AIがCOBOL近代化のコスト障壁を打破する方法
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AI技術を活用することで、従来高額だったCOBOLシステムの近代化コストを大幅に削減できる。
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AIがCOBOL近代化のコスト障壁を打破する方法
レガシーコードの近代化は長年停滞していました。なぜなら、レガシーコードを理解するコストが書き直すコストを上回っていたからです。AIはこの方程式をひっくり返します。
カテゴリーClaude Code
製品Claude Code
日付2026年2月23日
読了時間5分
共有リンクをコピーhttps://claude.com/blog/how-ai-helps-break-cost-barrier-cobol-modernization
COBOLは至る所に存在しています。米国のATM取引の約95％を処理していると推定されています。毎日、何千億行ものCOBOLが本番環境で実行され、金融、航空会社、政府の重要なシステムを支えています。それにもかかわらず、それを理解する人の数は年々減少しています。
これらのシステムを構築した開発者は何年も前に引退し、彼らが持っていた組織的知識は彼らと共に去りました。本番コードは数十年にわたって繰り返し修正されてきましたが、ドキュメントは追いついていません。一方、私たちは正確に代替要員を育成しているわけではありません。COBOLを教えている大学はほんの一握りであり、それを読めるエンジニアを見つけることは四半期ごとに難しくなっています。
これらの障壁を考えると、組織は数十年かけて蓄積した信頼性、可用性、データを失うことなく、システムをどのように近代化できるのでしょうか？そして、何も壊さずに？
なぜCOBOLの近代化は異なるのか
COBOLの近代化は、典型的なレガシーコードのリファクタリングとは根本的に異なります。単に慣れ親しんだコードをより良いパターンを使用するように更新するのではなく、ニクソン大統領の時代に構築されたシステムからビジネスロジックを逆エンジニアリングしているのです。数十年かけて進化した依存関係を解きほぐし、今やコード自体にしか存在しない組織的知識を翻訳しています。
かつてCOBOLシステムを近代化するには、何年もかけてワークフローをマッピングするコンサルタントの大軍が必要でした。これにより、膨大な時間と高いコストが発生し、それに取り組む意思のある者はほとんどいませんでした。
AIはこれを変えます。
Claude Codeのようなツールは、COBOL近代化でほとんどの労力を消費する探索と分析のフェーズを自動化できます。これらのツールは次のことが可能です：
何千行ものコードにわたる依存関係をマッピングする
誰も覚えていないワークフローを文書化する
人間の分析者が表面化させるのに数ヶ月かかるリスクを特定する
チームが情報に基づいた決定を行うために必要な深い洞察を提供する
AIにより、チームはCOBOLコードベースを数年ではなく四半期単位で近代化できます。
AIがCOBOL近代化をどのように変えるか
AIは、かつてCOBOL近代化をコスト的に不可能にしていたタスクの合理化に優れています。それにより、チームは戦略、リスク評価、ビジネスロジックに集中でき、AIがコード分析と実装を自動化します。
自動化された探索と発見
AIはまず、COBOLコードベース全体を読み込み、構造をマッピングすることから始めます。
プログラムのエントリーポイントを特定し、呼び出されるサブルーチンを通じて実行パスを追跡し、モジュール間のデータフローをマッピングし、数百のファイルにまたがる依存関係を文書化します。
この種のマッピングは、単純な呼び出しグラフを超えています。共有データ構造、モジュール間の結合を生み出すファイル操作、実行時動作に影響を与える初期化シーケンス——これらの暗黙的な依存関係は、ファイル、データベース、またはグローバル状態を介して共有されるデータを含むため、静的解析には現れません。また、これらはまさにCOBOL近代化を危険にするものであり、自動化された発見が重要な理由です：それは移行中に問題を引き起こす前に、これらの隠れた関係を見つけます。
ワークフローの文書化も、この分析から生まれます。
データが入力から出力までシステム内をどのように移動するかを追跡することで、AIは、誰も構築を覚えていないが誰もが依存している処理パイプラインの図と文章による説明を作成できます。
リスク分析と機会マッピング
コードベースがマッピングされると、AIはどのコンポーネントが安全に移動でき、どのコンポーネントが慎重な取り扱いを必要とするかを評価できます。結合度の高いモジュールは、近代化するリスクがより高くなる可能性があります。孤立したコンポーネントは、早期かつ独立した近代化の候補として浮上します。重複したロジックは、リファクタリングの機会を示します。技術的負債が蓄積した領域は、移行時の驚きになる前に文書化されます。
専門家の監視による戦略的計画
ここで人間の判断が不可欠になります。COBOLエンジニアは、AIにはできない規制要件、ビジネスの優先順位、運用上の制約、リスク許容度の理解をもたらします。
計画フェーズでは、近代化作業を戦略的に順序付ける詳細なロードマップが作成されます：
