NTQ Japan
テーマ

AI × Legacy Modernization

「検証ループ実装型」生成AIを活用した レガシーシステムからの脱却

AIの圧倒的スピードと「説明可能な品質」で実現する、 「スマートリライト型次世代モダナイゼーション

複雑化した既存システムを「構造化データ」技術によって完全に透明化。AIのハルシネーションを排除する独自の検証プロセスにより、確実かつ安全なシステム移行を実現します。AIによる継続的な開発・改善が可能なプラットフォームで、あなたのビジネスを次のステージへ導きます。

  • 設計書の自動作成精度

    0 %以上

  • 工数

    0 %削減

Features

NTQジャパン独自のマイグレーション

3つのポイント

  1. 1 POINT 01

    「検証ループ実装型」AIによる独自技術(特許申請中)

    生成AIの圧倒的なスピードと、人間の目視以上の品質を両立する独自技術です。AIによる変換プロセスにおいて、「生成」と「解析」を分離した相互監視ストリームや、出力を客観評価する独立した「検証器(Verifier)」を導入しています。これにより、ハルシネーションによる誤変換リスクを排除し、業務ロジックの欠落や文脈の誤解を自動検証・修正することで、事実に基づく確実で安全なシステム移行を実現します。

    AIによる相互監視ストリームと検証器のアーキテクチャ図
  2. 2 POINT 02

    ソースコードから設計書を自動生成(特許申請中)

    既存のレガシーコードから、AST(抽象構文木)とIR(中間表現)技術を用いてシステム構造と意味を正確に抽出・正規化します。この情報を基に、CRUD図やデータ辞書といった現状の正確な詳細設計書を自動生成します。過去の担当者の頭の中にしかなかった暗黙の業務仕様やエッジケースを可視化し、システムのブラックボックス化と属人化を根本から解消します。

    AST/IRからCRUD図・データ辞書を自動生成するフロー図
  3. 3 POINT 03

    AI駆動開発によるコスト最適化と収益性の向上

    モダナイズ完了後も、AIの恩恵を継続的に享受できる「未来適応型プラットフォーム」を提供します。コードやテストの自動生成、バグの早期発見といったAIアシストを保守運用業務にネイティブ統合し、運用プロセスを刷新します。これまでIT予算の多くを占めていた維持・保守工数を劇的に削減し、浮いたリソースや予算を新規事業やDX推進などの戦略的投資(攻めのIT)へと転換することが可能になり収益性が向上します。

    AI駆動開発で保守コストを削減し戦略投資へシフトする図

5分でわかる

生成AIが実現する次世代マイグレーション 「スマートリライト」

Process

確実な移行を実現する導入プロセス

全体プロセス

  1. 01

    試行(PoC)

    代表機能で設計→変換→テストを通し、品質スコアを提示

  2. 02

    アセスメント

    資産一覧・依存関係の見える化、概算の自動化率、対象範囲の整理

  3. 03

    設計

    あるべき姿(方式・フレームワーク)と辞書方針を決定

  4. 04

    全体展開

    辞書とテンプレを共通資産として横展開

試行(PoC)の進め方詳細

  1. 1. PoC対象スコープ選定

    • 代表的な10–20プログラム(複合条件、外部ファイル、DB参照を含む)
    • 現行アセット(設計書・テスト資材)の準備
  2. 2. AST/IR生成と品質ゲート評価

    • 構文解析率、IR完全性、辞書HIT率の確認
    • 現行設計書の自動生成と精度検証
  3. 3. 変換スケルトン

    • コード生成(Java/C#)の動作確認
  4. 4. 本番計画の合意

    • リスク評価とリスク低減策
    • 移行スケジュール/体制/役割分担

対応可能な開発言語

COBOL、RPG、PL/1、IDLII、VB、.NET、Java、Delphi、C、C# などからご要望の言語に対応

Why NTQ

NTQが選ばれる理由

品質担保型スマートリライトとベトナム人材を掛け合わせた 「共創型オフショア」

NTQコンサルティングジャパンの日本人が上流工程を担当し、開発はベトナムが担当する。単なる安価な労働力としてではなく、最新の開発手法(Agile、DevOps等)と生成AIを駆使する優秀なベトナムIT人材との共創モデルを活用しています。高度な専門性と最新の技術力を提供しつつ、システムの運用・開発コストを最大50%程度削減します。

シームレスな共創モデル

日本側(NTQコンサルティングジャパン)

上流工程・要件定義・プロジェクト管理を担い、日本のビジネス習慣に合わせた品質を管理。

ベトナム側(優秀なIT人材)

Agile・DevOpsなどの最新開発手法と生成AIを駆使した、スピーディーかつ高品質な実装。

Case Study

導入事例

大手食品卸 様

販売管理システム刷新プロジェクト

対象言語

COBOL

移行先言語

C#

移行技術

生成AIによるスマートリライト

  • COBOLソース

    40万Step

  • 開発期間

    12カ月

  • 開発工数

    230人月

    (アセスメント〜データ移行)

Problem

見えない恐怖からの脱却

触ると壊れる」システムが、 企業の未来を奪っていませんか?

