メインフレームやオフコン上で稼働するシステムには、長年蓄積された業務ノウハウや競争優位性が詰まっています。そうした本来「資産」であるべきはずのものが、なぜ技術的な「負債」と呼ばれてしまっているのでしょうか。

レガシーシステムの深刻な課題

第一の壁：分からない・触れない

複雑化したプログラムは全体像が把握できず、ドキュメントも不在。システムに触ること自体がリスクとなっています。

なぜこうなったのでしょうか。多くの場合、当初は小規模でシンプルなシステムとしてスタートしました。しかし、ビジネスの変化に応じて機能追加や仕様変更が繰り返されるうち、「とりあえず動けばいい」という判断で応急処置的な改修が積み重なっていきました。納期やコストの制約から、ドキュメントの更新は後回しにされ、やがて実装とドキュメントが乖離。さらに改修を重ねるうちに、元の設計思想は見えなくなり、誰も全体像を把握できない状態になってしまったのです。

第二の壁：聞けない・育たない

ベテラン技術者の定年退職が迫る一方、COBOL/RPG言語の技術継承は困難です。

背景には技術トレンドの変化があります。1970年代から1990年代にかけて、メインフレームやオフコンは企業システムの主流でした。しかし2000年代以降、Web技術やクラウド、モバイルアプリといった新しい技術が次々と登場し、若手エンジニアの関心はそちらに向かいました。大学や専門学校のカリキュラムからもCOBOL/RPGは姿を消し、教える側の人材も減少。結果として「教えられる人がいない」「学びたい人もいない」という状況が生まれました。

加えて、ベテラン技術者は自分の知識が暗黙知として頭の中にあるため、「何をどう伝えればいいか」すら整理できていないケースも少なくありません。

第三の壁：リプレースの決断ができない

システム全体の構成が可視化されておらず、リプレースの判断材料が揃いません。

長年の改修により、システムは有機的に成長し、当初の設計図からは大きく変貌しています。「この画面からこのプログラムを呼び出し、そのプログラムがこのファイルを更新する」といった関連性は、実際に動かしてみないと分からない状態です。全体像を把握するには膨大な時間と労力が必要で、「それなら現状維持の方が安全」という判断になりがちです。

さらに、経営層に「リプレースが必要」と説明する際、「何が問題で、どのくらいのコストとリスクがあるのか」を定量的に示せないため、説得力に欠け、予算が承認されないという悪循環に陥ります。

これら3つの壁は相互に関連し悪循環を生んでいます。属人化しているから技術継承が困難で、技術継承ができないからさらに属人化が進む。全体像が見えないからリプレース判断ができず、リプレースできないから既存システムへの依存が深まり、保守はさらに困難になる。

IT部門の責任者は焦燥感と無力感の間で板挟みになっており、従来の「人の力に頼る」アプローチの限界を実感しています。

AIエージェントによる解決アプローチ

AIエージェントは、単に質問に答えるだけでなく、パソコン上で実際に作業を行うことができます。人間がパソコンを操作するように、ファイルを開いて読んだり、プログラムを実行したり、必要なソフトウェアをインストールしたりといった一連の作業を自律的に行います。

レガシーシステムの課題解決において、この「自律的に動ける」という特性は決定的な違いを生みます。数百、数千のプログラムファイルを横断して分析する必要がある場合、従来の方法では一つひとつ手作業で対応する必要がありましたが、AIエージェントであれば「このフォルダ内のすべてのプログラムを解析して」という一つの指示で完結します。

AIエージェントとは何か、ChatGPTとの違い

多くの方が使ったことのあるChatGPTとは、どう違うのでしょうか。

ChatGPTはブラウザ上で動作するため、パソコン内部のファイルに直接アクセスすることができません。ファイルの内容を知りたければ、人間が手作業でアップロードする必要があります。また、ChatGPTがプログラムコードを提案してくれても、それを実際に実行してテストすることはできず、人間がダウンロードして別の環境で動かさなければなりません。

一方、AIエージェントは、パソコンにインストールされたソフトウェアとして動作します。そのため、「プログラムAを元に、関連するファイルをすべて洗い出して、仕様書にまとめて」という指示を与えると、プログラムAを読み込み、関連ファイルを自動で探索し、それらを解析して、最終的に仕様書として出力するまでの一連の作業を、人間の手を借りずに自動実行します。

