DigKnow・SHADO・GOAT・アミフィアブル・GENZの5社、「設計書がない」基幹システムのリプレイスを支援するAI活用の「仕様再生型リプレイス」共同サービスを開始

ソースコードからの現行仕様の可視化・文書化、設計の精緻化、システム開発、自動テスト、重要領域の品質保証までを一気通貫で提供

DigKnow株式会社

2026年11月4日 09時00分

DigKnow株式会社（所在地：東京都千代田区、代表取締役：伊藤　悠一、以下「DigKnow」）、株式会社SHADO（所在地：東京都千代田区、代表取締役社長：岡田篤彦、以下「SHADO」）、株式会社GOAT（所在地：東京都千代田区、代表取締役：荒木諒哉、以下「GOAT」）、アミフィアブル株式会社（所在地：東京都目黒区、代表取締役：河村隆一、以下「アミフィアブル」）、株式会社GENZ（所在地：東京都千代田区、代表取締役：枡井愼治、以下「GENZ」）の5社は、2026年11月4日より、AIを活用して企業の基幹・レガシーシステムのリプレイスを支援する共同サービス「仕様再生型リプレイス」の提供を開始しました。

本サービスの対象は、長年の改修で設計書と実装が食い違ってしまった企業や、現行システムの設計書が十分に残っていない企業です。現行のソースコードから現行仕様の可視化・文書化し、新システムの設計の精緻化、システム開発、自動テスト、重要領域の品質保証までを一気通貫で支援します。

5社はすでに本アプローチを実際のリプレイスプロジェクトに適用しています。今後は各社の専門性を組み合わせた共同サービスとして、基幹システムの刷新やレガシーモダナイゼーションを検討する企業へ広げていきます。

5社協業による「仕様再生型リプレイス」共同サービス 5 STEP。各社が専門領域を担い、現行仕様の可視化・文書化 → 設計精緻化 → 開発 → 自動テスト → 第三者検証までを一気通貫で接続して提供いたします。

協業の背景：設計書がないまま進むリプレイスのリスク

企業のDXが進む一方、長く使われてきた基幹システムでは、老朽化、技術者不足、保守コストの増加を背景に、リプレイスやモダナイゼーションの必要性が高まっています。

しかし、改修を繰り返してきたシステムには、次のような問題が少なくありません。

・最新の設計書が存在しない
・設計書と実際のソースコードが一致していない
・仕様を理解している担当者が退職している
・暗黙の業務ルールがプログラム内部に埋め込まれている

古い設計書だけを頼りに新システムを作ると、現行システムに実装されている重要な業務仕様を見落とすおそれがあります。かといって、ソースコードを読みながら開発する方法では、膨大な解析工数がかかるうえ、仕様の抜け漏れや認識のずれが起きるリスクがあります。

さらに、新システムが完成しても、現行の業務を正しく引き継げているか、事業上重要な機能に重大な品質リスクが残っていないかを確かめるには、十分なテストと品質保証が欠かせません。

5社は、「現行システムを正しく理解する」「新しい仕様として再設計する」「新システムを構築する」「広範囲に検証する」「品質上重要な領域を重点的に保証する」という一連のプロセスを、AIと各社の専門性の組み合わせで高度化する必要があると考え、本取り組みを開始しました。

5社による「仕様再生型リプレイス」とは

本サービスでは、現行システムのソースコードを最も確かな「事実情報」と位置づけます。既存のドキュメントだけに頼らず、実際に稼働しているソースコードから現行仕様を再生し、その情報を新システムの設計・開発・テスト・品質保証へつなげます。

STEP 1　ソースコードから現行仕様を再生（DigKnow）
AIによる技術ドキュメント自動生成サービス「Codeledge」などの技術で現行システムのソースコードを解析します。コードに埋もれた処理ロジックやシステム構造を可視化し、現行システムを理解するための技術ドキュメントを生成します。「設計書がないので現行仕様が分からない」という、リプレイス初期の課題を解消します。

STEP 2　新システムの設計書を精緻化（SHADO）
再生された仕様、既存ドキュメント、業務要件をもとに、新システムの設計内容を整理します。品質駆動型コンサルティングや上流工程ドキュメント診断の知見を生かし、設計書の記載粒度、網羅性、整合性、曖昧さを確認します。その結果、後の開発・テスト工程でそのまま使える質の高い設計情報に仕上げます。

STEP 3　新システムを構築（GOAT）
精緻化された設計情報をもとに、新システムを設計・開発します。システムインテグレーションの知見を生かし、要件定義から設計、開発、テスト、導入までを一貫して支援します。旧システムをそのまま再現するのではなく、今後の保守性や拡張性も考えたシステムへの刷新を目指します。

STEP 4　設計書を起点にテストを自動化（アミフィアブル）
AI搭載のテスト工程自動化プラットフォーム「Esplat（エスプレット）」を使います。精緻化された設計書をインプットに、テストケース、テストデータ、テストスクリプトの生成から、テスト実行、結果検証、エビデンス作成までを自動化します。大規模なリプレイスで膨らむテスト工数を抑えながら、広範囲で継続的なリグレッションテストを実現します。

STEP 5　品質の要となる重要領域を重点的に検証（GENZ）
ソフトウェアの第三者検証と品質管理の専門知識を生かしてシステム全体の品質リスクを分析し、品質上とくに重要な領域の検証を担います。基幹システムでは、すべての機能の重要度が同じではありません。たとえば次のような領域は、より重点的な検証が必要です。

・障害が起きると事業継続に大きく影響する機能
・金額計算や契約処理など、誤りが許されにくい業務
・複数のシステムが連携する複雑な処理
・例外処理やイレギュラーケースの多い業務
・利用頻度や業務への影響度が高い主要なユーザーシナリオ

