レガシーシステムのリファクタリングは、多くの開発チームが直面する大きな課題です。一気に全てを書き換える「ビッグバンリファクタリング」はリスクが高く、段階的なアプローチが求められています。

そこで注目されているのが、AI エージェント「Devin」とストラングラーパターンを組み合わせた段階的リファクタリング手法です。この記事では、Devin を活用してストラングラーパターンを実践し、安全かつ効率的にシステムを移行する方法を詳しく解説します。

実際のコード例やフロー図を交えながら、明日から使える実践的な知識をお届けしますね。

背景

レガシーシステムのリファクタリングが必要な理由

現代のソフトウェア開発では、数年前に構築されたシステムでも「レガシー」と呼ばれることがあります。技術の進化は目覚ましく、セキュリティ対策やパフォーマンス、保守性の観点から定期的な刷新が必要です。

しかし、稼働中のシステムを止めずに移行することは容易ではありません。ビジネスへの影響を最小限に抑えながら、段階的に新しい技術スタックへ移行する戦略が求められています。

Devin の登場と可能性

Devin は、コードの理解から実装、テストまでを自律的に実行できる AI エージェントです。従来の AI コーディングアシスタントと異なり、複数のタスクを順序立てて実行し、エラーに対して自己修正を行う能力を持っています。

リファクタリングのような複雑で段階的なタスクにおいて、Devin は以下の強みを発揮します。

• 既存コードの分析力: レガシーコードの構造や依存関係を理解
• 段階的な実装: 小さな単位での変更を繰り返し実行
• テストの自動化: 各段階でテストを実行し、品質を担保
• ドキュメント生成: 変更内容を自動的に文書化

以下の図は、レガシーシステムからモダンシステムへの移行における全体的な流れを示しています。

mermaidCopy codeflowchart TB
  legacy["レガシー<br/>システム"] -->|分析| analysis["Devin による<br/>コード分析"]
  analysis -->|計画立案| plan["移行計画<br/>策定"]
  plan -->|段階的実装| strangler["ストラングラー<br/>パターン適用"]
  strangler -->|並行稼働| coexist["新旧システム<br/>共存"]
  coexist -->|段階的切替| transition["トラフィック<br/>移行"]
  transition -->|完全移行| modern["モダン<br/>システム"]

  style legacy fill:#ffcccc
  style modern fill:#ccffcc
  style strangler fill:#cce5ff

このフローにより、リスクを分散しながら確実に移行を進められます。

ストラングラーパターンとは

ストラングラーパターン（Strangler Pattern）は、Martin Fowler が提唱したリファクタリング手法です。名前の由来は、他の木に巻き付いて成長する「絞め殺しイチジク」という植物から来ています。

このパターンの核心は、古いシステムを一気に置き換えるのではなく、新しい機能を段階的に実装し、最終的に古いシステムを「絞め殺す」ように置き換えることにあります。

課題

ビッグバンリファクタリングのリスク

従来のリファクタリングアプローチでは、システム全体を一度に書き換える「ビッグバンリファクタリング」が採用されることがありました。しかし、この手法には重大な問題があります。

#	課題	詳細	影響度
1	長期間のブランチ分岐	メインブランチから数ヶ月離れた開発	★★★
2	統合時の大規模コンフリクト	マージ時に数百〜数千のコンフリクト発生	★★★
3	テストの困難さ	全体を書き換えてからでないとテストできない	★★★
4	ロールバックの不可能性	問題発生時に元に戻せない	★★★
5	ビジネスリスク	リリースまで価値を提供できない	★★

これらのリスクは、プロジェクトの失敗やビジネスへの深刻な影響につながる可能性があります。

段階的リファクタリングの難しさ

一方、段階的なリファクタリングを手動で行うことも容易ではありません。以下のような課題が存在します。

整合性の維持

新旧システムが並行稼働する期間中、データやビジネスロジックの整合性を保つ必要があります。どの機能が新システムに移行済みで、どれが旧システムに残っているかを正確に管理しなければなりません。

ルーティング層の複雑化

リクエストを新旧どちらのシステムに振り分けるか、適切にルーティングする必要があります。この層が複雑化すると、デバッグやトラブルシューティングが困難になるでしょう。

