステムモダナイゼーション

https://aid.connpass.com/event/400639/

AIモダナイゼーションサービス部AIストラテジーグループ　竹村 司
AIモダナイゼーションサービス部AIモダナイゼーション推進グループ　前川 貴史

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1. AI駆動開発勉強会 2026 08 / 27 AI活用による レガシーシステムモダナイゼーションと プロジェクトマネジメント 20:25-20:40 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 株式会社SHIFT 株式会社SHIFT 開発本部 開発本部 AIモダナイゼーション統括部 AIモダナイゼーション統括部 AIモダナイゼーションサービス部 AIモダナイゼーションサービス部 AIストラテジーグループ AIモダナイゼーション推進グループ たけむら つかさ まえかわ たかし 竹村 司 前川 貴史
2. SHIFTのAI駆動モダナイゼーション 〜 計画フェーズ〜実行フェーズを中心とした自動化の実例 〜 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 2
3. 自己紹介 竹村 司｜Tsukasa Takemura 株式会社SHIFT AIモダナイゼーションサービス部 AIストラテジーグループ ストラテジック・アーキテクト 外資系IT企業、大手消費財メーカーを経て、 2026年にSHIFTへジョイン 現在はストラテジックアーキテクトとして、 事業の技術戦略の高度化を牽引 #いぬ派 #御朱印集め・プラモデル作成 #日本酒 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 3
4. 1. SHIFTのAI駆動モダナイゼーション 2. SHIFT AI駆動リライト誕生のきっかけ 3. SHIFT AI駆動リライトのアプローチ 4. SHIFT AI駆動リライトの特徴 5. SHIFT AI駆動リライト誕生 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 4
5. SHIFTのAI駆動モダナイゼーション リビルドとリライトをサービスとして提供 要件 定義書 リビルド 基本 設計書 理解する RE ストラテジー 策定 ST 実現する FE リライト リライト Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 5
6. SHIFT AI駆動リライト誕生のきっかけ AI駆動によるリライトの課題 AI任せのリライトは再現性が低く安定しない AI任せのリライトは抜け漏れや勝手な解釈が発生する コンテクストにモジュール全体が読み込めない ナレッジが溜まるとAIが勝手なことをする Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 6
7. SHIFT AI駆動リライトのアプローチ 工程 １ AI処理（自動） AIによる 現行システム設計書の生成 人による確認（手動） 既存コード 1次検証（目視による検証） 現行設計書 ２ AIによるリライトと 仕様反映レポート生成 リライト 観点 追加指示があれば AI駆動リライトを再実行 AI駆動リライト 新コード ３ 参照 AIによる リライト後の設計書の生成 仕様反映 レポート 2次検証（レポート確認） リライト後の 設計書 設計書の抜け漏れ確認 参照 AIによる 現行設計書と リライト後の設計書の 比較レポート ４ 現新設計書の比較 テスト結果 ５ テスト実施結果の現新比較 3次検証（設計書レベル現新比較） 4次検証（テスト結果の現新比較） テストコード Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 7
8. SHIFT AI駆動リライトのアプローチ 工程 １ AI処理（自動） AIによる 現行システム設計書の生成 人による確認（手動） 既存コード 1次検証（目視による検証） 現行設計書 ２ AIによるリライトと 仕様反映レポート生成 リライト 観点 追加指示があれば AI駆動リライトを再実行 AI駆動リライト 新コード ３ 参照 AIによる リライト後の設計書の生成 仕様反映 レポート 2次検証（レポート確認） リライト後の 設計書 設計書の抜け漏れ確認 参照 AIによる 現行設計書と リライト後の設計書の 比較レポート ４ 現新設計書の比較 テスト結果 ５ テスト実施結果の現新比較 3次検証（設計書レベル現新比較） 4次検証（テスト結果の現新比較） テストコード Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 8
9. SHIFT AI駆動リライトのアプローチ 工程 １ AI処理（自動） AIによる 現行システム設計書の生成 人による確認（手動） 既存コード 1次検証（目視による検証） 現行設計書 ２ AIによるリライトと 仕様反映レポート生成 リライト 観点 追加指示があれば AI駆動リライトを再実行 AI駆動リライト 新コード ３ 参照 AIによる リライト後の設計書の生成 仕様反映 レポート 2次検証（レポート確認） リライト後の 設計書 設計書の抜け漏れ確認 参照 AIによる 現行設計書と リライト後の設計書の 比較レポート ４ 現新設計書の比較 テスト結果 ５ テスト実施結果の現新比較 3次検証（設計書レベル現新比較） 4次検証（テスト結果の現新比較） テストコード Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 9