GENZはこうした領域を第三者の視点で特定し、テスト設計、業務シナリオテスト、探索的テストなどを組み合わせて重点的に検証します。

本サービスの特徴

1. リプレイス全体を「一つのプロセス」としてつなぐ
AIで単一の工程だけを効率化するのではなく、システムリプレイス全体を一つのプロセスとして捉えます。「設計書がない」「現行仕様が分からない」「新システムが重要な仕様を引き継げているか確認できない」といった、これまで別々に扱われてきた課題を、ソースコード → 現行仕様の再生 → 新システム設計 → システム開発 → 広範囲な自動テスト → 重要領域の重点検証、という一本の流れで解決します。

2. 「自動テスト」と「第三者による重点検証」を組み合わせる
テストを「自動化できる部分」と「人が担う部分」に単純に分けるのではなく、Esplatによる網羅性・再現性の高い自動検証と、GENZによる品質リスクを踏まえた重点的な第三者検証を組み合わせます。テスト工数の削減や自動化率の向上だけを目的にせず、重要な品質リスクを適切にコントロールしながら、安全性と生産性を両立したシステム刷新を目指します。

実プロジェクトへの適用

5社は本アプローチを、ある企業のシステムリプレイスプロジェクトに適用して進めています。このプロジェクトでは、現行システムの設計情報が十分にないなか、ソースコードを起点に現行仕様を可視化し、新システムの設計・開発へつなげています。さらに、作成した設計書をテスト工程でも再利用し、Esplatによる広範囲な自動テストと、GENZによる重要領域への重点的な第三者検証を組み合わせて、新システム全体の品質確保を図っています。

5社は今後、このプロジェクトで得た知見を共同サービスに反映し、適用プロセスの標準化を進めます。

2026年7月開始の「設計駆動型テスト自動化」をリプレイス全体へ拡張

GENZ、SHADO、アミフィアブルの3社は2026年7月、設計書を起点にAIを活用する「設計駆動型テスト自動化」の協業を始めました。

今回の5社協業では、この取り組みを上流工程とシステム開発工程にまで広げます。DigKnowによる「ソースコードからの仕様再生」と、GOATによる「システム開発」が加わることで、仕様の再生から設計の精緻化、システム開発、自動テスト、重要領域の品質保証までを一つのサービスとして提供できる体制が整いました。

今後の展望

5社は実プロジェクトで得たノウハウをもとに、「仕様再生型リプレイス」の標準プロセス化を進めます。主に次のようなシステムへの展開を想定しています。

・長期間使われている基幹システム
・設計書が十分に整備されていないシステム
・COBOL、Java、PHPなどを含むレガシーシステム
・クラウド化やアーキテクチャ刷新を伴うモダナイゼーション
・業務継続のうえで高い品質が求められるシステム

今後は共同提案、セミナー、PoC、リプレイスプロジェクトの実施などを通じて、サービスの提供を広げていきます。将来的には、AIを活用して「現行システムを理解する」「新システムを作る」「広範囲に検証する」「重要な品質リスクを見極めて保証する」という一連のプロセスを高度化し、企業のレガシーモダナイゼーションをより安全かつ迅速に実現できる仕組みづくりを目指します。

各社代表コメント

DigKnow株式会社　代表取締役　伊藤　悠一
システムリプレイスでは、「コードはあるが、それが何を意味しているのかを説明できるドキュメントがない」ことが大きな障壁になります。DigKnowは、ソースコードや開発プロセスに埋もれた技術知を、誰もが理解・活用できる形に変えることを目指しています。本協業を通じて、Codeledgeで再生した技術情報が設計・開発・テスト・品質保証まで実際に活用される、新しいリプレイスモデルを確立してまいります。

株式会社SHADO　代表取締役　岡田篤彦
システムを安全にリプレイスするには、現行仕様を把握するだけでは足りません。その情報を、開発者やテスト担当者が共通して理解できる設計情報に落とし込むことが重要です。SHADOの設計書診断・品質改善の知見を生かし、現行システムから得た情報を、新しいシステムの品質につながる設計へと変換してまいります。

株式会社GOAT　代表取締役　荒木諒哉
レガシーシステムのリプレイスでは、現行システムの仕様理解と新しいシステムとしての実装を、いかにスムーズにつなぐかが重要です。本協業では、各社の専門性で整理・精緻化された仕様情報をもとに、GOATのシステム開発力を生かして、実際に使われる新システムへと形にしてまいります。

アミフィアブル株式会社　代表取締役　河村隆一
システムリプレイスの大きな課題の一つが、新システムが現行システムの重要な仕様を正しく引き継いでいるかを、広範囲かつ継続的に確かめるテストです。今回、現行ソースコードから再生した仕様を、設計・開発だけでなくEsplatによるテスト自動化まで一貫して使える体制が整いました。さらにGENZによる重要領域の品質保証と組み合わせることで、自動化による効率性と、品質リスクに応じた重点的な検証を両立します。AIの活用でリプレイスにおける「仕様・開発・テスト・品質保証の分断」をなくし、企業がより安全にシステム刷新を進められる環境を提供してまいります。

株式会社GENZ　代表取締役　枡井愼治
リプレイスの品質保証で大切なのは、テストを数多くこなすことではなく、「どこに重大な品質リスクがあるか」を見極めることです。とくに基幹システムには、障害時の業務影響が大きい機能や複雑な業務ロジックを持つ領域など、重点的に確認すべきポイントがあります。本協業では、Esplatによる広範囲で継続的な自動テストと、GENZの第三者検証・品質管理の知見を組み合わせ、効率性と品質の両方を追求します。品質の専門家としてシステム全体のリスクを捉え、品質の要となる領域を重点的に検証することで、安全なシステムリプレイスの実現に貢献してまいります。