多くの企業が今、深刻なシステム老朽化リスクに直面しています。いわゆる「2025年の崖」と言われた課題は、いま現実の問題として顕在化しています。放置すれば年間数十億円規模の経済的損失を招くといわれています。なぜ、これほどまでにDX阻害要因として古いシステムが問題視されるのでしょうか。ホストコンピューター廃止の裏には、IT予算の約8割が維持・保守に奪われるレガシーシステム維持費高騰という重い現実があります。

さらに深刻なのが、IT人材不足への有効な対策が進んでいない点です。長年システムを支えてきた熟練技術者の退職により、COBOLエンジニア不足は限界に達しており、保守限界を迎える企業が後を絶ちません。仕様書が散逸し、特定の担当者しか中身が分からない状態(システムの属人化・ブラックボックス化)の解消なしには、次のビジネス戦略を描くことは不可能です。

レガシーシステムを抱えたままでは、最新のAI技術やクラウドの恩恵を受けることはできません。しかし、巨大な基幹システムリプレイスを前に、全面的なシステム刷新失敗(ビッグバン移行による業務停止など)を恐れ、身動きが取れなくなっている企業も多いのではないでしょうか。

基幹システムの刷新、このような『壁』に直面していませんか?

  • 経営層の悩み

    維持費の高騰が戦略的投資を圧迫している。長年の依存によりベンダーロックインから抜け出せない。

  • 情シス部門の悩み

    COBOL技術者が退職し、仕様書もない。システムがブラックボックス化して「触ると壊れる」状態になっている。

  • 現場の悩み

    データのサイロ化によりAI連携ができず、テスト環境も未整備でリリースが遅いため、ビジネススピードに追いつけない。

Limitations

従来手法の限界

単なる『リホスト』や『従来の自動変換ツール』には罠があります

システムの近代化を焦るあまり、本質的な課題を先送りにしてしまうケースが後を絶ちません。

Contact

まずは現状の可視化(アセスメント)から 始めませんか?

いきなりのビッグバン移行は推奨しません。 資産の棚卸しとPoC(概念実証)を通じて、確実な移行計画を策定します。

お問い合わせフォーム

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FAQ

よくあるご質問

従来の自動変換ツールと、NTQのツールは何が違うのですか?

従来のルールベースのCOBOL→Java変換ツールは、表面的な文法を置き換えるだけで、不要なロジックがそのまま残る「読めないJava」を生み出しがちでした。また、一般的な生成AIを用いた手法では、AIが勝手な解釈で誤ったコードを生成する「ハルシネーション」が課題でした。NTQのスマートリライト手法は、独自のAST(抽象構文木)とIR(中間表現)技術を用いてコードの「事実」と「意味」を構造化します。この情報を元に、まずは正確な「詳細設計書」を自動生成し、それを基準にモダンな言語へ変換します。設計情報を介したレガシーマイグレーションの自動化により、意味的バグを排除した「説明可能な高品質コード」を生成できる点が最大の強みです。

移行手法として、リホストやリライトで迷っています。

リホストとリライトの比較において、リホスト(エミュレータ移行等)はストレートコンバージョンのメリットとして短期間・低コストでの移行が可能ですが、ブラックボックス問題は根本的に解決しません(メインフレームエミュレータはその場しのぎになりがちです)。一方、NTQのスマートリライトは、古いコードの意図を保持したまま最新のアーキテクチャに再構築するため、将来的なレガシーシステムのクラウド移行やレガシーシステムのAPI化、さらにはERP移行とレガシーとの連携を容易にする未来適応型のソリューションです。

移行先の言語はJava以外も選べますか?

はい、可能です。COBOLからの移行先言語としてはJavaやC#が主流ですが、お客様の将来のシステム構想に合わせて最適なモダン言語へ変換し、メインフレームのオープン化の実現をサポートします。

移行後の品質はどのように担保されるのでしょうか?

従来のマイグレーションのテスト手法では、人手による新旧比較に膨大な工数がかかっていました。NTQでは、旧コードから生成した「基準詳細設計書」と、新コードから生成した「検証用仕様書」をAIを用いて意味的に突合(差分比較)します。機能の欠落があればAIが自動検知・修正ループを回す「品質ゲート」を設けており、移行リスクを極限までゼロに近づけます。

コストや期間はどのくらいかかりますか?

レガシーモダナイゼーションの費用相場やマイグレーション期間の目安はシステム規模に依存しますが、NTQのアプローチは生成AIとベトナムの優秀なエンジニアを活用する「ハイブリッド・オフショアモデル」を採用しています。これにより、手動リライトに比べて移行期間を約30〜40%短縮、コストを最大50%削減した事例もございます。まずは脱メインフレームの手順の第一歩として、小規模なPoC(概念実証)からのスタートをご提案しています。

導入実績はありますか?

大手企業様を中心に多数の実績がございます。厳格な要件が求められる財務のマイグレーション事例から、止められない稼働が前提の物流業のマイグレーション事例まで、幅広くご支援しております。システム移行計画書サンプルや事例集もご用意しておりますので、マイグレーションベンダーの比較でお悩みの方はお気軽にお問い合わせください。