自律型DB移行の最前線 ― AI IDE「Kiro」× SQLテスト自動化で実現する次世代アプローチ

本セッションでは、AI特化型IDE「Kiro」とインサイトテクノロジーが提供するSQLテスト自動化ソリューションを組み合わせた、次世代のデータベース移行手法をご紹介します。Kiro上のAIエージェントがコード内のSQLを自動修正すると同時に、自動化メカニズム（Hooks）を介してテストを実行し、移行先DBでの動作が確認された安全なSQLのみを適用する一連の検証サイクルについて、Insight SQL Testingの実機デモを交えて解説します。AIによるスピードとテストによる確実性を融合した、新しい移行・リファクタリングの実践アプローチをぜひご覧ください。​

（ウェビナー講演時の資料です： https://www.insight-tec.com/events/seminar/202607_6668/ ）

Transcript

1. 自律型DB移行の最前線 株式会社インサイトテクノロジー 松尾 拓真 2026年7月15日 © 2026 Insight Technology, Inc.
2.  松尾 拓真  株式会社インサイトテクノロジー  プロダクトソリューション本部 (札幌R&Dセンター)  札幌在住 (出身は神奈川県)  年に数回のマラソン  担当業務  自社製品・取り扱い製品などの プリセールス・導入支援、セミナー登壇など  AWS  2025年からAWS Ambassadorになりました！  2026 Japan AWS Top Engineer (Software)  2025 Japan AWS Top Engineer (AI/ML Data Engineer)  2024 Japan AWS Top Engineer (Database) -2- © 2026 Insight Technology, Inc.
3. 1. DB移行を阻む「SQL変換・テストの壁」 2. 「Agent Skills for SQL Testing（仮称）」とは 3. デモ：Kiro × Insight SQL Testing 4. まとめ・今後の展開 -3- © 2026 Insight Technology, Inc.
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5. 対応には4つのステップ、うち2つに大きな負荷がかかる  STEP1 DBの違いやVerUPにおける非互換情報などを確認  STEP2 アプリのソースから修正が必要なコードを探して修正対応  STEP3 DB移行/VerUP後のテストDBを用意  STEP4 テストシナリオに従って動作確認  課題：ソースからの洗い出しの困難さ・熟練者依存／膨大なテスト工数 → 移行して大丈夫か？コストメリットはあるか？判断が進まない -5- © 2026 Insight Technology, Inc.
6. DB層中心のツールも、AIエージェント単体も、最後の壁は越えられない  一般的なDB層中心の移行ツール  Java/MyBatisの動的SQL（<if>/<choose>/<foreach>）はカバーしきれない  汎用のAIエージェント単体  「エラーなく動くか」までは確認できても、結果が一致するか・性能が劣化していないか、という保証 まではカバーできない → アプリ層の網羅的な変換 × 動作保証、の両立が課題 -6- © 2026 Insight Technology, Inc.
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8.  製品コンセプト：  本番環境でアプリケーションが発行した実際のSQLを自動収集し、新旧環境でテスト実行・挙 動を比較することで、データベース移行・バージョンアップのリスクを定量化するSQL回帰テ スト自動化ツール  大規模Aurora環境のバージョンアップ対策やDB移行アセスメントなどで実績  3つの基本プロセス：  自動収集：本番環境から、実際に流れるSQLをキャプチャ  自動実行：テスト環境（現行バージョン・新バージョン）に向けてSQLを安全に実行  自動評価：エラーの有無、結果が一致するか、性能が劣化していないかを自動で判定して可視 化（実行計画を画面で確認可能） -8- © 2026 Insight Technology, Inc.