認知負荷の増大

開発者は新旧両方のシステムについて理解する必要があり、認知負荷が大きくなります。コードレビューやオンボーディングも複雑化してしまいますね。

以下の図は、ビッグバンリファクタリングとストラングラーパターンの違いを視覚化したものです。

mermaidCopy codeflowchart LR
  subgraph bigbang["ビッグバン方式"]
    direction TB
    bb_old["旧システム"] -->|全面停止| bb_rewrite["全面書き換え<br/>(数ヶ月)"]
    bb_rewrite -->|一括切替| bb_new["新システム"]
    bb_rewrite -.->|リスク大| bb_risk["失敗時<br/>ロールバック不可"]
  end

  subgraph strangler_pattern["ストラングラー方式"]
    direction TB
    st_old["旧システム"] -->|段階的移行| st_coexist["新旧共存<br/>(機能単位)"]
    st_coexist -->|徐々に切替| st_new["新システム"]
    st_coexist -.->|リスク小| st_safe["各段階で<br/>ロールバック可"]
  end

  style bb_risk fill:#ffcccc
  style st_safe fill:#ccffcc

図で理解できる要点：

• ビッグバン方式は一度に全てを変更するため、失敗時のリカバリーが困難
• ストラングラー方式は段階的に移行し、各段階でロールバックが可能
• リスクの分散と安全性の確保が大きな違い

解決策

ストラングラーパターンの基本原則

ストラングラーパターンを成功させるためには、以下の基本原則を守ることが重要です。

機能単位での分割

システム全体を一度に移行するのではなく、機能やモジュール単位で段階的に新システムへ移行します。例えば、ユーザー認証、商品管理、注文処理といった単位で分割するとよいでしょう。

プロキシ層の導入

新旧システムの前段にプロキシやルーターを配置し、リクエストを適切に振り分けます。これにより、クライアントは新旧の違いを意識する必要がありません。

データ同期の戦略

新旧システムが共存する期間中、データの整合性を保つための同期戦略が必要です。イベントソーシングやデュアルライトなどの手法を検討します。

Devin を活用したストラングラーパターンの実装

Devin を使うことで、ストラングラーパターンの実装を大幅に効率化できます。具体的には以下のような活用方法があります。

コードベースの分析と依存関係の可視化

Devin に既存のコードベースを分析させ、各機能の依存関係を明確にします。これにより、どの機能から移行を始めるべきか、優先順位を決定できますね。

typescriptCopy code// Devin に依存関係を分析させるプロンプト例
const analysisPrompt = `
既存の Express アプリケーションを分析し、
以下の情報を抽出してください：

1. 各エンドポイントの依存関係
2. 使用されているミドルウェア
3. データベーススキーマとの関連
4. 外部 API との統合ポイント
`;

上記のようなプロンプトで、Devin は自律的にコードを解析し、依存関係マップを生成します。

プロキシ層の自動生成

Devin にプロキシ層のコードを生成させることで、ルーティングロジックを効率的に実装できます。

typescriptCopy code// プロキシ層の設定例（Devin が生成）
// Next.js の rewrites 機能を使用

/** @type {import('next').NextConfig} */
const nextConfig = {
  async rewrites() {
    return [
      // 新システムに移行済みの API
      {
        source: '/api/users/:path*',
        destination: '/api/new/users/:path*', // 新実装
      },
      // まだ移行していない API は旧システムへ
      {
        source: '/api/:path*',
        destination: 'http://legacy-api:3000/api/:path*',
      },
    ];
  },
};

このように、新旧システムへのルーティングを宣言的に定義します。

段階的な機能移行の実装

Devin は機能単位での移行コードを生成し、テストも自動で作成します。

typescriptCopy code// ユーザー取得機能の新実装（Devin が生成）
// 旧システムの Express ルートを Next.js API Routes に移行

import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server';
import { PrismaClient } from '@prisma/client';

const prisma = new PrismaClient();

// GET /api/users/:id - ユーザー情報取得
export async function GET(
  request: NextRequest,
  { params }: { params: { id: string } }
) {
  try {
    // パラメータからユーザー ID を取得
    const userId = params.id;

