Scalar 支援常石造船 AI 驅動核心系統現代化；採用 Scalar 與 Kong 基礎設施進行微服務化

Scalar (總部位於東京都新宿區，執行長：深津航) 與 Kong Inc. (總部位於東京都港區，總裁：有泉大樹，全球 AI 連接技術領導者) 宣佈，常石造船 (總部位於廣島縣福山市，社長：奧村幸生) 在其核心系統現代化專案中採用了分散式數據管理平台「ScalarDB」與「Kong Konnect」，這是雙方合作的第一個成果。

在此專案中，常石造船派出的兩名 IT 人員運用 AI Agent，僅在兩天內就完成了過去十年來無法著手的遺留系統現狀分析與重構。透過 AI 驅動開發，成功在短時間內開發出最小可行性產品 (MVP)。Scalar 與 Kong 的協作解決方案為確保 AI 代碼品質的靈活微服務環境提供了堅實的支撐。

【取り組み背景】

目前，許多傳統企業面臨由長期擴張導致的肥大化「單體」遺留系統，這些系統已成為「黑箱」，阻礙了企業對快速變化的市場做出反應。常石造船儘管急需系統現代化，但因積累了十年以上的深層挑戰，甚至連初步調查都無法啟動。

雖然利用生成式 AI 與 AI Agent 進行自動系統現代化正受到關注，但若將大型系統一併交由 AI 處理，會因資訊量過大而導致 AI 生成錯誤代碼的「上下文污染」，無法保證品質。要成功進行 AI 驅動開發，必須將系統拆分為合適的業務領域 (微服務)，同時需要先進的基礎設施，以確保分割後系統間的「數據一致性」與「安全 API 連接」。

【協作解決方案】

在此專案中，常石造船的兩名 IT 人員在 Scalar 常駐了三個月。在 Scalar 的技術諮詢下，結合 AI Agent、ScalarDB 與 Kong，實踐了先進的「微服務遷移與 AI 驅動開發」。

利用 AI Agent 進行超高速現狀分析 (兩天內完成)

透過 AI Agent，在僅僅兩天內就完成了對多年未觸及的複雜源代碼進行解析與重構，實現了從設計重構到 MVP 開發的一貫作業。

防止「上下文污染」的微服務架構

為了保持 AI 生成代碼的高品質，系統被遷移至各業務領域獨立的「微服務」。透過限制 AI 處理的資訊範圍 (上下文分離)，實現了無 bug 的高精度開發。

透過 ScalarDB 確保數據一致性與 AI Agent 整合

應用 ScalarDB 強大的分佈式事務技術，防止分割服務間的數據矛盾。此外，它還作為 AI Agent 跨多個微服務探索與運用數據的安全訪問基礎。

透過 Kong 即時構建 API 管理基礎

採用 Kong Konnect 作為安全且高速連接分割服務的 API 管理基礎。Kong 與 Scalar 的合作最小化了基礎設施構建的投入，實現了微服務架構的快速部署。

【未來展望】

MVP 開發在短短三個月內完成，未來將在與常石造船用戶部門進行調整的同時，逐步推進正式發佈與運行。此外，Scalar 與 Kong 將將此成功案例定位為「AI 驅動型現代化」的標準模型，強力推進國內外製造業與面臨核心系統現代化 (DX) 及遷移困難的企業的共同解決方案展開與銷售合作。