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IBM i/AS400生命保険契約管理システムをJava・AWSへ刷新

本プロジェクトでは、生命保険契約管理システムをIBM i/AS400からJava・AWS基盤へ段階的に刷新しました。対象となるRPG資産は約1,200本、プロジェクト規模は約300人月です。資産の特性に応じて60%を自動変換、30%をリファクタリング、10%を再設計するハイブリッド移行方式を採用しました。 プロジェクト概要 対象システム 生命保険契約管理システム RPG資産規模 約1,200本 プロジェクト規模 約300人月 ハイブリッド移行方式 60%自動変換、30%リファクタリング、10%再設計 現行システムの課題 現行の生命保険契約管理システムでは、COBOL 85、RPG、CL、Shift-JIS、DB2 for i、IBM iを使用していました。 ・AS/400ハードウェアの保守EOLによる業務継続リスク ・新商品対応のRPG改修長期化による商品投入の遅延 ・RPG技術者の退職による属人化と技術継承の困難 移行先システム構成 Application Java 17、Spring Boot、JPA、UTF-8 Database Aurora PostgreSQL Batch/Report Spring Batch、PDF帳票 移行支援ツール:Tree Sitter AST解析|GenAI設計書生成|AWS DMS|無停止レプリケーション 課題・アプローチ・提供価値 01.RPG資産の段階移行 課題:約1,200本のRPG資産について、優先度と依存関係を整理する必要がありました。 NTQのアプローチと提供価値:RPG資産を棚卸しして移行ロードマップを策定し、資産特性に応じて60%自動変換、30%リファクタリング、10%再設計を適用しました。これにより、効率と品質を両立し、移行リスクを低減しました。 02.Web・モバイル対応 課題:525画面と紙中心の運用により、Web・モバイルからの契約が困難でした。 NTQのアプローチと提供価値:Java化とAPI整備により契約業務をモダンな基盤へ再構築し、オムニチャネル対応基盤を構築しました。 03.DMSによるDB無停止移行 課題:DB2 for iからAuroraへの移行に伴う業務影響が課題となっていました。 NTQのアプローチと提供価値:AWS DMSを使用してAurora PostgreSQLへ継続的にレプリケーションし、システム切替時の業務影響を最小化しました。 04.バッチ・帳票基盤の刷新 課題:日次バッチ連携により、経営判断にタイムラグが発生していました。 NTQのアプローチと提供価値:規制報告・約款帳票をSpring BatchとPDFで刷新し、標準化・自動化することで、レポーティングをタイムリー化しました。 マイグレーションについて相談する 実績集をダウンロードする

IBM i/AS400物流管理システムをJava・AWSへ刷新

本プロジェクトでは、全国400拠点を展開する大手総合物流企業の倉庫・配送・受発注・料金業務を支える物流管理システムを、IBM i/AS400からJava・AWSのマイクロサービス基盤へ刷新しました。プロジェクト規模は200~300人月で、システムを6つのコアドメインに分割して再構築しました。 プロジェクト概要 対象システム 物流管理システム 対象業務 倉庫・配送・受発注・料金業務 対象拠点 全国400拠点 プロジェクト規模 200~300人月 再構築単位 6コアドメイン 現行システムの問題 現行システムでは、COBOL、RPG、CL、Shift-JIS、DB2 for i、IBM iを使用していました。5年間で取扱量が2.3倍に増加したことで、システム容量が逼迫していました。 ・5年間で取扱量が2.3倍に増加し、システム容量が逼迫 ・夜間バッチの長期化と、EDI連携に数カ月を要する状況 ・紙中心の運用とデータレイクの未整備 移行先システム構成 Backend/Platform Java 17、Spring Boot 3、JPA、AWS EKS Architecture 6コアドメイン、Kafka(MSK)、マイクロサービス Data Platform Aurora、DynamoDB、S3+Athena DevOps Jenkins、GitLab CI、Prometheus/Grafana NTQの担当範囲・進め方 01.6コアドメインへの分割 ドメイン駆動で業務境界を明確化し、システムを6つのコアドメインに分割しました。各ドメインをSpring Boot 3とAWS EKSで再構築し、サービスの独立性と拡張性を強化しました。 02.Kafkaによるイベント駆動連携 Kafka(MSK)による非同期・疎結合連携とAPI化を行い、リアルタイム連携を実現しました。これにより、システム負荷を平準化し、EDI接続を迅速化しました。 03.用途別データ多層化 Aurora、DynamoDB、S3+Athenaを用途別に配置し、参照・分析・履歴データを分離しました。これにより、データコストを最適化しました。 04.OR-Toolsによる配車最適化 OR-Toolsの最適化アルゴリズムを導入し、再配車計算と進捗管理を効率化しました。その結果、再配車計算にかかる時間を10分の1に短縮しました。 導入効果 01.可用性・拡張性の向上 サービスの独立性を高め、取扱量の増加に柔軟に対応できるシステムを実現しました。 02.リアルタイム連携の実現 夜間バッチの負荷を平準化し、EDI接続のリードタイムを短縮しました。 03.データ活用基盤の確立 データレイクを整備し、AI/BIによるデータ活用を促進しました。…