東京システムハウス、AIでJCL単位のテストデータ作成を自動化

東京システムハウスは10月8日、AIと静的解析ツールを使う「テスト支援サービス」の提供を始めます。
メインフレームなどの資産をJCL単位で解析し、テストデータとテスト仕様書を自動作成します。
COBOL特有のデータ形式にも対応し、現行システムの実データを使わずにテスト準備を進められます。

記事の概要

東京システムハウスは2026年10月8日、テスト支援サービスの提供を開始します。
本サービスは、AIと静的解析ツールでJCLを起点に関連プログラムを解析します。
ジョブの実行に必要な入力データを特定し、テスト仕様書を自動作成します。
テストデータは、固定長順編成（SEQ）ファイル形式で出力します。
ゾーン10進数、パック10進数（COMP-3）、2進数（COMP）などにも対応します。
JCL・COBOL・COPY句などを解析するため、現行環境の実データは必要ありません。
現バージョンはバッチ処理が対象で、今後は自動配置や自動評価、オンライン処理への対応を予定しています。

記事のポイント

1. JCL単位で資産を解析： 「AIベテランエンジニア」を使い、JCLから関連プログラムと入力データを特定します。
2. COBOL形式に対応： SEQファイルに加え、COMP-3やCOMP、COMP-1、COMP-2などの形式を扱えます。
3. 実データなしで準備： 現行システムの実データを抽出せず、資産解析からテストデータを作成できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 現行データの抽出や熟練者の確保が難しい企業でも、資産解析を起点にテスト準備の着手時期を前倒しできる可能性があります。まずは対象バッチと必要な品質条件を切り分けることが求められそうです。
• 同業サービス提供者： JCL単位の解析から仕様書・データ生成までを一続きに扱う構成は、レガシー刷新支援の提案範囲を見直す材料になりそうです。今後の自動配置・評価への拡張も、差別化の軸になる可能性があります。
• 移行プロジェクト担当者： 実データを扱わずに準備できる点を前提として、入力条件や期待結果の確認方法を早い段階で設計する必要がありそうです。現時点ではバッチ処理が対象のため、オンライン処理は別途計画が求められます。

このニュースの背景

メインフレームやオフコンの基幹システムでは、ハードウェアの製造・保守終了やCOBOL技術者の減少を背景に、オープン環境への移行需要が高まっています。
移行後の動作確認に必要なテストデータの準備には、現行システムの仕様に詳しい要員が必要ですが、日常業務と並行して体制を確保することは容易ではありません。
テストデータの準備が不十分なままテスト工程に入ると、不具合調査の長期化やプロジェクト遅延につながるため、資産解析と生成AIを組み合わせた自動化が検討されました。

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