古い設計書や属人化した仕様を、
引き継げる知識へ。
既存コード、画面、DB、運用手順、担当者の暗黙知を整理し、 保守・改修・刷新判断に使えるナレッジとして整備します。 AIを整理・調査の手段として活用し、作業を効率化します。
仕様書がない・古い状態が引き起こす問題
改修のたびに大きな調査工数がかかる
設計書がなく、改修前に毎回ソースコードを読んで現状を把握する必要がある。影響範囲の確認に多くの時間を要している。
設計書が現状と乖離していて信頼できない
設計書はあるが、過去の改修で更新されておらず、実装と内容が異なる。設計書を信じて改修したらバグが発生した経験がある。
担当者への依存が強く、引き継ぎができない
システムの仕様・業務知識が特定の担当者の記憶に依存している。その担当者が不在になると対応できない問い合わせ・障害が発生する。
刷新計画が立てられない
システムを刷新したいが、全体の機能・データ・業務フローが把握できていないため、刷新範囲・コスト・期間の見通しが立てられない。
属人知から、引き継げるナレッジへ
何を整理し、何を作るか
既存コード・画面・DBをもとに、現状と一致した仕様書を再整備します。新規担当者が改修着手できるレベルの精度を目指します。
システム全体の機能を一覧化し、処理の流れを図として整理します。全体像を把握する起点となるドキュメントを作成します。
テーブル・ファイル・データ項目の定義と業務上の意味・制約を整理します。DB設計の理解と改修の影響範囲把握に活用できます。
業務・システム固有の用語定義と、よくある質問・問い合わせへの対応をまとめたFAQを整備します。新人教育にも活用できます。
日常保守・障害対応・バッチ監視などの運用手順を標準化します。担当者が変わっても同じ品質で運用できるようにします。
保守・改修と並行してナレッジを更新し続ける運用体制を構築します。一度整備して終わりではなく、「生きたドキュメント」を維持します。
保守を止めずに、ナレッジ整備を進める
日常の保守・運用を継続しながら、仕様整理を並行して進めます。一度にすべてを整備するのではなく、優先度の高い部分から段階的に進めます。
現状調査と優先度整理
対象システムのコード・画面・DB・既存ドキュメントを調査し、整備が必要な範囲と優先度を整理します。
担当者ヒアリングと暗黙知の抽出
担当者へのヒアリングを通じて、コードだけでは分からない業務上の意味・判断基準・例外処理などの暗黙知を抽出します。
仕様整理・ナレッジ化
調査・ヒアリング結果をもとに、仕様書・機能一覧・データ項目定義・FAQ・運用手順書を作成します。AIを調査補助として活用し、効率化を図ります。
顧客レビュー・精度確認
作成したナレッジを顧客担当者にレビューいただき、内容の精度を確認します。実務で使えるレベルに整備します。
保守と一体でナレッジを継続更新
改修・保守のたびにナレッジを更新し、陳腐化を防ぎます。「整備して終わり」ではなく、継続的に価値を維持します。