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。…
COBOL販売管理システムをJava/Webへ刷新 本プロジェクトでは、COBOLで構築された販売管理システムを、Java/Webへ段階的に再構築するモダナイゼーションPoCを実施しました。PoCでは3本、約18,000 LOCのプログラムを対象に、6週間でAIを活用した移行方法と品質を検証しました。 プロジェクト概要 対象システム 販売管理システム 業務範囲 受注 → 出荷 → 請求 → 月次締め PoC検証プログラム 3本(約18,000 LOC) PoC期間 6週間 全体移行計画 301本(511,646 LOC)を全8ウェーブで段階移行 全体移行期間 10カ月想定(当初想定15~18カ月から最大約44%短縮) システム移行の概要 現行システムではCOBOLを使用し、データ構造が索引ファイルに依存しているため、Web化や機能拡張が困難でした。本PoCでは、バックエンドにJava 17、Spring Boot 3、REST API、JPA、フロントエンドにVue 3、TypeScript、FR設計、データベースにPostgreSQL 15以降を採用した移行先システムを検証しました。 現行システム 移行先システム構成 COBOL 索引ファイル依存 Web化・拡張が困難 Backend:Java 17、Spring Boot 3、REST API、JPA Frontend:Vue 3、TypeScript、FR設計 Database:PostgreSQL 15+ 移行・品質検証:Liquibase、Playwright E2E、DB比較自動化 課題・アプローチ・PoC実証結果 01.AI Agentsによる移行高速化 課題:COBOL人材の不足により、システムの保守と移行を継続することが困難でした。 NTQのアプローチとPoC実証結果:25のAI Agentスキルを活用し、ロジック抽出、UML・BPMN生成、検証を自動化しました。その結果、移行作業を64日から11.5日へ短縮し、約5.5倍に高速化しました。 02.3フェーズ分析による可視化 課題:COBOLのロジックがブラックボックス化し、Web化が困難でした。…