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「長年使い込んできた社内システムを、そろそろ新しくしろと言われているけれど、予算もエンジニアも全く足りない……」 「VB.NETで組まれた古い資産が山積みのまま、動かせるベテラン社員は退職間近。一体どうすればいいんだ……」
今、多くの企業の経営企画部やDX推進部、そして情報システム部（情シス）の皆さんが、このような「レガシーシステム（老朽化システム）のモダナイズ（近代化）」という大きな壁にぶつかり、頭を抱えています。これらは単なるIT部門の課題ではなく、企業の成長を止めてしまう重大な経営リスクです。
しかし、そんな絶望的な状況を、最新のテクノロジーで「文字通り爆速で」突破した企業が現れました。千葉銀行グループのIT企業である「ちばぎんコンピューターサービス（以下、ちばぎんCS）」です。
彼らは、システム開発のプロセスに高度なAIを自律的に組み込む「AI駆動開発」という全く新しい仕組みを構築しました。そして、従来の手法であれば「12.5人月」かかると試算されていたVB.NETシステムのマイグレーション（移行）工数を、なんとわずか「2.0人月」にまで激減させるという、驚異的な成果を叩き出したのです。実質、約82%もの工数削減です。
「どうせAIを使ったって、最後は人間が手直しばかりすることになるんで乗？」 そう冷ややかに見ている方にこそ、今回のちばぎんCSの挑戦を知っていただきたいのです。彼らが成し遂げたのは、単なるAIによるコードの自動生成ではありません。
本記事では、ちばぎんCSがどのようにしてAIを「真の相棒」として飼い慣らし、驚異的なコスト削減とスピードを手に入れたのか、その舞台裏と具体的なノウハウを徹底的に解剖します。エンジニア不足に悩む人事部の皆さんにとっても、これからのIT人材の「新しい育て方・働き方」のバイブルとなるはずです。
では、具体的に何が起きたのか、その全貌を見ていきましょう。
1. レガシーシステムが引き起こすDXの停滞とVB.NET移行の壁
多くの企業で「DX（デジタルトランスフォーメーション）」が叫ばれる中、その足を引っ張り続けているのが、10年、20年とだましだまし使い続けてきた「レガシーシステム」の存在です。いわゆる「2025年の崖」という言葉を耳にしたことがある方も多いでしょう。老朽化したシステムを維持するためだけに膨大なIT予算が消えていき、新しい攻めのIT投資に資金も人手も回せないという、最悪の悪循環です。
特に、日本のビジネス現場で今なお根深く残っているのが、「Visual Basic .NET（VB.NET）」で構築されたシステムです。
VB.NETは、かつて多くの企業で業務アプリケーションの開発に爆発的に普及しました。直感的で書きやすく、当時の社内エンジニアや外注ベンダーがこぞって利用したため、基幹業務のあちこちにVB.NETのコードが埋め込まれています。しかし、時代は変わりました。今やWebを中心としたモダンな言語への移行が必要不可欠となっていますが、この「VB.NET移行」には、他言語の移行とは比較にならないほどの「高くて分厚い壁」が存在するのです。
最大の難所は、他言語に直接置き換えることができない「固有の言語仕様」や「専用のライブラリ」の存在です。
VB.NETで書かれた古いコードの中には、当時のWindows環境に強く依存した特殊な処理や、すでに開発元がサポートを終了しているような古い専用ライブラリが複雑に絡み合っています。これらをモダンな言語（例えばC#やJava、TypeScriptなど）へ移行しようとすると、単なるツールの「自動置換」では絶対にうまくいきません。ツールを通した瞬間にエラーが大量発生し、結局は人間のベテランエンジニアが1行ずつコードを読み解き、泥臭く書き直していくしか手がなかったのです。
さらに、この作業を難しくしているのが「深刻なエンジニア不足」です。
