2026年2月23日、Anthropicは自社のAIコーディングツール「Claude Code」がCOBOLで書かれた基幹システムを自動的に解析し、モダナイゼーションを支援できると発表しました。この発表を受けて、長年COBOL資産のメインフレーム関連事業を支えてきたIBMの株価が一時13%超も急落するなど、市場は大きく反応しました。米国のATM取引の実に95%がCOBOLで処理されているとも言われますが、これは対岸の火事ではありません。日本国内でも金融機関や交通インフラの基幹系にCOBOL資産が根強く残っており、「読めるエンジニアがいなくなる」という長年の課題にAIがどこまで踏み込めるのかは、多くの企業に共通するテーマです。今回はこの発表を手がかりに、レガシーモダナイゼーションの現在地と、ITストラテジストが今から備えるべき意思決定について考えてみたいと思います。
なぜ「2025年の崖」は越えられなかったのか
経済産業省が「DXレポート」で警鐘を鳴らしてから数年が経ちますが、状況は劇的には改善していません。多くの企業でIT予算の8割前後が既存システムの保守・運用に費やされ、導入から21年以上経過したシステムを抱える企業は全体の6割に達するとの試算もあります。DX化の遅れによる経済損失は2025年以降、年間最大12兆円にのぼるとも指摘されてきました。刷新が進まない理由は技術的な難易度だけではなく、仕様書が失われている、当時の設計思想を知る人材が退職している、業務ロジックが属人化しているといった「知識の断絶」が大きな壁になってきました。移行プロジェクトの見積もりを取るたびに、現行仕様の把握だけで多くの工数と予算が消える、という経験をされた方も少なくないはずです。皆さんの現場でも、「触れる人がもういない」システムを塩漬けにしている、という話に心当たりはないでしょうか。
Claude CodeがCOBOLを「読む」ことの意味と限界
AnthropicのClaude Codeがモダナイゼーションで担うのは、まさにこの「知識の断絶」を埋める役割です。数十万行規模のCOBOLコードを解析し、業務ロジックを自然言語のドキュメントに落とし込む作業を、従来は数年がかりだったところを数カ月単位に圧縮できるとされています。発見・分析・文書化という、これまで経験豊富な技術者の手作業に頼らざるを得なかった前工程を自動化できる意義は大きいでしょう。一方で、IT専門メディアの報道では「コードが読めることと、業務を理解できることは同じではない」という指摘もあります。実際、この発表をめぐっては、既存のコード解析ベンダーとAnthropicとの間で解析精度の妥当性を問う論争も起きており、成果を鵜呑みにする危うさが専門家の間でも議論されています。長年の改修で積み重なった例外処理や、担当者しか知らない業務慣習の意図まで、AIが正確に汲み取れるとは限りません。解析結果をそのまま使うのではなく、業務有識者が一つひとつ検証するプロセスは、AI活用時代になっても欠かせないままです。
ITストラテジストが今から備えるべきこと
このような状況で、ITストラテジストが果たすべき役割は変わりません。むしろ重要性は増しています。第一に、AIによる解析結果はあくまで「たたき台」として扱い、最終的な業務要件の確定や移行の可否判断は、組織として責任を持って担う体制を整えることです。第二に、モダナイゼーションを外部ベンダー任せの一括プロジェクトで終わらせず、解析・文書化フェーズで得られた業務知識を自組織に蓄積し、内製化につなげるロードマップを描くこと。移行作業そのものは外部の専門知識を借りるとしても、要件定義や受け入れ基準の判断は自社に残す、という線引きが要になります。第三に、AIツールの導入自体にもセキュリティやガバナンスの観点でのチェックが必要です。基幹系の機密性の高いソースコードを外部サービスに渡す際のデータ取り扱い方針や、調達プロセスにおけるベンダーロックイン回避の視点は、経営層を巻き込んで早めに整理しておくべきでしょう。第四に、いきなり全面移行に踏み切るのではなく、影響範囲の小さいサブシステムでPoCを行い、解析精度や運用フローの見極めを行ってから段階的に対象を広げる進め方が、リスクを抑える現実的な選択肢になります。
まとめ
AIによるCOBOL解析は、長く停滞していたレガシーモダナイゼーションに新しい選択肢をもたらしました。ただしそれは全てを肩代わりしてくれる「魔法の杖」ではなく、あくまで前工程を高速化する道具です。技術の進化のスピードに、組織の意思決定と体制づくりが追いつけるかどうかが、これからの分かれ目になりそうです。皆さんの組織では、レガシーシステムの「知っている人」がいなくなる前に、次の一手を描けているでしょうか。
参考情報
- 「COBOL」技術者はもういない、レガシーコードの読み解き方をAnthropicが解説
- AIがあればCOBOLエンジニアはもういらない？ Claude Codeが揺さぶるCOBOLモダナイゼーションの現実
- 日本の2.1兆円規模のITモダナイゼーションの波：レースはすでに始まっている（IDC）
- 2025年の崖とは？経産省レポートが示す問題点や対策方法を解説（三井住友銀行）
（当記事に関するご注意事項）本記事は、AIによる情報収集と文書作成の試行として作成しております。参照文献を添付するなど事実関係については留意しておりますが、記事内の情報についての事実確認は保証しかねますことをご了承願います。
