更新日： 集計期間:2026年09月30日～2026年10月27日
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レガシーシステムのモダナイゼーションを成功に導くアプローチ！
アイティーエス特有の手法である【データモデル＋ローコード開発基盤】によるモダナイゼーションを採用することで、 レガシーシステムが持つ強みを継承しつつ、新ビジネス要件を組み込んだ新システム構築を実現します。 【レガシーシステムに内在する課題】 ■技術的な課題 ・ブラックボックス化し、新事業への適用が困難 ・情報が散在、冗長化し、データ活用を阻害 ■人材面の課題 ・属人化、技術者の不足 ■コスト面の課題 ・システム複雑化による改修コストの増加 ・膨大なシステムドキュメントの維持管理 【当社手法のメリット】 ■現行システム機能を生かしたまま、必要機能を段階的に追加可能 ■費用および業務負荷を分散 ■データモデルによる事業の見える化と属人性の排除 ■自社メンバーによる内製化 ■保守ドキュメントの自動作成 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
稼働中の資産を活かしながら、新しい製品や設計で置き換え！システムの整理・改善を支援
企業の更なる成長のためには、データを蓄積・処理するITシステムが、 環境変化経営・事業の変化に対し、柔軟に、かつスピーディーに 対応できることが必要です。 当社は、既にオープン系で稼働している、古くなった既存ハードウェアや ソフトウェア、システム、データなどを、新しい製品や設計で置き換える 『モダナイゼーション』を得意としております。 また、「マイグレーション」にて基幹システム更新に向けた資産整理の ご支援も可能。ご用命の際は、お気軽にお問い合わせください。 【モダナイゼーション 特長】 ■稼働中の資産を活かしながら、新しい製品や設計で置き換える ■IT資産のスリム化・可視化・見える化に貢献 ■レガシーシステムとなってしまったシステムを生まれ変わらせる ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
システムの最新化
当社では、レガシーシステムを刷新するソリューション 『システム・モダナイゼーション』を提供しております。 戦略的なICT投資を可能する新システムの再構築をサポート。 運用・保守に関するコストの削減や、拡張性の確保など、 新たな価値を生み出します。 ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。 【こんな悩みに】 ■現行予算・保守費用がかさむ ■システムの肥大化・複雑化 ■データ活用への制約 ■エンジニアの高齢化 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
「モダナイゼーション」によりレガシー・システムを最新のテクノロジーに合わせて最適化し、新たな価値を生み出すように変革します。
IBMi向けにモダナイゼーションを行うための製品を販売・導入支援をしています。 それにより古いハードウェアやソフトウェアを最新のものに置き換えること、アプリケーションを更改すること、新しい開発手法や運用方法を採用すること、最新のセキュリティー対策を実装すること、ITインフラストラクチャーの総合的な効率性・信頼性・パフォーマンスを向上させるための改善を行います。 興味がございましたら、お話だけでもお伺いさせてください。
既存の物流システムを活かし、データ連携で配送最適化とAI活用を実現する手法を解説
物流業界では、配送ルートの最適化や積載効率の向上など、データに基づいた迅速な意思決定が求められています。しかし、長年運用してきた既存システムが複雑化し、新たなAI技術や外部ツールとの連携が困難なケースが多く見受けられます。既存システムを全面刷新することなく、必要なデータをAIや最適化エンジンとつなぐ「連携型モダナイゼーション」は、物流DXを推進する上で重要なアプローチです。 【活用シーン】 ・配送管理システムとAI最適化エンジンのデータ連携 ・オンプレミス環境の配送データとクラウドSaaSの統合 ・ノーコードツールを活用した配送指示の自動化 【導入の効果】 ・既存IT資産を活かした段階的なシステム刷新が可能 ・データ連携基盤の整備によるAI活用へのスムーズな移行 ・システム間の分断を解消し、配送業務の効率化を支援
既存のIT資産をAI Readyな基盤へ。データ連携で実現する小売業の需要予測最適化
小売業界では、市場の変化や消費者の動向を捉えた精度の高い需要予測が、在庫最適化や機会損失の削減において重要です。しかし、オンプレミスとSaaSが混在する複雑なシステム環境では、AI活用に必要なデータを統合・活用することが困難なケースが多く見られます。本資料では、既存システムを全面刷新することなく、段階的にAI活用基盤を構築する「連携型モダナイゼーション」の手法を解説します。データ連携ツールを活用し、社内データをAIとつなぐことで、需要予測の精度向上を支援します。 【活用シーン】 ・店舗やECサイトの販売データと外部要因データを統合した需要予測 ・既存の基幹システムとAIツールを連携させた在庫管理の自動化 ・オンプレミス環境にある過去の売上データを活用したAI分析基盤の構築 【導入の効果】 ・既存システムを活かした段階的なAI活用基盤の整備 ・データ連携による需要予測精度の向上と在庫最適化 ・システム刷新に伴うリスクとコストを抑えたIT基盤のモダナイゼーション
