COBOLの2025年問題とは？AIによる解決策・モダナイゼーション事例・適用手順・注意点を徹底解説！

長年にわたり日本の基幹システムを支えてきたCOBOLですが、その安定性ゆえに刷新が進まず、結果としてDX推進の大きな障壁となっています。そのような中で注目されているのが、生成AIのコーディング能力を活用したモダナイゼーションです。

本記事では、COBOLが抱える2025年問題から、AI（人工知能）による具体的な解決策や事例、導入時の注意点まで紹介します。

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なぜCOBOLの2025年問題が深刻と言えるか？

多くの企業で基幹システムを支えるプログラミング言語「COBOL」。「経済産業省のDXレポート」では、レガシー化するCOBOLシステムを放置すると2025年以降、最大で年間12兆円もの経済損失が生じる可能性が示されています。これが、いわゆる「COBOLの2025年問題」です。

以下では、COBOLシステムの具体的な問題点と影響を紹介します。

後継者不足

COBOLエンジニアは平均年齢が高く、他分野と比べても高齢化が顕著です。現在、COBOLを扱えるエンジニアの多くは50代以上と言われ、定年退職による技術者の減少が急速に進んでいます。

さらに深刻なのが、若手エンジニアに対するCOBOL教育の機会が減少し、あえてCOBOLに関わりたがらない傾向も強まっている点です。大学や専門学校でCOBOLを教える機会はほとんどなく、若手技術者の育成は絶望的な状況です。

レガシーな環境や古い開発スタイルへの敬遠感から、若手人材の確保・育成に苦戦している企業も少なくありません。この結果、レガシーシステムの維持・保守は一部のベテラン技術者に依存し、属人化が進んでいます。

このような人材流出と教育不足が続けば、結果として事業の安定運用が困難になり、システムの継続性に深刻な影響を与える可能性があります。

システムのブラックボックス化

COBOLシステムは、数十年にわたる度重なる改修や機能追加により、全体像を正確に把握できる人がほとんどいない「ブラックボックス化」が進行しています。仕様書や設計書が散逸・未更新のまま放置され、口頭ベースや特定担当者の記憶に頼った運用が常態化しているケースも少なくありません。

このような属人的な知識に依存した状態では、仕様変更や障害対応のたびに非効率な調査作業が発生し、開発や保守のスピードが著しく低下します。結果として、技術的負債がさらに積み上がり、DX推進やデジタル化を阻む障壁となります。

セキュリティリスクの増大

近年、サイバー攻撃の手口は高度化・巧妙化が進み、標的型攻撃やゼロデイ攻撃、ランサムウェアなど日々さまざまな脅威が増大しています。

そのため、数十年前の設計思想に基づくCOBOLシステムは、旧式のコードや認証方式を含み、最新の攻撃手法に対応できないケースが多くあります。

このような状況を放置すると、情報漏えいやサービス停止など、事業継続に直結する重大インシデントが発生するリスクが高まります。特に金融・公共といった重要インフラ分野においては、社会的な信用失墜につながるため、早急な対策が必要です。

運用・管理コストの増加

古いCOBOLシステムは、専用のメインフレームや専門技術者に依存しているため、年々運用・管理コストが増加します。

人件費だけでなく、周辺システムとの連携やコンプライアンス対応のための追加作業、レガシー保守の非効率さもIT予算を圧迫しています。

運用・管理コストの増加を放置すると、新たなIT投資の余力が失われ、企業の競争力低下を招きかねません。

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COBOLシステムのよくある解決方法とその課題

企業はCOBOLシステムの課題を解決するため、これまでにさまざまな取り組みを実施してきました。しかし、従来の方法には限界があり、近年ではAIの活用が注目されています。以下では、COBOLシステムの従来的な解決方法とその課題を紹介します。

シニア人材の再雇用・継続雇用

定年退職したベテランCOBOL技術者の再雇用や継続雇用により、人材の流出を防ぐことで、現行システムの保守・運用の維持が可能です。あわせて、若手技術者へのOJTを通じて、知識やノウハウの引き継ぎを進めるケースが多く見られます。

