メインフレームの継続はAIからの脱落を意味する
「まだ使える」が致命傷になる時代に必要な考え方は

アクセンチュアの包括的モダナイゼーションは、現行システムの徹底的な分析から始まり、段階的なリライト、最終的なクラウドネイティブ環境への移行まで、独自の強みを生かした一貫したアプローチで確実な変革を実現していく。

最初の強みとなるのが「フラットな立場での目利き」だ。アクセンチュアは特定製品にとらわれないニュートラルな立場にある。このため自社製品を持つITベンダーやSIerとは異なり、顧客に最適なソリューションを柔軟に組み合わせることができる。

顧客からすれば、現行システムのベンダーが自社のシステムを一番良く知っていると思いがちだが、それは錯覚だ。国内のITベンダーはメインフレームから次々と撤退しており、ベテラン人材も流出している。このため目利きとしての能力は持ち合わせておらず、既得権益を持っているからこそ徹底的なコスト削減ができない。フラットな立場にあるアクセンチュアだからこそ、最もコスト効率の高い提案をすることができる。

もう1つが「専門体制で全体戦略から実行までをワンストップで支援」できることだ。西尾氏が率いる専門チームは、顧客の経営課題や事業戦略の理解からスタートし、あるべきITの姿を描き、最適なモダナイゼーションのロードマップを策定する。グローバルで培った豊富な知見と方法論、世界中のエキスパートとの連携によって確実な変革を実現していく。

特に注目されるのが、多くの若手人材を擁している点だ。「アクセンチュアは、マイグレーションに深い知識を持つベテラン層と、AIをはじめとする最新技術に精通した優秀な若手層がチームを組み、コア領域とノンコア領域、両方のモダナイゼーションを支援できます。本日同席している2人は、2025年に入社したばかりの有望な若手メンバーです」と、西尾氏はBusiness Architecture Analystの福本 大歩氏と大友 剛氏を紹介する。

大学院時代、脳波を解析するためのAIアーキテクチャの研究をしていたという福本氏は「現在はAIを使ったCOBOLコードの変換や、Claude Codeを使って専門的なタスクを自動化するスキル開発などを担当しています」と話す。

一方の大友氏も「経済学部出身の私は1年前、COBOLもJavaも知らない状態でしたが、モダナイゼーションのインフラを担当する現場で鍛えられ、急速に成長していることを実感しています」と語る。

同社は国内最大規模のモダナイゼーション専任メンバーを揃えているが、その中核を担っているのが福本氏や大友氏のような若手中心の「AIネイティブ」世代だという。

「我々のチームでは毎年数十名の若手人材を採用しています。この世代は学生時代の専門領域に関係なく、最新技術やAIへのキャッチアップが非常に早い。AIがビジネス領域で活用され始めたのは、ほんの数年前ですから、優秀な人材ならすぐに追いつけるレベルにあります。経験豊富なベテランの支援のもと、若手が知見やスキルを吸収し、AIネイティブならではの新しい感性で課題解決に向けた提案をすることが、お客様にも新しい価値を生むと考えています」（西尾氏）

アクセンチュアのモダナイゼーションを技術的に支える強力な武器が、Javaリライトツール「MAJALIS（マジャリス）」である（図１）。MAJALISはコード変換だけでなく、実行環境、テスト自動化、データ移行、方法論まで一括してカバーするソリューションだ。アクセンチュアが長年のモダナイゼーションプロジェクトで培ったノウハウを結集し、日本のエンタープライズシステム特有の複雑さにも対応できるよう設計されている。

純国産ソリューションのMAJALISは、IBM/富士通/日立/NEC/Unisys/AS400といったすべてのメインフレームに対応し、大規模モダナイゼーションの本番稼働実績では業界トップクラスである。総変換ステップ数は3億以上、ほぼ100％の変換率で現新比較を含むテスト実行を自動化する。

「Anthropic社がClaude CodeでCOBOLモダナイゼーションを加速できるという記事を発表したのをきっかけに、“MAJALISがなくてもAIでモダナイゼーションできるのではないか”という声が聞こえてきました。果たして本当にそうなのか、実際に検証してみました」と福本氏は語る。

まずAIにCOBOL変換の可否を聞いてみたところ、「コード変換」「データ変換」「ミドルウエア変換」すべてでAI自身が「困難」「リスクあり」「不可能」という回答を出したという。

「我々はAIを使って10パターンを検証しました。その結果、AIが変換に成功したのは単純なGOTO構文の1パターンのみで、COBOL固有の数値計算やメモリ共有、外部連携など難しい9パターンではすべて変換ミスが発生しました。一方、MAJALISでは検証10パターンすべてが正確に変換され、高い再現性を実証しました」（福本氏）

つまりAIを用いても、変換・テストにはCOBOL全仕様のルール化（AIへの教育コスト）が必要となり、工数面では変換ツールを構築するコストと変わらない。既存ツールで実現できる領域であるため、ソースコード変換ではAIの効果は限定的というのが同社の見解だ。

一方、大友氏は「AIを使うことで保守工程を効率化できるメリットがある」と指摘する。MAJALISで変換されたJavaは正確ではあるものの、COBOL文法に準拠しているためJavaエンジニアにとってはとっつきが悪い。だがそれをAI変換でPure Javaに読み替えると精度リスクのないまま、先の検証10パターンすべてで正確に変換できたという。

「MAJALISとAIで段階的にPure Java化することで、Javaエンジニアにとっても保守しやすいソースコードになることが分かりました。また、MAJALIS変換後のJavaに対してClaude Codeに日本語で保守内容を指示するだけで、改修する際の影響範囲を自動分析し、ソースコードを自動改修できます。この手法を使えば、今後は保守工程の工数が80％程削減できると期待しています（図２）」と大友氏は語る。

「メインフレームを脱却すれば、いま説明したようにAIを使った保守開発の効率化が一気に進みます。仮に速度が1.5倍に上がると、メインフレームを継続した場合と比べて指数関数的に追いつけない程の差がついていきます。ますます高速化するAI時代のビジネス変革に対応するには、今すぐモダナイゼーションすることが不可欠です」（西尾氏）

メインフレームからの脱却は、長年の足枷を断ち切り、ビジネスを飛躍させる絶好のチャンスでもある。継続的なイノベーション、コスト最適化、自動化・最新化、アジャイルな対応、組織横断連携を実現するAI活用を加速させるためにも早急な決断が必要だといえるだろう。