ObjectOS既存システムを拡張する
すでに運用しているビジネスシステムに ObjectOS を接続し、移行なしで AI ネイティブなクエリ、分析、自動化を追加します。
既存システムを拡張する
ObjectOS を評価しているほとんどのチームは、すでにシステムオブレコードを 持っています — CRM、ERP、チケッティングツール、あるいは本番の SQL や MongoDB データベース上に乗った自前のバックオフィスです。問われるのは たいてい「捨てて作り直すべきか？」ではありません。「すでにあるものを、 リスクの高い移行なしに AI ネイティブ にできるか？」です。
このページが説明するのはまさにその道筋です。ObjectOS を既存の データベースに接続し、必要なテーブルをオブジェクトとしてモデル化し、 AI エージェントにそのデータをクエリ・分析・操作させる — あなたの権限の もとで、あなたのインフラ上で、元のシステムには一切手を加えずに。
この移行のかたち
ビジネスシステムを置き換えるわけではありません。ObjectOS をその 隣に 置き、同じデータベースを指し示します。
- 既存のデータベースを datasource として 接続 します。認証情報は環境から取得され、分析だけが目的なら接続を 読み取り専用にできます。
- テーブルをオブジェクトとして モデル化 します — 手作業でもよいですし、 コーディングエージェントにスキーマをスキャンさせて、ソースレベルの オブジェクトファイルを生成させることもできます。
- 各オブジェクトを datasource に バインド します（オブジェクトごとに、 または名前空間全体に対するルーティングルールで）。
- AI を使う — テーブルがオブジェクトになった瞬間、あらゆる エージェント、ツール、フロー、ダッシュボードがその上で動作し、適切な データベースへ自動的にルーティングされます。
レガシーアプリケーションに関しては何も変わりません。行はそのままの場所に 留まります。ObjectOS はその上に乗る AI ネイティブで権限を意識したサーフェスに なります。
なぜ書き直しなしで機能するのか
| 懸念 | ObjectOS の対処方法 |
|---|---|
| 「データを動かせない」 | データは一切動きません。ObjectOS はあなたのデータベースにそのまま接続します。 |
| 「本番への書き込みはリスクが大きすぎる」 | オブジェクトを 読み取り専用 の datasource（または読み取り専用の DB ユーザー）にバインドします。まず安全に分析し、書き込みは意図的に有効化します。 |
| 「すべてのテーブルをモデル化するのは何週間もかかる」 | コーディングエージェントがスキーマをスキャンし、テーブルごとに 1 つのオブジェクトファイルを生成します — あなたはレビューして調整するだけで、手入力はしません。 |
| 「AI に我々のデータを任せられない」 | エージェントは サインインしたユーザー として実行され、オブジェクト・レコード・フィールドレベルの権限に従います。その背後にいる人物以上のものを見ることは決してありません。 |
| 「我々のデータはネットワークの外に出せない」 | ObjectOS はあなたの環境内で動作します。ビジネスデータとプロンプトはあなたの境界の内側に留まります。 |
コーディングエージェントによるオブジェクトの生成
既存のスキーマを取り込む最速の方法は、コーディングエージェント
（Claude Code など）を使って ビジネステーブルをスキャンし、ソースレベルの
オブジェクト定義を生成する ことです — テーブルごとに 1 つの
*.object.ts ファイルです。
hotcrm リファレンスアプリは、
その出力が取るべき正確なかたちを示しています。各テーブルは型付けされた
Field.* 定義と外部キー用の Field.lookup(...) を持つ
src/objects/<name>.object.ts となり、ObjectSchema.create({ … }) を使って
記述され、defineStack によって組み立てられます。エージェントは接続された
データベースを内省し、カラムをフィールド型にマッピングし、あなたが所有し
コミットするオブジェクトを書き出します。あなたは合うものを残し、公開したくない
カラムを削除し、その上にラベル、検証、権限を追加します。
完全なステップバイステップの作成ガイドについては Data Sources を参照してください。
初日に得られるもの
テーブルが既存のデータベースにバインドされたオブジェクトとしてモデル化 されると、
- 自然言語による分析。 ユーザーは実際のレコードについて質問し — 「今四半期にずれ込んだ案件はどれで、その担当者は誰か？」— その答えは ObjectQL を通じてライブデータに対して計算されます。
- ガバナンスの効いた自動化。 フローとアクションは同じデータを読み取り、 （許可されている場合は）書き込むことができ、すべてのステップが監査されます。
- 生成された API と Console。 REST/GraphQL エンドポイントと管理画面は 同じメタデータから生成されます — 余分な統合レイヤーは不要です。
- ひとつの権限モデル。 人間に適用される境界が、AI トラフィックにも まったく同じように適用されます。
これからの方向性
上記のフローは、すでに出荷されているビルディングブロックで今日機能します。 より豊かな ターンキーのフェデレーション 体験 — ワンステップの スキーマインポート、外部所有スキーマのバインディング、組み込みの安全ゲート — は ADR-0015 （ステータス: Proposed）のもとで活発に設計が進められています。それが 実現するまでは、文書化された道筋 — 接続、モデル化、バインド、クエリ — が既存システムを拡張するサポート済みの方法です。
ここから始める
- Data Sources — データベースを接続し、オブジェクトをバインドし、クエリをルーティングする
- AI Agents — オブジェクト上で動作する宣言的なエージェント
- Permissions — AI が継承するモデル
- Quickstart — 数分でランタイムを立ち上げる