    // Prisma を使用してユーザー情報を取得
    const user = await prisma.user.findUnique({
      where: { id: userId },
      select: {
        id: true,
        name: true,
        email: true,
        createdAt: true,
      },
    });

各機能を小さな単位で移行することで、リスクを最小限に抑えられます。

以下の図は、ストラングラーパターンを Devin で実装する際の段階的な流れを示しています。

mermaidCopy codeflowchart TD
  start["開始"] --> analyze["Step 1:<br/>Devin がコード分析"]
  analyze --> priority["Step 2:<br/>移行優先度決定"]
  priority --> proxy["Step 3:<br/>プロキシ層構築"]
  proxy --> migrate["Step 4:<br/>機能移行実装"]

  migrate --> test["Step 5:<br/>テスト実行"]
  test --> pass{"テスト<br/>合格？"}

  pass -->|Yes| traffic["Step 6:<br/>トラフィック切替"]
  pass -->|No| fix["不具合修正"]
  fix --> test

  traffic --> monitor["Step 7:<br/>監視・検証"]
  monitor --> complete{"全機能<br/>移行完了？"}

  complete -->|No| migrate
  complete -->|Yes| cleanup["Step 8:<br/>旧システム削除"]
  cleanup --> done["完了"]

  style start fill:#e1f5ff
  style done fill:#ccffcc
  style pass fill:#fff9c4
  style complete fill:#fff9c4

図で理解できる要点：

• 分析から移行、テスト、監視まで、8 つのステップで段階的に進める
• 各機能移行後にテストを実行し、合格するまで次に進まない
• 全機能が移行完了するまで、Step 4〜7 を繰り返す

フィーチャーフラグとの組み合わせ

ストラングラーパターンをより安全に実装するため、フィーチャーフラグを活用します。

typescriptCopy code// フィーチャーフラグの設定（環境変数で管理）

// .env.local ファイル
// 新システムへの移行状況を機能単位で管理
USE_NEW_USER_API = true;
USE_NEW_PRODUCT_API = false;
USE_NEW_ORDER_API = false;

環境変数を使って、どの機能を新システムで動かすか制御します。

typescriptCopy code// ミドルウェアでフィーチャーフラグを確認

import { NextResponse } from 'next/server';
import type { NextRequest } from 'next/server';

export function middleware(request: NextRequest) {
  const path = request.nextUrl.pathname;

  // ユーザー API のルーティング判定
  if (path.startsWith('/api/users')) {
    const useNewApi =
      process.env.USE_NEW_USER_API === 'true';

    if (!useNewApi) {
      // 旧システムにプロキシ
      const legacyUrl = new URL(
        path,
        'http://legacy-api:3000'
      );
      return NextResponse.rewrite(legacyUrl);
    }
  }

  // 新システムで処理
  return NextResponse.next();
}

フィーチャーフラグにより、問題が発生した場合も即座に旧システムへロールバックできます。

具体例

実践：Express から Next.js への段階的移行

ここからは、実際のプロジェクトを想定し、Express で構築された REST API を Next.js App Router へ移行する例を見ていきましょう。

Step 1: 既存システムの分析

まず、Devin に既存の Express アプリケーションを分析させます。

javascriptCopy code// 旧システム: Express アプリケーション（users.js）
// このファイルをDevinに分析させる

const express = require('express');
const router = express.Router();
const db = require('../database/connection');

// ユーザー一覧取得
router.get('/', async (req, res) => {
  try {
    const users = await db.query('SELECT * FROM users');
    res.json(users);
  } catch (error) {
    res.status(500).json({ error: error.message });
  }
});

Devin はこのコードから以下の情報を抽出します。

javascriptCopy code// ユーザー詳細取得
router.get('/:id', async (req, res) => {
  try {
    const { id } = req.params;
    const user = await db.query(
      'SELECT * FROM users WHERE id = ?',
      [id]
    );

    if (user.length === 0) {
      return res
        .status(404)
        .json({ error: 'User not found' });
    }

    res.json(user[0]);
  } catch (error) {
    res.status(500).json({ error: error.message });
  }
});

module.exports = router;

