企業AI改善事例：サンエーはAmazon Bedrockで古い基幹システムを解析、開発効率を20%向上

沖縄でスーパーマーケットやショッピングセンターを運営するサンエーは、1980年代から社内で作ってきた基幹システムをクラウドへ移す課題を抱えていました。独自言語で書かれた古いコードは、わかる人が限られ、移行の内容を調べるだけでも時間がかかります。AWSの公式事例によると、同社はAmazon BedrockとGenerative AI Use Cases JP（GenU）を使い、コード解析やデバッグを支援しました。

AIに任せたのは「理解の入口」

古いコードを新しい仕組みへ移すには、現在の処理が何をしているか理解する必要があります。サンエーはAIを、旧コードの説明、処理の読み解き、デバッグなどに使いました。AIが完成したシステムを自動で置き換えたわけではありません。ベテランへ質問する前の調査を速め、開発者が確認・実装するための入口を作った事例です。

秘密のコードをどう扱ったか

サンエーにとって基幹システムのソースコードは競争力の源です。公式事例では、情報を社内に限定し、AIの再学習に利用されないことが条件だったと説明されています。また、利用人数分の固定費ではなく、使った量に応じた費用も検討材料でした。企業がコードをAIへ入れるときは、契約、保存、学習利用、アクセス権、ログを先に確認します。

分科会で現場の使い方を広げた

公式事例では、情報システム部だけでなく事業部門も参加する25人の分科会が、毎月、事例共有や学習、話し合いを行っています。議事録、社内報、アンケート分析、工場の作業改善なども報告されました。中央のAI担当が命令するのではなく、現場が使った例を持ち寄ることで、別の部署が自分の仕事へ置き換えやすくなります。

まとめ

サンエーの事例は、AIを古いシステムの自動置換ではなく、理解と調査を速める補助者として使った点が参考になります。秘密のコードを扱える条件を先に決め、正解を知るベテランが小さな処理で確認し、時間と品質を測りました。自社では、最も古いシステム全体ではなく、説明に毎週時間がかかる1つの処理から試すのが安全です。