20年モノPHPシステムをAWSで「機能を外出し」し、見積りより65%のコストを削減しつつAI機能の導入を成功させた全記録 by 藤掛治

市場の要求に応じた大規模な新機能の追加は、プロダクトの成長に不可欠です。
しかし、2001年ローンチの「メールディーラー」のようなレガシープロダクトは、その挑戦が特に困難です。

メールディーラーは全機能が一台のサーバーに集約され、フレームワークなしのPHPファイルでDBアクセスとHTML出力を行う陳腐化が著しいシステムが背景にあります。

その一方で、LLMに代表されるAIブームがメール共有市場にも影響を及ぼし始め、「AIを導入していないことがデメリット」へと市場の要請が変化。
私たちは、この状況に対応するため、「AIクレーム検知機能」をサービスに導入することを決定しました。
しかし、大規模なリファクタリングが困難な中、私たちはAI機能を既存システムから外出しする戦略を採用。
史上初のβ版をDocker互換のコンテナであるPodmanで構築し、実証実験を通じてChatGPTの精度を向上させました。

さらに製品版をAWSで構築することで実用レベルの精度を実現し、設計時の見積りより約65%のコスト削減に成功しました。

本トークでは、テクニカルリーダーである私が、このレガシーの壁を越えた戦略を具体的な事例を交えて公開します。

・AWS導入にあたり、利害関係者へ目的を整理し、どのように説得・合意形成したか。
・ベータ版での精度向上の試行錯誤と、AWS移行によるコスト削減とパフォーマンスの向上をどのように達成したか
・AWSのSQSを使い、レガシーと新システムとをどのように接続したか？

本セッションを通じて、レガシーなシステムに対して、市場の変化と最新技術を取り込む新しい試みの参考にしてください。