【株式会社Co-TechLab】AIハイブリッド型ソリューションによるメインフレーム移行（モダナイゼーション）検証に成功～ 大規模言語モデル（LLM）を活用し、基幹システムのAI駆動型リビルド・マイグレーションを実現 ～

株式会社Co-TechLab（本社：東京都千代田区、代表取締役：高橋 邦治）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、人工知能（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お知らせします。

1. 開発背景：なぜモダナイゼーションが必要なのか

課題：レガシーシステムが抱える高コストと硬直性
金融業界をはじめとする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、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を阻害している可能性があります。
・高コスト体質： 専用のメインフレームハードウェアやOS（z/OS）の維持管理コストが高額です。
・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。
・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となっています。

解決策：「AIハイブリッド型リビルドマイグレーション」の開発
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ながら、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。

2. 概要説明：技術検証で確認したこと

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。

重要な検証結果
本検証により、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ました。 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。

3. 特長：当社のAIハイブリッド移行ソリューションの強み

当社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。
・プログラムの自動変換
内容：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。
実証済み成果：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ました。

・データベースの現代化
内容：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。
実証済み成果：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。 Open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ました。

・品質保証と知識継承
内容：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。
実証済み成果：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ました。

活用イメージ：モダナイゼーションがもたらす価値
当社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。
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。
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お
データの利活用：Open 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。
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。