本文へ移動

サービス

AIドリブン・モダナイゼーションOracle Forms 移行PowerBuilder 移行VB6・Classic ASP 移行その他の移行テストの自動化（RPA）移行後の運用サポートAIサーバー構築 クラウドサービス 会社案内 お問い合わせ English
After Migration

移行後の運用サポート

移行して終わりではなく、移行後も保守を続けられる仕組みを。
バージョン管理・課題管理・AIによる自動修正を、移行と同じ仕組みのまま運用に引き継ぎます。

01

バージョン管理

ソースコード・互換ライブラリ・設定を GitHub / GitLab で一元管理。誰が・いつ・何を変えたかがすべて残ります。

02

課題管理

障害・機能変更・機能追加を Issue として登録し、対応状況と修正内容をひも付けて管理します。

03

AIによる自動修正

登録された課題をもとにAIが調査・修正案を作成。自動テストを通り、担当者が承認したものだけを反映します。

04

AIの実行環境を選べる

ソースコードを外部AIサービスに読ませたくない場合は、社内AIサーバーの構築、または弊社AIサーバーへのVPN接続を選べます。

Version control

バージョン管理 ― GitHub / GitLab

移行プロジェクトで使ったリポジトリを、そのまま運用に引き継ぎます。クラウド版・社内設置版のどちらにも対応します。

管理する対象

  • 変換後のソースコード（画面・ロジック・帳票）
  • 弊社互換ライブラリのバージョン
  • ビルド設定・配布設定（ClickOnce / Web版）
  • テストケースとテスト結果

ブランチとリリースの運用

  • 本番用・開発用・修正用のブランチを分けて管理
  • リリースごとにタグを付け、どの版でも再現可能
  • 修正はすべてプルリクエスト（マージリクエスト）で差分を確認
  • 必要に応じてビルド・配布を CI で自動化

得られること

  • 変更履歴がそのまま監査・説明の材料になる
  • 問題が起きたときに、変更前の版へすぐ戻せる
  • 担当者が替わっても経緯を引き継げる
  • 弊社ライブラリの更新も同じ仕組みで取り込める
Issue management

課題管理 ― 障害・機能変更・機能追加

すべての依頼を GitHub / GitLab の Issue として登録し、種類ごとにラベルで分けて管理します。修正内容（コミット・プルリクエスト）と課題がひも付くため、何のための変更かが後から必ず追えます。

障害label: bug

不具合の修正

現象・再現手順・期待結果・発生画面を登録。AIが原因を調査し、変換後のコードか互換ライブラリかを切り分けて修正します。

機能変更label: change

既存機能の変更

法改正・業務変更などによる仕様変更。変更前後の仕様を登録し、影響する画面・処理をAIが洗い出します。

機能追加label: feature

新しい機能の追加

画面・帳票・連携などの追加。既存コードの書き方に合わせた実装案をAIが作成し、担当者がレビューします。

Issue に登録する項目（テンプレートをご用意します）

  • 種類（障害／機能変更／機能追加）
  • 対象（画面・帳票・バッチ）
  • 現象または要望の内容
  • 再現手順・期待結果
  • 優先度・希望期日
  • 画面キャプチャ・ログ
AI-assisted fixing

AIによる自動修正の仕組み

課題の登録から修正・テスト・リリースまでを、AIと自動テストで回します。人は「何を直すか」と「直してよいか」の判断に集中できます。

1 課題を登録 Issue 人 2 AIが調査・修正 ブランチ・コミット AI / CI 3 修正の提案 プルリクエスト AI / CI 4 自動テスト 単体・画面（RPA） AI / CI 5 担当者がレビュー 承認・マージ 人 6 リリース タグ・配布 テストやレビューで差異が残れば、課題に戻して再修正

安全に使うための決まりごと

RPAによる画面テストについて →

  • AIは修正案を作るだけで、反映（マージ）は必ず担当者が承認
  • すべての修正はプルリクエストとして差分が残る
  • 自動テスト（単体テスト・RPAによる画面テスト）を通らない修正は採用しない
  • 修正内容と課題が必ずひも付き、後から経緯を確認できる

修正の考え方は移行時と同じです。 AIドリブン・モダナイゼーションについて →

Where AI runs

AIの実行環境 ― ソースコードをどこまで出すかを選べます

AIに修正させるには、AIがソースコードを読む必要があります。社内規程や契約で外部のAIサービスにソースコードを送れない場合は、B または C をお選びください。

運用環境の構成

お客様の運用環境 GitHub / GitLab ソースコード・Issue 自動テスト 単体・画面（RPA） 担当者がレビュー 承認・マージ ビルド・配布 ClickOnce / Web ソースコードは外部のAIサービスに出ません 修正案 （プルリクエスト） 課題とソースコード AI実行環境 社内AIサーバー／弊社AIサーバー（VPN） Issue に登録した課題の内容 対象のソースコード AIは閉じた環境で動き、修正案を返すだけ

移行時の「お客様資産を扱う変換環境」と「AI開発環境」の分け方を、運用でも引き継ぎます。AIが読むのは登録された課題と対象のソースコードだけで、修正はプルリクエストとして返し、反映は自動テストと担当者のレビューを経て行います。

AI実行環境の選び方

A. 外部AIサービス お客様の社内ネットワーク GitHub / GitLab 開発・保守担当 B. 社内AIサーバー お客様の社内ネットワーク GitHub / GitLab 開発・保守担当 C. 弊社AIサーバー（VPN） お客様の社内ネットワーク GitHub / GitLab 開発・保守担当 外部AIサービス ソースは外部AIサービスに送信 AIサーバーLLM ソースは社外に出ない VPN（暗号化） オン・デマンド・ワンAIサーバー 外部AIサービスには出ない
A. 外部AIサービスB. 社内AIサーバーC. 弊社AIサーバー（VPN）
ソースコードの送信先外部のAIサービス社内のみ（社外に出ない）弊社のAIサーバーのみ（外部AIサービスには出ない）
初期費用小（利用料のみ）大（サーバー機器・構築）小（VPN接続の設定のみ）
AIの性能最新の大規模モデルオープンなモデルを社内で運用オープンなモデルを弊社で運用
運用の手間少ないお客様側で機器を保守弊社が保守
向いているケース外部AIの利用が社内で認められているソースを社外に一切出せない／大規模に使う社外持ち出しは不可だが、設備投資は抑えたい

B は機器構成・費用を個別にお見積りします。C は秘密保持契約を締結のうえ、VPN（暗号化通信）経由でご利用いただきます。いずれもAIは閉じた環境で動き、ソースコードが外部のAIサービスに送られることはありません。 AIサーバー構築について →

Support

運用サポートのメニュー

01

運用の立ち上げ

GitHub / GitLab のリポジトリ・ブランチ・権限の設定、Issue テンプレート、CI（ビルド・テストの自動化）の構築。

02

AI実行環境の構築

社内AIサーバーの構築支援、または弊社AIサーバーへのVPN接続の設定。

03

保守サポート

お客様の体制が立ち上がるまで、障害対応・機能変更・機能追加を継続して支援します。

Contact

移行後の保守体制から、ご相談ください

現在の保守の進め方や社内規程（ソースコードの社外持ち出し可否）をお聞かせください。最適な運用の形をご提案します。

お問い合わせ info@ondemandone.com

TEL 03-5962-3776