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title: AI時代の移行戦略　〜八つ目の”R”〜
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author: [Yasutaka Kato](https://image.docswell.com/user/ma_anago)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 従来のクラウド移行「7つのR」は既存資産が前提だったのに対し、すべてを捨てて作り直す第8の戦略「Reincarnation（転生）」をAI時代の手法として紹介します。
published: September 25, 26
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AI時代の移行戦略 〜八つ目の”R”〜
Sreake事業部 ソリューション3部
加藤 泰隆
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会社紹介
会社名
株式会社スリーシェイク
設立日
2015/1/15
代表者
代表取締役社長
所在地
東京都中央区銀座8丁目21番1号
住友不動産汐留浜離宮ビル7F
吉田 拓真
Googleクラウド・AWSの両方のエンジニアリングに強みを持つ
（2024年8月に国内2例目の、GoogleCloudのDevOpsスペシャライゼーションを取得）
Mission: インフラをシンプルにして
イノベーションが起こりやすい世界を作る
Google Cloud×SRE / GenAIにおいて、スリーシェイクは国内トップパートナー
Vision: 労苦〈Toil〉を無くすサービスを適正な価格で提供し続ける
従業員: 200名over
日本のSREをリードする
あらゆるサービスを
連携するハブになる
インフラ・アプリ・データ・セキュリティ・AI
全方位で顧客の内製化を推進する伴走支援
あらゆるSaaSをノーコードで連携する
クラウド型ETL/データパイプラインSaaS
10
0
Engineer
60%
50
事業者が抱える
セキュリティリスクをゼロに
「いいエンジニア」を
あなたのチームに
セキュリティ対策をワンストップで
実現する脆弱性診断SaaS
ハイスキル人材の紹介とHR戦略支援の両輪で
エンジニア組織の課題に併走
0
2015
2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
会社・事業部説明資料（SpeakerDeck）


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自己紹介
加藤 泰隆 / Yasutaka Kato
SNS / キャラクター紹介
SIer→事業会社→ITコンサルタントとして四半世紀業界を渡り歩
いてきました。SRE/CCoE/CSIRT経験があり、インフラ・セキュ
リティ周りの業務をメインに担当しています。
その一方でOSSコミッターとして個人プロダクトを制作・リリー
スしています。
いもいもくん（CV：かとうやすたか）
どんどんフォローしておくんなまし！
Portfolio: https://lapras.com/public/7JJE0AD


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むかしむかし。
最も危険で、
最も効果的なシステム移行戦略があった。
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その名は、Reincarnation（転生）
Reincarnation
死んだ者が、新しい肉体を得て、
再び生まれ変わること。
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転
生
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システムを、
根底から破壊し、作り直す
震災から復興するがごとく。現行の使い回しはゼロ。
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更地からなら可能な限り最適化される
積み上げたしがらみも一緒に燃えてくれる。
機能改修時にはXX部署のステークホルダーにお伺いを立てるとか
ブルシットな要素も全部ゼロクリア！
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だが、あまりに強大すぎた（工数が）
潤沢な人海戦術が使えるような会社じゃなじゃまず無理
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かくして、その手法は失われた。
―― と、おもてた。
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だが、しかし。
AI駆動開発の時代に、
復活を遂げようとしていた！
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おさらい： クラウド移行戦略「7つのR」
結婚式あるあるの三つの袋の祝辞くらい有名なアレです
1
Rehost
2
Relocate
3
Replatform
4
Refactor
そのまま
仮想化レイヤーごと
部分的に
コードの構造から
仮想マシンへ載せる
引っ越す
マネージドへ寄せる
作り替える
5
Repurchase
SaaS に買い替える
6
Retain
動かさず、残す
7
Retire
もう、捨てる
この7つ、みんな全部詠唱できるレベルで知ってるかと思います！！
（ホントか？？）
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発想をナナメ上から考えると
(あたりまえだけど)
7つとも何かしら今あるものが
主語じゃない？
「ゼロから書き直す」という選択肢は当然入っていない
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今こそ呼び覚ませ。Reincarnationの力を
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蘇った&quot;R&quot;はゼロベースであり、かつ、クラウド最適化でもある
Reincarnation
=
SDD（仕様駆動開発）＋ Refactor
ということなのさ！
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どーいうことだってばよ？？？
では解説しますね！！
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① 今のコードや基盤を、全部すてる
いきなりAWS上に構築しない。仕様書 → ローカルレベルのモックが先。
1
現在の仕様をかき集め、内容を見直す
何をするシステムかを固める
2
AIに一から生成させる
ライブラリ依存も最小にさせて人間がレビューできる範囲に収める
3
手元で検証まで回す
ローカルで強固なモックが出来上がるまでAIとテストを繰り返す（転生ものでいう、現世の姿のまま経験値を積むシーン）
ローカルレベルからスモールスタートさせ、ステップを踏むのが超重要。
今の強力なLLMだと仕様から最終系まで強引につっぱしって得体の知れない超時空要塞を吐き出してくる
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② Refactor で、クラウドに寄せていく
一気に転生しない。
少しずつ、能力を解放して、同じ仕様から最適化されたシステムを構築する
フェーズ3
フェーズ2
フェーズ1
まずは載せる
能力解放させる
ステップを刻みながら、一部分ずつ
マネージドサービスに置き換えたり
して最適化していく。
EC2 1台とか最小構成に載せる。元々
つどつど仕様と比較してAIが機能追
ローカル動作なので依存度はゼロ
加等、余計な実装をすることを防ぐ
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転生完了！
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ローカル → AWS：アーキテクチャ移行例
絶賛トライ中だよ！
同じ業務ロジックのまま、器だけを段階的にAWSへ寄せていく。
いま
ローカル（Mac）
dashboard/server.py
claude -p（CLI）
フェーズ1
フェーズ2
フェーズ3
EC2（AL2023）
内部 ALB ＋ OIDC 認証
API Gateway ＋ Lambda
S3（成果物・ケース）
Bedrock ＋ Agent SDK
CloudWatch Logs
Step Functions（人間承認）
AWS Backup（EBS 日次）
DynamoDB・S3・Athena
dashboard（:8765）
claude -p（CLI）
systemd timer
data / logs / output
launchd（毎分 tick）
まず手元で全部動かす
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EBS（gp3・暗号化）
ローカルをEC2にのっけたレベル
認証とかストレージを搭載
サーバレスだったり最終系にシフト
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まとめ
捨てる勇気が、
最大の最適化になる。
7つのRは、今のありものが主語だった。
8つ目は、業務だけを残して現世を捨てる。
“R”eincarnation ＝ SDD ＋ Refactor
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終
制作・著作
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