10. SHIFT AI駆動リライトのアプローチ 工程 １ AI処理（自動） AIによる 現行システム設計書の生成 人による確認（手動） 既存コード 1次検証（目視による検証） 現行設計書 ２ AIによるリライトと 仕様反映レポート生成 リライト 観点 追加指示があれば AI駆動リライトを再実行 AI駆動リライト 新コード ３ 参照 AIによる リライト後の設計書の生成 仕様反映 レポート 2次検証（レポート確認） リライト後の 設計書 設計書の抜け漏れ確認 参照 AIによる 現行設計書と リライト後の設計書の 比較レポート ４ 現新設計書の比較 テスト結果 ５ テスト実施結果の現新比較 3次検証（設計書レベル現新比較） 4次検証（テスト結果の現新比較） テストコード Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 10
11. SHIFT AI駆動リライトのアプローチ 工程 １ AI処理（自動） AIによる 現行システム設計書の生成 人による確認（手動） 既存コード 1次検証（目視による検証） 現行設計書 ２ AIによるリライトと 仕様反映レポート生成 リライト 観点 追加指示があれば AI駆動リライトを再実行 AI駆動リライト 新コード ３ 参照 AIによる リライト後の設計書の生成 仕様反映 レポート 2次検証（レポート確認） リライト後の 設計書 設計書の抜け漏れ確認 参照 AIによる 現行設計書と リライト後の設計書の 比較レポート ４ 現新設計書の比較 テスト結果 ５ テスト実施結果の現新比較 3次検証（設計書レベル現新比較） 4次検証（テスト結果の現新比較） テストコード Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 11
12. SHIFT AI駆動リライトのアプローチ 工程 １ AI処理（自動） AIによる 現行システム設計書の生成 人による確認（手動） 既存コード 1次検証（目視による検証） 現行設計書 ２ AIによるリライトと 仕様反映レポート生成 リライト 観点 追加指示があれば AI駆動リライトを再実行 AI駆動リライト 新コード ３ 参照 AIによる リライト後の設計書の生成 仕様反映 レポート 2次検証（レポート確認） リライト後の 設計書 設計書の抜け漏れ確認 参照 AIによる 現行設計書と リライト後の設計書の 比較レポート ４ 現新設計書の比較 テスト結果 ５ テスト実施結果の現新比較 3次検証（設計書レベル現新比較） 4次検証（テスト結果の現新比較） テストコード Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 12
13. SHIFT AI駆動リライトの特徴 AIを全面的には信用しない 現行コードの設計書を生成することでリライトすべき要素を洗い出し、 抜け漏れを防ぐ ソースコードと設計書をインプットとしてリライトすることで仕様を維持する リライト時に仕様反映レポートを生成することでリライト可否を明確にする リライト後のコードから設計書を生成し、現行コードの設計書と比較することで 仕様の差異を確認する 現行コードに基づいたテストコードを生成し、リライト後に実行することで現新比較を 実施する Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 13
14. SHIFT AI駆動リライト誕生 AIによるリライトを定型化することで安定したリライトサービスを提供 AI駆動によるリライトの課題を解決 AI任せのリライトは再現性が低く安定しない → Playbookでリライトアプローチを明文化しアプローチを形式化 AI任せのリライトは抜け漏れや勝手な解釈が発生する → 設計書の比較により抜け漏れや独断によるリライトを防止 コンテクストにモジュール全体が読み込めない → 設計書を項目ごとに生成してマージすることで解決 ナレッジが溜まるとAIが勝手なことをする → 必ず５つのステップを実行しエンジニアが検証 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 14
15. AI駆動モダナイゼーションのPMの実践 〜 実行フェーズを中心とした自動化の実例 〜 〜 計画フェーズ〜実行フェーズを中心とした自動化の実例 〜 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 15
16. 自己紹介 前川 貴史｜Takashi Maekawa 株式会社SHIFT AIモダナイゼーションサービス部 AIモダナイゼーション推進グループ プロジェクトマネージャー 防衛・鉄道・医療といった社会信頼性が求め られる領域でのソフトウェア開発マネジメン ト経験を持つ。 2026年にSHIFTへジョイン ＃中小企業診断士、ITストラテジスト ＃脂肪肝になってからポッコリお腹を なくすためジム通い Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 16
