最新記事一覧
AIによるコード解析だけでは、レガシーシステムの仕様を完全には復元できない。そこには人の知識や判断が欠かせない。仕様を復元する手順と、関係者の認識のずれがある中でどう仕様のレビューを進めればいいのかを解説する。
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AIによるレガシーシステムの解析では、プログラム間の依存関係や変更の影響範囲を見落とすことがある。なぜ見落としが生じるのか。「知識グラフ」を使ってAIに必要な情報をたどらせる方法を解説する。
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AIを使えば、長年使われてきたCOBOLのコードを解析することはできる。しかし、そこに記されたデータ項目名が業務上何を意味するのかまで、正しく読み解けるわけではない。レガシーシステムの移行を阻む、長年の運用の中で失われてきた「意味」をどう取り戻せばよいのか。
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AIによるレガシーシステムの刷新で懸念されるハルシネーションだが、AIが誤りを起こしやすい場所には一定の傾向がある。実際にあった例を基に、AIがもっともらしい間違いを犯す原因と対策を解説する。
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AIは、長年使われてきたCOBOLのプログラムをどこまで理解できるのか。レガシーシステムの刷新にAIを活用する上で、その能力をどう評価すべきかは重要な課題だ。とはいえAIの読解力が高くても、システム全体を正しく理解できるとは言えない。AI活用の可能性を見極めるために、企業は何を検証すべきなのか。
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国産メインフレームを取り巻く環境が変化する中、企業は移行の検討を迫られている。しかし、システムのブラックボックス化や技術者不足が移行計画の壁となる。既存資産を可視化し、業務への影響を抑えながら現実的なモダナイゼーションを進めるには、何から始めるべきか。
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学習リソースの少ないCOBOLやFortranを、AIはどこまで扱えるのか。OpenAIは、20言語でデータベースエンジンを構築するテストで、新モデルの平均合格率が従来モデルの26.8％から87.4％に伸びたと発表した。では、既存のCOBOLプログラムを別の言語に書き換える評価では、どんな結果が出たのか。
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レガシーシステムの移行に当たり、工数や期間を見積もる際の指標として使われてきたプログラムの本数やステップ数。しかし、AIを活用した移行では、同じ規模のシステムでも必要な工数が大きく異なることがある。従来の指標だけでは見えてこない移行の難しさを、どう見極めればよいのか。
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Anthropicは、AI駆動の大規模なコードモダナイゼーションプロジェクトに向けた準備の進め方をまとめたブログ記事を公開した。
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国産メインフレームの撤退表明が相次ぐ中だが、「まだ時間がある」と考えている企業もあるかもしれない。しかしシステム移行に必要な期間を逆算すると、判断を先送りできる時間は限られている。
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国産メインフレームからの撤退表明が相次ぎ、待ったなしとなったレガシーシステムの刷新。AIによって解析や変換が速くなる中、「AIに何を任せ、人は何を決めるのか」という視点から、2035年を見据えたモダナイゼーションの実務を考える。
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高精度な金属加工を強みとする山岸製作所は、ローコード開発ツールを活用してシステムを内製化。現場の課題を現場が解決する製造業DXを推進している。過去の属人化による業務システムのブラックボックス化という課題を乗り越え、アプリ開発によってクレームゼロや材料探索時間の大幅な削減を実現した。
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メインフレームのコードをAIで扱いたいが社外には出せない企業に向け、IBMはAI開発基盤「IBM Bob」を自社で管理する環境で運用できるようにした。メインフレームの開発現場は何が変わるのか。
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業界の大勢が共同利用とベンダー依存にとどまる中、北國銀行は、内製の次期勘定系システム「BankWill」をマルチクラウドで2027年1月に稼働させる予定だ。この決断に至った背景と、内製化に消極的な現場を変えた“5つの理由”に迫る。
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AIも子どもと同じで、適切な学習を繰り返して初めて育つ――。筆者が学生時代に携わった脳科学の実験を手掛かりに、AIを育てる条件と、IT負債の分析をAIに任せることの危うさ、AI向けデータセンター投資の落とし穴を論じる。
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AI導入に慎重な日本企業は、グローバルに比べて出遅れているのか。OutSystemsのマーティンCEOは、その慎重さこそがPoCから本番への移行で強みになると語る。「個人の生産性は上がったが、PLやBSへの効果は不透明」という経営層の悩みに、基幹システムを作り替えないAI活用でどう応えるのか。
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＠ITで公開された記事の中から、特に注目を集めた10本をランキング形式で紹介します。何が読者の関心を引いたのでしょうか。
