SyncLect Agentic Migration Harness｜自律型AIによるレガシーマイグレーション支援
実案件の移行知見と品質ゲートを蓄積・再利用し、
大規模案件の品質・再現性・トータルスループットを向上。
01/SyncLect Agentic Migration Harnessとは
レガシーマイグレーションを、解析から検証まで一気通貫でAIが実行する。
SyncLect Agentic Migration Harnessとは、自律型AI、移行ツール、工程間のコンテキスト、成果物、HITLの判断ポイント、品質ゲートを一つのワークフローとして接続し、
マイグレーション工程を継続的に実行・改善するための技術基盤です。
グループ会社のDATA IMPACTが実際のレガシーシステム移行案件で活用してきたツール・移行工程・品質管理・専門人材の知見を体系化し、顧客企業向けに提供します。
02/SyncLect Agentic Migration Harnessの特徴
特徴 1/56つの工程を、Code Migratorが一本につなぐ。
中核となる「Code Migrator」が、Azure OpenAI Serviceを用いて既存システムの構造・依存関係を解析し、移行先の技術構成・プロジェクト構成を設計案として提示、コード・テスト生成までを連続的に実行します。ソースコードや生成物はGitHubで管理し、変更履歴・レビュー・後続の開発工程へつなげます。Data Impact独自のこの仕組みが、コードベースの取り込みから構造解析、技術課題の整理、移行先の設計案作成、コード・テスト生成、レビュー・検証への接続までを、6つの工程として連続実行します。
デモ動画：Legacy Code Migration Tool Demoを見る →HITLが、自律型AIと同じワークフロー内で役割を分担する。
ハーネスは、各工程の入力情報・実行範囲・成果物・品質基準・HITLによる承認ポイントをワークフローとして管理します。共通化できる工程は自律型AIとハーネスで標準化し、標準化できない顧客固有の差分をHITLで吸収する、という役割分担が設計の中心にあります。
HITLは人への依存を残す仕組みではなく、人の判断をハーネス上の標準プロセスへ組み込み、担当者による品質の波を抑える統制機構として機能します。
Azure環境・ローカル環境を、コード資産の機密性に応じて選べる。
SyncLect Agentic Migration Harnessは、顧客企業のAzure環境やローカル環境で実行できます。Azure OpenAI ServiceとGitHubを活用する標準構成に加え、ソースコードや設計情報を顧客管理下に保持する必要がある場合には、顧客企業のネットワーク・アクセス権限・データ保護方針・既存の開発環境に応じて構成します。具体的なAIモデル、GitHubの利用形態、接続先、データ保存場所は、顧客企業のセキュリティ要件と契約条件に応じて個別に設計します。
SAIDDar・SDIとの連携で、移行後も資産として使い続ける。
マイグレーションを通じて得られるシステム構造・移行ルール・設計情報・レビュー観点・テスト資産などは、汎用化できる実践知としてハーネスの改善に活用する一方、顧客固有の実践知は顧客企業が継続活用できる資産として整理します。今後は、生成・整理された設計情報やレビュー・テスト結果をAI駆動開発プロセス「SAIDDar」へ接続し、移行後の開発・変更管理までをAI駆動の開発プロセスへつなげます。また、コードや設計書だけでは把握できない現場担当者の判断基準・例外対応・運用上の注意点は「SyncLect Data Intelligence（SDI）」で構造化し、移行後の保守・改善やAI活用に利用できる知識資産として蓄積することを目指します。
2024年型の個別工程活用から、Harnessによる工程横断実行へ進化。
ヘッドウォータースとDATA IMPACTは、2024年11月からAzure OpenAI Service、GitHub Copilot、AutoGen、Graph RAGなどを活用した「マイグレーションAIエージェント サービス」を展開してきました。今回、各工程で生成AIを利用する段階から、AI・ツール・コンテキスト・成果物・HITL・品質ゲートを一つのワークフローとして接続する段階へ発展させました。
03/想定ユースケース
04/実案件で確認した品質・工程速度の改善
バグ数82%減、マージ期間93%短縮----実案件での改善数値。
DATA IMPACTは、AIによるコード生成だけでなく、静的解析・AIレビュー・専門人材による確認・テストを組み合わせた品質管理を実案件に適用しています。ある特定プロジェクトでのソリューション適用前後の自社比較結果は次の通りです。
これらはDATA IMPACTが実施した特定プロジェクトにおけるソリューション適用前後の自社比較結果です。すべてのプロジェクトに同様の効果を保証するものではなく、対象システムの規模・構成・既存資料・業務要件・適用範囲・開発体制などによって効果は異なります。
05/当社について
グループ会社DATA IMPACTの実案件知見
DATA IMPACT JOINT STOCK COMPANY（ベトナム・ハノイ）は、ヘッドウォータースグループの一員として、実際のレガシーシステム移行案件を通じて、既存システムの解析、依存関係・業務ロジックの把握、移行先の設計、コード生成・変換、レビュー、テスト・検証、知識移転に関する技術と方法論を蓄積してきました。SyncLect Agentic Migration Harnessは、この実案件の知見を体系化した技術基盤です。
Microsoft Azure の AI Platform/Agentic DevOps Specialization取得
ヘッドウォータースは「Microsoft Solutions Partner for Digital & App Innovation（Azure）」の認定に加え、上位資格である「AI Platform on Microsoft Azure」「Agentic DevOps with Microsoft Azure and GitHub」の2領域のSpecializationを取得しています。厳格な技術要件と導入実績を満たしたパートナーのみに付与される称号で、2領域の同時取得は国内でも限られています。Azure OpenAI ServiceとGitHubを組み合わせるSyncLect Agentic Migration Harnessの技術的な土台となっています。
GitHub認定パートナーとしてのAgentic DevOps対応力
ヘッドウォータースはGitHub認定パートナーとして、GitHub Copilotを含むAgentic DevOpsの設計・導入を支援しています。エンタープライズ企業のコード資産・変更履歴・レビュー体制を扱う実績が、Code Migratorが生成するコード・テストのレビュー・検証プロセスの信頼性を支えています。
Microsoft AI Innovation Partner of the Year 2024 受賞
「AI イノベーション パートナー オブ ザ イヤー アワード」は、マイクロソフト製品の活用によってAI分野で革新を起こしたパートナーに贈られるアワードとして2024年に新設され、ヘッドウォータースは同分野において最も優れた実績をあげたとの評価を受け、初代受賞パートナーとなりました。日本航空（JAL）様のSLM活用や大和証券様のAIオペレーター、JR西日本様の「Copilot for 駅員」など、エンタープライズ企業向けの大規模AIエージェント開発を数多く手がけてきた実績が評価の背景にあります。
Agentic Work Flowで正答率99%を達成
ヘッドウォータースは、複数のAIエージェントが連携するAgentic Work Flowにおいて、正答率99%という高い精度を達成しています。AIエージェントの品質を担当者の経験に依存させず組織として再現する取り組みの実績であり、SyncLect Agentic Migration Harnessが目指すAIエージェントの精度・再現性とも通じるものです。
06/組み合わせで、強くなる。
SyncLect Agentic Migration Harnessは、単体のマイグレーションツールとしても機能しますが、移行前の業務知識の構造化や、移行後のAI駆動開発プロセスと組み合わせることで、移行前後を通じた継続的な価値を提供できます。
レガシーマイグレーションについてのご相談
対象システムの規模や既存資料の状況、移行後の展望まで、貴社の状況に合わせてご提案します。