COBOLの2025年問題とは？企業が今知るべき課題と対策を徹底解説

COBOLの2025年問題により、日本企業は年間最大12兆円の経済損失に直面する可能性があります。COBOLからJavaへの移行やマイグレーションが急務とされる中、多くの企業がAI活用による解決策を模索しています。

富士通や日立などの大手IT企業が提供するCOBOL Java 変換ツールは確かに有効ですが、導入コストや技術的な課題から、すべての企業が活用できるわけではありません。一方で、ChatGPTやGitHub Copilotなどの生成AIを活用することで、COBOL開発の効率化と2025年の崖への対策が現実的なコストで実現できることをご存知でしょうか？

この記事では、COBOL技術者不足やレガシーシステムの課題を抱える企業が、AI技術を活用してどのように開発効率化を実現し、COBOLの将来性を確保できるかを、具体的な導入事例と共に詳しく解説します。

COBOL 2025年問題を脅威から機会に変える、AI活用による革新的な解決策をぜひご覧ください。

COBOL 2025年問題の現状とAI活用による解決の必要性

2025年の崖とは何か？経済産業省が警鐘を鳴らす深刻な問題

経済産業省のDXレポートは、2025年を境に日本企業がデジタル戦略で取り残されるリスクを「2025年の崖」と定義しています。COBOL言語で構築されたレガシーシステムの維持困難により、年間最大12兆円の経済損失が発生する可能性があります。

現在、多くの企業でCOBOLベースのシステムが運用されており、保守・運用の停滞は社会インフラに深刻な影響を与えます。三菱UFJ銀行は勘定系システムの段階的刷新に10年間で総額1,400億円を投資し、COBOLからJavaへの移行を決定しました。

この問題への対応は、企業の競争力維持において喫緊の課題となっています。

COBOL技術者不足の深刻化と人材確保の課題

COBOL技術者の高齢化は想像以上に深刻で、現在の主力技術者の平均年齢は50歳を超えています。調査によると、40歳未満の技術者は全体の15%にも満たず、新規学習者は年々減少している状況です。 多くの企業でCOBOL技術者の年齢構成に課題があり、技術継承が喫緊の課題となっています。

NTTデータは2023年からAI活用COBOL開発支援ツールの導入を本格化し、人材不足の解決策として注目されています。 これらの取り組みは、限られた人材でも効果的な開発を可能にする重要な施策となっています。

12兆円の経済損失回避へ向けたAI活用の重要性

経済産業省の試算によると、2025年以降のレガシーシステム維持費急増により、DXの遅れが年間12兆円の経済損失を生む可能性があります。この損失額は日本のGDPの約2%に相当し、企業の競争力低下は避けられません。

みずほ銀行は2023年から富士通と共同でシステム開発・保守フェーズに生成AIを導入し、設計書の品質向上に取り組んでいます。AI活用により開発効率を向上させることで、限られたCOBOL技術者でも効果的にシステムを保守・改修できる環境が整備されています。

早期のAI導入により、企業は技術的負債を解消し、新たな価値創造に集中できます。

COBOL開発におけるAI活用の革新的アプローチ

ChatGPTを活用したCOBOL開発の自動化と効率化

ChatGPTをはじめとする生成AIは、COBOLコードの解析、デバッグ、リファクタリング作業を劇的に効率化します。

日立製作所は2023年から生成AIを活用したCOBOL開発を本格化し、GitHub Copilotの活用を中心に取り組んでいます。生成AIは既存のコードパターンを学習し、バグを事前に検出する能力を持つため、品質向上にも寄与します。COBOL特有の複雑な構文解析において、従来は数時間を要していた作業がAI支援により大幅に短縮されるケースが増加しています。

開発者は定型的な作業から解放され、より創造的な設計業務に集中できるようになりました。

AI仕様書生成による業務効率化の実現

COBOLシステムの最大の課題である仕様書不備やブラックボックス化を、AI技術が解決しつつあります。
東京海上日動システムズは2023年から日本IBMと共同で自然言語処理技術を活用した設計書からコード生成システムを開発し、プログラミング工程で平均約40%、最大約90%の生産性向上を実現しました。

このシステムは自然言語処理技術を駆使し、コメントの少ないレガシーコードからも処理内容を推測して詳細な文書を作成します。AI技術により、長年蓄積された知識を効率的に文書化し、新人エンジニアへの知識継承が大幅に改善されています。

東京システムハウスの「AIベテランエンジニア」導入事例

東京システムハウスが開発した「AIベテランエンジニア」は、COBOLの知識継承問題を解決する画期的なソリューションです。わずか1週間で30本のCOBOL仕様書を自動生成し、新任エンジニアが質疑応答機能を通じて効率的に学習できる環境を構築しています。