古いVB.NETの仕様を完璧に理解しているシニアエンジニアは高齢化し、次々と現場を退いています。一方で、最新のモダンな技術を学んできた若手エンジニアにとって、過去の遺物のようなVB.NETのコードを解読する作業は苦痛でしかなく、キャリアとしての魅力も薄いため、進んでやりたがる人はいません。人事部の視点から見ても、こうしたレガシー案件のためにエンジニアを採用・維持することは極めて困難です。
「予算はない、人はいない、でもシステムは限界を迎えている」 そんな四面楚歌の状況の中で、ちばぎんCSが目をつけたのが、最先端の「自律型AIエージェント」を活用した開発プロセスの抜本的改革でした。
2. ちばぎんCSが実践した『AI駆動開発』2つのコアシステム
ちばぎんCSが構築した「AI駆動開発」の仕組みは、決して世間に溢れている「ChatGPTにお願いしてコードを書いてもらう」といった、その場しのぎのレベルではありません。彼らは、役割の異なる2つの強力なAIシステムを社内の開発環境にガッチリと組み込み、連携させることで、まるで超優秀なエンジニアチームを24時間体制で稼働させるかのような強固な基盤を作り上げました。
その2つのコアシステムについて、詳しく紐解いていきましょう。
自社開発の生成AIシステム『C-chatSupport』
1つ目の核となるのが、ちばぎんCSが自社で開発し、社内展開を進めてきた生成AI活用システム「C-chatSupport」です。
このシステムの優れている点は、一般的な汎用AIとは異なり、地方銀行グループという極めて高いセキュリティと厳格なコンプライアンスが求められる環境に合わせて「自社専用」にカスタマイズされている点です。業務のコンテキスト（文脈）や社内の開発ルール、これまでの知見がセキュアな環境で蓄積されており、エンジニアが日常的な業務の相談や、ドキュメントの要約、仕様の確認などを安全かつスムーズに行うための「窓口」として機能します。
いわば、社内のあらゆるナレッジを記憶した「超物知りのシニアアドバイザー」のような存在です。
自律型AIソフトウェアエンジニア『Devin』
そして、この取り組みの最大の目玉であり、世界中のIT業界を震撼させているのが、米AIベンダーのCognition AIが開発した、世界初の自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin（デヴィン）」の導入です。今回のプロジェクトでは、先進的なAI活用で知られるDeNAの専門組織「DeNA AI Link」の強力なバックアップのもと、このDevinを実戦投入しました。
皆さんがよく知るChatGPTなどの生成AIは、こちらが指示（プロンプト）を出してコードを出力させたら、そこで一旦終わりです。そのコードが本当に動くかどうか、バグがないかどうかを確かめ、エラーが出たら再び人間に報告して指示を仰ぐ必要があります。
しかし、Devinは次元が違います。
Devinは、自身の中に専用の「開発環境（サンドボックス）」を持っています。人間から「このシステムを構築して」「このコードをモダンな言語に書き換えて」と大まかな目標を指示されると、Devinは自ら計画を立て、コードを書き、自分でコンパイル（実行）し、エラーが出たらそのエラーログを自分で読み解いてコードを修正します。さらに、必要なライブラリが足りなければ、自らWebで検索して仕様書を調べ、最新のセットアップを自律的に完了させてしまうのです。
つまり、Devinは「指示を待つAIアシスタント」ではなく、自ら考えてタスクを完遂する「1人の自律したエンジニア」なのです。
ちばぎんCSは、この「社内の知恵袋であるC-chatSupport」と「自律して手を動かすDevin」という2つのAIを組み合わせることで、これまで人間のエンジニアが膨大な時間を投資してきたレガシーシステムの移行作業を、文字通り異次元のスピードへと加速させることに成功しました。
3. 工数82%削減！12.5人月→2.0人月を達成したマイグレーションの舞台裏
では、ちばぎんCSは具体的にどのような手順で、このVB.NETの移行プロジェクトを進めたのでしょうか。ここが最も興味深いポイントであり、私たちが真似すべき「人間とAIの黄金比率」が隠されています。