17. 背景：なぜ今、PM業務におけるAI活用・自動化が必要か AI駆動開発によりタスク消化速度が激変（ワークパッケージ消化：3日→20分＝約200倍） WBSの管理粒度が「日単位」から「分単位」へ。手動管理は現実的に不可能 同時に、PMが複数PJを兼務するのが当たり前になってきている → 情報収集から計画見直しまで手作業のままでは、PMが開発のボトルネックになる → だからこそ、AI駆動開発のスピードに合わせてPJ管理そのものを効率化する必要がある 組織的な狙い：「急拡大する組織でも品質を維持できる管理体制」の構築 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 17
18. 1.実行フェーズ 2.フェーズ横断でのAI活用状況 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 18
19. 1.実行フェーズ 2.フェーズ横断でのAI活用状況 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 19
20. 実行フェーズの狙い 狙い：PMを受け身の「御用聞き」から、能動的な意思決定者へ変える Before（従来） 1 2 PJ管理 ツール 開発者 After（AI駆動） 状況を伝えてくれない 入力してくれない 順調です 特に問題 ないです （実は遅延 あるが言えず） Aさん Bさん Cさん タスクA タスクB 【要確認】タスクC タスクD 【要確認】タスクE AI リスク抽出 アラート2件 PM ピンポイント 確認 PM 自己申告では本当の問題が見えない 朝会30分 → ほぼ終了 3 PM たぶんこの辺が 危ない気がする… Aさん （勘です） Bさん Cさん 報告ベースの朝会を、 アラートベースの朝会へ変える リスクの発見・対策が属人的（人によって精度が変わる） Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 20
21. 実行フェーズ：Git⇄PJ管理ツール連携とEVM自動アラート Gitの操作（ブランチ作成・PR・コミット）が自動でPJ管理ツールのタスクの状態に反映される 日次のEVM算出と、日をまたがった傾向分析によるリスクアラート報告まで、AIが一気通貫で実行 PJ管理ツール Script EVM指標 EVM指標 AI リスクアラート・ 進捗報告 EVM指標 Git 問題②③ 開発メンバ Branch/Rep. 作成 情報収集・リスクアラート報告 開発メンバ COMMIT /Push/Pull Req. 見直し計画 問題① 状況登録 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 計画見直し AI PM 出力を確認し、 意思決定 意思決定・判断 21
22. 意思決定・判断 （ステークホルダー管理）＝あえて自動化しない 対策案の採否判断、顧客・経営層との合意形成、体制変更の意思決定はPMが担う ここに意図的にPMの時間を集中させることが、自動化の狙いそのもの Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 22
23. 1.実行フェーズ 2.フェーズ横断でのAI活用状況 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 23
24. AIの適用箇所 フェーズ 取り組み 実現方針 提案 見積もり AI化（AIがドラフトを生成） 計画 WBS・スケジュール自動生成 AI化（AIがドラフトを生成） 実行 Git-PJ管理ツール連携 自動化・連携（ルールベース、AI化ではない） 実行 EVM異常アラート・リスク台帳生成 AI化（状況の解釈・提案生成をAIが担う） 実行 意思決定・ステークホルダー管理 人間（意図的に自動化しない） 実行 WBS・スケジュール自動生成 AI化（AIがドラフトを生成） 終結 案件実績データ収集 自動化・連携（ルールベース、AI化ではない） 終結 振り返り→KPT自動生成 AI化（AIが分析・生成） Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 24
25. プロジェクト管理へのAI適用の考え方 ⚫ PMが複数案件を兼務するケースが増える中、手作業のままではPM自身が開発のボ トルネックになってしまう。 ⚫ AI駆動開発のスピードにPMの管理が追いつき、複数のプロジェクトを同時に、品質を落と さず見られる状態を作る必要がある。 ⚫ そこで以下に着目し、プロジェクト管理にAIを適用し、効率化している。 １ ２ PMは判断が必要な作業に 集中できているか 品質を落とさず幾つのPJを 並行して担当できるか ３ PMがAI駆動開発の ボトルネックにならないか ⚫ 「AIを使えば何でも解決する」という考え方ではなく、適材適所でAIと自動化を組み 合わせている。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 25
26. AIキャリア支援のために 採用のお知らせ 直接応募いただいた方へ 100万円プレゼントキャンペーン実施中 対象となる求人一覧はこちら Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 26
27. 告知 オフィスに遊びに来ませんか？ 9/1（火）19:00～ オープンオフィス開催 軽食もご用意します★ 右記のQRより気軽にお申込みください！ Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 27
28. ご清聴ありがとうございました Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved.