AI駆動開発によるレガシーシステムのホワイトボックス化とは？4つの手法と導入手順 

金融機関が抱えるレガシーシステムの課題とは？ 

金融機関のレガシーシステムは、構造の複雑化や技術者不足により、刷新が困難になっているという課題を抱えています。こうした課題は、DXの推進や新技術の導入を妨げる要因となっています。 

レガシーシステムとは？金融機関で課題が深刻化する理由 

レガシーシステムとは、旧来の技術やアーキテクチャで構築され、度重なる改修によって複雑化したシステムを指します。 安定稼働していても、最新技術の導入や市場の変化に柔軟に対応できない点が大きな特徴です。 

社会インフラを担う金融機関では、この老朽化・複雑化の課題が特に深刻化しています。金融機関には、取引の正確性や安定稼働に加え、業務効率化、顧客体験（CX）の向上、強固なセキュリティの確保、そして運用・保守コストの最適化が求められます。 

しかし、レガシーシステムのままではこれらの要件を満たすことが難しく、競争力の低下につながるおそれがあります。金融機関にとってレガシーシステムの刷新は、単なるITの更新ではなく、競争力や将来の事業戦略にも関わる重要な経営課題の一つです。 

レガシーシステムの刷新が難しい理由 

レガシーシステムの刷新は、多くの金融機関にとって非常に難易度の高い取り組みです。その背景には、主に次のような3つの構造的な課題が存在します。 

① 複雑化した構造と影響範囲の不透明さ 

長年の運用を通じて、複数のベンダーによる追加開発やカスタマイズが重ねられてきました。システム全体を網羅した設計書が残っていないケースもあり、改修による影響範囲を正確に把握することが難しくなっています。 

② 24時間365日の安定稼働という制約 

金融インフラには、高い可用性と安定稼働が求められます。大規模な刷新によってサービス停止などの問題が発生すれば、顧客や社会に影響が及ぶおそれがあります。そのため、抜本的な刷新に踏み切れず、部分的な改修で対応しているケースもあります。 

③ レガシー技術に精通した人材の不足 

基幹システムの中には、COBOLなどの古いプログラミング言語で稼働し続けているものもあります。こうした技術に精通した技術者の退職や不足が進むと、日々の保守や改修に必要な知識を継承しにくくなります。 

金融業界におけるレガシーシステムの課題や、脱却に向けた具体的な刷新手法については、金融業界におけるレガシーシステムの課題と克服方法もあわせてご覧ください。 

レガシーシステムが金融機関の経営にもたらす影響 

レガシーシステムが抱える問題は、単なるIT部門の課題にとどまらず、金融機関の経営全体に深刻な影響を及ぼします。具体的には、主に次のような3つの経営リスクを引き起こします。 

• 最新テクノロジーの導入遅延： クラウドやAI、API連携などの技術を導入する際、複雑化した既存システムとの接続が障壁となる場合があります。 

• データ活用や迅速な経営判断の阻害： 部門ごとにデータが分断されていると、顧客情報を横断的に把握しにくくなり、データに基づく迅速な経営判断も難しくなります。 

• IT予算・人員の圧迫と投資余力の低下： 日々の維持管理に多くの予算や人員が必要となり、新サービスやDXへの投資余力が低下するおそれがあります。 

このように、レガシーシステムの維持は単なる技術的な問題ではありません。企業の競争力や将来の成長戦略を大きく左右する、重要な経営課題の一つとして捉える必要があります。 

レガシーシステムの課題を解決し、DXを推進するうえでは、生成AIの活用も重要な選択肢です。金融業界での具体的な活用方法については、金融業界における生成AIの活用事例5選で詳しく解説しています。 

レガシーシステムの「ホワイトボックス化」とは？ 

レガシーシステムの課題解決には、内部構造や仕様を可視化する「ホワイトボックス化」が重要です。ここでは、その意味や必要性、従来手法の限界を解説します。 

レガシーシステムのホワイトボックス化の基本概要 

ホワイトボックスとブラックボックスの違い 

ソフトウェアやシステムにおいて、内部構造や仕様、動作原理が明らかになっている状態を「ホワイトボックス」と呼びます。反対に、内部構造や処理の中身が外から把握できない状態のものは「ブラックボックス」と呼ばれます。 

つまりホワイトボックス化とは、ブラックボックス化したシステムの内部構造や仕様を可視化し、関係者が把握できる状態にすることです。具体的には、ソースコードの解析を通じて仕様を読み解き、最新の設計書やドキュメントとして可視化する取り組みを指します。 

ホワイトボックス化で得られるメリット 

レガシーシステムのホワイトボックス化を推進することで、システム全体の構造を組織全体で共有できるようになります。その結果、さまざまな経営的・技術的メリットが生まれます。 

まず、改修や機能追加の際に影響範囲を把握しやすくなり、品質の維持・向上や開発効率の改善につながります。 特定の担当者やベンダーに依存しすぎることなく、組織として持続的な保守体制を構築できる点も大きなメリットです。 

さらに、正確な現状把握にもとづいて、安全かつ現実的なシステム刷新やクラウド移行の計画を立てることができます。ホワイトボックス化はそれ自体がシステム刷新の完成形ではありませんが、大規模な刷新を安全かつ確実に成功させるための重要な基盤 となります。 

レガシーシステムの刷新やマイグレーションを具体的に検討したい方は、レガシーマイグレーション・モダナイゼーションサービスもご覧ください。 

AI駆動開発でホワイトボックス化を実現する4つの手法 

AI駆動開発では、AIによるソースコード解析を通じて、レガシーシステムの仕様や構造を効率的に可視化できます。ここでは、ホワイトボックス化を実現する4つの手法を紹介します。 

AI駆動開発でホワイトボックス化を実現する4つの手法 

ソースコードから仕様書・設計書を逆生成する 

レガシーシステムのホワイトボックス化では、既存のソースコードを分析し、仕様書や設計書を作成することが重要です。AIを活用したリバースエンジニアリングにより、処理の流れやデータ構造の把握、設計書や処理フロー図の作成を効率化できます。 

これにより、解析やドキュメント作成にかかる工数の削減が期待できます。また、作業手順を標準化することで、担当者による作業品質のばらつきを抑えやすくなります。 

ただし、ソースコードから把握できるのは、主にシステムに実装されている処理やロジックです。業務上の背景や、コードに明示されていない要件まで完全に復元できるとは限りません。そのため、生成されたドキュメントを基に、業務担当者や有識者が不足する情報を補完する必要があります。 

複数の情報を組み合わせて仕様の復元精度を高める 

レガシーシステムのホワイトボックス化において、逆生成した仕様の精度を高めるにはソースコードだけでなく、関連する資料や運用情報もAIによる解析に活用することが重要です。具体的には、断片的に残る古い設計書や運用マニュアル、データベースの定義情報、過去の変更履歴、さらには有識者へのヒアリング内容などを組み合わせて分析します。 AIを活用して複数の情報を横断的に比較することで、既存の設計書とソースコードの不整合や、確認が必要な箇所を見つけやすくなります。 

AIが多角的に整理した仕様をエンジニアや業務部門がレビューすることで、業務上の妥当性も同時に確認できます。AIによる網羅的なデータ解析と人間による専門的な判断を組み合わせるアプローチこそが、金融システムにおける仕様を復元する際の精度向上につながります。 

テストケースを先行整備して改修リスクを抑える 

レガシーシステムの改修では、現行システムの動作を事前に確認し、変更による影響を検証できるテスト環境を整えることが重要です。AIを活用すれば、復元した仕様を基に、正常系だけでなく例外処理や境界値を考慮したテストケースの作成も支援できます。 

また、現行システムの入出力を記録し、改修後の結果と比較することで、想定外の差分を検出しやすくなります。こうしたテストを改修前に整備することは、金融システムの品質を維持し、障害リスクを抑えるうえで有効です。 

ドキュメントを継続的に更新し、再ブラックボックス化を防ぐ 

レガシーシステムのホワイトボックス化は一度実施して完了するものではなく、その状態を維持し続ける仕組みづくりが不可欠です。改修のたびに設計書の更新が後回しになってしまうと、システムは再びブラックボックス化への道をたどってしまいます。そのため、ソースコードの変更を検知し、必要に応じて関連するドキュメントを更新・レビューする仕組みが重要です。 AI駆動開発を活用すれば、ソースコードの変更を検知した際に関連する設計書を自動更新することが可能です。 

変更履歴や修正理由まで一元管理できれば、誰が・いつ・どの仕様を変更したのかを正確に追跡しやすくなります。 さらに、整備されたドキュメントを社内のナレッジベースとして蓄積することで、担当者がAIチャット等を通じていつでも仕様を即座に確認できる環境が整います。こうした運用体制を整えることで、レガシーシステムに関する知識を組織の資産として継承しやすくなります。 

AI駆動開発が金融システム開発にもたらす3つの変化 

AI駆動開発は、ホワイトボックス化に加え、技術選定やドキュメント管理、開発プロセスにも変化をもたらしています。ここでは、金融システム開発における3つの新常識を紹介します。 

AI駆動開発が金融システム開発にもたらす3つの変化 

小規模な検証を通じて有効なAIツールを選ぶ 

生成AIの分野では新しいモデルやツールが数か月単位で登場しており、半年前に有効だった手法が、現在も最適とは限りません。従来の金融システム開発では、時間をかけて技術を比較・検証したうえで採用を決めるのが一般的でした。一方、技術選定に時間をかけすぎると、検討中に新しいモデルやツールが登場する可能性もあります。そのため、小規模な検証を通じて効果やリスクを確認し、適用する技術を選ぶことが重要です。 

そのため今後は、まず小さく試しながら効果を確かめて手法を選択するアプローチが重要になります。 

具体的には、影響範囲が小さいシステムの一部から試験導入を開始し、複数のAIツールを同じ条件で比較して精度や作業時間を検証する流れが効果的です。そのうえで、一定の効果と安全性が確認できた手法を標準化し、段階的に適用範囲を広げていきます。ただし、機密データを扱う金融機関においては、事前の社内ガイドラインやセキュリティ要件の策定が不可欠です。安全な環境をあらかじめ整えたうえで、迅速な実践と検証を繰り返す姿勢が求められます。 

AIによるドキュメント作成と人によるレビュー 

これまでのシステム開発においてドキュメントは、人が時間をかけて作成し手作業で更新するものであり、スケジュールが圧迫されると後回しにされがちでした。しかしAI駆動開発では、要件定義書や設計書、テスト仕様書などを AIが要件定義書や設計書、テスト仕様書などの作成を支援し、人が内容をレビューして仕上げる方法も活用されています。 

さらに、ドキュメントは単なる記録にとどまらず、AIに要件や制約を伝えるための重要な情報源にもなります。構造化された高品質な仕様書があれば、AIはそれをもとに質の高いコードやテストを生成できるため、ドキュメントの品質自体が開発全体のスピードと成果を左右します。もはやドキュメントは作って終わりではなく、開発を動かすための中核的なデジタル資産として捉える必要があります。 

金融機関が主体となる要件定義とプロジェクト管理 

日本の金融システム開発では、要件定義から開発・保守までを外部ベンダーに大きく依存するケースもあります。一方、AIの活用によって実装やテストの効率化が期待されるなか、業務要件を明確に定義し、開発全体を管理することの重要性が高まっています。 

金融機関自身が業務課題や顧客ニーズを整理し、業務部門とIT部門が連携して要件を定義することが重要です。また、AIを適切に活用できる人材を育成するとともに、外部ベンダーを自社の専門性を補完するパートナーとして位置づけることも求められます。 

AI駆動開発によるホワイトボックス化の導入5ステップ 

AI駆動開発でレガシーシステムをホワイトボックス化するには、段階的な導入と品質検証が重要です。ここでは、金融機関が着実に進めるための5つのステップを解説します。 

AI駆動開発によるホワイトボックス化の導入5ステップ 

ステップ1：対象システムと目的を明確にする 

ホワイトボックス化を進める際は、まず「どのシステムを、何のために可視化するのか」という目的と対象範囲を明確に定義することが不可欠です。将来のシステム刷新に備えた現状把握や保守効率の向上、属人化の解消、監査対応など、目的に応じて必要な解析の深さやドキュメントの種類が変わるためです。業務上の重要度や有識者の有無を基準に対象の優先順位をつけ、成果を測る評価指標もあわせて設定しておきます。また、ソースコードに機密情報が含まれる可能性を踏まえ、利用するAI環境やデータの取り扱いルールを事前に定める必要があります。 

ステップ2：現行システムの動作を確認するテストケースを整備する 

AIによる解析を本格化する前段階として、現行システムの振る舞いを正確に記録するテストケースの整備を進めます。主要な業務シナリオやバッチ処理の入出力データをあらかじめ取得しておくことで、後の改修やシステム移行時に、想定外の差分や不具合を検知するための基盤を整えられます。同時にこのテストケースは、AIが復元した仕様の正確性を客観的に検証する評価基準としても機能します。なお、本番データを使用する際は個人情報のマスキングなど厳格な情報管理とセキュリティ対策を徹底することが前提となります。 

ステップ3：小規模な範囲でPoCを実施し効果を検証する 

準備が整った段階で、特定のサブシステムや一部の業務機能など対象を絞って小規模なPoCを実施します。AIが生成した設計書等の正確性や網羅性、従来の解析作業と比べた工数削減効果、自社独自の古いコーディング規約への対応力などを多角的に検証します。人手で作成された既存資料がある領域をPoCの対象に選ぶと、AIの出力と既存資料を照合しやすくなります。あらかじめ明確な判断基準を設定したうえでPoCで得た課題やノウハウを抽出することが、次の本格展開に向けた手順やルールの精度向上につながります。 

ステップ4：AIの出力を人がレビューして仕様を確定する 

AIが生成した仕様書には、誤った情報（ハルシネーション）が含まれる可能性があります。そのため、担当者が内容をレビューし、根拠を確認したうえで正式な仕様として確定するプロセスを設けます。業務ルールの妥当性を確認する業務部門、処理ロジックの正確性を検証するエンジニア、コードに現れない背景情報を補足する有識者が役割を分担してレビューを行います。ステップ2で作成したテスト結果と照合しながら確認済みの内容を分類・管理し、厳格な承認フローを経ることで、組織として信頼できる高品質なシステムドキュメントを確立できます。 

ステップ5：ドキュメントの同期体制を整えて全体へ展開する 

最終段階では、確定した仕様書を常に最新状態へ保つソースコードの変更に応じてドキュメントを更新・レビューする仕組みを開発ワークフローに組み込み、対象システム全体へと段階的に展開します。更新責任者を明確にし、定期点検のルールを設けることで、ドキュメントの陳腐化や再ブラックボックス化を防ぎやすくなります。 PoCで蓄積したノウハウを標準手順書や共通テンプレートとして汎用化し、設定した優先順位に沿って適用範囲を広げます。併せてAI駆動開発を使いこなせる社内人材を育成していくことが、継続的なシステム刷新と組織的な資産継承を実現する鍵となります。 

金融機関がAI駆動開発を導入する際の4つの注意点 

AI駆動開発で金融機関のレガシーシステムを解析する際は、機密情報の保護や解析精度、品質管理に注意が必要です。ここでは、安全かつ適切に活用するための4つの注意点を解説します。 

AIが生成した仕様書を人が検証する 

AIが生成した仕様書は、文章が自然でも誤りを含む場合があります。レガシーシステムの解析では、古い独自記法の誤解釈や処理の見落としが発生する可能性があります。 

リスクを抑えるには、仕様の根拠となるソースコードの該当箇所を確認できるようにし、レビュー担当者が内容を検証する仕組みを整えることが重要です。 

すべての仕様を均等に検証することは現実的ではないため、勘定系や金利計算などの重要度の高いロジックは重点的に検証し、影響の小さい部分は抜取点検とするなど、重要度に応じたメリハリのあるレビュー体制をとることが重要です。 

ソースコードや顧客情報を扱う際のセキュリティ対策 

金融機関のソースコードやテストデータには、機密情報や顧客情報が含まれる場合があります。そのため、AIを利用する際は、入力データがモデルの学習に利用されるかどうかを契約・設定で確認し、承認された利用環境を選ぶことが重要です。必要に応じて機密情報のマスキングを行い、アクセス権限や操作ログも適切に管理します。 

また、従業員による無許可の生成AI利用を防ぐため、利用可能なサービスや入力してはならない情報を社内ルールで明確にし、周知徹底する必要があります。外部ベンダーにAI解析を委託する場合も、利用するAIサービスやデータの取り扱い、セキュリティ管理体制を事前に確認しましょう。 

FISC安全対策基準や金融庁の関連資料を踏まえたガバナンス 

金融機関がAIを活用する際は、金融分野に適用される法令や業界基準、社内規程を踏まえたガバナンス体制の整備が重要です。FISC安全対策基準や金融庁が公表するAI関連資料などを確認し、利用目的やリスクに応じた管理策を検討する必要があります。 

具体的には、AI利用に関する社内ガイドラインの整備、責任部署の明確化、アクセス権限の管理、利用状況の記録、委託先の管理などが挙げられます。関連する法令・基準・ガイダンスの適用範囲や改訂状況を確認しながら、運用体制を継続的に見直すことが重要です。 