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「AIがあればCOBOLをJavaに変換できる」という期待に対し、PM歴40年の筆者は「極めて安易で危険」と断じる。レガシーシステムの刷新プロジェクトにおけるAI活用に期待する筆者が、COBOLからJavaへの変換での利用に懸念を示す理由とは。
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生成AIがあればレガシー刷新は楽になる――。この期待に冷や水を浴びせる予測が発表されました。2026年度上半期（4〜9月）のシステム刷新関連記事トップ10を紹介し、「システム刷新における生成AIの現在地」と「AI時代に人に残る役割」に迫ります。
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AIに任せる業務を増やすことでスピードが向上する一方、品質保証への不安も増大しています。そんな中、開発者の間では「AIをいかに制御、管理するか」を考える上で、「どのプログミラング言語のコードを生成するか」も注目されています。本稿では、AIが迅速かつ正確にコードを生成しやすい言語はどれか、逆に難しい言語はどれかを考えてみたいと思います。
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生成AIによってレガシーシステム刷新の課題が解消されつつある一方、日立は「人間のエンジニアが果たす役割は大きい」と強調する。同社は刷新プロジェクトの最大の“難所”にAIをどう適用し、人の役割はどう変わろうとしているのか。
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AIを活用した個人レベルのプログラミング（バイブコーディングなど）は急速に広まりました。しかし、企業がAI活用を開発組織全体に展開してビジネス価値を生み出そうとすると、コスト管理やガバナンス、既存資産の継承といった複雑な課題に直面します。アイティメディア統括編集長の内野宏信と、日本IBMの張重陽氏による対談を基に、次世代のAI駆動開発アプローチをQ&A形式で解説します。
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何年もかかっていたレガシーシステムの刷新が、AIによって「6週間」に――。COBOL、VMware、.NETなどのシステムをAIを活用して移行、刷新する1年間の取り組みの成果をAWSが公開した。
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大和総研がAIを活用した自社プロダクトの開発に注力している。受託開発で培った知見を生かしながら、プロダクト開発にも取り組む同社のエンジニアに、開発の方向性や現場の業務、カルチャーについて聞いた。
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AIの企業利用が広がる一方、「構造」「基盤」「人」という壁によって、全社展開やレガシーモダナイゼーションに悩む企業は多い。複雑な大規模開発において、AIを真の「組織の武器」に変えるにはどうすべきか。日本IBMが提唱するAI駆動開発の最新アプローチと実践の鍵を解き明かす。
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国産メインフレームの販売・保守の終了が刻々と迫る中、多くの企業は「ミッションクリティカルな基幹システムをどう守り、どう進化させるか」という難題に直面している。この待ったなしの状況下で注目されているのが「メインフレームtoメインフレーム」のリホストという選択肢だ。
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富士通に続き、日立製作所もメインフレーム事業からの撤退に向けて動き始めました。生成AIによる刷新への期待が高まる一方、「脱メインフレーム」の7割超が失敗するとの予測もあります。生成AIがあっても移行が簡単ではない理由と刷新のアプローチを考えます。
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＠ITで公開された記事の中から、特に注目を集めた10本をランキング形式で紹介します。何が読者の関心を引いたのでしょうか。
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＠ITで公開された記事の中から、特に注目を集めた10本をランキング形式で紹介します。何が読者の関心を引いたのでしょうか。
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AIエージェントの普及でSaaSの利用者が減り、ベンダーの収入も減る――。「SaaSの死」の前提となる、この見立ては正しいのか。PM歴40年の筆者が「共同利用型システム」時代から業務ソフトウェアの歴史を振り返り、ユーザー企業にとっての価値を明らかにする。
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レガシー化したシステムの刷新手法の一つとなるリライト。COBOLの構造を残したままJavaに書き換える「JaBOL」に関してはメリットとデメリットがあり、賛否が分かれることもある。その評価や位置付けはAI駆動開発が広がる中で変わりつつあるという。アクセンチュアの中野氏に聞いた。
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計7000本に及ぶレガシープログラム群を抱えるメインフレームのクラウド化は、安易に進めると処理速度低下という致命的なリスクを招く。三菱総研DCSはいかにしてこの課題を乗り越えたのか。
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生成AIによるコード生成が広がる一方で、レガシー環境の刷新はAIの適用が難しい領域だ。IBMは、IBM Bobにレガシー環境向けの専用パッケージを追加することで、同領域における自動化に踏み込む。
