COBOLのモダナイゼーションとは

COBOLモダナイゼーションとは、アプリケーションを更新または変換するプロセスを指します。これは、レガシー・システムとみなされているものの、企業のオペレーションにとって依然として不可欠です。アプリケーションのモダナイゼーション・プロセスには、最新のソフトウェア開発手法の採用、COBOLコードをより現代的なプログラミング言語へのリファクタリング、または新しいプラットフォームへの移行が含まれます。

COBOLシステムをモダナイズすることで、ミッションクリティカルなビジネス・ロジックと機能を維持しながら、保守性を高め、今日の複雑なハイブリッド環境との相互運用性を向上させ、拡張性を向上させ、運用コストを削減できます。

COBOLのモダナイゼーションは、単にCOBOLコードを新しいプログラミング言語に翻訳するだけではありません。そのコードが存在し実行されるメインフレームシステムまたは分散プラットフォーム、そしてそれが相互作用する技術スタックを慎重に検討する必要があります。これはコード翻訳だけでなく、アプリケーションの連携、データアーキテクチャの再設計、ランタイムの置き換え、トランザクション処理の整合性やセキュリティーなどを含むシステムレベルのエンジニアリング作業です。

共通ビジネス指向言語（COBOL）は、メインフレームのプログラミングで最も広く使われている言語の一つです。ビジネスデータ処理のニーズに合わせて構築されています。

COBOLの最初のバージョンは1960年にリリースされました。数十年後、金融サービス、官公庁・自治体、物流、製造、小売など、多岐にわたる分野で、推定2500億行のコードが実運用で利用され、その伝統は今もなお受け継がれています。¹また、メインフレーム・システムが世界中の企業において依然として中核的な役割を果たし続けていることから、COBOLの重要性は変わっていません。

COBOLベースのアプリケーションは、優れたデータ処理機能とファイル処理機能、および信頼性が高く安定した性能で知られています。ただし、企業は、システムとデータ・ソース間の相互運用性を高め、規制またはコンプライアンス要件の基準を維持し、既存の参考情報で長期的な成功を確実にするために、モダナイズされたアプリケーションを検討する場合があります。戦略的な視点で管理すれば、モダナイゼーションのプロセスは、コードやシステムを見直し、既存のコードについて説明を加え、要件を検証し、将来に向けた効率的なワークフローを確立する機会をもたらすことができます。

• コンプライアンスとセキュリティー

• 相互運用性

• 保守性

COBOLのレガシー・コードは、現在のデータ・プライバシーコントロールやポリシーに準拠していない場合や、最新のセキュリティー・パッチが適用された状態で定期的にデプロイされる場合があります。そのため、サイバー攻撃やデータ侵害に対して脆弱です。古いシステムであるため、これらのシステムは、絶えず変化する規制の背後にある高度な要件に対応できない場合があります。

時代遅れのCOBOLアプリケーションを現代のインフラストラクチャーと統合することは、複雑な作業になる可能性があります。このような相互運用性の欠如は、イノベーションとビジネスの成長を遅らせ、企業が競合他社に遅れをとる原因となります。

COBOLコードベースは冗長で扱いにくいことが多く、コード・ドキュメンテーションも不十分または古くなっていることがあります。それらのコンポーネントは密接に結合しているため、デバッグが難しく、新しい主要な機能の追加や既存のコンポーネントのアップグレードも困難になる可能性があります。そのため、これらのシステムを操作および保守するチームの効率と生産性が妨げられることがよくあります。

COBOLモダナイゼーションに着手する企業は、次のいずれか、あるいは複数の選択肢を選ぶことができます。

• カプセル化

• DevOpsプラクティスの適用

• 移行

• コード・リファクタリング

このモダナイゼーションのアプローチは、モノリシックなCOBOLプログラムをモジュール式マイクロサービスに変換します。ビジネス機能はマイクロサービスとしてパッケージ化され、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）として公開されます。

カプセル化により、基盤となるCOBOLシステムを変更する必要がないため、迅速なモダナイゼーションが可能になります。そのため、クラウドネイティブのアーキテクチャーやワークフローとの統合において混乱を軽減します。

組織は、COBOLプログラム向けに継続的統合／継続的デリバリー（CI/CD）パイプラインを構築できます。CI/CDパイプラインは、自動テストとデプロイメント、およびバージョン管理システムによって管理される中央リポジトリを包含します。また、カプセル化とも密接に連携し、マイクロサービスをコンテナ化された環境にデプロイします。

このDevOpsワークフローは、COBOLアプリケーションのデプロイメントと提供を効率化します。企業は生産サイクルを短縮し、顧客への新しい主要な機能のリリースを迅速に行うことができます。

移行は、レガシーCOBOLシステムをモダナイズするためのもう1つのストラテジーです。一般的には、特定のメインフレームのワークロードをAmazon、AWSやMicrosoft Azureなどのクラウド・コンピューティング・プラットフォームに移行することを含みます。

このメインフレームのモダナイゼーション・プロセスは通常、データへのアクセス変更、ミドルウェアのインストール、COBOLアプリケーションの再コンパイルなど、いくつかの変更を必要とします。プロバイダーは、ワークロードのリホスティングやリプラットフォームをサポートするモダナイゼーション・サービスを提供し、リアルタイムの性能やセキュリティーを監視するためのツールを提供する場合もあります。

