背景
COBOLシステムの保守・運用において、長年にわたり蓄積された知識やノウハウが暗黙知として属人化しているケースが多く、仕様理解や調査に時間を要することが課題となっていました。また、AIを活用した開発効率化が進む一方で、AI駆動開発ツール単体では膨大なCOBOLコードを十分に理解することが難しいという課題も存在していました。
これらの背景を踏まえ、「AIベテランエンジニア」v1.2では、ナレッジの蓄積・活用およびAI駆動開発との連携が強化され、実運用に即した形でCOBOLシステムの保守・運用を支援します。
「AIベテランエンジニア」v1.2の主な機能・強化点
1. 質疑応答システムを育てるフィードバック機能を追加
AIベテランエンジニアの回答に対するフィードバックを記述式で入力できる機能が質疑応答システムに追加されました。開発時の注意点や特殊ルールといったベテランエンジニアが持つ暗黙知や職人技を、このフィードバック機能を通じて組織のナレッジとして蓄積できます。
チャット履歴を「診断パターン」としてナレッジに登録することで、調査に時間がかかっていた課題も早期解決が可能になります。利用を重ねることでナレッジが蓄積され、システムが継続的に精度を向上させます。
2. Claude Code連携
Anthropic社が提供するAI駆動開発ツール「Claude Code」との連携に対応しました。MCP Server（SSEおよびStreamable-HTTP方式）を通じて、Claude CodeからAIベテランエンジニアを直接呼び出し、COBOLシステムのナレッジをAI駆動開発に活用できます。COBOLエキスパートのスキルを設定することで、AIベテランエンジニアが保持するナレッジを最大限に引き出すことが可能です。
AI駆動開発ツールは単体では膨大なCOBOLコードを十分に理解することが難しく、コンテキストの薄まりによる仕様の断片化や不正確な解析、高コスト化が課題となります。AIベテランエンジニアは、膨大なCOBOLシステムを事前に分析・ベクトル化し、AI駆動開発ツールへ必要な情報を的確に提供することで、これらの課題を解決します。
3. 仕様書生成の品質・安定性の向上
仕様書生成において、決定的な処理は「静的解析」が、意味解釈は「AI」がそれぞれ担当することで、何度出力しても一貫性のある精度の高い仕様書を生成します。プレースホルダーを使用し、AIや静的解析ツールが取得した値をカスタムテンプレートに埋め込むことで、安定した出力を実現し、仕様書の品質向上と保守・運用の効率化を促進します。
4. その他の機能改善
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仕様書の視認性向上: フローチャートの表現を統一し、ルールを厳格化することでばらつきのない出力を実現しました。また、WORKING-STORAGE SECTIONのレベル番号表示にインデントが追加され、データ構造の階層関係が視覚的に把握しやすくなりました。
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プログラム制御構造図の作成: 仕様書内にプログラム全体の制御構造を図として自動生成する機能が追加され、処理の全体像を視覚的に把握できるようになりました。
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チャット履歴の画面表示: 質疑応答システムにおいて、チャット履歴を画面上で確認できるようになりました。名前を付けてチャット履歴を保存・チャットを再開することが可能です。
東京システムハウス株式会社について
東京システムハウス株式会社は、1976年の創業以来、お客様の業務改革・IT戦略立案からシステムの企画・設計、開発、導入、運用・保守までを一貫して支援する独立系IT企業です。クラウド、AI・機械学習、自動化、データ活用、レガシーシステム刷新など、幅広い技術を組み合わせた総合ソリューションを提供しています。
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