AWS Transform for mainframe は Reimagine 機能と自動テスト機能を導入します

2025 年 5 月、私たちは AWS Transform for mainframe をリリースしました。これは、メインフレームのワークロードを大規模にモダナイズするための、初のエージェント型 AI サービスです。AI 搭載のメインフレームエージェントは、モダナイゼーションの各フェーズにおける複雑でリソース集約型の作業を自動化することで、メインフレームのモダナイゼーションを加速します。COBOL、CICS、DB2、VSAM を含むレガシーメインフレームアプリケーションを最新のクラウド環境へ移行するプロセスを効率化でき、モダナイゼーションの期間を数年から数か月に短縮できます。

2025 年 12 月 1 日、AWS Transform for mainframe において、AI 搭載の分析機能、Reimagine モダナイゼーションパターンのサポート、テスト自動化を含む強化機能を発表しました。これらの強化機能は、メインフレームのモダナイゼーションにおける 2 つの重要な課題を解決します。すなわち、単にクラウドへ移行するだけでなくアプリケーションを完全に変革する必要性と、テストに多大な時間と専門知識が求められる点です。

• メインフレームのモダナイゼーションの再構想 – これは、AI を活用した新しいアプローチで、最新の設計パターンを用いるか、バッチ処理からリアルタイム機能への移行を通じて、顧客のアプリケーションアーキテクチャを完全に再構想するものです。強化されたビジネスロジック抽出機能に加え、 AWS Transform を通じた新しいデータ系統分析や自動データ辞書生成を組み合わせることで、顧客は COBOL などで書かれたモノリシックなメインフレームアプリケーションを、マイクロサービスのようなよりモダンなアーキテクチャスタイルに変革できます。
• 自動テスト — 顧客は、新しい自動テスト計画生成、テストデータ収集スクリプト、およびテストケース自動化スクリプトを利用できます。AWS Transform for mainframe は、データ移行、結果の検証、端末接続のための機能テストツールも提供します。これらの AI 搭載機能は連携して動作し、テストの期間を短縮するとともに、自動化によって精度を向上させます。

メインフレームのモダナイゼーションの再構想と自動化テスト機能について、さらに詳しく見てみましょう。

メインフレームのモダナイゼーションを再構想する方法
メインフレームのモダナイゼーションは、画一的なアプローチでは対応できないことを認識しています。戦術的なアプローチが既存システムの補強や維持に焦点を当てるのに対し、戦略的モダナイゼーションは、リプラットフォーム、リファクター、リプレイス、そして新しい 再構想 といった明確な選択肢を提供します。

再構想パターンでは、AWS Transform の AI 搭載分析がメインフレームのシステム分析と組織の知識を組み合わせ、詳細な業務・技術ドキュメントおよびアーキテクチャの推奨を作成します。これにより、重要なビジネスロジックを保持しつつ、最新のクラウドネイティブ機能を活用できます。

AWS Transform は、メインフレームのモダナイゼーションを成功させるために不可欠な、新しい高度なデータ分析機能を提供します。これには、データ系統分析や自動データ辞書生成が含まれます。これらの機能は連携して、メインフレームデータの使用方法や関係性に加え、その構造と意味を定義します。顧客はデータ全体の状況を完全に把握できるようになり、モダナイゼーションに関する意思決定を的確に行えるようになります。技術チームは、重要なビジネスロジックや関係性を維持しながら、データアーキテクチャを自信を持って再設計できます。

再構想 戦略は「ヒューマン・イン・ザ・ループ（人による検証）」の原則に従っており、AWS Transform や Kiro などのAI生成アプリケーション仕様やコードが、ドメインエキスパートによって継続的に検証されることを意味します。AIの機能と人間の判断によるこの協働アプローチにより、AI 搭載のモダナイゼーションのスピードを維持しながら、変革リスクを大幅に低減できます。

この手法には、レガシーメインフレームアプリケーションをクラウドネイティブのマイクロサービスに変換するための、3 段階の方法論があります。

• 既存の COBOL やジョブ制御言語（JCL）コードからビジネスロジックやルールを抽出するリバースエンジニアリングを、AWS Transform for mainframe を使用して実施します。
• マイクロサービス仕様 、モダナイズされたソースコード、Infrastructure as Code（IaC）、およびモダナイズされたデータベースを生成するフォワードエンジニアリングを行います。
• 生成された マイクロサービスを IaC を使用して Amazon Web Services（AWS） にデプロイし、モダナイズされたアプリケーションの機能をテストします。

マイクロサービスアーキテクチャはメインフレームのモダナイゼーションに大きな利点をもたらしますが、すべてのケースに最適な解決策であるとは限らないことを理解することが重要です。アーキテクチャパターンの選択は、システムの具体的な要件や制約によって決定されるべきです。重要なのは、現在のニーズと将来の目標の両方に合致するアーキテクチャを選択することであり、組織がクラウドネイティブ能力を成熟させるにつれて、アーキテクチャの判断が進化する可能性があることを認識することです。

