長年利用されてきた基幹システムは、業務を支える重要な存在である一方、古い技術への依存、複雑なシステム構造、保守人材の不足、最新システムとの連携の難しさなどが問題になっています。

そこで近年注目されているのが、生成AIを活用した「AIモダナイゼーション」です。

生成AIは、レガシーコードの解析やドキュメント作成、業務ロジックの整理、コード変換、テスト支援など、これまで多くの時間と人手を必要としていた作業を効率化できる可能性があります。

では、生成AIによってレガシーシステムはどこまで変えられるのでしょうか。

本記事では、企業が知っておきたいAIモダナイゼーションの可能性と、導入を進める際のポイントを解説します。

レガシーシステムが抱える課題

レガシーシステムとは、長年にわたって利用されてきた古い技術やアーキテクチャを基盤とするシステムを指します。

特に大規模な基幹システムでは、COBOLなどのレガシー言語や独自仕様のデータ構造、複雑な業務ロジックが長年積み重なっているケースがあります。

代表的な課題には、以下があります。

• 古い技術を理解できるエンジニアが不足している
• システムの仕様や業務ロジックが十分に文書化されていない
• 他システムとの連携が難しい
• 保守・改修に時間とコストがかかる
• 新しいAI・クラウドサービスを導入しにくい

特に問題となるのが、「システムは動いているが、なぜそのように動くのか分からない」という状態です。

そのため、単純に古いコードを新しい言語へ変換するだけでは、十分なモダナイゼーションとはいえません。

生成AIでレガシーシステムはどこまで変えられる？

生成AIの進化により、レガシーシステムのモダナイゼーションを支援できる範囲は広がっています。

1．レガシーコードの解析・可視化

生成AIを活用することで、大量のレガシーコードを解析し、処理内容や依存関係を整理することができます。

例えば、

• コードの内容を自然言語で説明する
• アプリケーションの処理フローを整理する
• システム間の依存関係を把握する
• 複雑な業務ロジックを可視化する

といった作業を効率化できます。

Google Cloudでも、生成AIを活用してレガシーアプリケーションのロジック、依存関係、ドキュメント、テストケースなどを分析する仕組みが提供されています。

2．ドキュメント・仕様書の作成

長期間運用されているシステムでは、設計書や仕様書が古くなっているケースがあります。

生成AIを利用すれば、既存コードを分析し、

• システム概要
• 機能仕様
• 処理ロジック
• データ構造
• APIやシステム間の関係

などを整理する作業を支援できます。

これは、レガシーシステムの「ブラックボックス化」を解消するうえで重要なステップです。

3．コード変換・リファクタリング

生成AIは、レガシーコードを現代的なプログラミング言語やアーキテクチャへ変換する作業にも活用できます。

例えば、古いコードをJavaなどのモダンな言語へ変換する際に、AIを使ってコード生成や変換を支援することが可能です。Google CloudもGeminiを活用したMainframe Code Rewriteなどを提供しています。

ただし、「AIにコードを変換させれば、そのまま本番環境で使える」わけではありません。

既存システムには複雑な業務ルールやデータ依存関係が存在するため、変換後のコードが元のシステムと同じ結果を返すかを検証する必要があります。

4．テスト・品質検証の効率化

レガシーシステムの刷新で特に重要なのがテストです。

長年運用されてきた基幹システムでは、細かな処理まで含めてすべての仕様を把握することが難しい場合があります。

生成AIを活用することで、既存コードからテストケースを作成したり、テストシナリオの整理を支援したりすることができます。

また、新旧システムの処理結果を比較し、機能やデータの同等性を確認するアプローチも重要になります。

AIモダナイゼーションで注意すべきこと

生成AIによってモダナイゼーションを効率化できる一方で、すべてをAIに任せられるわけではありません。

特に重要なのが、業務ロジックとシステム依存関係の理解です。

大規模なレガシーシステムでは、データベース、バッチ処理、外部システム、独自プロトコルなどが複雑につながっています。

そのため、「COBOLをJavaに変換する」といった単純なコード変換だけでは不十分です。

実際のモダナイゼーションでは、

現状分析 → 業務ロジックの整理 → 対象範囲の選定 → AIによる変換・開発 → テスト → 本番移行

という段階的なアプローチが重要です。

また、重要な業務システムでは、AIによる自動処理だけに依存せず、エンジニアや業務担当者が確認するHuman-in-the-Loopの仕組みを取り入れることも有効です。

企業が今始めるべきAIモダナイゼーション

レガシーシステムの刷新というと、「すべてを一度にクラウドへ移行する」という大規模なプロジェクトをイメージするかもしれません。

しかし、必ずしも一括移行する必要はありません。

まずは特定のアプリケーションや業務を対象に、

1. レガシーシステムの現状を分析する
2. 業務ロジック・依存関係を可視化する
3. AIを活用してドキュメント・コードを整理する
4. 小規模なPoCで効果を検証する
5. 検証結果をもとに段階的にモダナイズする

という進め方が現実的です。

例えば、変更頻度が低く比較的独立したバッチ処理から始め、その後に重要な業務システムへ対象を広げる方法も考えられます。

重要なのは、「すべてを一気に変える」のではなく、「リスクを抑えながら継続的に変えていく」ことです。

AIモダナイゼーションを成功させるには

AIモダナイゼーションでは、生成AIの性能だけでなく、レガシーシステムに対する理解と開発経験が重要になります。

特に、

• レガシーシステムの分析
• 業務要件の整理
• AI活用方法の設計
• クラウド・最新技術への移行
• テスト・品質管理
• 本番導入後の運用

まで一貫して考える必要があります。

そのため、AIツールだけを導入するのではなく、AIとエンジニアの知見を組み合わせた伴走型のアプローチが重要です。

AIを活用して既存システムを理解し、必要な部分から段階的に変えていくことで、業務への影響を抑えながらモダナイゼーションを進めることができます。

まとめ

生成AIによって、レガシーシステムのモダナイゼーションは大きく変わり始めています。

現在では、生成AIを活用して、

• レガシーコードの解析
• 業務ロジックの可視化
• ドキュメント作成
• コード変換・リファクタリング
• テストケース作成
• 新旧システムの検証

などを効率化できるようになっています。

一方で、AIだけですべてを自動化できるわけではありません。

長年蓄積された業務知識やシステム依存関係を理解し、AIとエンジニアの力を組み合わせながら、段階的に進めることが重要です。

レガシーシステムを「維持する」だけではなく、生成AIを活用して「理解し、変えていく」。

それが、これからの企業に求められるAIモダナイゼーションの考え方です。