2035年へのレガシーモダナイゼーション実務論（6）：
AIを使えば、長年使われてきたCOBOLのコードを解析することはできる。しかし、そこに記されたデータ項目名が業務上何を意味するのかまで、正しく読み解けるわけではない。レガシーシステムの移行を阻む、長年の運用の中で失われてきた「意味」をどう取り戻せばよいのか。
中野恭秀（アクセンチュア）, 編集：遠藤文康, ＠IT
2035年へのレガシーモダナイゼーション実務論（5）：
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。
中野恭秀（アクセンチュア）, 編集：遠藤文康, ＠IT
2035年へのレガシーモダナイゼーション実務論（4）：
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。
中野恭秀（アクセンチュア）, 編集：遠藤文康, ＠IT
2035年へのレガシーモダナイゼーション実務論（3）：
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。
中野恭秀（アクセンチュア）, 編集：遠藤文康, ＠IT
2035年へのレガシーモダナイゼーション実務論（2）：
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。
中野恭秀（アクセンチュア）, 編集：遠藤文康, ＠IT
2035年へのレガシーモダナイゼーション実務論（1）：
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。
中野恭秀（アクセンチュア）, 編集：遠藤文康, ＠IT