アプリケーションの近代化パートナーの選び方

はじめに

クラウド、データ、AI 対応に向けたエンタープライズアプリケーションのモダナイゼーションパートナーの選び方

エンタープライズ・モダナイゼーションは、必ずしも完全な書き換えから始める必要はありません。より効果的なアプローチは、アプリケーション、データ、インフラストラクチャを段階的にモダナイゼーションし、重要な業務を継続させながら、クラウドネイティブサービスや将来のAI活用事例をサポートできる基盤を構築することです。

段階的なモダナイゼーションの道筋は、アプリケーションアーキテクチャ、エンタープライズデータ、そしてAI対応を結びつけます。

なぜクラウド、データ、AIへの対応準備が1つのモダナイゼーション課題となるのか

企業は、クラウド移行、データの近代化、AIの導入を別々のプログラムとして扱うことがよくあります。しかし実際には、これらは密接に関連しています。ワークロードをクラウドに移行することで、伸縮性や運用効率は向上しますが、それだけではアプリケーションの進化が容易になるわけではありません。データは依然として脆弱なインターフェースの背後に閉じ込められたままであり、ビジネスロジックは依然としてモノリシックなシステム内に存在し、チームは収益や規制上のリスクを伴う本番システムを変更することを依然として恐れているかもしれません。

AIはさらにハードルを高くします。モデルやエージェントは、信頼性の高いインターフェースを通じて、正確でガバナンスが施され、タイムリーな情報にアクセスできる場合にのみ有用です。アプリケーション層の変更が困難で、データ層が断片化されている場合、AIイニシアチブは通常、従来と同じ制約の上に成り立つ、表面的な実験に終わってしまいます。 したがって、近代化という課題はシステム全体として捉える必要があります。アーキテクチャ、インフラストラクチャ、データフロー、インターフェース、デリバリー手法、そして運用上のレジリエンス――これらすべてが、組織が次の自動化の波に真に備えられているかどうかに影響を与えるのです。

なぜ「ビッグバン方式」の書き換えは通常、間違った出発点となるのか

ゼロからの書き換えは、レガシーな妥協を伴わない新しいアーキテクチャを約束するため、魅力的に聞こえます。小規模なアプリケーションであれば、それは妥当な選択かもしれません。しかし、ミッションクリティカルなエンタープライズプラットフォームの場合、実際のシステムは通常、コードベースよりもはるかに大規模です。そこには、長年にわたるビジネスルール、例外処理、統合、運用上の慣習、セキュリティ制御、レポートの依存関係、データ間の関連性などが含まれており、これらを一度に再現することは困難です。

リスクは、単に新システムの構築に時間がかかりすぎるということだけではありません。リライトは、アプリケーションロジック、データ、連携、インフラストラクチャ、デプロイプロセス、ユーザーの行動など、あまりにも多くの変数を同時に変更することをビジネスに強いる可能性があります。置き換えプログラムの期間が長引けば長引くほど、旧プラットフォームは変化し続け、機能の同等性は達成すべき目標として常に変化していきます。その結果、切り替えは、日常的なエンジニアリング作業ではなく、多大なプレッシャーを伴うイベントとなってしまいます。

段階的なプログラムは、リスクのプロファイルを変えます。チームは既存のプラットフォームを稼働させたまま、ビジネス価値が最も高い部分を優先的に近代化し、実際のトラフィックに対して新しいアーキテクチャを検証し、次の段階に進む前にロールバックポイントを設定することができます。これにより複雑さがなくなるわけではありませんが、取り返しのつかない一か八かの賭けを、検証可能な一連の意思決定へと変えることができます。

段階的なエンタープライズ近代化のあり方

最も強力な近代化プログラムは、あらかじめ決められた目標アーキテクチャではなく、証拠に基づいて開始されます。モノリシックなシステムをサービスに分割したり、ワークロードをクラウドに移行したりする前に、チームは現在のシステムの全体像を把握する必要があります。つまり、どのコンポーネントがビジネスに不可欠か、どの依存関係が脆弱か、どの統合機能を稼働させ続けなければならないか、そしてプラットフォームのどの部分が実際にコスト、パフォーマンス、または提供上の問題を引き起こしているか、といった点です。