Devin による分析結果の例：

• エンドポイント: GET /users, GET /users/
• データベース: MySQL（直接クエリ実行）
• 認証: なし
• バリデーション: なし

Step 2: 移行計画の策定

Devin が提案する移行計画の例です。

#	フェーズ	対象機能	期間目安	依存関係
1	プロキシ層構築	リバースプロキシ設定	1 週間	なし
2	ユーザー API 移行	GET /users, GET /users/	2 週間	データベース接続
3	商品 API 移行	GET /products, POST /products	2 週間	ユーザー認証
4	注文 API 移行	GET /orders, POST /orders	3 週間	商品 API、決済連携
5	旧システム削除	Express アプリ停止	1 週間	全機能移行完了

この計画に従って、段階的に移行を進めていきます。

Step 3: Next.js プロジェクトのセットアップ

Devin に Next.js プロジェクトの初期セットアップを実行させます。

bashCopy code# Devin が実行するコマンド
# Next.js プロジェクトの作成

yarn create next-app@latest my-app \
  --typescript \
  --app \
  --src-dir \
  --import-alias "@/*"

プロジェクトが作成されたら、必要なパッケージを追加します。

bashCopy code# 必要な依存パッケージのインストール
# Prisma: 型安全な ORM

yarn add @prisma/client
yarn add -D prisma

bashCopy code# バリデーションライブラリの追加
# Zod: TypeScript ファーストなスキーマバリデーション

yarn add zod

これで、基本的な開発環境が整いました。

Step 4: プロキシ層の実装

Next.js の rewrites 機能を使用して、プロキシ層を構築します。

typescriptCopy code// next.config.js
// トラフィックを新旧システムに振り分ける設定

/** @type {import('next').NextConfig} */
const nextConfig = {
  async rewrites() {
    return {
      beforeFiles: [
        // 新システムに移行済みの API エンドポイント
        {
          source: '/api/users/:path*',
          destination: '/api/new/users/:path*',
        },
      ],
      fallback: [
        // その他の API は旧システムへプロキシ
        {
          source: '/api/:path*',
          destination: `${process.env.LEGACY_API_URL}/api/:path*`,
        },
      ],
    };
  },
};

module.exports = nextConfig;

環境変数ファイルに旧システムの URL を設定します。

bashCopy code# .env.local
# 旧システムの API エンドポイント

LEGACY_API_URL=http://localhost:3001

この設定により、クライアントは新旧の違いを意識せずに API を呼び出せます。

Step 5: データベーススキーマの定義

Prisma を使用して、型安全なデータベースアクセスを実装します。

prismaCopy code// prisma/schema.prisma
// データベーススキーマの定義

generator client {
  provider = "prisma-client-js"
}

datasource db {
  provider = "mysql"
  url      = env("DATABASE_URL")
}

User モデルを定義します。

prismaCopy code// ユーザーテーブルのモデル定義
// 既存の MySQL テーブル構造に合わせる

model User {
  id        String   @id @default(cuid())
  name      String
  email     String   @unique
  createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
  updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated_at")

  @@map("users")
}

スキーマから TypeScript の型定義を生成します。

bashCopy code# Prisma Client の生成
# スキーマから型安全なクライアントを自動生成

yarn prisma generate

これで、TypeScript の型補完を活用しながらデータベース操作ができるようになりました。

Step 6: API Routes の実装

Next.js App Router で API を実装していきます。まず、バリデーションスキーマを定義しましょう。

typescriptCopy code// src/app/api/new/users/schema.ts
// リクエスト・レスポンスのバリデーションスキーマ

import { z } from 'zod';

// ユーザー ID のバリデーション
export const userIdSchema = z.object({
  id: z.string().cuid(),
});

// ユーザーレスポンスの型定義
export const userResponseSchema = z.object({
  id: z.string(),
  name: z.string(),
  email: z.string().email(),
  createdAt: z.date(),
});

export type UserResponse = z.infer<
  typeof userResponseSchema
>;

