生成AIが変える基幹システム刷新の常識：AICEの6ヶ月短縮事例が示す未来とは

生成AIで基幹システム刷新の常識を覆す

本ウェビナーでは、ベンダー見積もりで「18ヶ月」とされていた金融機関の基幹システムリプレイスを、生成AIの活用により「6ヶ月で安定稼働」まで進めた実プロジェクトが題材となります。AICEの代表取締役CEO 佐藤 匠氏と代表取締役COO 高橋 将生氏が対談形式で、AIを「核に組み込んで」作り直す具体的な進め方を公開します。

生成AIの活用が広がる中、チャットボットや要約ツールのような「後付けAI」では、基幹業務の構造改革には不十分であると指摘されています。データ構造、業務フロー、権限まで見直して初めて、AIは基幹業務の中で真に機能するとAICEは考えています。

ウェビナーで得られる4つの示唆

本ウェビナーでは、以下の4つの示唆が得られる見込みです。

• なぜ「載せ替え」では間に合わないのか — 年12兆円の経済損失リスクと、6割の基幹系が抱える構造課題について解説します。

• AI「後付け」の限界と、業務プロセスに組み込む差 — 後付けAIで届かない領域の整理を行います。

• 金融機関の基幹リプレイスを6ヶ月で稼働させた3ステップ — リバース、クリーンアップ、フォワードの具体的な実態が語られます。

• 適用しやすい条件／慎重に見極める条件 — 自社で検討する際の判断軸が提供されます。

プログラム概要（12:00-12:30）

• 業界課題：「載せ替え」「AI後付け」では届かない構造改革

• 金融機関事例：18ヶ月→6ヶ月を実現した3ステップ

• 6ヶ月稼働を支えた4つの仕組み

• 自社で検討する際の判断軸（適用条件）

• AICEの強み（FDE体制／基幹産業での100件超の実装実績）

• 質疑応答

こんな方におすすめ

• 基幹システム刷新を本格検討中の情報システム・DX部門の責任者

• COBOL／Javaなどで構築されたレガシー資産を抱える企業のIT責任者

• 規制・監査要件のある業界（金融・公共・製薬など）で基幹刷新を担当している方

• 「現行踏襲」のリプレイスに違和感を持っている設計者・アーキテクト

• 生成AIを、PoCではなく実際のシステム刷新にどう活用できるかを知りたい経営層

登壇者紹介

佐藤 匠 / 代表取締役 CEO

東京大学卒業後、シティグループ証券投資銀行部門に入社。国内外の人材派遣会社の売却、株式会社松尾研究所でのLLM新規事業・データ基盤構築プロジェクトを経て、AICEを創業しました。

高橋 将生 / 代表取締役 COO

東京大学大学院情報理工学研究科卒。米国IT企業にて金融業界・製薬業界・自動車業界における画像処理・自然言語処理を活用した機械学習プロジェクトのAIテックリードなどを経て、AICEを共同創業し、代表取締役COOを務めています。

開催概要

• タイトル： 18ヶ月→6ヶ月。金融機関の基幹システムリプレイス、生成AIで何が変わったのか

• 開催日時： 2026年5月18日（月）12:00 〜 12:30

• 開催形式： オンライン配信（Zoom）

• 参加費： 無料

• 定員： 1,000名

• 対象者： 情報システム・DX部門の責任者／レガシー資産を抱える企業のIT責任者／金融機関を含む規制業界で基幹刷新を担当する方／基幹システム刷新を検討中の経営層

• 参加メリット： 「18ヶ月→6ヶ月」を成立させた3ステップと適用条件を、PoC（概念実証）ではなく実案件のプロセスから持ち帰ることができます。

お申し込み方法

下記Peatixページよりお申し込みください。お申し込み後、配信URLがPeatixメッセージにて送付されます。

お申し込みはこちら

※事例企業名はNDA（秘密保持契約）の範囲で秘匿されています。プロセスと数値の共有が中心となります。
※録音・録画・スクリーンショットの転載はご遠慮ください。
※内容は予告なく一部変更となる場合があります。

会社概要

• 社名： AICE株式会社

• 所在地： 東京都新宿区西新宿２丁目６−１ 新宿住友ビル 18F

• 代表取締役CEO： 佐藤匠

• 事業内容： AIエージェント基盤の提供、業界特化型DXコンサルティング、ローカルLLM／RAG環境の構築支援

• URL： https://aice.co.jp

お問い合わせ

AICE株式会社は、「匠」の技に「AIの知」をというミッションのもと、AIで日本の生産性を10倍にするという目標を掲げています。まずはお気軽にご相談ください。

AICE株式会社 お問い合わせフォーム

AI Workstyle Lab編集部コメント

AICE株式会社が示す基幹システム刷新における生成AIの活用は、多くの企業にとって喫緊の課題であるレガシーシステムからの脱却に新たな道を開くものです。特に金融機関のような厳格な規制下にある業界での成功事例は、生成AIが単なる補助ツールではなく、業務プロセスとデータ構造の根本的な改革を推進する核となり得ることを証明しています。PoC段階に留まりがちな生成AIの導入において、具体的なROI（投資対効果）を見据えた実装戦略は、今後あらゆる産業でのビジネス変革を加速させる鍵となるでしょう。

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