AIは、分析中に特定したリスク、依存関係、複雑さに基づいて優先順位付けを提案します。
チームはこれらの推奨事項をレビューし、ビジネス価値、技術的リスク、組織の優先順位に基づいて、どのコンポーネントを最初に近代化するかを決定します。
また、この時点でチームは、近代化されたコンポーネントのターゲットアーキテクチャ、コード標準、統合要件を定義します。
コードテストと検証も、コード変更の前に定義されます：
AIは、移行されたコードがレガシーCOBOLと同一の出力を生成することを検証する予備的な機能テストを設計します。
チームは、それらのテストが十分かどうか、どのビジネスシナリオが専門家による手動検証を必要とするか、近代化されたコンポーネントが満たす必要があるパフォーマンスベンチマークを決定します。
継続的検証による段階的実装
実行は一度に一つのコンポーネントで行われ、各ステップで検証が行われます。AIはCOBOLロジックを現代的な言語に翻訳し、そのまま残るレガシーコンポーネントの周囲にAPIラッパーを作成し、移行期間中に新旧のコードを並行して実行するための足場を構築します。
各ステップは、成功して検証されるか、失敗して範囲が小さいうちに修正されます。
失敗が数週間の作業のロールバックを意味するような大規模な変更が進行中になることは決してありません。チームが近代化されたコンポーネントがテストに合格するのを見るにつれて、彼らは徐々により複雑なシステムの部分に取り組む自信を得ます。
COBOL近代化を始める
上記で概説したアプローチは、あらゆる規模のCOBOLシステムで機能します。
Claude Codeのようなツールは、説明した探索と分析作業の多くを自動化でき、チームが移行を自信を持って計画・実行するために必要な包括的な理解を提供します。
明確な境界と適度な複雑さを持つ単一のコンポーネントまたはワークフローから始めてください。AIを使用してそれを徹底的に分析・文書化し、エンジニアと共に近代化を計画し、各ステップでテストしながら段階的に実装し、慎重に検証してください。これにより、組織の自信が構築され、システムに必要な調整が明らかになります。
COBOL近代化の経済性は変化しました。AIは、かつてコンサルタントの大軍を必要としていたものを自動化することで経済性を成立させ、エンジニアが彼らのドメイン知識を必要とする移行決定を行うことを可能にします。
ステップバイステップガイドについては、コード近代化プレイブックを参照してください。
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How AI helps break the cost barrier to COBOL modernization
Legacy code modernization stalled for years because understanding legacy code cost more than rewriting it. AI flips that equation.
CategoryClaude Code
ProductClaude Code
DateFebruary 23, 2026
Reading time5min
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COBOL is everywhere. It handles an estimated 95% of ATM transactions in the US. Hundreds of billions of lines of COBOL run in production every day, powering critical systems in finance, airlines, and government. Despite that, the number of people who understand it shrinks every year.
The developers who built these systems retired years ago, and the institutional knowledge they carried left with them. Production code has been modified repeatedly over decades, but the documentation hasn't kept up. Meanwhile, we aren't exactly minting replacements—COBOL is taught at only a handful of universities, and finding engineers who can read it gets harder every quarter.
Given these roadblocks, how can organizations modernize their systems without losing the reliability, availability, and data they’ve accumulated over decades? And without breaking anything?