ユーザー一覧取得 API を実装します。

typescriptCopy code// src/app/api/new/users/route.ts
// GET /api/users - ユーザー一覧取得

import { NextResponse } from 'next/server';
import { PrismaClient } from '@prisma/client';

const prisma = new PrismaClient();

export async function GET() {
  try {
    // 全ユーザーを取得
    const users = await prisma.user.findMany({
      select: {
        id: true,
        name: true,
        email: true,
        createdAt: true,
      },
      orderBy: {
        createdAt: 'desc',
      },
    });

    return NextResponse.json(users);
  } catch (error) {
    console.error('Error fetching users:', error);

エラーハンドリングを適切に実装します。

typescriptCopy code    // エラーレスポンスの返却
    return NextResponse.json(
      {
        error: 'Internal Server Error',
        message: 'Failed to fetch users',
      },
      { status: 500 }
    );
  }
}

次に、ユーザー詳細取得 API を実装します。

typescriptCopy code// src/app/api/new/users/[id]/route.ts
// GET /api/users/:id - ユーザー詳細取得

import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server';
import { PrismaClient } from '@prisma/client';
import { userIdSchema } from '../schema';

const prisma = new PrismaClient();

export async function GET(
  request: NextRequest,
  { params }: { params: { id: string } }
) {
  try {
    // パラメータのバリデーション
    const validatedParams = userIdSchema.parse(params);

バリデーション後、データベースからユーザーを取得します。

typescriptCopy code    // ユーザー情報の取得
    const user = await prisma.user.findUnique({
      where: { id: validatedParams.id },
      select: {
        id: true,
        name: true,
        email: true,
        createdAt: true,
      },
    });

    // ユーザーが見つからない場合
    if (!user) {
      return NextResponse.json(
        { error: 'User not found' },
        { status: 404 }
      );
    }

    return NextResponse.json(user);
  } catch (error) {

エラーの種類に応じて、適切なステータスコードを返します。

typescriptCopy code    // バリデーションエラー（400 Bad Request）
    if (error instanceof z.ZodError) {
      return NextResponse.json(
        {
          error: 'Validation Error',
          details: error.errors,
        },
        { status: 400 }
      );
    }

    // その他のエラー（500 Internal Server Error）
    console.error('Error fetching user:', error);
    return NextResponse.json(
      {
        error: 'Internal Server Error',
        message: 'Failed to fetch user',
      },
      { status: 500 }
    );
  }
}

これで、型安全でバリデーション付きの API が完成しました。

Step 7: テストの実装

Devin にテストコードを生成させます。

typescriptCopy code// src/app/api/new/users/__tests__/route.test.ts
// ユーザー API のテストコード

import { GET } from '../route';
import { PrismaClient } from '@prisma/client';

// Prisma のモック
jest.mock('@prisma/client', () => ({
  PrismaClient: jest.fn(),
}));

const mockPrisma = {
  user: {
    findMany: jest.fn(),
  },
};

(PrismaClient as jest.Mock).mockImplementation(
  () => mockPrisma
);

正常系のテストケースを作成します。

typescriptCopy codedescribe('GET /api/users', () => {
  // ユーザー一覧取得の正常系テスト
  it('should return list of users', async () => {
    const mockUsers = [
      {
        id: '1',
        name: 'Test User 1',
        email: 'test1@example.com',
        createdAt: new Date('2025-01-01'),
      },
      {
        id: '2',
        name: 'Test User 2',
        email: 'test2@example.com',
        createdAt: new Date('2025-01-02'),
      },
    ];

    mockPrisma.user.findMany.mockResolvedValue(mockUsers);

    const response = await GET();
    const data = await response.json();

    expect(response.status).toBe(200);
    expect(data).toEqual(mockUsers);
  });

異常系のテストケースも追加します。

typescriptCopy code  // データベースエラーのテスト
  it('should return 500 on database error', async () => {
    mockPrisma.user.findMany.mockRejectedValue(
      new Error('Database connection failed')
    );

    const response = await GET();
    const data = await response.json();

    expect(response.status).toBe(500);
    expect(data).toHaveProperty('error');
  });
});

