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実施時期: 2023年11月|2026.06.02 最終更新

レガシーシステムの保守課題をAIで解決し、開発業務時間を最大70%短縮
企画・推進(AI導入・AI戦略)
自社開発(開発・AI搭載)

プロジェクト期間: 半年未満

企業規模: 1,000人以上

※イメージ画像です

レガシーシステムの保守課題をAIで解決し、開発業務時間を最大70%短縮 のプロジェクト概要図解

プロジェクト概要

アプローチと成果

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運営ピックアップ事例

こんな課題を持つ企業におすすめの事例です

  • レガシーシステムの保守・改修ができるプログラマーが不足している
  • 生成AIを導入したものの、実務での具体的な効果創出に至っていない
  • 社内システムの開発や保守にかかる工数・時間を削減したい
プロジェクト概要
背景・目的

デジタルトランスフォーメーション(DX)の加速に伴い、新しいシステムの構築だけでなく、既存システムの保守メンテナンスを担うプログラマーの不足が深刻化していました。特に、旧世代のプログラミング言語(レガシー言語)で構築されたプログラムの解読や機能追加に対応できる人材の確保は、企業にとって急務となっていました。

こうした課題に対し、TOPPANホールディングスでは、すでに国内グループ従業員約2万人に向けて汎用型の文章生成AIサービスを展開し、業務効率化とAIリテラシーの向上を図っていました。しかし、一般的な生成AIでは実務における具体的な効果創出に至らないケースも多く、より専門的な業務に直結する仕組みの構築が求められていました。そこで、プログラム開発業務に特化した生成AIの導入プロジェクトが始動しました。

レガシーシステムの保守課題をAIで解決し、開発業務時間を最大70%短縮 のプロジェクト概要図解
アプローチと成果
アプローチ

TOPPANホールディングスは、社内システムのプログラム開発業務に特化したOSS(オープンソースソフトウェア)ベースの大規模言語モデル(LLM)を導入しました。

自社サーバー上に生成AIを構築することで、機密性の高い開発業務でも安心して利用できる高セキュリティな環境を実現しています。また、特定の業務領域に特化させることで必要な学習量を抑え、半自動化の仕組みを取り入れることで、常に最新の情報を高頻度で更新できる体制を整えました。

さらに、業務の内容や要求レベルに応じてLLMの性能や構築環境を最適化し、高効率かつ低コストでの運用を可能にしています。複数の特化型LLMを集約した「LLM-HUB」を入り口として活用することで、単なる開発支援にとどまらず、技術のデジタル化を通じた技術伝承にも取り組んでいます。

プロジェクトへの評価と成果

改善・向上したこと

コスト削減

生産性向上

対応時間・リードタイムの短縮

社内ナレッジ活用

推進したこと

プロトタイプ開発(PoC)

AI基盤・インフラ構築

2023年8月から10月にかけてデジタルイノベーション本部で実施された検証では、プログラマーが生成AIを用いてプログラミングの要約とコード生成を行いました。その結果、システム稼働を確認するまでに要する時間が、導入前と比較して最大約70%短縮されるという大きな成果が得られています。

今後は国内外のシステム開発支援へと展開し、レガシーシステム対応を含む社内全体の開発保守工数の30%削減を目指すとしています。また、研究サポート業務や技術アーカイブといった専門領域への応用を進めるとともに、将来的には業務特化型LLMを提供する外販サービスの展開も視野に入れています。

カテゴリー詳細
プロジェクト内容

自社活用(自社開発・活用推進)

AI導入・開発手法
AIツールの社内導入・業務効率化
社内PoC(実証実験)
API活用開発(生成AI等)
独自モデル構築・ファインチューニング
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容

全社共通・汎用業務

社内専用AIアシスタント構築

情シス・社内DX

古いシステムの移行・刷新

IT・通信

ソースコード生成・開発支援

活用したデータ

文書・ナレッジ

仕様書・コード・技術資料

採用したAI技術・ツール

採用したAI技術

テキスト・言語AI

文章自動生成

ライティング支援

AIモデル・構築手法

(RAG / ファインチューニング / 他)

エッジAI(端末側で処理し外部にデータを出さない)

ローカルLLM(ローカル環境で動き外部にデータを出さない)

活用・導入したAIモデル・ツール

生成AI・LLMサービス

OSS-LLM

クラウドAI基盤

Azure OpenAI Service
連携ツール

構築・利用したデータ基盤・インフラ

オンプレミス・社内サーバー

WarpBiz編集部の事例考察

汎用AIでは解決しきれない専門業務に対し、OSS-LLMを用いて自社専用の特化型AIをセキュアな環境で構築した点が最大のブレイクスルーです。この「特定業務に絞って学習量を抑え、高頻度で更新する」アプローチは、製造業の特殊な設計業務や、金融機関の独自システムの保守など、専門知識が求められる他業種にも応用可能です。一方で、自社サーバーでのOSS-LLM運用はセキュリティ面で優れる反面、インフラ構築や継続的なモデルのチューニングを担う高度なAIエンジニアリング体制が必要となります。自社の専門業務に特化したAI環境の構築を検討される方は、ぜひ他の内製化支援や特化型LLMの事例記事もご覧ください。

プロジェクト実施・導入企業

自社活用・開発 (IN-HOUSE)
TOPPANホールディングス株式会社
東京都文京区
東京都文京区
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出典・参考情報
※本事例は以下の公開情報を元にWarpBiz編集部がリサーチ・作成しました。

TOPPANホールディングス、生成AIを活用し、社内システムプログラム開発の業務効率が約70%向上 | TOPPANホールディングス株式会社

発行元:TOPPANホールディングス株式会社

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