AIデータ移行ソリューション
AIデータ移行ソリューション
Excel目視による手作業マッピングから脱却し、スキーマ分析・マッピング生成・品質検証・SQL生成をAIで支援します。 データ移行プロジェクトの生産性向上と品質向上を実現します。
データ移行における課題
既存システムから新システムへの移行では、スキーマ差異やデータ型不整合、項目マッピングの属人化、 レビュー負荷、移行後トラブルなどが発生しやすくなります。 JCBCはAIを活用し、これらの課題を解決します。
技術課題
スキーマ差異、データ型不整合、大規模データ処理の限界に対応します。
業務課題
属人化、暗黙知化、引継ぎ困難、レビュー負荷を軽減します。
運用課題
移行後トラブル、夜間バッチ、回帰テスト工数の膨張を抑制します。
Excel目視による手作業マッピングの課題とAI自動化の方向性
AI活用作業フロー
ユーザーがCSV・TSV・Parquetなどのファイルをアップロードするだけで、 AIがスキーマ分析、マッピング候補生成、品質異常検知、SQL雛形生成、差分検証まで支援します。
ファイルアップロード
TSV / CSV / ParquetなどをS3またはWeb UI経由でアップロードします。
AI自動分析・生成
Amazon Bedrock、Glue DataBrewなどを活用し、分析・生成を自動化します。
差分自動チェック
Glue Data Qualityなどにより、移行後の差分と品質を検証します。
ユーザーはファイルをアップロードするだけで、解析・マッピング・SQL生成・差分検証をAIが支援
工程別のAI活用メリット
Schema調査
従来の設計書・Excelデータ目視確認から、Glue Crawler / DataBrewによるAI自動分析へ移行します。
Mapping作成
手動Excel管理による属人化・転記ミスを抑え、Bedrock + Glue Studioで候補生成を支援します。
品質確認
目視確認やサンプル抽出中心から、Glue Data Qualityによる異常自動検知へ移行します。
SQL作成
手動SQL作成によるテスト工数膨張を抑え、LLMコード生成 + Athenaで雛形生成を支援します。
Schema調査、Mapping作成、品質確認、SQL作成における従来作業とAI活用の比較
PoCによる工数削減効果
AWS DMS、AWS Glue、Glue DataBrew、Glue Data Quality、Amazon Athena、Amazon Bedrockを組み合わせ、 データ移行作業の自動化効果を検証しています。
総工数削減
人月 → 8〜10人月へ削減
工程別削減効果
工程別工数比較とAWS活用による削減効果
JCBCの対応領域
レガシー刷新・モダナイゼーション
Mainframe、Oracle、レガシーDBなどからの刷新を支援します。
異種RDB間スキーマ変換
Oracle、SQL Server、PostgreSQL、Auroraなどの移行に対応します。
データ移行・アプリ移行の一貫支援
上流アセスメントから本番カットオーバーまでワンストップで支援します。
ストアドプロシージャ移行
PL/SQL → PL/pgSQL変換、ロジック互換性検証まで対応します。
次のステップ
他テーブル・固有データへの拡張
PoCスコープを実データセットへ拡張します。
データ移行アセスメント
現行DBの構造分析と移行計画を策定します。
サンプルデータでのPoC
サンプルデータをもとに、効果を具体的に確認します。
AIによる移行作業自動化、品質向上、次ステップの提案