そこから、管理可能な変更を中心にプログラムの順序を決定できます。一般的なパターンには以下が含まれます：

・ 依存関係のマッピングと近代化評価を行い、運用上または提供上のリスクを最も高めているコンポーネントを特定する。

· ストラングラー・パターンによる近代化。これは、旧システムを取り囲むように新しいコンポーネントを導入し、トラフィックを徐々にそれらへ移行させる手法です。

· 並行運用：動作、パフォーマンス、データの一貫性が実証されるまで、新旧の実装を並行して稼働させる。

· APIおよびイベントの活用により、すべての利用者にレガシーシステムの内部構造を理解させることなく、機能やデータを公開する。

· データを最終的な切り替えタスクとして扱うのではなく、照合、検証、および履歴データの移行を行うための独立したデータ移行ワークストリームを設ける。

・ 明確なロールバック条件、可観測性、および各ステップでの本番環境での検証を伴う段階的な切り替え。

この順序付けが重要なのは、レガシーシステムのすべての部分が書き換えられるべきではないからです。最も問題のある依存関係が除去されれば、一部のコンポーネントは今後何年もの間、安定した状態を維持できる可能性があります。優れたモダナイゼーションとは選択的なものであり、ビジネスの妨げとなっている部分を変更し、依然として機能している部分は維持するものです。

クラウド対応に向けたアプリケーション層の近代化

クラウド対応はしばしばインフラの問題として語られますが、クラウドが真の価値を生み出すかどうかは、通常、アプリケーションアーキテクチャによって決まります。密結合されたモノリシックなシステムを単に別のデータセンターに移設しただけでは、組織は以前と同じリリース上のボトルネックや障害ドメインを抱えたままになる可能性があります。

より有益な目標は、チームがシステムの一部を独立してデプロイ、スケーリング、復旧できるようにする境界を構築することです。アプリケーションによっては、モノリシックなシステムをモジュール化したり、限られた数のサービスを抽出したり、ワークロードをコンテナ化したり、適切なコンポーネントをマネージドクラウドサービスに移行したり、システム周辺のデリバリーパイプラインを改善したりすることが必要になるかもしれません。CI/CD、自動テスト、可観測性、そして再現可能なインフラストラクチャの変更は、ホスティングモデルそのものと同じくらい重要です。

目標は、マイクロサービスそのものを目的とするべきではありません。目標は、ビジネスの運用を継続しながら、変更が容易で、運用が簡単で、かつ安全に進化させることができるプラットフォームです。

AIを導入する前のデータの近代化

企業のAIプログラムは、これまで黙認されていたデータの問題を露呈させることがよくあります。あるアプリケーションは、今日のワークフローを支えるには十分な情報を有していても、分析、自動化、あるいは機械学習のソースとしては不十分な場合があります。データはデータベース間で重複していたり、内部APIの背後に隠されていたり、更新スケジュールに一貫性がなかったり、システムごとに異なる形式で表現されていたりする可能性があります。

したがって、モダナイゼーションにおいては、データアクセスとデータ品質を最優先のアーキテクチャ上の課題として扱う必要があります。これには、ビジネスイベントの公開、信頼性の高いAPIの定義、運用データと分析ワークロードの分離、履歴レコードの照合、およびデータリネージと検証を維持するガバナンスの効いたパイプラインの構築などが含まれます。具体的な技術はケースによって異なりますが、目的は一貫しています。それは、重要なエンタープライズデータを、それを生成した元のアプリケーションを超えて、アクセス可能で、信頼性が高く、利用しやすいものにすることです。

