日本マイクロソフトのハッカソン「GitHub Copilot Quest Lv3」をレポート

60年の時を超え「COBOL」がGitHub Copilotでよみがえる　勘定系アプリの“超難関”モダナイに7社が挑戦

野村総合研究所：過去の知見をエージェントに、力任せにせず“決定論的な下ごしらえ”を

　4番手は、初顔合わせのメンバーで挑んだ野村総合研究所だ。同チームは、COBOL資産からドメイン知識を復元して「できる・できない」を明確にすること、全モジュールをAzure上で稼働させることを目標に掲げた。普段から金融系を担当するだけに、勘定系システムの書き換えに身構えつつも、可能なかぎりモダナイズする意気込みで臨んだという。

野村総合研究所 萩平俊介氏

　実際のアーキテクチャは、レガシーな密結合のCOBOLから、ReactやFlask、COBOLコンテナ、Azureを組み合わせた構成に移行。UIやAPI、業務処理、データアクセスすべてがCOBOLで収められていたのを分離し、影響範囲を切り分けられるよう設計している。「最終的にはReactまでは辿りつけなかったが、それでも勘定系としては十分にモダンになった」（野村総合研究所・萩平氏）

　GitHub Copilotの活用においては、COBOLのマイグレーション経験を持つ萩平氏が、その知見をあらかじめADR（アーキテクチャ決定記録）やインストラクション、スキルに落とし込んだ。それらをベースに各専門家エージェントが自律的に動き、最終確認は人間が行うヒューマン・イン・ザ・ループのプロセスを徹底している。

　加えて、AIを単に「力任せ」に使うのでなく、「Tree-sitter」を用いてシステムを木構造として解析。「決定論的な下ごしらえ」を施すことで、エージェントが効率的に動けるよう工夫している。

GitHub Agentic Workflowをベースに専門エージェントが協働する仕組みを構築

　萩平氏は、「エージェントを作るだけではなく、開発工程そのものを設計してAIの責務や責任範囲を極小化し、安定性や再現性、安全性を高める。これこそが、私たちSIerの付加価値だと実感した」と締めくくった。

NTTデータグループ：リスクを見極め“今移行できるところから”

　5番手は、若手中心のメンバーで挑んだNTTデータグループである。同チームは、「アプリケーションとデータ連携の複雑さから短期間での全面移行は難しい」と早期に判断。エンド・ツー・エンドでの動作確認ができる主経路を中心に、Azure上で再現することを目指した。

　まずは、Azure VMにDocker Engineを導入して、現行構成を保持したまま稼働基盤を移行。Bicep（インフラ構成定義）のレシピをAI出力することで大枠を作り、アプリケーションの検討に集中する作戦を立てた。

NTTデータグループ 上田永樹氏

　Azureへのリフト後には、マイグレーションのボトルネックになると分析したデータ周りに触れない範囲を、コアロジックをJavaへと書き換えている。その際に、Java本体にレガシー形式を持ち込まないよう、入口となるFacadeやGateway、ISAMやデータをつなぐAdapterを部分的に作り込んだ。本来の計画では、段階的にサブシステムもJava化し、最終ステップとしてDB移行も行う予定だったが、今回はコアロジックの現新比較テストの最中でタイムアップとなった。

Azureにリフトして主経路をJava化、レガシー依存を境界の外側へ隔離

　NTTデータグループの上田氏は、「結果として、全面移行やAzureのマネージドサービスの利用に早い段階で区切りをつけられたのが功を奏した」と振り返った。加えてコーディングに関しては、GitHub CopilotにIssueを起票させ、コードの改修やプルリクまで任せているが、「Issueの粒度調整が難しく、人間側のレビューが追いつかなかったことが学びになった」と語られた。