柔軟なアプローチにより、自社主導の開発とパートナー主導の開発の両方をサポートします。これにより、ビジネスプロセスの整合性を維持しながら、お好みのツールをご利用いただけます。長年にわたるビジネスロジックを保持しつつ、プロジェクトリスクを低減しながら、最新のクラウドアーキテクチャの利点を享受できます。

自動化テストの実践
新しい自動化テスト機能は、リリース時に IBM z/OS メインフレームのバッチアプリケーションスタックをサポートしており、組織がより幅広いモダナイゼーションのシナリオに対応しつつ、一貫したプロセスとツールを維持できるよう支援します。

新しいメインフレーム機能は以下の通りです：

• テストケースの計画 — メインフレームコード、ビジネスロジック、スケジューラプランからテスト計画を作成します。
• テストデータ収集スクリプトの生成 — メインフレームからテスト計画へのデータ収集用の JCL スクリプトを作成します。
• テスト自動化スクリプトを生成 — ターゲットの AWS 環境で実行されるモダナイズされたアプリケーションのテストを自動化する実行スクリプトを生成します。

自動化テストを開始するには、まずワークスペースを設定し、各ユーザーに特定の役割を割り当て、ワークスペースへの参加を招待します。詳細については、AWS Transform ユーザーガイドの AWS Transform スタートガイド を参照してください。

[ワークスペースでジョブを作成] を選択します。サポートされているすべての変換ジョブの種類を確認できます。この例では、メインフレーム・アプリケーションをモダナイズするために メインフレーム・モダナイゼーション の仕事を選びます。

新しいジョブが作成されたら、テスト生成のためのモダナイゼーションを開始できます。このワークフローは順次進行型で、AI エージェントの質問に対して必要な入力を提供する場所です。共同作業者を追加し、コードベースやドキュメントが保存されているAmazon Simple Storage Service（Amazon S3）バケット内のリソースの場所を指定できます。

メインフレーム銀行ケースとして、クレジットカード管理システムのサンプルアプリケーションを使用します。これには、プレゼンテーション（BMS画面）、ビジネスロジック（COBOL）、データ（VSAM/DB2）が含まれ、オンライン取引処理およびバッチジョブも含まれます。

コードの分析、ビジネスロジックの抽出、コードの分解、移行ウェーブの計画の手順を終えた後、テストケースの計画、テストデータ収集スクリプトの生成、テスト自動化スクリプトの生成など、新しい自動化テスト機能を体験できます。

新しいテストワークフローは、モダナイゼーションプロジェクトのテスト計画を作成し、テストデータ収集スクリプトを生成します。計画のステップは以下の 3 つです：

• テスト計画の入力を設定 – テスト計画を他のジョブファイルにリンクできます。テスト計画はメインフレームアプリケーションコードの分析に基づいて生成され、抽出されたビジネスロジック、技術ドキュメント、コード分解、スケジューラプランを使用することで、さらに詳細を任意で提供できます。
• テスト計画の範囲を定義 – アプリケーションの実行フローが開始するエントリーポイントとなる特定のプログラムを定義できます。例えば、バッチジョブの JCL です。テスト計画では、各機能テストケースが特定のエントリーポイントから実行を開始するように設計されています。
• テスト計画の調整 – テスト計画は順次実行されるテストケースで構成されます。テストケースの詳細ページでは、テストケースの順序を変更したり、新しいケースを追加したり、複数のケースを統合したり、1 つのケースを 2 つに分割したりできます。バッチテストケースは、スケジューラプランに従った JCL のシーケンスで構成されます。

テストデータ収集スクリプトの生成は、機能的同等性テストのためにメインフレームアプリケーションからテストデータを収集します。このステップでは、サンプルアプリケーションのさまざまなデータソース（VSAM ファイルや DB2 データベースなど）からテストデータを収集し、モダナイズされたアプリケーションのテストに使用できる JCL スクリプトを自動生成します。このステップでは、VSAM データセットからテストデータを抽出したり、DB2 テーブルからサンプルデータを照会したり、連続データセットを収集したり、データ収集ワークフローを生成する自動スクリプトを作成します。このステップを完了すると、すぐに使用できる包括的なテストデータ収集スクリプトが準備されます。

自動テストの詳細については、AWS Transform ユーザーガイドの「メインフレームアプリケーションのモダナイゼーション」を参照してください。

今すぐご利用いただけます
AWS Transform for mainframe の新機能は、2025 年 12 月 1 日より、AWS Transform for mainframe が提供されているすべての AWS リージョンで利用可能です。リージョンごとの提供状況や今後のロードマップについては、AWS Capabilities by Region をご覧ください。 現在、評価および変換を含むコア機能を、AWS のお客様に対して無償で提供しています。詳細については、AWS Transform の料金ページをご覧ください。

AWS Transform コンソールでお試しください。詳細については、AWS Transform for mainframe 製品ページ をご覧ください。フィードバックは、AWS re:Post for AWS Transform for mainframe または、普段ご利用の AWS サポート窓口までお送りください。

– Channy

原文はこちらです。