開発背景：レガシーシステムの課題
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いるメインフレームは、高コストや技術者不足といった課題を抱えているとのことです。また、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対応が遅れる可能性も指摘されています。
Co-TechLabは、メインフレームの信頼性の高い業務ロジックを継承しつつ、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品質保証を組み合わせることを目的としています。
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概要説明：技術検証の結果
某外資系損害保険システムにおいて、メインフレーム環境から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たとのことです。検証環境は、IMS-DB、VSAM、COBOLから移行する構成でした。
検証の結果、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。しかし、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が不可欠であり、AIと熟練エンジニアの連携が重要であることが判明しました。
Ms.ガジェット特長：AIハイブリッド移行ソリューションの強み
Co-TechLabのソリューションは、AIの力を最大限に活用し、プログラムの自動変換、データベースの現代化、品質保証と知識継承を実現します。
- プログラムの自動変換：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。変換後のPythonプログラムと現行COBOLプログラムとの照合テストにより、正確なロジック継承を確認したとのことです。
- データベースの現代化：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。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たとのことです。
- 品質保証と知識継承：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。
Ms.ガジェット活用イメージ：モダナイゼーションがもたらす価値
Co-TechLabのソリューションを活用することで、企業はコスト効率化と柔軟性の向上、AI活用基盤の確立、データの利活用、保守性の向上といったメリットを獲得できる可能性があります。
具体的には、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ることが期待されます。また、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いるとのことです。
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を構築できる可能性があります。さらに、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・運用負荷を軽減できる見込みです。
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