しかし、社内のシニア人材を活かす方法にはいくつか課題があります。

まず、COBOL技術者の高齢化に伴い、再雇用できる人材の数自体が年々減少しています。少ない人材では現状維持が限界で、モダナイゼーションの実施など現行システムの改善まで手が回りません。

リホスト

リホストは、COBOLで書かれたアプリケーション自体には手を加えず、稼働基盤のみをメインフレームからオープン系サーバーやクラウド基盤へ移行するマイグレーション（移行）の手法です。専用ハードウェアに依存しない環境を整え、基盤コストの削減を目指します。

しかし、アプリケーション自体は古い状態に変わりなく、結果としてCOBOL技術者に依存する構造は変わりません。また、移行後にパフォーマンスの低下や予期しない障害が発生するリスクもあります。

リライト

リライトは、既存のCOBOLプログラムの仕様を基に、JavaやC#といった新しいプログラミング言語でシステムを再構築（書き直し）するマイグレーション手法です。COBOLからの完全な脱却を目指します。

COBOLへの依存を完全に断ち切り、将来にわたる技術者不足のリスクを解消できます。

しかし、現行システムの仕様を正確に理解し、ゼロから開発し直すため、最もコストと時間がかかります。プロジェクトが長期化し、数億円規模になることも珍しくありません。

パッケージ製品・SaaSへの置き換え（リビルド）

独自開発されたCOBOLシステムを廃止し、市販のパッケージソフトやSaaSを導入するリビルドも有効です。業務プロセス自体を標準化し、保守・運用リスクを根本から取り除くアプローチで、COBOLに縛られない柔軟な運用が実現できます。

ただし、現場の要件をパッケージの標準機能に合わせる必要があり、従来業務フローを見直す大規模なプロジェクトとなります。そのため、社内調整や従業員の教育、移行に伴う混乱への対応など多大なコストと労力を要します。

AIを活用したCOBOLのマイグレーション方法

COBOLシステムのマイグレーションにおいて、AIは従来人手では困難だった工程を効率化し、プロジェクトの成功確率を大幅に高めます。以下では、AIを活用したモダナイゼーション（システムの近代化）のアプローチ方法を紹介します。

コード解析・可視化

AIは、膨大なCOBOLのソースコードを自動的に解析し、処理フローやモジュール間の依存関係、データ構造などを解析できます。そのため、長年の改修でブラックボックス化していたシステムの全体像を短期間で把握可能です。

人間では追いきれない膨大な量のCOBOLソースコード、JCL（Job Control Language）、仕様書などを読み込み、プログラムの構造、データ項目、ジョブの実行順序、画面や帳票の関連性などを高速で解析します。

関連性の可視化: 解析結果を基に、システム全体の構成図、プログラム相関図、データフロー図といったドキュメントを自動で生成します。これにより、これまでベテラン技術者の頭の中にしかなかった「暗黙知」が、誰でも理解できる「形式知」へと変わります。

影響範囲の特定: 「このデータ項目を変更したら、どのプログラムに影響が出るか？」といった影響範囲の調査も瞬時に行えます。これにより、移行計画の精度が飛躍的に向上し、手戻りのリスクを大幅に削減できます。

このフェーズでのAI活用は、移行プロジェクトの成否を分ける羅針盤を手に入れることに等しく、正確な現状把握が後の工程をスムーズにします。

自動コード変換

AIは、COBOLで書かれたプログラムをJavaやPythonなどのモダンな言語へと自動で生成可能です。例えば、COBOLコードで書かれた「画面（標準出力）に HELLO, WORLD という文字列を表示する」という基本的な構文をChatGPTで解析し、対応する構造でJavaへ置き換えたのが以下例です。

COBOLの例：

IDENTIFICATION DIVISION.
PROGRAM-ID. HELLO.
PROCEDURE DIVISION.
DISPLAY "HELLO, WORLD".
STOP RUN.

