株式会社SHIFTは2026年６月2日（火）、運用中システムの仕様ドキュメントをAIで継続的に更新し、保守運用の自動化・標準化を実現する「SHIFT DQS for メンテナンスサポート」の提供を開始しました。
SHIFTの背景にあるIT人材不足とナレッジ断絶の課題
国内のIT市場では、2030年に最大約79万人のIT人材が不足すると予測されています（経済産業省「IT人材需給に関する調査 調査報告書」2019年3月・https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf）。この深刻な人材不足に加え、2025年から2030年にかけてベテラン世代の退職がピークを迎える時期にあたり、ナレッジ承継の断絶が大きな懸念となっています。
設計書をはじめとする関連ドキュメントが十分に更新・管理されないまま、保守運用が特定個人の知見に依存してきたシステムは多く、ノウハウ継承の断絶による運用体制の弱体化は、企業の事業継続における深刻な課題となっています。現在、企業のIT予算の大部分がこうした既存システムの維持・保守といった"守りのITコスト"に充てられており、DX推進や新規サービス開発などの"攻めのIT投資"へ十分なリソースを転換できていない状況です。
こうした課題に対し、運用保守業務の多くはAIによる置き換えが可能な定型業務で占められていることから、属人性を排した「AIによるシステムの自動運用（AIOps）」への期待が高まっています。AIOpsを実現するためには、まずブラックボックス化したシステムの仕様を正しく把握し、AIが判断を下すための「情報の基盤」となるドキュメントを整えることが不可欠です。
SHIFTはこれまで、独自のAI解析技術を用い、ブラックボックス化したシステムのソースコードから46種類のドキュメントを自動生成し、仕様を可視化する「SHIFT DQS for リバースエンジニアリング」を展開してきました。同サービスのコアとなるAI解析技術は、株式会社松尾研究所と共同開発および精度検証を進めています。AIによるシステムの仕様可視化・仕様ドキュメントの継続的更新と、それらに基づくAIOpsによる保守運用の自動化を通じて企業のITコスト構造を抜本的に変革するため、これまで培ったAI解析技術とシステム運用の標準化ノウハウを掛け合わせ、「SHIFT DQS for メンテナンスサポート」の提供を開始しました。
SHIFT DQS for メンテナンスサポートの主な特長
「SHIFT DQS for メンテナンスサポート」の主な特長は、以下の3点です。
- 独自AI解析でソースコードから46種類のドキュメントを自動生成し仕様を可視化
- デプロイのたびに自動解析・更新する「継続的可視化サイクル」の構築
- AIOpsによる一次対応・予兆検知を担う「次世代SRE運用」の実現
独自のAI解析技術により、ブラックボックス化したシステムを「見える資産」へと変革します。内部仕様・外部仕様を網羅した46種類のドキュメントを自動生成し、属人化を排した組織的な運用体制の確立を実現しました。さらに、デプロイのたびにAIが自動でシステムを解析・可視化し、ドキュメントを常に最新の状態に保つ「継続的可視化サイクル」を構築することによって、システムの陳腐化や再ブラックボックス化を防止する仕組みです。
可視化結果に基づき、AIが一次対応や予兆検知を担う「次世代SRE運用」を実現し、保守運用業務の自動化と標準化を推進します。定常業務にかかる工数を削減して"守りのITコスト"の最適化を図り、創出されたリソースをDX推進やシステム改善といった"攻めのIT投資"へ再配分することによって、IT投資全体のROI向上に貢献します。
SHIFT DQS for メンテナンスサポートの段階的な導入モデル
「SHIFT DQS for メンテナンスサポート」は、導入の長期化や不確実性を抑制するため、4つのステップによる段階的な提供モデルを採用しました。各ステップの内容は以下の通りです。
- STEP0:ソースコードの一部を解析し、設計書・依存関係マップのサンプルを提供する無料トライアル
- STEP1:対象システム全体をAIで可視化し、ブラックボックスを解消
- STEP2:SHIFTが保守運用業務を担いながらAIOpsで標準化・定常業務の自動化を推進
- STEP3:AIが障害発生時の一次対応や予兆検知を担う自律運用体制を構築
STEP0では、成果物をそのまま顧客資産として活用できます。STEP3では、保守運用業務をコストセンターから事業成長を支える基盤へと進化させることを目指します。
SHIFT DQS for メンテナンスサポート概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供元 | 株式会社SHIFT |
| サービス名 | SHIFT DQS for メンテナンスサポート |
| 提供開始日 | 2026年６月2日（火） |
| 主要機能 | AIによる仕様ドキュメント自動生成・継続的可視化・AIOps保守運用自動化 |
| 代表 | 代表取締役社長 丹下 大氏 |
| 所在地 | 東京都港区麻布台1-3-1 麻布台ヒルズ森JPタワー |
| 設立 | 2005年9月 |
| 上場市場 | 東証プライム市場（証券コード:3697） |
| コーポレートサイト | https://www.shiftinc.jp/ |
| サービスサイト | https://service.shiftinc.jp/ |
trends編集部の一言
2030年に最大約79万人のIT人材が不足するという予測は、IT業界に限らない話です。マーケティングの現場でも、施策の運用ノウハウが特定の担当者に属人化し、異動や退職のたびに引き継ぎコストが膨らむ状況は業界横断で観察されてきました。「ドキュメントが存在しない」ではなく「ドキュメントが更新されていない」ことが問題の本質である点は、どの現場でも共通しているのではないでしょうか。
AIがデプロイのたびに自動でシステムを解析してドキュメントを最新状態に保つ「継続的可視化サイクル」という発想は、マーケティング業界の文脈に置き換えると、施策の設計書や運用マニュアルをリリースのたびに自動更新する仕組みに近いものと言えるでしょう。業界全体としては、STEP0の無料トライアルから段階的にAI化を進められるモデルへの関心が高まりつつあり、ず、小規模な検証から本格導入へとつなげる段階的なアプローチが今後の市場において標準化していくと考えられます。
References
- ^ PR TIMES. 「AIで運用システムの仕様ドキュメントを継続的に更新し、保守運用を自動化 “守りのITコスト”を”攻めのIT投資”へ転換可能にする「SHIFT DQS for メンテナンスサポート」の提供を開始 | 株式会社SHIFTのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000143.000018724.html, (参照 26-06-05).
※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。
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