AIでデータ移行を計画する方法

データ移行は、隠れた関係、不整合な識別子、不正な日付、不明な所有者、実現できないロールバックを遅く発見すると失敗します。AIはスキーマの確認、分析結果の整理、文書作成を支援できますが、制限のない本番データを受け取り、破壊的な移行命令を実行すべきではありません。

この手順では、元データ台帳、品質分析、移行マッピング、変換規則、実行手順、検証計画、ロールバック判断、責任表を作ります。実装と承認は技術者とデータ所有者が担います。

範囲と成功基準を定義する

移行元、移行先、データ領域、環境、件数、保持規則、停止時間、法令制約、除外データを一覧化します。各データの所有者と、結果を承認できる人を指定します。

対応付け前に測定可能な基準を決めます。件数照合、管理合計、参照整合性、必須項目の完全性、重複上限、日付範囲、財務残高、業務サンプル、切替後のアプリ動作などです。

元データ台帳を作る

テーブル、ファイル、API、イベント、所有者、更新頻度、主キー、外部キー、参照データ、履歴、文字コード、タイムゾーン、既知の欠陥を記録します。手作業の表計算や非公式システムも含めます。

最初はメタデータと統計を使います。AIへ値を渡す必要がある場合、承認済みで最小化し匿名化したサンプルにします。環境と目的が明示的に承認されない限り、認証情報、秘密、トークン、個人データを含めません。

変換設計前に品質を分析する

欠損率、一意性、形式、範囲、不正値、重複、孤立参照、外れ値、重要区分の分布を測ります。文書化された規則と実データを比較します。任意と説明された項目が業務では必須の場合があります。

各統計を作ったクエリまたはツールと実施日を記録します。AIは傾向と質問を整理できますが、技術者が決定論的なクエリで再現します。

移行マッピングを作る

すべての移行先項目について、元、変換、既定値、欠損処理、検証、参照データ、所有者を記録します。不明な対応は、もっともらしい規則で埋めず未解決とします。

### Prompt：移行マッピングを作る

~~~text You are a data migration analyst. Using the supplied schemas, profiling statistics, and approved sample rows, create a source-to-target mapping with: source_table, source_field, source_type, target_table, target_field, target_type, transformation_rule, null_rule, default_rule, reference_data, validation_rule, owner, and open_question. Use only supplied evidence. Mark unknown mappings as unresolved. Do not expose secrets, copy personal data into the output, or invent transformation rules. ~~~

業務所有者とアプリ技術者が確認します。コード一覧、単位、タイムゾーン、小数精度、識別子、削除データ、履歴、添付、関係を確認します。技術的に有効でも業務上の意味を変える場合があります。

変換と例外規則を定義する

各変換をテスト可能な規則として、入力条件、出力、不正データ処理、ログ、再試行、例外担当者とともに記述します。自動化できる修正と業務承認が必要な修正を分けます。

暗黙の既定値を避けます。必須値がない場合、拒否、隔離、承認済み元からの導出、移行停止のどれにするか決めます。変換、拒否、再試行、手動修正を記録します。

依存順とリハーサルを計画する

参照データ、親、子、履歴、添付、派生索引の読み込み順を決めます。新しいIDの生成と旧ID対応を計画し、移行中の更新には凍結期間または変更データ取得を用意します。

本番に近い量と制約を使い、隔離環境で全量リハーサルを行います。抽出、変換、読込、検証、索引、アプリ確認、ロールバック時間を測り、実測値と問題で手順を更新します。

切替とロールバック手順を書く

前提、担当者、命令の場所、確認点、承認、連絡、停止条件を記載します。ロールバックは単にバックアップ復元ではありません。完全性、復元時間、逆同期、切替後の新規変更を確認します。

### Prompt：移行手順を構成する

~~~text Create a data migration runbook from the approved mapping, constraints, and deployment plan. Include prerequisites, backups, freeze window, extraction, transformation, loading order, dependency checks, reconciliation, business validation, rollback triggers, rollback steps, communication owners, and evidence to retain. Separate automated checks from human approvals. Do not propose destructive production commands or assume a rollback is possible unless the supplied plan proves it. ~~~

技術者が説明用プレースホルダーを確認済み手順へ置き換えます。実行スクリプトは版管理し、別にテストします。生成された命令を本番へ直接コピーしません。

技術と業務の正しさを検証する

件数、チェックサム、管理合計、制約、重複、欠損、参照整合性を確認し、次に業務確認を行います。正しい顧客を探し、口座を照合し、添付を開き、手順を続け、必要な報告を同様に作れるかを確認します。

事前に選んだサンプルと例外を使い、項目と業務フローで元と先を比較します。指定した所有者が承認し、規制または財務上重要な移行では証拠を保存します。

切替後の監視を計画する

失敗処理、欠落イベント、エラー率、照合差、遅いクエリ、連携失敗、利用者報告の監視と通知を定義します。安定化期間と担当、エスカレーションを決めます。

方針が許す場合、承認期間は移行元を読み取り専用で保持します。廃止時期、削除承認者、バックアップと保持義務の扱いを記録します。

避けるべき一般的な失敗

品質と業務利用を理解する前にスキーマ対応を始めず、少数のきれいなサンプルで全体を代表させません。文書化されない既定値、未テストの時差変換、対応表のないID変更、データベース成功を業務成功とみなすことを避けます。

AIへ無制限の本番出力を渡し、レビューを回避する命令を作らせません。AIの価値は証拠整理と疑問の発見であり、移行技術の代替ではありません。

データ移行準備チェックリスト

• 範囲、除外、所有者、測定可能な基準が承認された。
• 元台帳に非公式ファイル、連携、参照データを含む。
• 欠損、重複、形式、範囲、関係を分析した。
• 全対象項目に確認済み対応または未解決質問がある。
• 変換、例外、再試行、監査規則をテストできる。
• 依存順と移行中変更を処理している。
• 本番相当リハーサルで実測時間と結果を得た。
• 切替確認点、停止条件、連絡担当を割り当てた。
• ロールバックの実現性と復元時間をテストした。
• 技術確認と業務所有者の検証が完了した。
• 切替後監視と廃止基準を文書化した。

AIは分散した構造、統計、判断を整理し、移行計画を速めます。安全な移行には、再現可能な分析、確認済みコード、現実的なリハーサル、責任を持つ人の承認が必要です。