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レガシーマイグレーション × AI実装基盤

ZEUS(仮称)

ZEUS(仮称)は、レガシーシステムを段階的にモダナイズするためのAI実装基盤です。 既存コードから新コードとテストコードを生成し、UI上で対話的に修正、テストで検証し、 その結果を学習にフィードバックすることで、使うほど業務に特化して精度を高めます。 さらに改訂コードから仕様書・設計書などのドキュメント生成まで一気通貫で支援します。

※閉域ネットワーク/オンプレ環境での導入に対応します。

対象

レガシー資産(COBOL)/ 設計書不足・属人化した業務システム/ 段階的なマイグレーションが必要な基幹系

得意領域

自動ドキュメント化/移行支援/テスト観点抽出・整備

導入形態

閉域ネットワーク/オンプレミス/専用サーバ構成に対応

概要

ZEUS(仮称)は、設計書が不足・散逸しているレガシーシステムに対しても、 既存のソースコードやテスト結果を起点に、 マイグレーションを前に進めるためのAI実装基盤です。
新コードとテストコードの生成、対話的な修正、テストによる検証、 その結果を学習にフィードバックする循環を通じて、 プロジェクトを進めるほど再現性と品質を高めていきます。

主な特長

  • 新コード+テストコード生成:移行後の骨格を素早く作成
  • 対話的な理解・修正:生成コードを起点に改修内容を具体化
  • テストで品質を検証:差分・影響を確認し修正に反映
  • 結果を学習にフィードバック:使うほど業務特化・精度向上
  • 閉域・オンプレ対応:権限/監査を前提に運用可能

こんなときに効きます

設計書が不足・散逸していて全体像の把握が難しいレガシー資産を、 段階移行で安全にモダナイズしたいケースに適しています。 生成→対話修正→テスト→学習の循環により、進めるほど品質と再現性を高められます。

ユースケース

レガシー刷新・段階移行

COBOLなどの既存資産を活かしながら、 一括移行ではなく段階的にモダナイズしたいケース。 生成・検証・学習を繰り返すことで、移行範囲を安全に拡張できます。

属人化した基幹システムの再構築

設計書が不足し、特定の担当者しか理解していないシステムに対し、 コードとテスト結果を起点に再構築。 保守・改修が可能な状態へ段階的に整理します。

長期運用を前提とした品質改善

移行後も継続的な改修・保守が発生するシステムに対し、 テスト結果や修正内容を学習に取り込み、 使うほど再現性と品質が高まる基盤を構築します。

構成イメージ

既存のソースコードやテスト資産を安全な領域に取り込み、 新コードとテストコードの生成、修正、テスト実行を反復できる環境を構築します。 テスト結果や修正内容は学習データとして蓄積し、プロジェクトを進めるほど 変換の再現性と品質を高めていきます。生成物は、コード/テスト/仕様・設計ドキュメントとして出力します。

ZEUS(仮称)による反復学習型マイグレーション・カスタマイゼーションの処理フロー
ZEUS(仮称)による反復学習型マイグレーション・カスタマイゼーションの処理フロー
閉域ネットワーク/オンプレミス(ローカルLLM構成)
入力:ソースコード/既存ドキュメント/テスト結果
出力:新コード/テストコード/仕様・設計ドキュメント
学習:修正内容・テスト結果をフィードバックし精度を継続改善
権限/監査/ログ設計に対応

導入の進め方

① PoC・適用範囲の確認

対象となるレガシー資産の一部を選定し、 ZEUS(仮称)が扱うコード・テスト・ドキュメントの範囲を定義します。 小さな単位で生成・検証のサイクルを確認し、 適用可能性と効果を見極めます。

② 生成・検証サイクルの構築

新コードとテストコードの生成、修正、テスト実行を 実プロジェクトに組み込みます。 修正内容やテスト結果を学習にフィードバックし、 再現性と品質を段階的に高めていきます。

③ 段階展開・本番適用

適用範囲を徐々に拡張し、段階移行や並行稼働を前提に本番へ展開します。 運用を通じて学習を継続し、 長期的な改修・保守にも耐えうる実装基盤として定着させます。

よくある質問

クラウドを使えない環境でも導入できますか?

はい。ZEUS(仮称)は閉域ネットワーク/オンプレミス環境での運用を前提とした構成に対応しています。 ソースコードや生成された成果物が外部に送信されることはありません。

どこまで自動化できますか?

既存コードからの新コード・テストコード生成、設計書生成、テスト観点抽出などを自動化・支援します。 生成結果は人が確認・修正し、その結果を学習にフィードバックすることで、 使い続けるほど業務に特化した精度を高めていきます。

PoCでは何を確認できますか?

対象範囲を限定したPoCを通じて、生成精度やテスト活用の有効性、 現場での運用イメージを確認できます。 実際のコードやテスト結果を用いて評価することで、本番適用に向けた進め方を具体化できます。

お問い合わせ

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