AIで“爆速”モダナイゼーション

仕様抽出時間96%減 AIが「ブラックボックス化」したメインフレームを救う日

稼働し続けてきたメインフレームはシステム改修のたびに複雑化し、企業にとって深刻な技術的負債となる。膨大な時間と労力がかかる移行作業に、AWSの「AWS Transform」「Kiro」はどう役立つのか。

 企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)を阻む大きな壁として、メインフレームで稼働するレガシーシステムの存在がある。改修が重ねられ続けたシステムは、当時の開発者が既に退職しているケースや、仕様書が存在しないブラックボックスと化しているケースがある。その結果、システムのクラウド移行や機能追加において、既存ソースコードの解読に膨大な時間が割かれているのが実情だ。

 こうした課題に対し、Amazon Web Services(AWS)は自律的に動作する「AIエージェント」を活用したメインフレームの移行支援アプローチを展開している。既存システムのビジネスプロセスを根本から見直し、クラウドネイティブなシステムに再構築する手法において、AIツールがソースコードの解析から設計、テストコードの生成までを担う。この仕組みを導入したブラジルの大手銀行Itau Unibancoは、試験的な移行プロジェクトにおいて、従来の手法に比べて仕様抽出にかかる時間を96%削減した。

 巨大企業は、属人化したレガシーシステムのソースコードをAIツールでどう読み解き、圧倒的な生産性向上を実現したのか。2つの事例を紹介する。

仕様書がないレガシーコードからビジネスルールを抽出する方法

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