エイチビーラボジャパン、AI移行ツール「M-Forge」を提供開始

エイチビーラボジャパンは、AIマイグレーションツール「M-Forge」の提供を開始しました。
現行システムの解析から設計書の復元、コード変換、テストまでをAIで支援します。
各工程に人によるレビューと承認を組み込み、品質ゲートで移行結果を検証します。

記事の概要

M-Forgeは、Assessment、Design、Migration、Testの4モジュールで移行工程を標準化します。
既存コードや資産の解析、依存関係の可視化、業務ロジックの抽出をAIが支援します。
ソースコードから設計書を復元し、コード変換やテストコードの生成・実行も自動化します。
仕様の確定や変換結果の確認、最終承認などの判断は、エンジニアが担います。
品質評価はISO/IEC 25010とISO/IEC/IEEE 29119に基づくQuality Gateで実施します。
Branch Coverage、Test Category Coverage、Requirement Coverage、Reliabilityなどを評価します。
同社のPoCでは、移行時の手戻りを約50％削減し、生産性を約1.5倍に向上させました。
CECとのCOBOLからJavaへの移行PoCでは、設定したKPIを達成し、顧客満足度調査で3項目が10点満点でした。

記事のポイント

1. 4モジュールで標準化： 解析から設計、コード変換、テストまでを一貫した4モジュールで管理し、移行作業の再現性と透明性を高めます。
2. 人の承認を組み込む： AIが反復作業を処理する一方、仕様確定や変換結果の確認などはエンジニアがレビューし、承認します。
3. PoCで効果を測定： 同社のPoCでは、移行時の手戻りを約50％削減し、プロジェクト全体の生産性を約1.5倍に高めました。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 導入前に、既存資産の解析からテストまでで人が判断すべき箇所と測定指標を洗い出し、AIの自動化範囲だけでなく承認体制まで含めて移行計画を比較する必要が出てきそうです。
• 移行サービス提供者： 移行案件の提案では、コード変換の効率だけでなく、設計書の復元やテスト、品質評価、人による承認までを一貫して説明できるかが、サービスを選ばれる際の差になっていく可能性があります。
• 移行担当エンジニア： 反復的な解析や変換作業から、仕様の確定、変換結果の確認、テスト観点の整理へと役割の比重が移り、AIの出力を品質基準に照らして承認する力が求められそうです。

このニュースの背景

日本企業では、COBOLやRPG、VB6などで構築された基幹システムが現在も業務を支えています。
一方で、開発担当者や設計書が失われ、システムの動作を把握しにくいブラックボックス化が課題になっています。
AIによる移行効率化が注目される一方、個別・断片的な利用では品質にばらつきが出て、移行後に新たなブラックボックスを生む懸念があります。
そのため、移行工程を標準化し、AIの処理に人のレビューと承認を組み込む考え方が示されています。

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