Why modernizing COBOL is different
COBOL modernization differs fundamentally from typical legacy code refactoring. You aren’t just updating familiar code to use better patterns, you’re reverse engineering business logic from systems built when Nixon was president. You’re untangling dependencies that evolved over decades, and translating institutional knowledge that now exists only in the code itself.
Modernizing a COBOL system once required armies of consultants spending years mapping workflows. This resulted in large timelines and high costs that few were willing to take on.
AI changes this.
Tools like Claude Code can automate the exploration and analysis phases that consume most of the effort in COBOL modernization. These tools can:
Map dependencies across thousands of lines of code
Document workflows that nobody remembers
Identify risks that would take human analysts months to surface
Provide teams with the deep insights they need to make informed decisions
With AI, teams can modernize their COBOL codebase in quarters instead of years.
How AI changes COBOL modernization
AI excels at streamlining the tasks that once made COBOL modernization cost-prohibitive. With it, your team can focus on strategy, risk assessment, and business logic while AI automates the code analysis and implementation.
Automated exploration and discovery
AI starts by reading your entire COBOL codebase and mapping the structure.
It identifies program entry points, traces execution paths through called subroutines, maps data flows between modules, and documents dependencies that span hundreds of files.
This kind of mapping goes beyond simple call graphs. Shared data structures, file operations that create coupling between modules, initialization sequences that affect runtime behavior—these implicit dependencies don't show up in static analysis because they involve data shared through files, databases, or global state. They're also exactly what makes COBOL modernization risky, which is why automated discovery matters: it finds these hidden relationships before they cause problems during migration.
Workflow documentation also emerges out of this analysis.
By tracing how data moves through a system from input to output, AI can produce diagrams and written descriptions of processing pipelines that nobody remembers building but everyone depends on.
Risk analysis and opportunity mapping
With the codebase mapped, AI can assess which components are safe to move and which need careful handling. Modules with high coupling can be more risky to modernize. Isolated components surface as candidates for early, independent modernization. Duplicated logic points to refactoring opportunities. Areas with accumulated technical debt get documented before they become migration surprises.
Strategic planning with expert oversight
This is where human judgment becomes essential. Your COBOL engineers bring the understanding of regulatory requirements, business priorities, operational constraints, and risk tolerance that AI cannot.
The planning phase develops a detailed roadmap that sequences modernization work strategically:
AI suggests prioritization based on the risks, dependencies, and complexity it identified during analysis.
Your team reviews these recommendations and decides which components to modernize first based on business value, technical risk, and organizational priorities.
This is also when your team defines the target architecture, code standards, and integration requirements for modernized components.
Code testing and validation are also defined before any code changes:
AI designs preliminary function tests that verify migrated code produces identical outputs to legacy COBOL.
Your team decides whether those tests are sufficient, which business scenarios need manual validation by subject-matter experts, and what performance benchmarks the modernized components need to meet.
Incremental implementation with continuous validation
Execution happens one component at a time, with validation at each step. AI translates COBOL logic into modern languages, creates API wrappers around legacy components that stay in place, and builds the scaffolding to run old and new code side by side during transition.
Each step either succeeds and gets validated, or fails and gets corrected while the scope is small.
You never have massive changes in flight where failure means rolling back weeks of work. As your team sees modernized components passing tests, they gain confidence to tackle progressively more complex parts of the system.
Start your COBOL modernization
The approach outlined above works for COBOL systems of any size.
Tools like Claude Code can automate much of the exploration and analysis work described, giving your team the comprehensive understanding they need to plan and execute migrations confidently.
Start with a single component or workflow that has clear boundaries and moderate complexity. Use AI to analyze and document it thoroughly, plan the modernization with your engineers, implement incrementally with testing at each step, and validate carefully. This will build organizational confidence and surface adjustments needed for your systems.
The economics of COBOL modernization have shifted. AI makes the economics work by automating what used to require armies of consultants, freeing your engineers to make the migration decisions that require their domain expertise.
For a step-by-step guide, see the Code Modernization Playbook.
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