AI活用により新人エンジニアがCOBOL開発業務を担当し、実際にデリバリーまで到達した事例が報告されています。このような知識継承システムは、AI技術を活用した効率的なアプローチとして、人材不足の根本的な解決策となる可能性があります。

自然言語処理によるCOBOLコード解析の活用方法

生成AIを活用した企業では、COBOLプログラムの処理フローを視覚化し、システム全体の依存関係を自動で特定する技術が開発されています。このような技術により、従来数ヶ月かかっていたシステム影響調査が大幅に短縮され、改修リスクの低減を実現する事例が報告されています。

AIは人間では見落としがちな微細な依存関係も検出するため、システム改修の安全性が飛躍的に向上します。複雑なレガシーシステムの構造理解が容易になることで、保守・運用の効率性が大幅に改善されます。

COBOL開発現場でのAI活用による業務効率化の具体的メリット

生成AIを使ったCOBOLシステム改修工数削減効果

GitHub Copilot for Businessを導入した大和証券では、システム開発の効率化を推進しています。

生成AIがコードの自動補完や最適化提案を行うことで、開発者はより高度な設計業務に集中できるようになっています。バッチ処理の改修では、AIが提案するコードパターンを採用することで、コードの品質向上が実現されています。

定型的なコーディング作業の自動化により、開発チームは戦略的な技術判断により多くの時間を割けるようになりました。

明治安田生命の導入事例と成果

明治安田生命は2023年4月からMicrosoft Azure OpenAI Serviceを活用した実証実験を開始し、2025年4月からCOBOL開発支援システムを本格導入します。

基幹システム改修プロジェクトでは、日本IBMとの実証実験により約25%の工数削減を実現しました。生成AIがコーディングやテストケース作成を支援し、内部設計から単体テストまでの工程で効率化が確認されています。

この事例は、金融業界特有の厳格な品質要求にもAI技術が対応できることを実証しており、他の金融機関への展開が期待されています。

GitHub Copilotを活用した開発効率革新の実践

三井住友銀行は生成AI技術を活用したシステム開発効率化を推進し、コーディング効率の向上を実現しています。繰り返し処理やファイル操作といった定型的なCOBOLコードの記述において効率化が図られ、開発者は仕様検討や設計レビューにより多くの時間を充てられるようになりました。

GitHub CopilotはCOBOL特有の記述規則に従ったコードを自動生成するため、品質の一貫性も保たれています。導入手順として、小規模なプロジェクトでパイロット運用を行い、効果測定後に段階的に拡大することが推奨されます。

AI支援によるレガシーコード理解と依存関係特定

COBOLシステムの複雑な依存関係を理解することは、経験豊富なエンジニアでも困難な作業です。

AI技術がこの課題を劇的に解決しつつあります。

ブラックボックス化解消への具体的取り組み

保険業界では機械学習アルゴリズムを用いたAI分析技術により、長年蓄積されたCOBOLプログラム群の構造解析が進められています。

これらの技術はプログラム間のデータフローや処理依存関係を自動で可視化し、従来把握困難だったシステム全体像を明確にしています。システム改修時の影響範囲特定作業の大幅な短縮や、改修ミスによるシステム障害の減少効果が報告されています。

この取り組みは、ブラックボックス化したレガシーシステムに対するAI活用の有効性を実証しており、明治安田生命をはじめとする保険会社でも同様の取り組みが広がっています。

COBOL開発におけるAI活用の導入手法と実装戦略

レガシーシステムのAI解析による構造理解

NTTデータは独自のLLM「tsuzumi」をベースとしたCOBOL特化AIを開発し、レガシーシステムの構造解析を自動化しています。COBOLプログラムの処理フローを機械学習により分析し、複雑な依存関係を視覚的に表現することで、専門家でも理解困難だったシステム構造を明確化します。

金融機関では、長年稼働している勘定系システムの解析において、マイグレーション案件で5割の工期短縮や約3倍の生産性向上を実現しています。小規模なサブシステムから解析を開始し、精度を検証しながら段階的に適用範囲を拡大する手法が推奨されます。

COBOLからJavaへのAI変換技術の最新動向

AI活用COBOL to Java自動変換技術は急速に進化しており、変換精度は90%以上に達しています。

GitHubのCopilotを活用した開発では、COBOLからJavaへの移行プロジェクトにおいて、二桁%の移行時間短縮効果を実現しています。この技術により、レガシー言語で書かれたソフトウェアの移行が現実的になり、新任開発者でも効率的にコードの保守や新機能追加が可能になります。

