大和総研、自律検証型AIマイグレーションを実用化

～AIエージェントを活用したレガシー資産のマイグレーションツール実用化に向け『Smartrans』をプレビューリリース～

株式会社大和総研（代表取締役社長：望月 篤、本社：東京都江東区、以下、「当社」）は、このたび、AIエージェントを活用したレガシー資産のマイグレーションツールの実用化に向け、「Smartrans（※1）」のプレビューリリースを開始しました。本ツールは従来のマイグレーションツールの枠を超え、コード変換だけでなく、AIエージェントが自律的に検証を繰り返しながら、設計から実装、テストを自動で対応するだけでなく、出力結果の現新一致まで推進することが期待できます。これにより、レガシーマイグレーションにかかる期間を大幅に短縮し、コスト削減や属人化の解消に資することを目標としています。

デジタル化が加速する企業活動の中で、レガシーシステムのモダナイズは重要なテーマとなっています。レガシーマイグレーションは、レガシーシステムの業務プロセス理解やコード解釈、設計およびコードコンバート開発、品質テストなど 人手を介した属人的な作業が多く、広範囲にわたる対応工数と高度な専門性が求められます。しかし、既存のマイグレーションツールではこれらに完全に対応できず、コンバートできたとしても、いわゆるJaBOLのような保守性・可読性の低い資産が生成されるケースがあります。当社がヒアリングした企業の多くがこのレガシーマイグレーションにおける課題に直面していました。

これらの課題を解決するため、当社は「AI技術」を用いた高精度なマイグレーションツール「Smartrans」を2025年6月23日にプレビューリリースします。「Smartrans」は、以下3点の強みを持った製品です。

(1) AIエージェントが自律的に現新一致を検証

現行システムのコードを自動的に解析し、アセスメントを実現します。システム資産からプログラム情報を抽出し、グラフ形式で整理することで、各モジュールやデータ間の依存関係を把握することができます。この手法により、コンバート範囲を段階的に拡大しながら進めることが可能となり、AIが自律的にコードコンバートと検証を繰り返し、テストデータ生成や現行システムと新システムの一致テストを含むプロセスを通じ、高精度なマイグレーションを実現します。従来は多くの人月を要していた現新一致の検証をコンバートプロセスに組み込むことで、大幅なコスト削減が期待できます。

(2) AIエージェントを活用したAny-to-Anyのコンバート

ルールベースの変換ロジックではなく、生成AIを中心とした処理方式を採用しているため、コンバート前後における言語の制約はありません。（Any-to-Any）

各社固有の多岐にわたるレガシー資源に対し、従来はそれぞれの専門家がマイグレーション方式を検討していましたが、AIエージェントにアセスメントや設計を委任することで、固有ナレッジに左右されない、属人化を解消したモダナイゼーションが期待できます。

(3) モダン最適化、ドキュメント自動生成による知識の体系化とRAGとの親和性を実現

コードの変換単位をAIエージェントに委任することで変換単位は1対1に限定されず、N対Mコンバート（※2）を行います。これにより、障害時のロールバックやリカバリが容易になり、保守性を向上させます。さらに、JaBOLのような可読性の低いものではなく、プログラムやジョブの単位を最適化することまでを目標とします。レガシー構成のままではなく、コンバートにより最適化された資産について、プログラム単位だけでなく、アセスメント結果に基づく単位ごとに設計ドキュメントを自動で生成することも検討しています。RAG（※3）との高い親和性を持つ設計ドキュメントにより、モダナイズドシステムの保守・運用における属人化の解消が見込まれます。

今後、Smartransは、精度向上や自律検証範囲の拡大、機能バージョンアップなど、AIの発展とともに進化していく予定です。

当社は、お客様とのリレーション活動を通じて得た課題やニーズを、生成AIを含む最先端AI技術を積極的に活用したプロダクトソリューションやSIという形で成果として還元し、付加価値の高いサービスを提供し続けることで、お客様のビジネスならびに企業価値向上に貢献してまいります。

（※1）Smartrans（スマートランス）
商標登録出願予定、プログラムは特許出願予定です。

（※2）N対Mコンバート
単体もしくは複数のプログラムやジョブを最適な処理単位に変換することです。例えば、COBOLでデータ収集、クレンジング、加工、LDファイル作成、ロードを1つのプログラムで記載しており、それをジョブで呼び出す処理があります。この処理をそのままJavaに変換するのではなく、データ収集、クレンジング、加工、LDファイル作成、ロードの各処理単位でプログラムを分割し、実行するジョブも1ジョブではなく複数処理とします。

（※3）RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）
RAGは、自社内情報や外部の最新情報を活用して信頼できるデータを検索し、それに基づいて大規模言語モデルに回答させる手法です。RAGは大量の社内文書の内容を理解し、関連性の高い情報を抽出して社員に提供することができます。

Smartransの詳細はこちら

https://itsolution.dir.co.jp/itsolution/s/list/system-renewal/smartrans-MCI7CP7OEPHFG77BL6MTYB3OXZ7M

以 上