老朽化・複雑化したレガシーシステムの刷新は、多くの企業にとって喫緊の経営課題です。しかし「AIモダナイゼーションを進めたいが、どの開発会社・ベンダーに依頼すればよいかわからない」「自社の要件に合うパートナーをどう見極めればいいか」と悩んでいる担当者は少なくありません。AIを活用したモダナイゼーションは技術的な難易度が高く、ベンダー選びの失敗がプロジェクト全体の遅延やコスト超過に直結するため、慎重な判断が求められます。

この記事では、AIモダナイゼーションの支援実績を持つおすすめの開発会社・ベンダー6社を厳選してご紹介します。各社の特徴・強み・得意領域を整理するとともに、パートナー選びで失敗しないための具体的な選定ポイントも解説します。自社に最適なパートナーを見つけるための参考としてお役立てください。

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AIモダナイゼーションにおけるパートナー選びの重要性

AIモダナイゼーションは、単なるシステムの入れ替えではありません。老朽化したレガシーシステムの構造を深く理解したうえで、AI技術を活用しながら業務プロセスそのものを現代のビジネス要件に合わせて再設計する、非常に複雑なプロジェクトです。そのため、依頼するパートナーの選び方が、プロジェクトの成否を大きく左右します。経済産業省が警鐘を鳴らした「2025年の崖」問題として広く知られているように、レガシーシステムを放置することで年間最大12兆円の経済損失が生じるリスクがあると試算されており、モダナイゼーションへの対応は企業にとって避けられない課題となっています。

AIモダナイゼーションプロジェクトが失敗する最大の原因のひとつが、ベンダー選びのミスマッチです。技術力だけを重視して選定した結果、自社の業務要件に対する理解が浅く、要件定義の段階で大量の手戻りが発生するケースは珍しくありません。また、AIによるレガシーコード解析には高度な専門知識が必要であり、実績のない会社に依頼すると解析精度が低く、正確なシステム可視化ができないまま設計フェーズに進んでしまうリスクもあります。さらに、AIモダナイゼーションは導入して終わりではなく、本番稼働後の運用・保守・精度改善まで継続的に関わってくれるパートナーでなければ、長期的な成果につながりません。コンサルティングから開発、運用保守まで一気通貫で対応できるベンダーを選ぶことが、プロジェクト成功の鍵となります。

発注前には以下の点を必ず確認しておくことが重要です。まず、同業界・同規模のレガシーシステム刷新実績があるかどうかを確認してください。業界固有の業務知識を持っているかどうかは、要件定義の精度に直結します。次に、AIによるコード解析・仕様書自動生成などの技術的な専門性を持っているか、具体的なツールや手法を確認します。そして、プロジェクト管理体制が整っているか、担当PMの経験や実績、定期報告の仕組みがあるかを確認することも欠かせません。最後に、導入後の運用保守・改善サポートまで対応可能かどうかを契約前に明確にしておくことが、長期的な成功につながります。

株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援

riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスへの成果創出とシステムの定着支援に強みがあります。営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があり、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。

riplaの最大の特徴は、「事業会社目線」でDXを推進できる点にあります。多くのシステム会社がエンジニアリング視点でプロジェクトを進めるのに対し、riplaはビジネス成果から逆算してシステムを設計するアプローチを取ります。このため、単なる技術的なシステム刷新にとどまらず、AIモダナイゼーションを通じた業務効率化や売上向上といった具体的な事業成果まで視野に入れた支援が可能です。また、コンサルティング段階から開発・導入・定着支援まで一気通貫で担当できるため、ベンダーが複数に分かれることによる責任の分散や情報連携のロスが生じません。

riplaは、営業管理・顧客管理・生産管理・販売管理など、企業の根幹を支える基幹システムのモダナイゼーションを得意としています。特に中小〜中堅企業の既存システムをAI活用前提のアーキテクチャへと刷新するプロジェクトで豊富な実績を持っており、業種・業務要件を深く理解したうえで最適なモダナイゼーション戦略を提案します。AIモダナイゼーションの検討段階から気軽に相談できる体制を整えており、まずは現状の課題整理から着手したい企業にとって頼りになるパートナーです。

株式会社NTTデータ｜生成AIを活用したCOBOL刷新・大規模モダナイゼーションに強み

NTTデータは国内最大級のITサービス企業であり、AIを活用したレガシーシステムモダナイゼーションに業界屈指の実績を持ちます。特に金融機関をはじめとする大規模企業の基幹システム刷新において豊富な経験を有しており、生成AIを駆使したCOBOLシステムの解析・移行で国内外に多数の実績があります。2023年の国内ITサービス市場売上において業界上位を占めており、安定した開発体制と長期サポートを期待する企業に適したパートナーです。