AIがどれほど優秀でも、古いVB.NETのコードをそのまま丸投げして「綺麗に直しておいて」と言うだけでは、流石のDevinでも迷子になってしまいます。先ほどお話しした通り、他言語に直接マッピングできない固有の言語仕様や、古い専用ライブラリの壁があるからです。
そこで、ちばぎんCSが実践した「人間×AI」の具体的な手順は、以下のような驚くほど明快で論理的なものでした。
- 【人間】固有仕様の洗い出しと対処方針の決定 まず、人間のエンジニアが既存のVB.NETシステムのコードを分析し、モダンな言語へ直接変換できない「地雷（固有仕様や古いライブラリ）」がどこにあるかを特定します。そして、「このライブラリは、モダンな言語のこの標準機能に置き換える」「この特殊な構文は、このようなロジックで書き直す」という、全体の「設計図」と「対処ルール」を人間が整理・決定します。
- 【AI】指示に基づいたコードの自律変換処理 人間が決定した明確な対処方針とルールを、Devinにインプットします。指示を受け取ったDevinは、自律駆動を開始。数千行、数万行にも及ぶ大量のコードを、人間の指示に沿って1行ずつ、かつ一瞬でモダンなコードへと変換していきます。
- 【AI】自律的なテストとエラー修正のループ コードの変換中、当然いくつかのエラーや不整合が発生します。Devinは、自ら構築したテスト環境でコードを実行し、エラーが発生するたびに原因を自己分析。人間が与えたルールとWeb上の最新技術ドキュメントを照らし合わせながら、自律的にバグを潰していきます。
- 【人間】最終レビューと意思決定 Devinがすべてのコード変換を終え、テストをクリアした段階で、人間のエンジニアが登場します。AIが書き上げた最終的なコードの品質を厳しくチェックし、システムの受け入れを「意思決定」します。
この見事な連携プレイの結果、従来の手法であれば人間のエンジニアがつきっきりで「12.5ヶ月」かかると見込まれていた作業が、なんとわずか「2.0ヶ月」で完了してしまったのです。
工数が約82%削減されたという事実だけでも鳥肌が立ちますが、ちばぎんCSの成果はこれだけにとどまりません。彼らは今回の仕組みを「レガシーシステムの移行」だけでなく、全く新しい「新規システムの開発」という毛色の違うプロジェクトでも検証したのです。
新規システム開発の現場において、多くの情シス部門を悩ませるのが「要件定義から実装までの手戻りの多さ」や「原価の膨張」です。ちばぎんCSは、この新規開発プロジェクトにおいても、人間がアーキテクチャ設計（全体の骨組み）と共通基盤の整備をカッチリと行い、その配下の具体的な機能実装の大部分をDevinに委ねるという手法を取りました。
その結果、新規開発においても従来の開発手法と比べて「原価57.8%削減」という、これまた凄まじい定量成果を叩き出したのです。
性質の異なる「移行」と「新規開発」の両面でこれほどの圧倒的な数字が出たということは、このAI駆動開発が、一部の天才エンジニアだけに依存した一過性の奇跡ではなく、あらゆるシステム開発に応用可能な「再現性のある次世代の標準フォーマット」であることを雄弁に物語っています。
4. AI駆動開発を成功へ導く『人間×AI』ハイブリッド運用の鉄則
ちばぎんCSの劇的な成功事例を見ると、「うちの会社も今すぐDevinを契約して、古いシステムを全部放り込もう！」と興奮してしまうかもしれません。しかし、焦ってはいけません。準備なしにツールだけを導入しても、高確率で失敗します。
なぜなら、AI駆動開発の本質は「ツールの優秀さ」にあるのではなく、「AIを活かすための人間の働き方・組織のマインドの変革」にあるからです。ちばぎんCSの事例から私たちが学ぶべき、ハイブリッド運用の鉄則を2つの視点に整理しました。
アーキテクチャ設計と共通基盤の整備という『人間の絶対領域』
第一の鉄則は、開発の「最初の一歩」と「土台作り」を決してAIに丸投げしないことです。