ChatGPTによるJavaへの変換例：

public class Hello {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("HELLO, WORLD");
}
}

このように、比較的単純な処理であれば、ChatGPTのような生成AIで素早く他の言語に変換可能です。そのため、AIの活用により、人手では膨大な工数がかかる大規模なコード変換も効率的に進められます。

AIは、既存のCOBOLコード内に潜む冗長な記述や非効率な処理を自動的に検出し、改善案を提案できます。また、セキュリティ上の脆弱性や将来的な保守・運用の負担となる技術的負債の解消ポイントを洗い出すことも可能です。

COBOLシステムのリファクタリングにおけるシステムの健全性を高めつつ、移行後のリスクも軽減できます。

関連記事：「COBOL解析のChatGPT活用方法とは？メリット・注意点・他ツールとの比較も徹底解説！」

ドキュメント・ナレッジ生成

AIは過去の改修履歴や障害対応記録、コメントなどの情報を解析し、以下のような技術文書を自動的に生成可能です。

• 仕様書
• 運用マニュアル
• システム全体の構成図
• プログラム相関図
• データフロー図

ベテランのCOBOL技術者に属人化していた暗黙知としてのナレッジが形式知として蓄積され、若手技術者や外部ベンダーへのスムーズな技術継承が実現します。

また、障害時の対応手順や過去の事例がドキュメントとして整備されることで、トラブル対応の迅速化や業務の標準化にも貢献します。

テストの自動化で効率的な品質保証

システムの品質を保証するテストは、非常に手間と時間がかかる工程です。特に大規模な基幹システムの移行では、テストの網羅性がプロジェクトの信頼性を左右します。

AIが現行システムの仕様や操作ログを分析し、必要なテストシナリオや膨大なパターンのテストデータを自動で生成します。これにより、人間では想定しきれないエッジケース（稀なケース）までカバーし、テストの網羅性を高めます。

また、生成されたシナリオに基づき、テストを自動で実行します。さらに、移行前と移行後の実行結果を比較・分析し、差異（バグ）が発生した箇所を自動で特定、レポートします。これにより、開発者は迅速に不具合の修正に集中できます。

さらに、システムの一部を修正した際に、他の部分に意図しない影響（デグレード）が出ていないかを確認するリグレッションテストを自動化します。これにより、品質を維持しながらスピーディーな開発サイクルを実現できます。

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COBOL課題をAIで解決している事例

本章では、COBOLシステムが抱える課題解決に活用されているAIの事例を紹介します。

COBOLからJavaへの高速変換を実現【IBM】

IBM社は、IBM Zプラットフォーム上でのCOBOLアプリケーションのモダナイゼーションを加速するため、生成AIを活用した新製品「watsonx Code Assistant for Z」を発表しました。

このソリューションの生成AIは、1兆5000億トークンで学習され、115種類のプログラミング言語の知識を持つ点が特徴です。COBOLコードを、オブジェクト指向のJavaコードへと高速かつ精度高く変換します。

例えば、CICSやIMS、Db2などz/OSのランタイムと連携するCOBOLアプリも、Javaベースのシステムとして統合・再構築が可能になり、開発者の生産性と保守性の向上につながっています。

従来は人手に依存していた大規模なコード移行作業が自動化され、短期間かつ低リスクでのモダナイゼーションが可能です。

基幹系システム向けのCOBOLアプリ開発に生成AIを適用【日立製作所】

株式会社日立製作所は、基幹系システム向けのCOBOLアプリケーション開発において、生成AIの活用に向けた新たな取り組みを進めています。生成AIの適用により、生産性・品質・信頼性の向上を目指すというものです。

PoC（概念実証）では、新規コード生成からコード修正・単体テストケース生成まで段階的にAIを適用して効果を検証しました。

例えば、新規COBOLコード生成への適用においては、詳細設計書から自動生成ができるかをソース量や分岐条件が異なる3種類のプログラムで精度を検証します。

生成AI用フォーマットを開発するなど試行錯誤の結果、最も単純なプログラムAでは生成精度が66％から73％、高レベルなプログラムCでも14％から60％へと大幅に改善しました。実用レベルに達する精度を実現しています。

また、コード修正・テストケース生成では、作業時間を最大30％短縮する効果が確認されるなど、生産性の向上も期待されます。

GeminiでCOBOLシステムの仕様書を自動作成【東京システムハウス】

東京システムハウス株式会社は、COBOLシステムのブラックボックス化を解決するため、Googleの生成AI「Gemini」を活用したシステムを提供しています。

このシステムはAIベテランエンジニアと呼ばれ、以下2つの機能が備わっています。

• 仕様書作成システム：COBOLコードをアップロードするだけで、Geminiが仕様書を自動生成
• 質疑応答システム：生成された仕様書に基づいてシステムに関する質問を行うと、Geminiが仕様書から適切な情報を検索・回答

