AI・モダナイゼーション

既存サービスへの MCP 導入による AI モダナイゼーション

既存サービスに Model Context Protocol（MCP）を導入し、社内ツールやデータへ AI から安全にアクセスできる接続層を整備しました。既存システムを作り替えることなく、AI 活用を組み込んでいます。

AI保守・リエンジニアリング

Challenge

課題

既存サービスに AI を組み込みたい。けれど業務ロジックもデータも既存システムの中に閉じていて、そのままでは AI から安全に触れません。かといって作り替えは現実的ではありませんでした。いまある資産を活かしたまま AI を使えるようにする道筋が必要でした。

Approach

アプローチ

01 既存サービスの機能・データを棚卸しし、AI から扱う範囲と権限境界を定義しました
02 機能ごとに MCP サーバーを実装し、既存 API・DB を AI から安全に呼べる形で公開しました
03 アクセス制御と監査ログを前提に、扱ってよいデータ・操作を最小権限で設計しました
04 AI の出力は人の確認を挟む運用とし、重要な判断はシニアのエンジニアが担保します
05 既存システムには手を入れず、接続層の追加で段階的に AI 活用を広げています

Key Success Factors

成功要因

既存資産を活かす: システムを作り替えず、MCP の接続層を足すことで、既存の業務ロジックを保ったまま AI 活用を進めました。
権限と監査の担保: AI が扱える範囲を最小権限で設計し、操作をすべて監査可能にすることで、安全に AI を組み込みました。

Solution

ソリューション

既存サービスの機能とデータを、Model Context Protocol（MCP）経由で AI から扱えるようにしました。あいだに置いたのは、権限と監査を担保する接続層です。既存システムには手を入れずに、AI エージェントが社内のツールやデータを安全に使える状態にしています。

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