アジャイル開発でも、データ移行を軽視するなかれ

地方DX推進に携わるエンジニアが、繰り返し直面する落とし穴を記録している。AIの登場によってシステム開発のスピードは劇的に上がった。プロトタイプから実装まで、かつてより迅速に進む。ところがこの速さが、逆に大きな落とし穴を生む。データ移行という最も泥くさい作業が、優先順位の低い「後始末」として後回しにされやすいのだ。

典型的なシナリオを見ると、新しいシステムの構想は盛り上がり、実装も進む。だが運用開始が近づくと、既存データと新しいデータモデルの対応が曖昧なままだったことに気づく。すると急に、それまで見えていなかった認識の違いが顕在化する。既存システムでは扱えない業務を、Excel や命名ルールの工夫で巧妙に回避していた。その回避策をそのまま新システムに引きずると、複雑性と属人化が新しい仕組みにも残る。こうして差し戻しと遅延が始まる。AIの時代だからこそ、人間の「業務理解」がいっそう重要なのだ。

記事が強調するのは「顧客と開発側で、データ構造の共通イメージを保ち続ける」という、一見地味だが実は極めて重い作業だ。単にデータを移すのではなく、業務概念がどう変わり、既存の運用回避がどう整理されるのかを、図表で何度も確認する。AIが変換ルールを提案してくれても、それが本当に正しいかは、やはり人間が検証する必要がある。機械的な変換は再現性も説明可能性も失うからだ。

中小企業がシステムリプレイスに踏み出すなら、開発スピードの奪い合いの前に、まずデータ移行に目を向けよ。既存システム外の運用——Excel、紙、属人的な命名ルール——を単なる「古い慣習」と軽く見るな。そこに隠れている業務概念を丁寧に読み取り、新システムでどう表現するかを、何度も顧客と突き合わせる。その手間が後からの大きな差し戻しと失敗を防ぐ。