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複数の国産メインフレームベンダーが撤退方針を明らかにする中で、レガシーシステムの刷新は喫緊の課題だ。一方ではAIエージェントの存在がモダナイズの在り方にも影響を及ぼし始めている。40年物のシステムにどう向き合うべきか。アクセンチュアの中野氏に聞いた。
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富士通のメインフレーム事業撤退のカウントダウンが進む中、既存COBOL資産の移行は経営上の最優先課題となっている。こうした中、富士通と日本IBMが企業の「COBOL脱却」で協業を発表した。その中身とは。
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AIコーディングツールを導入するだけで管理を放置すれば、新たな技術的負債とベンダー依存を生む。みずほフィナンシャルグループがAIツールで「工数3割減」を達成しながらも、それに甘んじない理由とは。
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企業のレガシーシステム刷新を支援する製品やサービスが広がっている。本稿では、AIによるコード変換や移行計画、API化などを支援する6製品の特徴と、選定時に確認すべき8つのポイントを紹介する。
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AIを活用することで、停滞してきたレガシーシステムの刷新を前進させられる可能性もあります。しかし単にAIコーディングツールを導入するだけでは、その効果が部分的にとどまるばかりか、コストや運用の破綻といった事態に陥るリスクもあります。先行事例も踏まえながら、効果的に進めるためのポイントを探ります。
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国内では富士通に続き、日立、BIPROGYのメインフレーム撤退が明らかになった。レガシーシステム刷新がより差し迫った問題となる今、念頭に置くべき日本のメインフレーム事情の特殊性とは。アクセンチュアの中野氏に聞いた。
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米国MS開発の最前線では「コーディングエージェントブーム」は既に終息し、AIは日常の文房具に。AI時代に本当に求められる「人間の本体の強さ」と、思考を手放さない新たなAI活用術について、シニアソフトウェアエンジニアの牛尾剛さんに聞いた。
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各事業部門が独自に生成AIを導入する「野良AI」は、セキュリティ統制を破壊する重大なリスクだ。この危機に直面した三菱重工業が、全社共通のAIシステムを内製した理由に迫る。
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レガシーシステムの刷新は、新システムの稼働だけでは完了しない。旧システムを安全に停止するに当たって解消しておくべき4つのリスクを紹介する。
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生成AIはレガシーシステム刷新の現場で具体的にどのように使われているのか。ユーザー企業自身がAIを使いこなす時代にベンダーが担う役割とは。
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IBMの公式ブログによると、メインフレームは世界の全取引の87％を支える。クラウドやAIが普及する中でも企業が利用を続ける理由を専門家の見解から探る。
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150万行のCOBOLを抱える米保険大手が、AIを活用してレガシー刷新の工期を大幅に短縮した。約40億円の見積もりを覆し、年7000時間の削減と約32億円の利益創出を見込む、現実的な脱メインフレーム戦略に迫る。
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メインフレームの隔離運用が限界を迎えている。IBMは標準ラックに収まる新筐体とAIエージェントを投入し、設置スペースとスキルの壁を突破。TCO 65%削減と極めて高い可用性を両立し、運用の民主化を加速する。
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従来は人海戦術に頼っていた領域にAIが入り込み、さまざまな課題が解消しつつある。レガシーシステムの刷新もそのうちの一つだ。しかし、AIをシステム刷新プロジェクトで積極的に活用している日立は、「人間の力がこれまで以上に重要になる」と語る。AI時代のシステム刷新で人間が果たす役割とは何か。
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＠ITで公開された記事の中から、特に注目を集めた10本をランキング形式で紹介します。何が読者の関心を引いたのでしょうか。
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多くの製造業が組織間の縦割り構造による、判断スピードの遅延や部分最適化に悩んでいるのではないだろうか。こうした課題に対し、情報基盤の刷新と組織文化改革を進め、その上でAIを組織変革に生かして成果を上げているのが、ガレージや樹脂ホースの製造などを手掛けるカクイチだ。AI時代に勝てる組織構築を進めるカクイチの組織文化改革について前後編で紹介する。
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富士通と日本アイ・ビー・エムは、レガシーシステムを抱える企業のシステム近代化を加速するための協業を発表した。両社の知見と技術を融合させて、顧客の中長期的なデジタル変革を支える。
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