NTTデータの最大の強みは、COBOLをはじめとするレガシー言語に特化した独自LLM（大規模言語モデル）の開発・活用にあります。「tsuzumi for COBOL」（t4C）と呼ばれる専用モデルを使うことで、COBOLソースコードからJavaなどのモダンな言語への変換精度を飛躍的に高めており、国内外の大規模案件で実証されています。パブリッククラウドとオンプレミス環境の双方に対応できる柔軟性も持ち、OracleDBからPostgreSQLへの移行では5割の工期短縮、古いJavaのバージョンアップでは約3倍の生産性向上という実績を残しています。さらに、Azure OpenAIを活用したAI駆動型モダナイゼーションも展開しており、最新のクラウドAI技術と自社の専門知識を掛け合わせた高品質な支援が可能です。

NTTデータは、金融・公共・製造・流通など幅広い業種のレガシーシステム刷新に対応しており、特に金融機関の勘定系システムという高い信頼性・可用性が求められる領域での実績が際立っています。欧州の大規模金融機関や電力会社のモダナイゼーションPoCでも実績を積んでおり、OracleDBからPostgreSQL移行での5割工期短縮など数値的な成果も明確です。国内でもCOBOLからの移行ニーズに応える案件が50件以上寄せられており、大規模・高信頼性が求められる基幹系レガシーシステムのAIモダナイゼーションを検討している大手企業に特に適したパートナーといえます。

富士通株式会社｜資産分析・可視化から設計書自動生成まで一貫支援

富士通は、2023年の国内ITサービス市場において売上トップに位置するITサービス企業です。2025年2月より「Fujitsu 資産分析・可視化サービス」の提供を開始し、ブラックボックス化したレガシーシステムの構造可視化から最適なモダナイゼーション計画の策定まで、生成AIを活用した体系的な支援を展開しています。長年にわたる大手企業・官公庁との取引実績から得た業務知識の深さと、最新AI技術の組み合わせが富士通の強みです。

富士通の「Fujitsu 資産分析・可視化サービス」では、アプリケーション資産の全体把握、スリム化・最適化、移植性評価という3つの観点から現行システムを徹底的に分析します。特にブラックボックス化が進んだレガシーシステムに対して、生成AIを活用して設計書の自動生成を行う点が特徴的です。2026年3月には「Fujitsu Application Transform powered by Fujitsu Kozuchi」をSaaSとして提供開始し、COBOLなどのソースコードを解析して既存システム内容を把握するための設計書を自動生成できるようになりました。オフコンシステム資産のモダナイゼーションサービスも体系化されており、幅広いレガシー環境に対応できる点も魅力です。

富士通は製造業・金融業・官公庁など国内の幅広い業種・業界に深い知見を持ちます。特に長年稼働してきた大規模基幹システムのモダナイゼーション支援に強みがあり、システムの現状把握が困難な「ブラックボックス問題」の解消から着手できる点が多くの顧客から評価されています。モダナイゼーションの計画策定のみならず、設計書作成・実装・運用保守まで一貫してサポートできる体制を整えており、長期にわたるプロジェクトの信頼できるパートナーとしての実力があります。「2025年の崖」問題への対応に課題を感じている製造・公共・金融分野の大手企業に特に適した選択肢です。

スパイスファクトリー株式会社｜調査コスト最大80%削減のAIモダナイゼーション支援

スパイスファクトリー株式会社は、DX支援を専門とする企業であり、独自のAI解析ツールを活用した「AIモダナイゼーション支援サービス」を提供しています。従来数カ月を要していたレガシーシステムの調査・分析期間を大幅に短縮し、コストを最大80%削減できるという実績を持ちます。技術的な解析と利用者視点のUXデザイン分析を組み合わせた独自のアプローチが特徴で、中堅企業から大手企業まで幅広い顧客の支持を集めています。

スパイスファクトリーの最大の特徴は、エンジニアとUXデザイナーが連携した「二方向アプローチ」にあります。エンジニアがAIツールでソースコードを技術的にリバース解析する一方、UXデザイナーが利用者の業務フローや要求を上流から分析することで、「技術的にどう作り直すか」だけでなく「利用者にとってどうあるべきか」まで踏み込んだ刷新戦略を提案できます。これにより、刷新後のシステムが現場に定着しやすく、業務効率化の成果を最大化できます。支援ステップは事前調査・分析・戦略策定・再構築と実装という明確なフェーズに分かれており、各段階での成果物が明確に定義されています。

