AIによるレガシーシステムの刷新で懸念されるハルシネーションだが、AIが誤りを起こしやすい場所には一定の傾向がある。実際にあった例を基に、AIがもっともらしい間違いを犯す原因と対策を解説する。
AIは、長年使われてきたCOBOLのプログラムをどこまで理解できるのか。レガシーシステムの刷新にAIを活用する上で、その能力をどう評価すべきかは重要な課題だ。とはいえAIの読解力が高くても、システム全体を正しく理解できるとは言えない。AI活用の可能性を見極めるために、企業は何を検証すべきなのか。
レガシーシステムの移行に当たり、工数や期間を見積もる際の指標として使われてきたプログラムの本数やステップ数。しかし、AIを活用した移行では、同じ規模のシステムでも必要な工数が大きく異なることがある。従来の指標だけでは見えてこない移行の難しさを、どう見極めればよいのか。
国産メインフレームの撤退表明が相次ぐ中だが、「まだ時間がある」と考えている企業もあるかもしれない。しかしシステム移行に必要な期間を逆算すると、判断を先送りできる時間は限られている。
国産メインフレームからの撤退表明が相次ぎ、待ったなしとなったレガシーシステムの刷新。AIによって解析や変換が速くなる中、「AIに何を任せ、人は何を決めるのか」という視点から、2035年を見据えたモダナイゼーションの実務を考える。