レガシーシステムからの脱却：マイグレーション戦略の基本
Definitionレガシーマイグレーションとは、技術的に老朽化・複雑化した既存システムを、クラウドなどの最新技術基盤へ移行・刷新し、ビジネスの変化に対応可能な状態にすることです。
TL;DR (要約)
移行は「方式選定（Rehost/Refactor/Replace等）」と「並行稼働・データ検証」で成否が決まります。短期の価値創出には、段階移行と“やめる機能”の見極めが重要です。業務・データ・運用をセットで移行する設計が、手戻りを減らします。
この記事でわかること
- 失敗する移行の典型パターンについて学べます
- 方式選定（Rehost/Refactor/Replace等）の考え方について学べます
- 段階移行の設計（並行稼働／切替計画）について学べます
- データ移行と検証（品質基準とテスト）について学べます
- 運用移行（監視・権限・手順）について学べます
- 体制とガバナンス（意思決定とリスク管理）について学べます
- チェックリスト（着手前に揃えるもの）について学べます
失敗する移行の典型パターン
多くのシステム刷新プロジェクトが「予定通り終わらない」「また同じようなレガシーシステムを作ってしまう」という失敗に陥ります。その原因は技術ではなく、計画の初期段階にあります。
- ビッグバン移行の罠：全機能を一斉に切り替えようとして、データ不整合や障害が多発し、ロールバック（切り戻し）すらできなくなる。
- 現新比較の呪縛：「現行システムの機能を100%再現する」ことを要件にしてしまい、不要な複雑さまで引き継いでしまう。POA（プロセス指向）での棚卸しができていない。
- データ移行の軽視：「データはコピーすれば済む」と考え、形式変換やクレンジングの工数を見積もらない。
方式選定（Rehost/Refactor/Replace等）の考え方
AWSが提唱する「7つのR」を参考に、現実的な選択肢を整理します。全てを「作り直し（Refactor）」する必要はありません。
■ 簡易判定チャート
Q1. ハードウェア/OSのサポート切れが半年以内に迫っている？
├ Yes → Rehost (とりあえず移行)
└ No → Q2へ
Q2. そのシステムは、自社の競争力の源泉（差別化要因）ですか？
├ Yes → Refactor (作り直し)
└ No → Q3へ
Q3. 世の中に似たようなSaaSやパッケージ製品がありますか？
├ Yes → Replace (乗り換え)
└ No → Retain (延命・現状維持)
| 方式 | 概要 | 推奨シーン |
|---|---|---|
| Rehost (リホスト) | アプリ改修せず、クラウド基盤へ単純移行。 （Lift & ShiftのLift部分） |
OS/MWのサポート切れ対応。とりあえずクラウド化したい場合。 |
| Refactor (リファクター) | クラウドネイティブな構成へ作り変える。 （コンテナ化、マイクロサービス化） |
競争力の源泉となるコア業務。頻繁な機能追加が必要な場合。 |
| Replace (リプレース) | SaaSパッケージ等へ乗り換える。 （Buy over Build） |
会計、人事、勤怠などのコモディティ業務。差別化不要な領域。 |
| Retire (廃棄) | 利用頻度の低い機能を廃止する。 | 全機能の2割程度はこれに該当することが多い。コスト最適化の鍵。 |
「差別化領域」はリファクターで攻め、「標準領域」はSaaSで守り、「不要領域」は廃棄する。このポートフォリオを組むことが戦略です。
▼ 移行コスト・期間の目安（相対比較）
| 項目 | Rehost | Refactor | Replace |
|---|---|---|---|
| 初期コスト | 低 | 高（要件定義〜開発） | 中（初期設定・データ移行） |
| 期間 | 短（数ヶ月） | 長（1年以上） | 中（半年〜） |
| 移行難易度 | 低 | 高（仕様の再定義が必要） | 中（業務をツールに合わせる必要あり） |
※ 実際の金額は規模や要件により数千万円〜数億円単位で変動します。
段階移行の設計（並行稼働／切替計画）