スパイスファクトリーは、特に「AI活用前提の次世代基盤への刷新」に強みを持っています。単なるシステム更新ではなく、刷新後にAIが活用しやすいアーキテクチャ・データ構造を設計する点が評価されています。ソースコード解析から始まる現状可視化フェーズが充実しており、現行システムの仕様書が存在しないケースや、開発担当者が不在になってしまったケースでも対応可能です。また、AI解析ツールを活用した独自の分析手法により、従来の調査・分析コストを最大80%削減できる点は、予算を重視する中堅企業にとって大きなメリットとなります。モダナイゼーション後に生成AIや機械学習を積極活用したいと考えている企業にとって、将来を見据えたシステム基盤を構築できる頼もしいパートナーです。

株式会社電通総研｜ローコード基盤×生成AIでレガシー刷新を一貫支援

株式会社電通総研は、自社開発のオープンソースローコード開発プラットフォーム「iPLAss（アイプラス）」とモンスターラボの生成AI活用サービス「CodeRebuild AI」を組み合わせた「AIモダナイゼーションサービス for iPLAss」を2025年4月より提供開始しました。ブラックボックス化したレガシーシステムの分析・可視化から、モダナイゼーションの提案・実装・運用保守まで一貫して支援できる体制が整っており、プロジェクトの効率化とコスト削減を両立できます。

電通総研の最大の強みは、自社開発のローコードプラットフォーム「iPLAss」を核にしたモダナイゼーション支援にあります。iPLAssは既存システムからの移行を前提として設計された開発基盤であり、移行後の運用保守コストを大幅に削減できます。これに「CodeRebuild AI」の生成AI解析機能を組み合わせることで、ソースコードの分析・仕様書生成の工数を短縮し、従来の手法と比較して解析期間を大幅に短縮できます。また、電通グループとしての豊富な業種別知見を活かした業務要件の深い理解と、長年の大手企業との取引実績に裏打ちされた信頼性も選ばれる理由のひとつです。

電通総研は、製造・流通・金融・官公庁など幅広い業種での基幹システム構築・刷新実績を持っています。特に、長年稼働してきたオーダーメイド型レガシーシステムのモダナイゼーションにおいて、複雑な業務ロジックを正確に把握・移行できる技術力が評価されています。iPLAssを活用したローコード開発により、刷新後のシステムを内製化しやすい形で引き渡すことも可能であり、長期的な保守コストの最小化を重視する企業に適したパートナーです。移行コストだけでなく移行後の運用コスト全体を見据えた提案ができる点が、同社を選ぶ大きな理由となっています。

野村総合研究所（NRI）｜コンサル×IT一体で経営課題からシステム刷新まで対応

野村総合研究所（NRI）は、コンサルティングとシステム開発を融合させた独自のビジネスモデルを持つ大手ITサービス企業です。AIを活用してレガシーシステムの既存設計書やソースコードから新システム向け資料を自動作成するサービスを展開しており、モダナイゼーションの調査・分析フェーズにおける工数を大幅に削減できます。金融・証券・保険・官公庁など、特に高い信頼性とセキュリティが求められる業種での豊富な実績が特徴であり、経営戦略レベルからシステム実装まで一気通貫で対応できる体制を整えています。

NRIの特徴は、コンサルティング部門が持つ経営戦略・業務改革の知見と、システム開発部門の高い技術力を連携させた総合的なアプローチにあります。AIモダナイゼーションにおいては、既存システムの設計書やソースコードをAIで解析し、新システム向けの要件定義書・設計書を自動作成することで、リバースエンジニアリングに伴う膨大な作業工数を削減します。さらに、マネージドサービス市場での強みを活かし、クラウドマイグレーション・モダナイゼーション後のクラウド上での運用マネジメントまで継続的に対応できる体制が整っています。コンプライアンスや法令対応も含めた包括的なリスク管理をプロジェクト全体を通じて実施できる点が、特にミッションクリティカルなシステムを持つ企業に評価されています。

NRIは証券・銀行・保険などの金融機関における大規模基幹システムのモダナイゼーションで国内トップクラスの実績を誇ります。証券取引システムや保険基幹システムなど、ミッションクリティカルな環境での開発・移行経験が豊富であり、高い品質基準とセキュリティ要件への対応力が評価されています。また、官公庁・自治体向けシステムのモダナイゼーションでも数多くの実績を積んでおり、コンプライアンス・ガバナンス対応を含む複雑な要件にも的確に対応できます。AIによるリバースエンジニアリング支援サービスも展開しており、仕様書が存在しない状態からのモダナイゼーションにも対応可能です。経営戦略レベルからIT実装レベルまで一貫した視点で推進したい企業に最適なパートナーです。

AIモダナイゼーションパートナー選びのポイント

6社の特徴を踏まえたうえで、自社に最適なパートナーを選ぶための判断基準を整理します。AIモダナイゼーションは複数年にわたる長期プロジェクトになることも多く、一度選定したベンダーを途中で変更することは現実的に困難です。慎重かつ多角的な視点から選定を進めることが重要です。