プログラムを作成した後、実際に実行してエラーが出れば自動的に修正を試み、必要なライブラリが不足していれば自らの判断でインストールします。

ChatGPTとAIエージェントの決定的な違い

数百、数千のプログラムファイルを横断して分析する必要がある場合、ChatGPTでは一つひとつ手作業でアップロードしなければなりませんが、AIエージェントであれば「このフォルダ内のすべてのプログラムを解析して」という一つの指示で完結します。

AIエージェントで実現できる3つの状態

1. 把握できる・保守できる

COBOL/RPGプログラムを読み解き、処理内容を自然言語で説明。影響範囲を自動調査します。変数の役割や分岐条件も明示し、関連ファイルをすべて調査して影響範囲をリストアップ。コメント・ロジック・データ構造等から処理の背景を推測して提示します。

2. 質問できる・技術が継承される

「この処理は何のため？」という疑問にAIが即座に回答し、自動生成された仕様書は組織の資産として蓄積されます。レガシー言語特有の記法も、現代的な言語・表現で分かりやすく説明します。

3. 材料が揃う・最適な方針を決められる

システム全体の構成図や依存関係が可視化され、リプレースの全体像が見えます。複雑な箇所・独立した箇所を特定し、経営層向けに現状と課題を分かりやすく資料化。客観的データに基づいた判断が可能になります。

導入から活用までの現実的なステップ

安全性への配慮

AIに業務システムを触らせることへの不安は当然です。誤った操作で重要なファイルを削除してしまったら、という懸念もあるでしょう。そのため、AIが動作する範囲を限定し、重要なシステム領域とは切り離された環境で実行する仕組みが必要です。

仮想環境上でエージェントを動かすことで、万が一のトラブルでもすぐに元の状態に戻せる技術的な対策が講じられています。

無理のない導入の流れ

いきなり全面的にAIを導入するのはリスクが高いため、段階的に進めることが重要です。

準備期間では、必要なツールやアカウントの準備と、社内利用ルールを整備します。どんな情報をAIに入力してよいか、誰がどう使うかを明確にすることで、無秩序な利用を防ぎます。

試用期間では、小さな課題から始めてAIの効果と限界を見極めます。「この古いプログラムが何をしているか知りたい」といった具体的な困りごとで試すことで、自社での活用イメージが具体化します。定期的な専門家との相談会を通じて、使い方のコツを学びます。

効果が確認できたら、徐々に活用範囲を広げて本格活用へ移行します。チーム全体でAIを使えるようになることで、プログラム調査や資料作成といった作業が劇的に効率化します。

利用ルールの整備

AIは便利ですが、万能ではありません。機密情報の取り扱いや、AIが生成した内容の責任の所在を明確にする必要があります。そのため、どんな情報を入力してよいか、どんな用途で使うか、生成物は必ず人間が確認するといったガイドラインの策定が不可欠です。

当社のAIエージェント導入支援サービス

技術的な知識がなくても活用できるよう、導入から定着までAIの専門家として伴走します。「こういう使い方はできないか」「期待した結果が出ない」といった疑問に対して、定期的な相談会で解決策を提案します。他社での成功事例や失敗事例も共有されるため、自社で試行錯誤する時間を大幅に短縮できます。

当社では、メインフレームやオフコンの知見と最新のAI技術の両方を活かし、こうした伴走支援を含む「AIエージェント導入支援サービス」を提供しています。

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レガシーシステムの価値を次世代へ

レガシーシステムは企業にとってかけがえのない「資産」です。AIエージェントにより、属人化、技術継承の断絶、リプレース判断の困難という壁を乗り越える道筋が見えてきました。

重要なのはAIエージェントという選択肢を持ち、使うということです。AIによりシステムの全体像が見えることで、客観的データに基づいた判断ができます。工数削減、保守コストの適正化、リプレース判断の最適化といった効果も期待できます。

レガシーシステムが持つ本来の資産価値を取り戻し、次世代へと継承していく。AIエージェントは、その実現を支援する新しいアプローチです。