その基盤が整えば、AIの活用ははるかに現実的なものになります。モデルは、不安定な画面からデータをスクレイピングしたり、その場限りのエクスポートに依存したりする代わりに、安定した情報レイヤーに接続できるようになります。基盤となるアプリケーションとデータアーキテクチャがそれらをサポートできるため、チームは検索、自動化、予測、あるいはエージェント型ワークフローを段階的に追加できるようになります。

アプリケーション近代化パートナーに求めるべきこと

モダナイゼーションベンダーとモダナイゼーションパートナーの違いは、技術提案を行う前に彼らがどのような質問をするかに現れます。真摯なパートナーであれば、何を変更せずに残せるか、何を最初に移行すべきか、移行期間中もビジネスをどのように継続させるか、そして各段階が本番環境でどのように検証されるかを説明できるはずです。

有用な評価基準としては、ミッションクリティカルなシステムへの対応経験、段階的なデリバリー、クラウドアーキテクチャ、データ移行、統合が複雑な環境、ロールバック計画、長期的な運用責任などが挙げられます。チームは、完全な再構築後にのみ進展が可能だと主張するのではなく、不完全な既存システムの中で柔軟に作業できるべきです。

例えば、Zoolatechはレガシーシステムの近代化サービスを、一度限りの書き換えではなく、段階的な変革課題として捉えています。重要な能力とは、単にワークロードを新しい環境に移行することではなく、アーキテクチャの近代化、クラウドエンジニアリング、データ移行、そして制御された本番環境への移行を組み合わせつつ、停止できないビジネス機能をオンライン状態に維持し続けることです。

企業事例：レガシーMESをクラウドネイティブのマイクロサービスへ移行

有用な事例として、規制環境下にあるエンタープライズ製造実行システム（MES）の近代化プログラムが挙げられます。出発点は、10年前に構築されたモノリシックなプラットフォームでした。システム全体を一括して置き換えると、技術的および運用上のリスクが単一のプログラムに過度に集中してしまうため、既存のエンタープライズ製品の現実的な制約を維持しつつ、クラウドネイティブなマイクロサービスアーキテクチャへの移行に焦点を当てました。

この変革には、JavaとSpring Bootで構築された最新のアプリケーションサービス、AWSへのデプロイ、Kubernetesベースのクラウドインフラストラクチャ、そしてより広範なアーキテクチャ変更の一環としてのデータ移行が含まれていました。この事例の意義は、特定のスタックそのものにあるのではありません。重要なのはその順序です。アプリケーションアーキテクチャ、クラウドインフラストラクチャ、データ移行は、孤立した移行作業ではなく、相互に関連したワークストリームとして扱われたのです。

MasterControlのMES変革事例は、クラウド、データ、そして将来のAI対応において重要なエンタープライズ近代化のあり方を示しています。つまり、実際の生産プラットフォームは、問題を単なるインフラの移行に還元することなく、アーキテクチャの変更とデータ移行を通じて進化していくのです。

「書き直すべきか？」よりも良い問い

企業のリーダーが、「レガシーシステムを永久に維持する」か「今すぐすべてを置き換える」かという二者択一を迫られることはめったにありません。より生産的な問いは、「アプリケーションの運用を容易にし、統合を容易にし、信頼できるデータソースとして利用しやすくすることを妨げている制約は何か？」というものです。

この問いは、ビジネス上の観点から測定可能な近代化ロードマップへとつながります。脆弱な統合部分は特定して隔離できます。コストの高いサービスはアーキテクチャを再設計できます。データのボトルネックはアプリケーションから切り離せます。リリースプロセスは自動化できます。モノリシックなシステムは、単一の解体プロジェクトとして扱うのではなく、段階的に縮小していくことが可能です。

クラウド、データ、AIへの対応力は、単一の技術を変更するだけで到達できる目的地ではありません。それらは、安全に進化できるアーキテクチャから生まれる成果です。したがって、最適な近代化パートナーとは、最も迅速なリライトを約束する企業ではありません。リスクを低減し、重要な業務を継続させ、次世代のエンタープライズ機能のための余地を生み出す、最小限の変更の連鎖を特定できる企業こそが、最適なパートナーなのです。