まず確認すべきは、自社と同業界・同規模のレガシーシステム刷新実績があるかどうかです。AIモダナイゼーションでは、システムの技術的な刷新と同時に業務プロセスの理解が不可欠であり、同業界の実績を持つベンダーは要件定義の精度が高く、手戻りリスクを大幅に低減できます。具体的には、営業担当者に「同業種での参考事例を教えてほしい」と依頼し、案件規模・期間・成果をヒアリングしてみてください。また、守秘義務の範囲内でインタビューに応じてもらえるかを確認することも重要です。実績事例の開示に積極的なベンダーほど、実際に成果を出している可能性が高いといえます。一方で、すべての事例を非開示にするベンダーには、業界経験の浅さや成果の不透明さが隠れている可能性があるため注意が必要です。

AIモダナイゼーションに必要な技術力は、従来の開発会社選定とは異なる観点で評価する必要があります。具体的には、コード解析・仕様書自動生成に活用しているAIツールや独自モデルの有無、COBOL・RPG・VB6などの特定レガシー言語への対応実績、クラウドプラットフォーム（AWS・Azure・GCP）との連携経験、そしてマイクロサービスアーキテクチャやコンテナ技術への知見を確認することが重要です。技術的な専門性を確認するには、提案書の内容だけでなく、実際に技術担当者と話す機会を設けることをお勧めします。担当エンジニアの説明がわかりやすく、自社の課題に即した具体的な解決策を提示できるかどうかが、技術力の実態を見極めるポイントになります。また、独自のAIツールやLLMを持つベンダーは、汎用ツールのみを使用するベンダーと比較して、より高い解析精度と効率化を実現できる可能性があります。

AIモダナイゼーションは長期にわたる複雑なプロジェクトであるため、プロジェクト管理体制の充実度が成功の鍵を握ります。確認すべきポイントとしては、専任PMの経験・資格（PMP等）、進捗報告の頻度と形式、課題発生時のエスカレーション体制、そしてステークホルダー間の合意形成プロセスが挙げられます。特に重要なのが、ベンダー側PMと発注側担当者との連携方式です。定期的なステータス会議の設定、課題管理ツールの共有、リスク管理計画の提示など、プロジェクト管理の仕組みが明確に定義されているベンダーを選ぶことで、認識のズレや手戻りを未然に防ぐことができます。また、AIモダナイゼーションは本番稼働後も継続的な改善が必要であることを念頭に置き、長期的な運用保守サポートの内容・費用感まで契約前に明確にしておくことが重要です。「導入してからは別部門が対応する」というベンダーよりも、導入から保守まで同一チームが一貫して担当する体制を持つベンダーのほうが、品質の継続性と問題発生時の対応速度において優れています。

まとめ

今回ご紹介したAIモダナイゼーションのおすすめ開発会社・ベンダー6社は、それぞれ異なる強みと得意領域を持っています。コンサルから開発まで一気通貫で事業成果にこだわるriplaは、中堅企業の基幹系刷新において事業会社目線で柔軟に対応できる点が最大の特徴です。大規模COBOL移行を生成AI専用モデル「tsuzumi for COBOL」で強力に支援するNTTデータは、金融・大手企業の高信頼性システム刷新で圧倒的な実績を持ちます。富士通は「Fujitsu 資産分析・可視化サービス」を武器にブラックボックス化した資産の可視化と設計書自動生成に優れ、国内トップクラスのITサービス企業としての実力を発揮します。

スパイスファクトリーは独自AIツールによる調査コスト最大80%削減と利用者視点のUX改善を組み合わせた二方向アプローチで、中堅企業のモダナイゼーションを加速します。電通総研はローコードプラットフォーム「iPLAss」と生成AI「CodeRebuild AI」の組み合わせにより、移行後の保守コスト削減まで見据えた支援を実現します。NRIは金融・官公庁向けミッションクリティカルシステムの刷新で国内トップクラスの実績を誇り、コンサルティングとIT開発の融合による経営課題直結のアプローチが強みです。パートナー選びの際は、同業界の実績・AI技術の専門性・プロジェクト管理体制の3点を軸に複数社を比較し、まず相談の場を設けて担当者の業務理解度と具体的な提案内容を確かめることをお勧めします。AIモダナイゼーションは経営の根幹に関わる長期プロジェクトだからこそ、最初のパートナー選びが成否を大きく左右します。

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株式会社riplaでは、IT事業会社出身のプロフェッショナルが「Impact-Driven型支援」を通じて、プロダクトやシステムの納品・提供を目的とせず、お客様と同じ目線で、事業成果の達成をゴールとして、高品質なDX/開発支援をいたします。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。IT事業会社出身のプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、「Impact-Driven型支援」を掲げ、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の実現に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。