Co-TechLabがAIハイブリッド型ソリューションでメインフレーム移行検証に成功
AI-HYBRID REBUILD MIGRATION Co-TechLab
株式会社Co-TechLabは、メインフレーム環境(z/OS、COBOLなど)から最新のオープンプラットフォーム(Linux、Python、PostgreSQL)への移行を、AIを活用した「AIハイブリッド型リビルドマイグレーション」方式で検証し、技術的な実現可能性を確認したことを発表しました。
開発背景:レガシーシステムが抱える課題とモダナイゼーションの必要性
金融業界をはじめとする企業の基幹システムで長年使用されてきたメインフレームは、以下の課題を抱えています。
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高コスト体質:専用のハードウェアやOS(z/OS)の維持管理コストが高額です。
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技術者不足:COBOLやAssemblerなどの古いプログラム言語を扱える技術者が減少しており、保守性が低下しています。
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柔軟性の欠如:新しいAI技術やクラウドサービスとの連携が難しく、ビジネスの変化への迅速な対応が困難です。
これらの課題は、企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)を阻害する可能性があります。Co-TechLabは、メインフレームが持つ信頼性の高い業務ロジックを継承しつつ、最新のクラウド環境に再構築(リビルド)するアプローチを採用しました。これは、大規模言語モデル(LLM)の解析能力を活かし、AIによる効率化と人の専門知識による確実な品質保証を融合させることを目的としています。
「AIハイブリッド型リビルドマイグレーション」の概要
Co-TechLabは、某外資系損害保険システムにおけるメインフレーム環境(IMS-DB、VSAM、COBOL)から、Linux、PostgreSQL、Pythonによる新プラットフォームへの移行の有効性について技術検証を実施しました。
この検証により、AIを活用したメインフレームの移行は技術的に実現可能であることが確認されています。一方で、LLMを用いた自動変換の効率性と、非互換な部分における人の深い業務知識・プログラム仕様の解析は不可欠であり、AIと熟練エンジニアの連携(ハイブリッド体制)が移行成功の鍵となることが判明しました。
Co-TechLabソリューションの特長
Co-TechLabのソリューションは、AIの力を最大限に活用し、以下の特長を実現します。
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プログラムの自動変換
AI(LLM)がCOBOLやAssemblerなどの古いコードを解析し、モダン言語(Python)へ自動生成・変換します。変換後のPythonプログラムと現行COBOLプログラムとの現新比較による照合テストを実施し、正確なロジック継承を確認しています。 -
データベースの現代化
IMS-DB、VSAMなどのレガシーDBから、汎用性の高いRDB(PostgreSQLなど)へ移行します。EBCDICコードをUTF-8へ変換し、生成AIを用いてDBカラムの自動生成とデータインポートを実現しました。オープン系のDBにデータ移行を実現することで、データ利活用の有効性を確認しています。 -
品質保証と知識継承
AI解析に加え、非互換ロジックの補正や業務ノウハウの整備を専門家が行い、保守性の高い環境を提供します。非互換ロジック(INDEXED BY、PERFORM THRUなど)やデータ形式の違いを特定し、人手による解析・レビューの必要性を確認しています。
モダナイゼーションがもたらす価値
このソリューションを活用することで、企業は以下のメリットを獲得できます。
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コスト効率化と柔軟性:高価なメインフレーム環境からクラウド環境等へ移行することで、運用コストを削減し、システム構造の柔軟性を向上させます。
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AI活用基盤の確立:変換後のPythonコードはAIや機械学習分野での活用に適しています。
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データの利活用:オープン系のDBにデータ移行することで、業務効率化や戦略的な意思決定において有効なデータ基盤となります。
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保守性の向上:可読性の高いモダン言語とクリーンなコードベースにより、将来的なシステムの保守・運用負荷を軽減します。
株式会社Co-TechLabについて
株式会社Co-TechLabは、IT分野における最新技術の研究開発および企業への事業支援(PoC検証を含む)を手がけています。
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会社名: 株式会社Co-TechLab
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代表者: 代表取締役 高橋 邦治
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回のCo-TechLabの発表は、特に金融業界をはじめとする基幹システムを抱える企業にとって、大きなビジネスチャンスと効率化の可能性を示しています。高額な維持管理費や技術者不足に悩む企業は少なくありませんが、AIハイブリッド型ソリューションはこれらの課題を解消し、DX推進を加速させるでしょう。モダンなプラットフォームへの移行により、AIや機械学習の活用、データの利活用が容易になり、新たなビジネス価値創出につながることが期待されます。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