コード・リファクタリングは、COBOLプログラムをソースコード・レベルで再構築します。これは、レガシー・コードに伴う技術的な負債を減らすことを目指しており、その負債は継続的な保守を通じて時間をかけて「返済」する必要があります。組織は既存のCOBOLコードを最適化するか、C#、Java、.NETなどの新しいコーディング言語に変換するかを選択できます。

最適化は、コード分析と、非効率性への所在地、依存関係の軽減、冗長性の排除のための詳細な計画から始まります。この計画には、コピーブック内で定義されるデータ構造の標準化、よりモジュール化された設計の開発、複雑なビジネス・ロジックの簡素化などが含まれます。

膨大なCOBOLコードベースを別のプログラミング言語に変換するには時間がかかる場合があります。完全な手動書き直しの代わりに、開発チームはAI搭載のコード変換やコード翻訳ツールなどのオートメーションを活用し、時間を節約し、モダナイゼーションの労力を最小限に抑えることができます。

モダナイゼーション・プロジェクトは、大規模で困難な作業になりがちです。よりスムーズな道のりのためのヒントをいくつかご紹介します。

• 評価と計画

• 小さく始める

• 段階的に拡張する

• テストとドキュメンテーション

COBOLコードベースの評価は、コードの状態とその複雑さをチェックし、モダナイゼーションが有意義な影響を与える可能性のある領域を特定し、最善のアプローチを決定するための重要な最初のステップです。次に、チームは、範囲やタイムラインなど、モダナイゼーション・プロセスの概要を示す計画を作成する必要があります。

小規模から始めることで、モダナイゼーションの取り組みのリスクを管理することができます。例えば、企業は最初に単純な最適化やリファクタリング・タスクに取り組むことも、軽微なビジネス機能のカプセル化や移行を開始することもできます。クリティカルなコンポーネントを稼働し続けながら、ダウンタイムを最小限に抑え、発生した問題の影響を抑えることができます。

その後、組織は以前のイテレーションから学んだ教訓を応用して、COBOLシステムのより重要なモジュールに拡張できます。これにより、レガシー・アプリケーションのモダナイズを着実かつ持続可能なペースで進めることができ、より複雑なトランスフォーメーションに対応するために必要なエクスペリエンスを積むことができる。

主要な機能を検証し、モダナイズしたシステムが期待どおりに動作することを確認するために、徹底的なテストを実施する必要があります。さらに、新しいコードや構成、API定義、DevOpsワークフローなどの変更は、すべて文書化する必要があります。

人工知能は、COBOLのモダナイゼーション・プロセスを補完できます。特に生成AIツールは、COBOLのようなプログラミング言語で訓練または微調整された大規模言語モデル（LLM）によって駆動されており、メインフレームのコードを解析できます。

しかし、AIはメインフレーム・システムの必要性をなくすわけではなく、むしろさらに高めています。AIはCOBOLのモダナイゼーションを加速させ、COBOL開発者の引退に伴うスキルギャップを埋める一方で、AIがもたらすあらゆる改善の中でも、メインフレームは信頼性、拡張性、トランザクション処理におけるレジリエンスを備えたプラットフォームとして、依然として不可欠な存在であり続けています。モダナイゼーションに取り組む際の戦略的な選択によって、プロセスがどの程度スムーズか、プログラムがどの程度成功するかが決まります。

AIが支援するモダナイゼーションのタスクをいくつか紹介します。

• コードの理解と説明

• コード生成とリファクタリング

• コードの変換と最適化

• テスト生成とコードのドキュメンテーション

例えば、Swimmのアプリケーション理解プラットフォームは、静的解析とLLMを組み合わせて、ビジネス・ルールを抽出し、COBOLユーザー画面の各要素の依存関係や変数フローを特定しています。一方、IBM® watsonx Code Assistant for Zは、AIエージェントを使用して、メインフレームのコードやドキュメンテーションを理解し、自然言語による説明を作成します。

一部のAI搭載アプリには、自然言語プロンプトに基づいて新しいコードを生成するためのチャットボット・インターフェースがあります。その他には、IDE（統合開発環境）に統合され、リアルタイムでインライン・コード候補を表示するものもあります。IBM® watsonx Code Assistant for Zはさらに一歩進んで、COBOLアプリケーションをモジュール式のビジネス・サービスに自動的にリファクタリングします。

Persistent Systems社が開発したようなマルチエージェント・シムステムは、複数のAIエージェントを使用してCOBOLコードをJavaのような現代的なプログラミング言語に変換します。コーダーエージェントが翻訳を行い、レビュアー・エージェントが変換されたコードにエラーや最適化や改良の可能性がないかチェックします。

AI搭載ツールでは、新しいコードと元のCOBOLコードのセマンティックな同等性を比較するテストを自動的に生成できます。また、特定のコード・フラグメントの動作を文書化するためにインライン・コメントを生成することもできます。

AIアプリケーションと同様に、チームは慎重に行動し、アウトプットの正確性を検証し、生成されたコードや提案された修正プログラムや変更をテストする必要があります。