テストを実行し、すべてパスすることを確認します。

bashCopy code# テストの実行
# Devin が自動でテストを実行し、結果を報告

yarn test src/app/api/new/users

Step 8: 段階的なトラフィック切り替え

フィーチャーフラグを使って、段階的にトラフィックを切り替えます。

typescriptCopy code// src/middleware.ts
// トラフィック制御のミドルウェア

import { NextResponse } from 'next/server';
import type { NextRequest } from 'next/server';

export function middleware(request: NextRequest) {
  const path = request.nextUrl.pathname;

  // ユーザー API のトラフィック制御
  if (path.startsWith('/api/users')) {
    // 環境変数で新 API の使用率を制御（0-100）
    const newApiPercentage = parseInt(
      process.env.NEW_USER_API_PERCENTAGE || '0',
      10
    );

ランダムにトラフィックを振り分けます。

typescriptCopy code    // ランダムに新旧を振り分け
    const random = Math.random() * 100;

    if (random < newApiPercentage) {
      // 新システムで処理
      return NextResponse.next();
    } else {
      // 旧システムにプロキシ
      const legacyUrl = new URL(
        path,
        process.env.LEGACY_API_URL || 'http://localhost:3001'
      );
      return NextResponse.rewrite(legacyUrl);
    }
  }

  return NextResponse.next();
}

環境変数で段階的に切り替え率を上げていきます。

bashCopy code# .env.local での段階的切り替え
# 第1週: 10%のトラフィックを新システムへ

NEW_USER_API_PERCENTAGE=10

bashCopy code# 第2週: 問題なければ50%に増やす

NEW_USER_API_PERCENTAGE=50

bashCopy code# 第3週: 最終的に100%へ移行

NEW_USER_API_PERCENTAGE=100

問題が発生した場合は、即座に 0%に戻してロールバックできます。

Step 9: 監視とロギング

新システムの動作を監視するため、ロギングを実装します。

typescriptCopy code// src/lib/logger.ts
// 構造化ログの実装

export const logger = {
  info: (message: string, meta?: Record<string, any>) => {
    console.log(
      JSON.stringify({
        level: 'info',
        message,
        timestamp: new Date().toISOString(),
        ...meta,
      })
    );
  },

  error: (
    message: string,
    error?: Error,
    meta?: Record<string, any>
  ) => {
    console.error(
      JSON.stringify({
        level: 'error',
        message,
        error: error?.message,
        stack: error?.stack,
        timestamp: new Date().toISOString(),
        ...meta,
      })
    );
  },
};

API にロギングを追加します。

typescriptCopy code// src/app/api/new/users/route.ts での使用例
// ロギングを追加して監視を強化

import { logger } from '@/lib/logger';

export async function GET() {
  logger.info('Fetching users list', {
    system: 'new',
    endpoint: '/api/users',
  });

  try {
    const users = await prisma.user.findMany({
      // ... 省略
    });

    logger.info('Users fetched successfully', {
      count: users.length,
      system: 'new',
    });

    return NextResponse.json(users);
  } catch (error) {
    logger.error('Failed to fetch users', error as Error, {
      system: 'new',
    });
    // ... エラーハンドリング
  }
}

これにより、新旧システムのパフォーマンスを比較できます。

以下の図は、Devin を使った実装フローの全体像です。

mermaidCopy codeflowchart TB
  subgraph analysis["分析フェーズ"]
    devin_analyze["Devin:<br/>コード分析"] --> dep_map["依存関係<br/>マップ作成"]
    dep_map --> plan["移行計画<br/>策定"]
  end

  subgraph setup["セットアップ"]
    plan --> nextjs["Next.js<br/>プロジェクト作成"]
    nextjs --> prisma["Prisma<br/>セットアップ"]
    prisma --> proxy["プロキシ層<br/>実装"]
  end

  subgraph migration["移行ループ"]
    proxy --> select["移行対象<br/>機能選定"]
    select --> implement["Devin:<br/>API 実装"]
    implement --> test_gen["Devin:<br/>テスト生成"]
    test_gen --> test_run["テスト<br/>実行"]
    test_run --> pass{"合格？"}
    pass -->|No| implement
    pass -->|Yes| deploy["デプロイ"]
  end