新規開発であれマイグレーションであれ、システム全体のアーキテクチャ（設計思想）や、セキュリティ方針、各機能が乗っかる共通基盤の整備は、人間のエンジニアが責任を持って完璧に作り込まなければなりません。ここがグラグラのままだと、自律型AIであるDevinは、間違った土台の上で間違ったコードをものすごいスピードで大量生産してしまいます。
「全体の方向性とルールを決めるのは、どこまでいっても人間の仕事である」 この割り切りと、高い設計能力が人間に求められます。AI時代において、エンジニアの価値は「コードを早く書くこと」から「正しく綺麗なアーキテクチャを描くこと」へと完全にシフトしているのです。
エンジニアが『レビューと意思決定』に専念するための意識改革
第二の鉄則は、エンジニアの「評価基準」と「マインドセット」を根底から変えることです。
従来のシステム開発では、仕様書通りに黙々と手を動かし、バグのないコードをたくさん書くエンジニアが「優秀」とされてきました。しかし、AI駆動開発の世界では、コードを書く作業（コーディング）の主役はAIです。人間のエンジニアの役割は、AIが書いた膨大なコードを素早くチェックする「レビュー力」と、「これで本当にGOを出していいか」を判断する「意思決定力」に絞られます。
これは、人事部にとっても非常に重要な変化です。
これからのIT人材育成では、プログラミング言語の文法を丸暗記させるような研修は意味をなさなくなります。それよりも、「システムの全体像を見通す力」や「AIに対して的確な指示を出すプロンプトエンジニアリング力」、そして「AIの嘘（ハルシネーション）やバグを見抜く批判的思考力（クリティカルシンキング）」を育てるカリキュラムが必要です。
手を動かす「ワーカー」から、AIをマネジメントする「ディレクター」へ。この意識改革を受け入れられた組織だけが、ちばぎんCSのような「工数82%削減」という果実を手にすることができるのです。
5. 企業のDX・情シス部門が今すぐ始めるべきレガシーモダナイズの第一歩
千葉銀行グループという、保守的でセキュリティに最も厳しいはずの金融業界の足元で、これほどのドラスティックな「AI駆動開発」が成功し、すでに実証を終えて全社展開の「標準化フェーズ」へ移行しているという事実は、他業界の私たちにとって「もう言い訳はできない」という強力なアラートです。
では、この記事を読んだ経営企画部やDX推進部、情シスの皆さんは、明日から何から始めるべきでしょうか。
まずは、自社に眠っている「技術的負債」の徹底的な棚卸し（プロアクティブ監査）です。 「動いているから触らない」と言って放置してきたVB.NETのシステムや、ブラックボックス化した古いマクロ、誰も仕様がわからない老朽化サーバーがどれだけあるか、リストアップしてください。それらを放置するリスクと、AI駆動開発を導入してリライトした際の投資対効果を、経営層に数字で提示するのです。
次に、最初から大規模な基幹システムの移行を目指すのではなく、小さく試す「実証実験（PoC）」のロードマップを描いてください。 ちばぎんCSがDeNA AI Linkという専門家の知見を借りたように、まずは信頼できるパートナーと共に、社内の重要度の低いサブシステムや、定型的なAPIの開発などで「自律型AIエージェントが自社の開発環境でどれくらい動くか」を肌感覚で掴むことが重要です。
AIエージェントは、皆さんの仕事を奪う敵ではありません。深刻な人手不足の中で、皆さんの企業が生き残り、次なる成長ステージへと駆け上がるための「最強の副操縦士」です。
千葉銀行グループが証明した「12.5人月→2.0人月」という驚異のスピード感を、次は皆さんの会社で実現する番です。重いレガシーの鎖をAIという剣で断ち切り、真のDXへ向けて第一歩を踏み出しましょう！
6. AIを活用したシステムモダナイズに関するFAQ
ここでは、企業のIT担当者や経営層の方からよく寄せられる、AIを使ったシステム移行に関する疑問に、ちばぎんCSの事例を踏まえてお答えします。
Q1: AIによるコード生成の品質やセキュリティは信頼できるのか？