AIに依存せず、仕様の最終判断は金融機関が担う 

AIは複雑なソースコードから仕様の抽出や不整合の検出に優れていますが、抽出された事実に対する意思決定までを代替することはできません。設計と異なる処理が見つかった場合、修正すべきか現状維持すべきかの判断は業務影響や顧客契約を踏まえ、金融機関自身が主体的に行う必要があります。 

システム障害などが発生した場合に備え、金融機関は顧客や監督当局への説明に必要な根拠や記録を適切に管理する必要があります。 AIの出力をそのまま鵜呑みにすることは大きな経営リスクとなります。AIは意思決定を支援するツールとして位置づけ、仕様の最終判断と根拠の記録を自社で行う原則を徹底することが重要です。 

よくある質問（FAQ） 

Q1. レガシーシステムのホワイトボックス化とは？ 

レガシーシステムのホワイトボックス化とは、ソースコードや関連資料を分析し、システム内部の処理ロジックやデータ構造を可視化することです。仕様を把握しやすくすることで、保守や改修、システム刷新の計画に役立ちます。 

Q2. AI駆動開発でレガシーシステムをホワイトボックス化する手法には何がありますか？ 

主な手法には、ソースコードからの仕様書・設計書の生成、既存資料や変更履歴を活用した仕様の検証、テストケースの整備、ソースコードの変更に応じたドキュメントの更新があります。これらを組み合わせることで、システムの仕様を可視化し、継続的な保守を支援できます。 

Q3. 金融機関がAI駆動開発でレガシーシステムを解析するメリットとは？ 

AI駆動開発を活用するメリットは、ソースコードの解析やドキュメント作成を効率化し、既存システムの仕様や処理ロジックを把握しやすくなることです。また、改修時の影響範囲の確認や知識の共有を支援し、属人化の軽減や刷新計画の立案にも役立ちます。ただし、効果はシステムの構造や利用するツール、検証体制によって異なります。 

Q4. 金融機関がAIでレガシーシステムを解析する際の注意点は何ですか？ 

AIが生成した仕様書や解析結果は、必ず人が検証する必要があります。また、ソースコードや顧客情報の漏洩を防ぐため、利用するAIサービスのデータ取り扱い条件やアクセス権限を確認し、適切なセキュリティ対策を講じることが重要です。さらに、金融分野に適用される法令や業界基準、社内規程を踏まえたガバナンス体制を整備し、仕様の最終判断は金融機関自身が担う必要があります。 

Q5. AI駆動開発によるホワイトボックス化は、どのような手順で導入しますか？ 

まず対象システムと目的を明確にし、現行システムの動作を確認するテストケースを整備します。次に、小規模なPoCで解析精度や工数削減効果を検証し、AIの出力を人がレビューして仕様を確定します。最後に、ドキュメントの更新体制を整え、効果とリスクを確認しながら適用範囲を広げます。 

まとめ 

金融機関のレガシーシステムを刷新するには、既存システムの仕様や内部構造を正確に把握することが重要です。しかし、長年の改修によって複雑化したシステムは、仕様書の不足や技術者不足などにより、全体像の把握が難しくなっています。 

こうした課題の解決策として注目されているのが、AI駆動開発を活用したレガシーシステムのホワイトボックス化です。AIによるソースコード解析やドキュメント生成を活用することで、既存システムの仕様を可視化し、モダナイゼーションに向けた判断を支援できます。 

レガシーシステムのホワイトボックス化は、単なる開発工数の削減にとどまりません。システムのブラックボックス化を解消し、将来のシステム刷新や継続的な改善につなげるための重要な取り組みです。AIの処理能力と人の業務知識・判断力を組み合わせることが、金融システムに求められる安全性と信頼性を確保しながら、DXを推進する鍵となります。 

ルビナソフトウエアは、金融機関向けのシステム開発・保守に10年以上携わり、レガシーシステムの解析や刷新、クラウド移行を支援してきました。既存システムの特性や業務要件を踏まえ、安定稼働を維持しながら段階的なモダナイゼーションを実現します。 

金融システムのレガシー刷新やAI駆動開発の導入をご検討中でしたら、現状分析からPoC、段階的なモダナイゼーションまで、ぜひルビナソフトウエアにご相談ください。