安全な移行の鉄則は「小さく切る」ことです。
- ストラングラー・フィグ（絞め殺し植物）パターン：
旧システムの前にプロキシを置き、特定の機能（例：在庫照会）へのリクエストだけを新システムにルーティングする。少しずつ新システムへの振り分けを増やし、最終的に旧システムを停止する。 - 並行稼働（デュアルラン）：
新旧両方のシステムを稼働させ、結果を突き合わせる期間を設ける。安心感はあるが、現場の入力負荷が2倍になるため、長期間（1ヶ月以上）続けるべきではない。
データ移行と検証（品質基準とテスト）
コードは書き直せても、データはそうはいきません。特に、長年の運用で溜まった「ダーティデータ」が最大の障壁です。
データ移行の失敗確率を下げる3つの鉄則
- Garbage In, Garbage Out：移行前にデータを綺麗にする（クレンジング）。ゴミデータを新システムに入れてもゴミしか出ません。
- 過去データは切り捨てる：全件移行はリスクの塊です。直近3年分のみ移行し、それ以前は「参照用アーカイブ」として静的ファイルで保管しましょう。
- 本番量でリハーサルする：テストデータ（100件）では数秒でも、本番データ（1000万件）では数日かかることがよくあります。
- データクレンジング：移行前に、重複マスタの統合や、全角/半角の統一を行う。これを新システム側でやろうとするとロジックが複雑化する。
- 文字コード・形式変換：EBCDIC（メインフレーム）からUTF-8への変換など、文字化けリスクを早期に検証する。
- 静止点確保：移行リハーサルを行い、「土日の48時間で本当に全データコピーが終わるか」を計測する。終わらない場合、差分同期の仕組みが必要になる。
また、新旧システム間のデータ連携が必要な場合は、データ連携をスムーズにするAPIファーストな設計を採用することで、疎潔合な移行が可能になります。
運用移行（監視・権限・手順）
システムが変われば運用も変わります。Webベースのシステムになれば、これまでの「バッチ処理結果の目視確認」ではなく「APIエラーの自動検知」が求められます。
- ログ監視の統合：分散したマイクロサービスのログを、DatadogやCloudWatch Logs等で一元管理する。
- 権限体系の刷新：旧来の「役職ベース」だけでなく、SaaSに合わせて「ロールベース」での権限再設計が必要になる。
- 障害対応フロー：クラウド特有の障害（Availability Zone障害など）を想定した手順書を準備する。
体制とガバナンス（意思決定とリスク管理）
マイグレーションは「PM（プロジェクトマネージャー）」の力量に依存します。
PMは「進捗管理」だけでなく、以下の「撤退基準（No Go判断）」を決める権限を持つ必要があります。
- 「移行リハーサルでデータ不整合率が0.1%を超えたら延期する」
- 「主要機能のレスポンスが3秒を超えたら切り戻す」
この基準を経営層と事前に合意しておくことで、土壇場でのパニックを防げます。
チェックリスト（着手前に揃えるもの）
プロジェクト承認を得る前に、最低限これだけの材料が必要です。
重要ポイント
チェックリスト
- □ 現行システムの機能・資産の棚卸しリストが完了している
- □ 「移行しない機能（廃止機能）」がリストアップされ、現場と合意できている
- □ 方式（Rehost/Refactor等）の選定根拠が明確である
- □ データ移行の難易度（文字コード、クレンジング要否）の予備調査が終わっている
- □ 業務影響の大きい機能から順にリリースする「段階移行計画」がある
- □ 切り替え失敗時の「ロールバック（切り戻し）手順」が具体化されている
- □ 新システムの性能目標（レスポンスタイム等）がSLAとして定義されている
- □ 並行稼働期間中の現場の業務負荷（二重入力等）が合意されている
- □ 移行コストだけでなく、移行後のランニングコスト（クラウド費用）が試算されている
- □ 経営層に対し、想定されるリスク（一時的な業務混乱等）を説明し、許容されている
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