従来、COBOLを使って記述されたシステムの近代化には、膨大な人数のコンサルタントが数年の歳月をかけて探索や分析を実施する必要がある。この取り組みをAIが自動化し、年単位のプロジェクトをわずか数週間に短縮できるとブログ記事は主張している。

　この主張は、IBMの収益の柱の1つであるコンサルティング部門のビジネスモデルを根底から揺るがす脅威と見なされた。企業の基幹業務を支えるメインフレームの主要ベンダーであるIBMのシステムの大半では、COBOLが使用されてきた。しかし、この市場の反射的な反応は、レガシーシステムの本質的な複雑さと、AIが果たすべき真の役割を正確に捉えているとは言い難い。数百億行、あるいは数千億行とも言われる現役のCOBOLコードは、単なるプログラムの集合体ではなく、過去数十年にわたる企業のビジネスロジックと商習慣の蓄積そのものだ。この膨大な遺産をAIだけで処理し、エンジニアを不要にするという言説は、技術的な実態と乖離した「期待の過熱」である可能性が高い。本レポートでは、AIによるCOBOLモダナイゼーションの技術的限界と、それによって再定義されるエンジニアの職能について、多角的な分析を試みる。

COBOLという巨大なブラックボックスの現状

　COBOLは1959年の誕生から現在まで、世界の金融インフラの核心部を支え続けている。米国内だけでATM取引の95％を処理し、クレジットカード決済の80％がこの言語によって実行されているという指摘もある。COBOLは代替困難な「社会のOS」であり続けている証拠だ。稼働中のCOBOLコードは世界全体で約2200億行に達すると推計されており、日々3兆ドル規模の商取引を処理している（注2）。

　COBOLで書かれたシステムをモダナイゼーションするに当たっての課題は、「スキル不足」と「ドキュメントの喪失」だ。システムを構築したエンジニアは次々と引退し、大学でCOBOLを扱う講座も減少傾向だ。結果として、修正を繰り返しスパゲッティ化したコードや、仕様書と実態が乖離した「動いているが誰も中身を完全には把握していない」ブラックボックスと化したシステムもある。

　モダナイゼーションプロジェクトは、その重要性にもかかわらず、成功率が極めて低いという調査結果もある。ソフトウェアベンダーOneAdvancedが2024年2月に公開した調査レポート（注3）によると、組織の86％がモダナイゼーションプロジェクトに着手しているが、測定可能な成功を収めているのは22％にとどまる。この成功率は、従来のモダナイゼーション手法特有のリスクに起因している。

　2025年11月に公開された論文（注4）によると、特に手動でのコードの書き換えにおいて、1万行のコードを処理するのに約6カ月の期間が必要だという。さらに、その過程でビジネスロジックの40％を喪失するリスクがある。

AIはCOBOLの理解にどう貢献するのか

　開発者が業務時間の58％をコードの解読に費やす一方、新規のコード執筆には5％しか充てていないという指摘もある（注5）。この実態を考慮すれば、AIによるコード理解がコード生成より早くROI（投資収益率）をもたらす可能性がある。

　Claude Code以外にも、COBOLやメインフレームシステムのモダナイゼーションに貢献するサービスがある。IBMの「IBM watsonx Code Assistant for Z」だ。同サービスは、コードの理解に貢献するものだ。

　AIエージェントに期待されているのは、数千ファイルに及ぶ大規模コードベースを数秒でマッピングし、依存関係をトレースし、コメントのないコードからビジネスルールを抽出する機能だ。従来、人間が数カ月かけて実施してきた調査を数週間に圧縮することが可能となる。

エンジニア不要論は本当？

　AIの導入により、COBOLエンジニアの重要性は低下するのか。AIは確率的な推論に基づいて出力を生成するため、しばしばハルシネーションを生成する。特にミッションクリティカルなシステムでは、例外条件で多層化された条件分岐処理をAIが誤読するリスクがある。

　AIを使ってCOBOLで書かれたコードを別言語に書き換えることで「JOBOL」を生み出すという指摘もある。これは、COBOLからJavaへコードを単純に書き直した結果、構文上はJavaだが、論理構造がCOBOLのままである不自然なコードを指す。「元のアーキテクチャをそのまま残すために、JOBOLでは開発者はJavaをCOBOLであるかのように扱わなければならない、ゆがんだ状況が生まれる」。調査会社Intellyxの創設者兼プレジデントであるジェイソン・ブルームバーグ氏はこう述べる（注6）。

　AIは個別のコードを読み解くことは得意だが、メインフレームを統合的に理解する能力には限界があるという声もある（注7）。ビジネスルールがCOBOL内部ではなく、JCLの条件付き実行パラメータや外部のドメイン知識に依存している場合、AIは誤ったビジネスロジックの抽出を実行する。

これからのCOBOLエンジニアと情シスの役割は

　AIの利用が拡大する中、COBOLエンジニアに求められる役割は変化しつつある。コーディングはAIに委ね、エンジニアはコードの検証や戦略作りを担う。AIが生成したドキュメントや変換後のコードが求める要件を100％再現しているかを、過去の経験とドメイン知識に基づいて検証、審査する。

　今後、市場価値が高まる可能性があるCOBOLエンジニアの特徴の1つに「COBOLのレガシー資産を深く理解しつつ、Javaやクラウド、AIエージェントを使いこなせること」がある。メインフレームを利用しているユーザー企業は、メインフレームから完全に脱却するのではなく、AIを活用してメインフレーム上の資産をより効率的に活用するためにAIツールを導入する可能性がある。この実現には、レガシーとモダン、AIの3領域を横断できるCOBOLエンジニアが不可欠だ。

　Anthropicのブログ記事からは、COBOLで書かれたシステムのモダナイゼーションのハードルが下がる可能性が示された。一方、システムの正しさを保証し、ハルシネーションからユーザー企業を守り、数十年の歴史が刻まれたビジネスロジックを次世代へ継承できるのは、人間のエンジニアだ。ユーザー企業や情シス担当者は、AIツールへの投資と並行して、既存のCOBOLエンジニアが「AI駆動型アーキテクト」へと脱皮するためのリスキリングに注力することを選択肢として持つ。それこそが、レガシーシステムを負の遺産から財産へ転換するための道だ。