Anthropic、AI主導のレガシーコード近代化に向けた準備指針を公開

要点

• 米Anthropicは、基幹システムや規制業界におけるAIを活用したコード近代化（Code Modernization）の準備手順を公式ブログで公開した。

• AIツールによりコード変換期間が数年規模から数か月〜数週間に短縮される一方、組織内の変更管理や承認手続きが新たなボトルネックになっていると指摘している。

• プロジェクトを円滑に進めるため、ターゲット定義や合格基準の策定、承認済みコードの本番反映経路などを含む「6つの準備ステップ」を提示した。

• 近代化の形態を「バージョン更新」「挙動を維持した刷新」「仕様変更を伴う再構築」の3種に分類し、関係者間の事前合意が不可欠であると説明している。

• プロジェクトの最大の動機は単なるコスト削減ではなく、サポート終了や脆弱性に伴う重大な事業リスクの回避にあると強調している。

• 米Anthropicは2026年9月23日、同社の公式ブログ記事「Notes from the Field」シリーズにおいて、ミッションクリティカルなシステムや規制業界を対象とした「AI主導のコード近代化（Code Modernization）プロジェクト」の準備ガイドを公開した。実案件を担当する同社のエンジニアが、AIによるコード生成の高速化がもたらす組織側の課題や、プロジェクト着手前に整えるべき具体的な手順を解説している。

AIによるコード生成の高速化と組織体制のギャップ

かつて複数年にわたり全社規模の人員を投入して進められていたコード近代化は、AIツールの進化によって数か月、場合によっては数週間で完了できるようになったという。しかし、金融機関の基幹システムなどをはじめとする重要システムでは、監査人や規制当局の要請に基づく厳格な変更管理、レビュー、承認プロセスが依然として必要とされている。

従来のプロセスは、人間がコード変更を記述し、人間が差分をレビューすることを前提に構築されてきた。そのため、AIエージェントの導入によって変更作業そのものが大幅に加速した結果、現在のボトルネックは「コード変更の作成」から「変更を受け入れ、動員する組織体制」へと移行しているとAnthropicは分析している。

近代化を成功へ導く6つの準備ステップ

Anthropicは、プロジェクトの実行に先立って企業が完了しておくべき準備作業として、以下の6つのステップを提示している。

1. ターゲットの定義: 近代化後のコードが備えるべき技術スタックと挙動を決定する。
2. 証明基準の策定: 変更がターゲット状態において正しいと見なされるための合格条件を設定する。
3. プロモーション方針の設定: 認定された変更を、生成される速度に合わせて本番環境へ安全に反映する経路を確立する。
4. 前提条件の整備: 実行環境、CI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー。自動でビルドやテストを行う仕組み）、レビュー体制、必要な承認を事前に整える。
5. エージェントワークフローの構築と改善: サブエージェントにタスクを分散し、変更を並列生成するClaude Codeの動的ワークフロー（Dynamic Workflows）を構築・調整する。
6. 近代化の実行: コードベースの一部でエンドツーエンドの検証を行い、問題がなければ全体へスケールさせる。

3つの近代化アプローチと社内合意の重要性

最初のステップである「ターゲットの定義」において、Anthropicはプロジェクトを以下の3つのタイプに分類している。

• アップリフト（Uplift）: 同一スタック内でのバージョン更新（例: C++11からC++20）。ランタイムのサポート終了や未修正の脆弱性、依存関係の更新停止に対応するため、新しいランタイムとパッケージ群をターゲットとする。
• トランスフォーム（Transform）: 既存の挙動を維持した言語やスタックの刷新（例: COBOLからJava）。技術基盤そのものに課題があるものの、既存の業務ロジックや挙動が信頼されている場合に採用される。
• リイマジン（Reimagine）: 新しいアーキテクチャ上でシステムの挙動変更も同時に行う新規再構築。コード刷新に合わせてビジネス要件も変更する場合に選択される。

同社によると、運用現場の担当者はリスクを抑えるために挙動維持（トランスフォーム）を希望しがちである一方、長年コードベースを扱ってきたエンジニアは技術的負債の解消を望み、事業側の利害関係者は新たな要件を盛り込もうとして再構築（リイマジン）を求めるなど、社内で意見が分かれやすいという。事前の合意が形成されないまま進めると、後から変更の正しさを巡る議論が再燃して手戻りが発生するため、初期段階での合意形成がプロジェクト全体の円滑化につながると指摘している。

ツールによる可視化と人間によるヒアリングの併用

ターゲットを定義するにあたっては、既存コードの実際の動作を抽出し、振る舞いのインベントリ（一覧）を作成することが有効な第一歩になるという。これにより、どの部分を変更または破棄すべきかが明確になり、トランスフォームとリイマジンのどちらを選択すべきかの判断が容易になるとしている。

AnthropicのAIツール「Claude」は、依存関係のマッピングや、過去に誰が構築したか不明となったワークフローの文書化を担当できる。また、公式の「code modernization plugin」が提供する「assess」「map」「extract-rules」といったコマンドを利用することで、元のソースコードを引用した形でビジネスルールを抽出することが可能だという。

ただし、AIによる解析だけではレガシーシステムの完全な挙動を網羅できない場合もあるため、業務担当者や開発者へのヒアリング、内部ドキュメントによる補完が重要であると強調している。特に再構築（リイマジン）を行う場合は、詳細な仕様書を作成して関係者と合意を形成する必要があるとしている。

コスト削減よりも「リスク低減」が最大の価値

プロジェクトの妥当性や目標を設定する際、運用の維持費削減が議論されることが多いものの、実際の現場ではコスト削減が主目的となるケースは少ないとAnthropicは述べている。

同社は、最も重要な近代化のメリットは「リスク低減」であるとし、プロジェクトを実施しなかった場合のリスクを考慮すべきだと提言している。具体的には、未修正の脆弱性を放置することによるサイバー侵害や深刻なシステム障害、サポート切れのランタイム、システムを理解するエンジニアの減少などが企業にとって重大な脅威となり得ると指摘している。Claude Codeなどのツールによって期間は短縮されているものの、予算見積もりには同社が公開している大規模移行の事例などが参考になるとしている。