A: 結論から言うと、適切な「人間の関与」があれば、従来の手法よりも遥かに安全で高品質なコードを維持できます。 ちばぎんCSの事例でも、セキュリティの厳しい銀行グループの環境に対応するため、社内専用の生成AI「C-chatSupport」を窓口にし、さらに全体のアーキテクチャ設計や、他言語に直接置き換えられない固有仕様の対処方針はすべて人間が事前に整理・決定しています。AIはあくまで「人間が決めた厳格なルール」に従って自律駆動するため、丸投げしなければ品質やセキュリティが崩壊するリスクは極めて低いです。また、AIは人間と違って「見落とし」や「集中力低下によるケアレスミス」がないため、機械的なテストの網羅性においてはむしろ人間を凌駕する面もあります。
Q2: AI駆動開発を導入することで既存エンジニアの仕事は奪われるのか？
A: 仕事が奪われるのではなく、エンジニアの役割が「より高度で生産性の高い領域」へとシフトします。 これまでエンジニアの時間の多くは、古いコードの解読や、泥臭い単純な書き換え作業、単調なバグ修正といった「作業」に忙殺されていました。AI駆動開発が導入されると、こうした作業領域はすべてAIエージェント（Devinなど）が引き受けます。人間のエンジニアは、最もクリエイティブで楽しい部分である「業務要件の定義」「全体のアーキテクチャ設計」、そしてAIのアウトプットを評価する「レビューと意思決定」に100%のエネルギーを注げるようになります。これは、エンジニア自身のキャリアにとっても、モチベーション向上に繋がるポジティブな変革です。
Q3: 自社にAIの専門知識がない状態からどうやって進めればよいのか？
A: 最初から自社だけで完結させようとせず、先進的な知見を持つ外部の専門パートナーを巻き込むのが成功への近道です。 ちばぎんCSも、今回の画期的なAI駆動開発を自社単独で立ち上げたわけではありません。AI活用のトップランナーであるDeNAの専門組織「DeNA AI Link」による全面的な導入支援・伴走があったからこそ、世界最先端の「Devin」をスムーズに実戦投入し、即座に結果を出すことができました。まずは、自社の開発環境やレガシー資産の状況を理解してくれる、AI駆動開発のコンサルティング実績があるパートナーを探し、小さなプロジェクトから共同で実証実験（PoC）を始めることを強くお勧めします。
7. まとめ：AIエージェントと共に踏み出すレガシー脱却への第一歩
千葉銀行グループのちばぎんCSが成し遂げた挑戦は、日本のIT業界、そしてすべての企業のDX戦略における「歴史的な転換点」と言っても過言ではありません。最後に、本記事の要点を3行で振り返ります。
- 驚異の成果：ちばぎんCSは、自社AI「C-chatSupport」と自律型AI「Devin」を組み合わせ、VB.NET移行工数を「12.5人月→2.0人月」へ激減（約82%削減）させ、新規開発でも原価57.8%削減を達成した。
- 成功の鍵：AIへの丸投げではなく、人間が「アーキテクチャ設計」と「固有仕様への対処方針」をカッチリと決め、AIが「実装・テスト・エラー修正」を自律実行するという、完璧なハイブリッド運用の役割分担を確立した。
- 人材の変革：エンジニアの役割は「コードを書くワーカー」から「AIの成果物をレビューし、意思決定するディレクター」へとシフトし、人手不足を解消する新しい組織のあり方を提示した。
老朽化したVB.NETシステムを前に、「お金がないから」「人がいないから」と諦める時代は、もう終わりました。
次のアクションは明確です。皆さんの会社の中に眠っているブラックボックス化したシステムを今すぐ棚卸しし、まずは一部の機能からでも「AI駆動開発」を試すためのロードマップを策定してください。最先端のAIエージェントという強力な翼を手に入れ、技術的負債という重荷から解放された、身軽で強靭な次世代のビジネス基盤を共に築いていきましょう！
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