AIベテランエンジニアの導入により、従来はベテラン技術者に依存していた仕様把握や業務知識の継承が効率化され、脱レガシーやDX推進に向けた体制強化が期待されています。

COBOLモダナイゼーションにおけるAI活用の注意点

AIをCOBOLシステムのモダナイゼーションのために導入する際は、いくつか注意すべき点があります。以下ではAI活用における代表的なリスクと、その対策について解説します。

精度検証・テストフェーズを設ける

現状のAIでは、モダナイゼーションを完全自動で行うことは困難です。AIによるコード変換は、あくまで「意味的に等価である可能性が高いコード」を生成する支援ツールであり、業務要件の完全な充足を保証するものではありません。

特に、以下はAIだけでは正確に把握しきれないケースが多く見られます。

• COBOLのREDEFINES句によるデータ構造の再定義
• 方言（メーカー独自の拡張仕様）
• 特定のミドルウェアに依存した処理

これを防ぐには、AIによる変換結果に対して人によるコードレビューや精度検証、補完作業を確実に実施することが不可欠です。

最も重要なテストが、同一の入力データを用いて新旧両システムを稼働させ、その出力結果をビット単位で比較検証する「新旧対向テスト」です。勘定系などのミッションクリティカルなシステムでは、このテストによる結果の一致が移行の絶対条件となります。

AIはあくまで支援ツールと位置づけ、最終的な品質の担保は人間が実施しましょう。

セキュリティへの配慮

AIを導入する際に外部クラウドサービスや外注先を利用する場合は、ソースコードやシステム仕様といった機密情報の流出リスクが伴います。

特に個人情報や企業機密を含むデータを扱う場合には、利用範囲や契約内容、データの取り扱いルールを明確に定め、厳格に管理することが重要です。

本契約前のVPoCフェーズでは、提供するソースコードをサニタイズ（機密情報や個人情報を削除）するか、システムの中でも特に機密性が低い、独立した一部のプログラムに限定します。また、テストデータに含まれる個人情報や取引先の機密情報は、データマスキングや匿名化処理を施した上で外部サービスに渡すことを徹底します。

万全なセキュリティ対策を講じるとともに、導入前のリスク評価や社内規程の整備も欠かせません。

AI導入による新たな属人化リスク

AIを導入する際、ツールの操作や設定が一部の社員に集中すると、AI運用そのものがブラックボックス化し、従来の属人化と同様の問題を招きかねません。

こうしたリスクを回避するには、AIツールの使用方法や運用手順を社内でドキュメント化・マニュアル化し、複数の担当者が対応できる体制を整えることが重要です。

どのような指示を与えれば高品質なコードが生成されるかのノウハウを形式知化し、「マイグレーションガイドライン」として組織全体で共有します。

組織全体でナレッジを共有し、継続的な教育と情報展開を行うことで、安定したAI活用環境を維持できます。

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COBOLの2025年問題についてよくある質問まとめ

まとめ

COBOLの2025年問題は、システムのブラックボックス化や運用コストの増加といった、複数の課題が絡み合う深刻な技術的負債です。特に金融・公共・保険などの重要インフラを担う現場では、今後数年で保守体制が破綻する可能性も指摘されています。

こうした中、AIはCOBOLシステムのモダナイゼーションを加速する支援ツールとして注目を集めています。AIによるコード解析や変換、リファクタリング、ドキュメント生成の活用により、現状把握・最適化・ナレッジ継承の大幅な効率化が可能になりつつあります。

しかし、AIは万能な魔法の杖ではありません。実際のプロジェクト推進においては、自社のシステムの特性に合わせた最適なAIツールの選定、生成されたコードの厳密な品質検証、そしてセキュアな移行プロセス全体の設計など高度な専門知識と豊富な経験が不可欠です。

もし貴社がCOBOLシステムの刷新を検討しており、AI活用の第一歩をどこから踏み出せばよいかお悩みであれば、ぜひ一度専門家にご相談ください。