Anthropic、Claude CodeによるCOBOL資産移行手法を提示：数年かかった解析を四半期単位に短縮

ATMで現金を引き出すとき、その裏側では半世紀前のコードが動いている可能性が極めて高いです。

米国におけるATM取引の約95パーセントは、今なおCOBOLに依存しています。金融、航空、政府機関などの重要システムでは、毎日数千億行ものCOBOLが稼働しています。しかし、システムを構築した技術者の多くはすでに退職しており、大学でCOBOLを教える講義もごくわずかです。四半期を追うごとに、このコードを読める人材は減り続けています。

Anthropicは2026年2月23日、エージェント型コーディングツール「Claude Code」を活用し、COBOLのモダナイゼーションにかかる膨大なコストと期間を劇的に削減するアプローチを公開しました。従来は何年もかかっていた移行作業を、数四半期に圧縮できるとしています。

コンサルの大軍を雇う時代の終わり

COBOLの近代化には、インフラ移行、リファクタリング、商用製品への置換、そしてJavaやPythonへの全面書き換えという4つの選択肢があります。書き換えは最も根本的な解決策ですが、従来は最も高リスクで費用がかかりました。

最大の難関は、コードが何をしているかを理解するリバースエンジニアリングの工程でした。Claude Codeはコードベース全体を読み込み、エントリーポイントや実行パスを割り出します。さらに、通常の静的解析では検知しにくい、共有ファイルやデータベースを経由した暗黙の依存関係までマッピングします。

これにより、誰も覚えていない業務フローが文書化され、安全に移行できる独立したモジュールと、結合度が高く慎重に扱うべき領域が事前に可視化されます。

段階的な移行と検証の徹底

もちろん、すべてをAIに丸投げするわけではありません。規制への適合や業務の優先順位付けは、人間のエンジニアが主導します。

計画が固まると、AIはまず新旧コードが完全に同一の出力を返すかを確かめる機能テストを設計します。その上で、レガシー部分をAPIでラップしながら、1コンポーネントずつ新言語へと段階的に移植します。新旧システムを並行稼働させながら進めるため、万が一不具合が起きても影響範囲を最小限に抑えられます。

なぜ重要か

Anthropicのこの一手は、エンタープライズ領域において非常に賢い戦略だと私たちは考えます。

多くのAIツールが日常的なスクリプト作成やWebフロントエンド開発で競い合っている中、同社は世界で最も予算規模が大きく、かつ解決が切迫しているレガシー資産の解体に切り込みました。AIにすべてを自動生成させるのではなく、最も泥臭くコストのかかるコード解析と依存関係の洗い出しに特化させた点も、金融機関などの警戒感を解く上で現実的です。

古い基盤を抱える企業にとって、小規模なモジュールから試してみる価値は十分にあります。高額なコンサルタントを何年も雇うことなく、自社システムの全体像を把握できるだけでも大きな前進だからです。

ただし懸念もあります。金融系のCOBOLには、特殊な端数処理や業務固有の例外処理が埋め込まれているケースが多々あります。AIが生成したテスト結果を過信し、人間の専門家による綿密な検証を怠れば、本番環境で深刻な計算不整合を招く危険性があります。AIは頼もしい案内人になりますが、最後の安全確認を怠ってはなりません。