  subgraph rollout["段階的公開"]
    deploy --> traffic_10["トラフィック<br/>10%"]
    traffic_10 --> monitor_10["監視<br/>(1週間)"]
    monitor_10 --> ok_10{"問題<br/>なし？"}
    ok_10 -->|No| rollback["ロールバック"]
    rollback --> implement
    ok_10 -->|Yes| traffic_100["トラフィック<br/>100%"]
  end

  traffic_100 --> complete{"全機能<br/>移行完了？"}
  complete -->|No| select
  complete -->|Yes| cleanup["旧システム<br/>削除"]

  style devin_analyze fill:#e1f5ff
  style implement fill:#e1f5ff
  style test_gen fill:#e1f5ff
  style cleanup fill:#ccffcc
  style rollback fill:#ffcccc

図で理解できる要点：

• 分析、セットアップ、移行、段階的公開の 4 つのフェーズで構成
• Devin がコード分析、実装、テスト生成を自動化
• 各機能移行後に段階的にトラフィックを切り替え、問題があればロールバック

まとめ

Devin とストラングラーパターンを組み合わせることで、レガシーシステムのリファクタリングを安全かつ効率的に進められます。この記事で紹介した手法のポイントを振り返りましょう。

ストラングラーパターンの利点

段階的なリファクタリングにより、以下のメリットが得られます。

• リスクの分散: 一度に全てを変更せず、機能単位で移行
• 継続的な価値提供: 移行中もビジネスを止めない
• 即座のロールバック: 問題発生時に素早く元に戻せる
• 学習と改善: 各段階でフィードバックを得て、次に活かせる

これらは、ビッグバンリファクタリングでは得られない大きな強みです。

Devin が加速させる移行プロセス

Devin を活用することで、以下の作業が自動化・効率化されます。

#	作業内容	Devin による支援	効果
1	コード分析	依存関係の自動抽出	分析時間を 80%削減
2	移行計画策定	優先度の自動判定	計画精度の向上
3	コード実装	API・テストの自動生成	実装時間を 60%削減
4	テスト実行	自動テスト＆デバッグ	品質担保の自動化
5	ドキュメント	変更内容の自動文書化	ドキュメント遅延なし

人間の開発者は、アーキテクチャの意思決定や最終的な品質確認に集中できますね。

成功のための重要ポイント

ストラングラーパターンを成功させるには、以下の点に注意してください。

小さく始める

最初から大きな機能を移行するのではなく、依存関係の少ない小さな機能から始めましょう。成功体験を積み重ねることで、チームの自信とノウハウが蓄積されます。

監視を徹底する

新旧システムのパフォーマンスやエラー率を常に監視し、問題の早期発見に努めます。ログやメトリクスを適切に収集し、データに基づいた判断を行いましょう。

ロールバック戦略を準備する

何か問題が発生した場合に、即座に旧システムへ戻せる仕組みを用意します。フィーチャーフラグや環境変数による制御が有効です。

チーム全体で理解を共有する

ストラングラーパターンの考え方や進行状況を、開発チーム全体で共有します。新旧システムが共存する期間中は、全員が移行状況を把握している必要があります。

今後の展望

AI エージェント技術の進化により、リファクタリングプロセスはさらに自動化が進むでしょう。Devin のような AI エージェントは、単なるコード生成ツールではなく、プロジェクト全体を管理するパートナーとなっていきます。

ストラングラーパターンと AI エージェントの組み合わせは、レガシーシステムの刷新における新しいスタンダードになる可能性があります。段階的で安全なアプローチを取ることで、技術的負債の解消とビジネスの継続性を両立できるのです。

ぜひ、あなたのプロジェクトでもこの手法を試してみてください。最初は小さな機能から始めて、徐々に範囲を広げていくことをおすすめします。

関連リンク

• Devin 公式サイト
• Martin Fowler - StranglerFigApplication
• Next.js 公式ドキュメント - Rewrites
• Prisma 公式ドキュメント
• Zod - TypeScript-first schema validation
• Feature Toggles (Feature Flags) - Martin Fowler
• マイクロサービスパターン - ストラングラーパターン