自動変換技術の進歩により、企業は段階的かつ低リスクでシステムのモダナイゼーションを進められます。

富士通・日立・IBMの変換ツール比較

主要ITベンダーの変換ツールには、それぞれ異なる特徴があります。

富士通の「NetCOBOL」は、既存COBOL資産をオープン環境に移行し、Java環境との連携を実現しながら段階的なモダナイゼーションを支援します。日立の「COBOL2002」は、オブジェクト指向機能を追加したCOBOLで段階的なモダナイゼーションを支援し、一括移行のリスクを軽減します。

IBMの「watsonx Code Assistant for Z」は、AIを活用してメインフレーム上のCOBOLコードを理解し、自動的にJavaコードを生成する機能を提供しています。各ツールの選択は、企業の現在のシステム環境と将来のIT戦略に応じて決定すべきです。

AI活用によるリファクタリングと再構築支援

AI技術は、COBOLコードのリファクタリングと再構築において革命的な効果を発揮しています。

従来のリファクタリングでは、熟練エンジニアが数週間かけて行っていた作業を、AIが数時間で完了できるようになっています。

watsonx Code Assistant for Zの活用事例

IBMのwatsonx Code Assistant for Zは、金融機関でのCOBOL開発において生産性向上効果を実現しています。
このツールは、COBOLコードの意図を理解し、より効率的なコード構造を提案する機能を持っており、開発者は反復的な定型コードの記述から解放され、ビジネスロジックの開発に集中できるようになっています。

勘定系システムの改修では、AIが提案するコードパターンを採用することで、コード品質の向上とテスト工数の短縮が実現されています。この技術は、AIによるコード品質向上の可能性を実証しており、明治安田生命やみずほ銀行など他の金融機関でも導入が進んでいます。

企業が今すぐ始められるCOBOL開発AI活用の導入方法

段階的なAI導入ロードマップの策定

COBOL開発におけるAI導入は、リスクを最小限に抑えながら段階的に進めることが成功の鍵となります。第一段階では、仕様書作成やコード解析といった支援業務から開始し、第二段階でコード生成やリファクタリング支援へと拡大します。

東京システムハウスの「AIベテランエンジニア」のような専門ツールを活用することで、企業は自社開発のリスクを回避しながら、迅速にAI活用を開始できます。最終段階では、完全自動化されたマイグレーション支援システムの構築を目指し、DXの完成形を実現します。

各段階での明確な目標設定と効果測定により、確実な成果を得られます。

開発チームのAIスキル向上と人材育成

AI活用を成功させるためには、既存のCOBOLエンジニアがAI技術を理解し、効果的に活用できるスキルを身につける必要があります。

企業では生成AIを活用した研修プログラムを実施し、COBOL開発者のAI活用スキルを向上させています。研修では、プロンプトエンジニアリングの基礎から、COBOLコードの解析や生成における実践的な活用方法まで、体系的に学習できるカリキュラムを提供しています。

この取り組みにより、開発者の作業効率向上と新しい技術への適応力も大幅に向上しました。継続的な学習とスキルアップにより、チーム全体のAI活用能力が向上します。

ROI最大化のためのAI活用優先順位の決定

AI導入の投資対効果を最大化するためには、適切な優先順位付けが不可欠です。

最も効果が期待できるのは、繰り返し作業の多い仕様書作成やコード解析業務であり、これらの自動化により短期間で投資回収が可能になります。

短期・中期・長期の導入計画立案

短期計画（6ヶ月以内）では、東京システムハウスの「AIベテランエンジニア」のような既存ソリューションを活用し、仕様書作成の自動化から開始します。

中期計画（1-2年）では、GitHub CopilotやChatGPTを活用したコード生成支援の導入により、開発効率の大幅な向上を実現します。

長期計画（3-5年）では、完全自動化されたマイグレーション支援システムの構築を目指し、レガシーシステムからの完全脱却を図ります。

各段階で明確なKPIを設定し、効果測定を継続的に行いながら次のステップへ進むことが重要です。

COBOL開発×AI活用のメリットと将来性

開発効率向上による競争優位性の確保

AI活用により、COBOL開発の効率は劇的に向上しています。GitHubのCopilotを活用した開発では、コードの50%近くをAIが生成し、開発時間を約半分に短縮できることが実証されています。

今後数年間で、AIがプログラミングの全サイクルを支援するようになり、生産性の向上は現在の55%からさらに大幅な向上が期待されています。この技術進歩により、限られたCOBOL技術者でも大規模なシステム開発・保守が可能になり、企業の競争優位性を確保できます。

