静的解析とAI活用で、大規模レガシーシステムの技術的負債に立ち向かう。
長期間運用されてきた写真共有・販売サービスの管理システムについて、静的解析による技術的負債の可視化と、PHP8移行に向けた計画策定を実施。スクラッチでの再構築が難しい大規模レガシーシステムに対し、現実的な移行パスを見極めながら段階的なアプローチを提案しています。
使用技術
プロジェクト概要
・業界：写真共有・販売サービス
・システム：管理システムの技術的負債解消・PHP8移行計画
・利用者：社内運用担当者
・担当：現状分析〜移行計画策定・優先順位付け・環境整備
・技術：PHP8 / PHPStan / Claude Code
課題
長年運用されてきたPHP5ベースの管理システムは、言語バージョンのサポート終了に伴うセキュリティリスクに加え、コードの保守性低下という課題を抱えていました。一方で、スクラッチでの新規構築やSaaSへの全面移行は、コストと期間の両面で現実的ではなく、既存資産を活かした段階的なアップグレードパスの検討が求められていました。
解決
まずPHPStanによるコード診断を実施し、検出されたエラーを優先度別に分類することで、対応すべき箇所を可視化しました。共通機能を担うプロジェクトを個別に切り離し、環境依存部分を段階的に解消できる構成に整理。あわせて、Claude Codeを活用したコード修正とその差分のドキュメント化を試行し、大量のエラー対応を効率的に進めるための体制を検証しました。機能を絞ったリニューアル案も含め、複数の移行パスを比較検討し、現実的な選択肢を整理しています。
成果
静的解析による優先度付けにより、これまで見えていなかった技術的負債の全体像を可視化しました。段階的な移行を可能にする環境整備と、AI活用による効率化の検証を通じて、今後の意思決定に必要な材料を整理。大規模なレガシーシステムに対しても、コストと実現性を踏まえた現実的なアプローチを提示できる体制を構築しています。