KI-Fallbeispiele
Weil die Zahlen kaum zu glauben sind, schreiben wir die Voraussetzungen vorweg. Dies sind weder Schätzungen noch theoretische Werte, sondernMesswerte, die aus dem Commit-Verlauf aller Git-Repositories und der realen Entwicklungsserver eines einzigen tatsächlich von unserem Ingenieur genutzten Entwicklungs-PCs zusammengetragen wurden. Der Zeitraum umfasst rund 3,5 Monate von Mitte April bis Ende Juli 2026, ausgeführt von einem Ingenieur und einem KI-Coding-Agenten (Claude Code).
| Kennzahl | Messwert |
|---|---|
| Entwickelte / aktualisierte Systeme bzw. Projekte | 22 |
| Erstellter / aktualisierter Code (hinzugefügte Zeilen) | rund 246.000 Zeilen |
| Anzahl der Commits | 446 |
| Zeitraum | rund 3,5 Monate (der Großteil konzentriert auf die letzten 6 Wochen) |
Um die Verlässlichkeit der Zahlen zu wahren, haben wir bei der Auswertung Bibliotheken (node_modules, Python-virtuelle Umgebungen usw., rund 1.000.000 Zeilen), Lock-Dateien, Binärdateien wie Bilder, Bestände, die lediglich aus dem bestehenden System übernommen wurden, sowie zwischen Repositories duplizierten Codeausgeschlossen. Umgekehrt sind direkt auf dem Server durchgeführte Arbeiten nicht enthalten, sodass der tatsächliche Arbeitsumfang eher über dieser Zahl liegt.
Von Menschenhand: wie viele Personenmonate?
Rechnet man mit dem gängigen Produktivitätsrichtwert der Geschäftssystementwicklung „1 Personenmonat = 1.000–2.000 Zeilen“ (inkl. Design, Implementierung, Test und Debugging), so entsprechen 246.000 Zeilenrund 123–246 Personenmonaten, also 10–20 Personenjahren. Bei einem Personenmonatssatz von 1.000.000 Yen entspricht das einem Entwicklungsvolumen in der Größenordnung von 120–250 Millionen Yen.
Das hat eine einzelne Person, parallel zu anderen Aufgaben, in 3,5 Monaten bewältigt. Selbst grob gerechnet sind das 35 bis 70 Mal, und allein für die letzten 6 Wochen intensiver Arbeit betrachtet über 100 Mal so viel Produktivität. Natürlich ist die Zeilenzahl nicht gleichzusetzen mit Qualität oder Wert. Dennoch reicht das Wort „Effizienzsteigerung“ für diesen Größenunterschied nicht mehr aus.Der Träger der Produktion hat von der Menschenhand zum KI-Agenten gewechselt – in der Softwareentwicklung findet derselbe strukturelle Wandel statt wie in der industriellen Revolution, als die Hand des Handwerkers durch die Maschine ersetzt wurde.
Was wurde gebaut?
- 7 SaaS-Produkte für Filialen und Unternehmen (Social-Media-Posting-Verwaltung, Bestandsverwaltung, Umsatzanalyse, LINE-Mitgliederplattform, KI-Antworten auf Bewertungen, Filial-Hintergrundmusik, Lernportal) – das größte mit 176 Commits und 41.000 Zeilen. Das Bestandsverwaltungs-SaaS: 23.000 Zeilen in 3 Tagen.
- 4 Unternehmenswebsites (darunter eine mehrsprachige Website; alle in statischem Aufbau ohne CMS + KI-gestützter Pflege)
- Vollständige Erneuerung eines 20 Jahre alten Java-Systems (Praxisbericht ①）
- Schrittweises Migrations-Gateway für ein Kernsystem auf einem Betriebssystem ohne Support (Praxisbericht ②）
- Prototyp zur Architekturprüfung einer neuen Plattform (Praxisbericht ③）
- sowie interne Tools, Infrastrukturaufbauten und Dokumentationen
Ehrlich gesagt: KI ist keine Magie.
Es wäre nicht fair, nur von den Erfolgen zu berichten, deshalb schreiben wir auch, was tatsächlich passiert ist. Daten, die schon vor 10 Jahren beschädigt waren, konnte auch die KI nicht wiederherstellen (verlorene Informationen lassen sich nicht erfinden). Es kam auch zu einem Zwischenfall, bei dem durch parallele Arbeit Code zurückgesetzt wurde; wir stellten ihn aus dem Git-Verlauf wieder her. Und mehr als einmal wurde eine anfängliche Hypothese der KI später widerlegt.
Gerade deshalb betreiben wir KI-gesteuerte Entwicklung im Verbund mit einer Methodik: Verifizierung mit echten Daten für alle Funktionen zur Pflicht machen, die Disziplin im Git-Betrieb wahren und strategische Entscheidungen dem Menschen überlassen.Kein Werkzeug, sondern eine Methodik.Das ist der Grund, warum sich 3,5 Monate und 246.000 Zeilen ohne Zwischenfälle durchgängig abliefern ließen.
Stehen Sie vor einer ähnlichen Situation?
- Sie haben ein Legacy-System, dessen Spezifikation niemand mehr kennt
- Die Schätzung für die Erneuerung liegt bei mehreren zehn Millionen Yen und Jahren, und Sie kommen nicht vom Fleck
- Sie suchen eine andere Option als „auf ein SaaS umsteigen und die Abläufe daran anpassen“
Wir bieten die Legacy-Modernisierung als „AI Re: Platform“ (kurz: AIR Platform) an.
Die Analyse des bestehenden Quellcodes ist kostenlos.Das Ergebnis übergeben wir Ihnen alsvereinfachten „AIR-Report“, der eine Übersicht der technischen Schulden sowie eine erste Strategie „neu bauen / umhüllen“ zusammenfasst (durchgeführt nach Abschluss einer Geheimhaltungsvereinbarung).Kontaktieren Sie uns jetzt.
Kontaktformular (bitte mit dem Hinweis „Kostenlose Analyse (AIR-Report) gewünscht“) / info@flagship-ai.jp
Kostenloses Online-Seminar„Legacy to AI – Die industrielle Revolution der IT-Branche und der Praxisbericht über die Wiederbelebung eines 20 Jahre alten Java-Systems“geplant (Termin in Abstimmung).Die Voranmeldung startet in Kürze – wir kündigen sie in diesem Blog an.
Serie „Legacy to AI – Praxisberichte“
- Gesamtüberblick: 22 Systeme und 246.000 Zeilen auf einem einzigen PC – ein messbarer Bericht über 3,5 Monate KI-Entwicklung (dieser Beitrag)
- Praxisbericht ①: Ein 20 Jahre altes Java-System in rund einer Woche vollständig erneuert
- Praxisbericht ②: Einen neuen Zugang zum Kernsystem schaffen, ohne eine einzige Zeile bestehenden Codes zu ändern
- Praxisbericht ③: Eine einmonatige Architekturprüfung mit einem Prototyp in 2 Tagen + echten Messungen
* Die Zahlen in diesem Beitrag sind Messwerte mit Stand Ende Juli 2026. Die Entwicklungsergebnisse variieren je nach Zustand und Anforderungen des Systems.