9. AIエージェントに「特定タスクのやり方」を教える、手順書＋ツールの標準パッケージ  SKILL.md  作業の手順・ルール・使用するツールをまとめた、AIエージェント向けの「作業手順書」ファイル  オープンな標準仕様  KiroやClaudeなど、複数のAIエージェントが同じSkillを読み込んで自律的に実行できる → 今回の「Agent Skills for SQL Testing（仮称）」は、DB移行時のSQL修正という タスクをAgent Skill化したもの -9- © 2026 Insight Technology, Inc.
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11. Before 属人化・手戻りが多い現状 After AIエージェント連携で省力化・品質担保 ➀ 膨大な移行・修正工数 ➀ 抽出～修正反映を自動化 ➁ 検証は人手・属人的 ➁ 実DBでの動作検証を自動生成 ➂ 原因不明の手戻り ➂ 自己修正ループで手戻り削減 数百～万オーダーのSQLを一つずつ手作業で修正・反映 アプリコードからのSQL抽出・修正・書き戻しを自動化 担当者のスキルに品質が依存 移行元・移行先の実DBでテストを自動生成・実行し、エラーな く動くか・結果が一致するか・性能が劣化していないかまで確 認 変換ミスか元来の不具合か切り分けられず調査に時間を浪費 エラーを切り分け、原因に応じて自動修正を反復 - 11 - © 2026 Insight Technology, Inc.
12. ➀ アプリ層に特化した網羅的SQL抽出 ➁ 実DBでの「動作」三重検証 Java/MyBatisの動的SQL（<if>/<choose>/<foreach>）から実 行されうる組合せを抽出 移行元・移行先の実DBで実行し、エラーなく動くか・結果が 一致するか・性能が劣化していないかまで確認 ➂ エラー切り分け＋自己修正ループ ➃ ベンダー非依存・オープン標準 変換ミスか元来のSQL不良かを判別し、原因に応じて自動修正 を反復 SKILL.md準拠でKiro、Claudeをはじめ、どのAIエージェント/ オンプレでも稼働 SQLを修正するだけでなく移行先環境での 実行テスト（実行可否＋結果確認＋性能確認） まで確認済みのSQLをコードに反映 - 12 - © 2026 Insight Technology, Inc.
13. Oracle→PostgreSQL移行、MyBatisの動的SQLを含むレガシーJavaアプリが題材  シナリオ：<if> / <foreach> タグを含む動的SQLの修正  操作：開発者はチャットパネルで指示するだけ  以降はAIエージェント（Kiro）が自律的に処理  全8ステップの流れを、AWS Summitのデモ動画でご紹介します - 13 - © 2026 Insight Technology, Inc.
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15. エラー20件 → 0件。動作確認済みSQLをもとにソースコードを自動修正  Step.1-3 環境準備・SQL抽出・アセスメント実行（自動）  Step.4-6 移行先で20件エラー → 原因分析 → 修正 → 再評価  Step.7-8 エラー0件を確認 → ソースコード修正 → レポート化  開発者の作業：チャットでの指示のみ - 15 - © 2026 Insight Technology, Inc.
16. 抽出したSQL エラー内容 SQL修正内容 • • 評価SQLセット：元のSQL 修正SQLセット：エラーSQLをPostgreSQL向けに修正したもの - 16 - © 2026 Insight Technology, Inc.
17. 2026年7月～提供開始予定。EAP（早期導入プログラム）募集中  対応言語/DB：Java（MyBatis）、Oracle→PostgreSQL（今後拡張検討）  マルチAIエージェント対応：SKILL.md標準仕様に準拠  EAP（早期導入プログラム）募集中 → 詳しくはお問い合わせください  Insight SQL Testing本体と組み合わせ、アセスメントから本移行までを一貫支援 - 17 - © 2026 Insight Technology, Inc.
18. AIのスピード × テストの確実性を両立する、新しい移行・リファクタリングスタイル  「SQL変換・テストの壁」＝アプリ層の動的SQL対応 × 変換後の動作保証  実績あるInsight SQL Testing × AIエージェントの自動修正・自己修正ループ - 18 - © 2026 Insight Technology, Inc.
19. お問い合わせ：https://www.insight-tec.com/contact/ - 19 - © 2026 Insight Technology, Inc.