「クラウド型AIにコードをアップロードすることは、社内規程が定める機密情報の社外送信に該当する」――この一文が、COBOLモダナイゼーションへの前進を止めています。COBOL経験者の平均年齢は57.8歳（日立製作所・日経クロステック2024年11月調査）であり、毎年約3,000人が定年退職している現実がありながら、セキュリティポリシーを理由にAI活用ツールを一切評価できないケースが金融・製造業の情報システム部門で相次いでいます。保守要員の確保が構造的に困難になる中、「動かせる人間がいなくなる」前に手を打つ時間的猶予は年単位で縮まっています。
本サービスは、AIエンジン（大規模言語モデル）をお客様の自社データセンターまたはプライベートクラウド内に閉じた形で構築・稼働させます。COBOLソースコードはネットワーク境界の外へ一切送出されないため、既存の情報セキュリティポリシーや金融庁・経産省が求めるシステムリスク管理基準との整合性を維持したまま導入が可能です。解析・変換・日本語仕様書生成のすべての処理がオンプレミス環境内で完結するため、外部APIへの依存をゼロにしたままCOBOLモダナイゼーションを推進できます。
ソースコードが自社環境の外へ出ない構成を前提に設計されており、機密コードの社外送信を禁止する社内規程への適合性を確認しやすい
オンプレミス／プライベートクラウドの両構成に対応しており、既存インフラ方針に合わせた導入形態を選択できる
COBOLコードから日本語の仕様書・フローチャートを自動生成し、COBOL経験者不在でもシステム理解を継承できる体制を構築できる
AIによるコード解析・変換支援により、人手によるリバースエンジニアリング工数をスピーディに削減できる（業界類似事例ベースの推計として最大60〜80%削減との報告あり）
生成された仕様書・フローチャートは、金融庁へのシステムリスク管理報告書や内部統制説明資料の根拠資料として活用できる
経産省「2025年の崖」試算が示す年間最大12兆円規模の経済損失リスクに対し、自社ポリシーを守りながら早期の移行検討を開始できる
【ヒアリング・環境診断】専用ヒアリングシートをもとに、現行のセキュリティポリシー・ネットワーク構成・COBOLコード規模・保守体制を確認し、オンプレミスまたはプライベートクラウドのどちらが適切かを整理した「環境適合診断レポート」を作成します
【概念実証（PoC）設計】お客様が指定するサンプルコード（社外持ち出し不可の本番コードに限らず、テスト用コードでも可）を使い、自社環境内でのAI解析・変換・日本語仕様書生成の動作を確認する「PoCプラン（実施計画書）」を策定します
【オンプレ環境でのPoC実施】実際にお客様環境へエンジンを導入し、COBOLコードの解析・変換・フローチャート生成を実行。処理がネットワーク境界内に留まることを確認しながら「PoC結果レポート（解析精度・変換サンプル・ログ）」を提出します
【移行ロードマップ提案】PoC結果をふまえ、本番移行に向けたフェーズ計画・体制・リスク対応策をまとめた「モダナイゼーション移行提案書」を提示し、本格導入の判断材料を提供します
お問い合わせ後の初回ヒアリングで、ネットワーク構成・外部通信制限・データ分類ポリシーを確認し、貴社のセキュリティ審査フローに必要な「システム構成概要書」「データフロー図」「外部通信一覧（ゼロ件確認を含む）」を準備します。セキュリティ審査担当部門との個別打ち合わせにも同席対応が可能です。
クラウド型のコード解析ツールは、解析処理をベンダー側のサーバーで行うため、ソースコードがネットワーク境界を越えて外部へ送出されます。本サービスは大規模言語モデル（LLM）をお客様の自社環境内に配置するため、コードが外部に出る経路が存在しません。外部APIへの依存もなく、インターネット非接続のクローズドネットワーク環境でも稼働できます。
主な対象はCOBOLですが、仕様書・コメントが存在しないレガシーコードにも対応しており、AIがコードそのものを解析して日本語フローチャートや仕様書の草案を生成します。ただし変換精度はコードの複雑性・記述スタイルによって変動するため、概念実証（PoC）フェーズで実際のサンプルを用いた精度確認を必ず実施し、本番適用可否を判断していただく設計にしています。
ローンチ時にいち早くお知らせします。