AIでAccessから別システムへ移行した結果、使えなくなった事例｜システム内製化の落とし穴

生成AIの普及により、プログラミングの専門知識が少なくても、AIを利用して業務システムを開発できる時代になりました。

ChatGPTなどのAIに指示を出すことで、プログラムの作成や画面の構築、データベースの操作なども以前より手軽に行えるようになっています。

そのため、長年使ってきたMicrosoft Accessのシステムを、AIを使って新しいシステムに作り替えようと考える企業もあるのではないでしょうか。

しかし、AIを使ってシステムを作ることと、そのシステムを業務で問題なく運用・保守することは別の話です。

今回は、実際に弊社へご相談いただいた事例をもとに、AIを利用した業務システムの内製化で注意すべきポイントをご紹介します。

※お客様の特定を避けるため、企業名や業務の詳細は記載していません。

AccessからAIで作った新システムへ移行したものの……

今回ご相談いただいた企業では、長年Microsoft Accessで構築された業務システムを使用されていました。

その後、社内でパソコンに比較的詳しい担当者が、生成AIを活用してAccess以外の環境で新たな業務システムを内製することになりました。

AIを利用することで、専門のシステム開発会社に依頼しなくても、新しいシステムを構築できると考えられたのだと思います。

ところが、完成したシステムを実際の業務で利用しようとすると、さまざまな問題が発生しました。

問題1：作ったシステムを社内で管理できない

AIの支援によってプログラムを作成できても、そのプログラムの仕組みを担当者自身が十分に理解できているとは限りません。

システムに不具合が発生した場合、原因を調査し、適切に修正するためには、プログラムやデータベースの構造を理解する必要があります。

また、日々の運用では、バックアップ、障害対応、機能変更なども必要になります。

今回のケースでも、AIを利用して新しいシステムを作成したものの、その後の管理や保守を社内で十分に行うことができない状況となっていました。

AIでプログラムを作れても、そのシステムを維持管理できる人材がいなければ、安定した運用は難しくなります。

問題2：長年使われてきた独自の計算方式を再現できない

もう一つの大きな問題が、既存のAccessシステムに組み込まれていた独自の業務仕様です。

長年利用されてきた業務システムには、その企業ならではの計算方法や処理条件が組み込まれていることがあります。

例えば、一般的な計算方法とは異なる端数処理や、取引先ごとに異なる計算条件、特定の状況でのみ適用する例外処理などです。

こうした仕様は、必ずしも設計書やマニュアルに記載されているとは限りません。

新しいシステムを開発する際に、既存のAccessがどのような処理を行っているかを十分に把握していなければ、画面や基本機能が完成していても、実際の業務に必要な計算結果を再現できないことがあります。

今回のケースでも、従来のAccessに組み込まれていた細かな仕様や独自の計算方式を十分に把握しきれず、新システムを実際の業務で使用することが困難になっていました。

見た目や基本機能が同じでも、計算結果や処理条件が異なれば、業務システムとしては使えません。

結果として、従来のAccessシステムへ戻すことに

こうした問題から、新たに内製したシステムでの運用を断念し、従来のAccessシステムへ戻すことになりました。

その際、弊社にご相談をいただき、既存Accessシステムのカスタマイズと、新しいAccess環境へのバージョンアップ対応を行うことになりました。

Access以外の環境へ移行することが、必ずしも間違いというわけではありません。

しかし、今回のように既存システムが長年の業務に合わせて作り込まれている場合、新しい仕組みに置き換えることが、かえって大きな負担になることもあります。

既存のAccessを活用しながら必要な部分を改修する方が、業務への影響や開発コストを抑えられる場合もあります。

AIを利用したシステム開発で見落とされやすい3つのポイント

1. プログラムを作ることと、仕様を理解することは違う

AIは、指示された内容に基づいてプログラムを生成できます。

しかし、指示する側が業務の詳細を把握していなければ、AIも必要な処理を正しく実装することはできません。

特に、長年使用されているAccessシステムでは、担当者自身も意識していない細かな業務ルールがプログラムに組み込まれていることがあります。

システムを作り替える場合には、まず既存システムの仕様を十分に調査する必要があります。

2. 完成後の保守・管理を考える必要がある

システム開発は、完成すれば終わりではありません。

実際の運用が始まれば、不具合への対応や機能追加、OS・ソフトウェアの更新への対応などが必要になります。

AIを利用して開発コストを抑えられたとしても、その後の保守や管理を誰が担当するのかを考えておかなければなりません。

特に、システムの仕組みを理解している担当者がいない場合、不具合が発生した際に業務が停止してしまうおそれもあります。

3. 既存システムを捨てることが最善とは限らない

Accessは古いシステムという印象を持たれることもありますが、現在でもさまざまな企業の業務システムで利用されています。

もちろん、利用人数やデータ量、システム構成によっては、別のデータベースやWebシステムへの移行が適している場合もあります。

一方で、現在のAccessで業務が問題なく行えているのであれば、必要な部分だけを改修したり、Accessのバージョンアップを行ったりすることも十分に有効な選択肢です。

新しい技術を採用すること自体を目的とするのではなく、現在の業務に適した方法を選ぶことが重要です。

AIは便利なツール。しかし、業務システムのすべてを任せられるわけではない

AIによるプログラム生成は、システム開発を効率化する有効な手段です。

専門知識のある開発者がAIを活用することで、開発時間の短縮や作業効率の改善も期待できます。

ただし、生成されたプログラムが正しいかどうかを判断し、業務に必要な仕様を整理し、問題が発生した際に対応できる体制は必要です。

AIによってプログラムを作成するハードルは下がりましたが、業務システムを正しく設計・運用するための知識が不要になったわけではありません。

特に、独自の業務処理が多いシステムや、長年利用されているAccessシステムを移行する場合には、十分な調査と検証が欠かせません。

Accessシステムは、作り直さずに活用できる場合もあります

株式会社システムハウスグローバルでは、既存のMicrosoft Accessシステムの解析、改修、保守、バージョンアップに対応しています。

開発当時の担当者が不在であったり、設計書が残っていなかったりする場合でも、既存のプログラムやデータ構造を調査し、対応方法を検討します。

「古いAccessを新しい環境でも使えるようにしたい」

「Accessから別システムへの移行を検討しているが、現在の仕様を把握できていない」

「自社でシステムを作り替えたものの、うまく運用できなくなってしまった」

このようなお悩みがありましたら、お気軽にご相談ください。

既存のAccessを活かした改修から、バージョンアップ、運用環境の見直しまで、ご要望に応じた対応方法をご提案いたします。