効率化された開発プロセスにより、企業は市場の変化に素早く対応し、新たなビジネス機会を創出できるようになります。

DX推進におけるCOBOL資産の価値再発見

従来はレガシーシステムとして負債視されがちだったCOBOL資産が、AI技術により新たな価値を持つようになっています。AIを活用することで、COBOLで書かれた安定性の高いビジネスロジックを維持しながら、最新のクラウド技術やデジタル基盤と連携することが可能になります。

金融機関では、長年蓄積されたCOBOLの業務知識をAIが解析し、新しいデジタルサービスの基盤として活用する事例が増加しています。この変化により、COBOLシステムは単なる保守対象から、DXの重要な資産へと位置づけが変わりつつあります。

企業は既存の資産を最大限活用しながら、デジタル変革を推進できるようになります。

AI活用によるCOBOL技術者の働き方改革

AI技術の導入により、COBOL技術者の働き方は根本的に変化しています。

従来の定型的なコーディング作業から解放され、より創造的で戦略的な業務に集中できるようになっています。

属人化解消と知識継承の実現

東京システムハウスの「AIベテランエンジニア」では、ベテランエンジニアの知識をAIが学習し、新任エンジニアへの効率的な知識継承を実現しています。わずか1週間で30本のCOBOL仕様書を自動生成し、新任エンジニアが質疑応答機能を通じて効率的に学習できる環境が構築されています。

実際に新人エンジニアがこのシステムを活用し、入社3ヶ月でCOBOL開発プロジェクトのデリバリーを完了した実績があり、人材不足の根本的な解決に貢献しています。このような知識継承システムは中小企業でも導入可能なコスト効率の良いアプローチであり、今後の業界標準となる可能性が高いと考えられます。

「COBOL 2025年問題」に関してよくある質問

COBOLシステムにAIを導入する際の初期費用はどの程度かかりますか？

COBOLシステムへのAI導入費用は、導入規模や選択するソリューションによって大きく異なります。

東京システムハウスの「AIベテランエンジニア」のような専門ツールは2025年5月から提供開始されており、従来の人件費と比較してコスト削減効果が期待できます。GitHub Copilot for Businessの場合、1ユーザー月額19ドルで利用可能で、開発効率の向上により短期間で投資回収が可能です。

大規模な自動マイグレーション支援システムの場合、初期投資は数千万円規模となりますが、人材不足による開発遅延リスクを考慮すると、十分にROIが見込める投資と評価できます。

AI活用によるCOBOL開発で具体的にどの程度の工数削減が可能ですか？

AI活用による工数削減効果は、導入する技術と適用業務によって大きく異なります。

コード生成業務では、東京海上日動システムズの事例で平均約40%、最大約90%の生産性向上を実現しており、設計書からのコード生成が大幅に効率化されました。GitHub Copilotを活用した開発では、定型的なコードの記述効率化により、開発者はより高度な設計業務に集中できるようになっています。

システム解析業務では、AI活用により大幅な時間短縮効果が報告されています。総合的には、25-90%の工数削減効果が実際の事例で確認されています。

COBOL技術者がAI活用スキルを身につけるにはどのような学習が必要ですか？

COBOL技術者のAI活用スキル習得には、段階的な学習アプローチが効果的です。

第一段階では、ChatGPTやGitHub Copilotのような生成AIツールの基本的な使い方を学び、プロンプトエンジニアリングの基礎を身につけます。第二段階では、COBOLコードの解析や生成における実践的な活用方法を学習し、実際の開発プロジェクトで効果を確認します。第三段階では、AI活用による自動化ツールの設計や運用方法を学び、チーム全体での活用を推進します。

日立製作所の研修プログラムでは、3ヶ月間の体系的な学習により、COBOL開発者のAI活用スキルを実用レベルまで向上させることに成功しています。

既存のCOBOLシステムにAIを段階的に導入する手順を教えてください

既存COBOLシステムへのAI導入は、リスクを最小限に抑えながら段階的に進めることが重要です。

第一段階では、影響の少ない仕様書作成やコード解析業務から開始し、東京システムハウスの「AIベテランエンジニア」のような専門ツールを活用します。

第二段階では、GitHub CopilotやChatGPTを活用したコード生成支援を導入し、開発効率の向上を図ります。第三段階では、NTTデータの「tsuzumi for COBOL」のような本格的なAI支援システムを導入し、マイグレーション支援まで拡大します。

各段階で効果測定を行い、ROIを確認しながら次のステップへ進むことで、失敗リスクを最小限に抑えながら確実な成果を得ることができます。

AI活用したCOBOL開発で失敗しないための注意点は何ですか？

AI活用によるCOBOL開発を成功させるためには、いくつかの重要な注意点があります。

AIが生成するコードの品質検証を怠らないことが重要で、特に金融システムのような高い信頼性が求められる分野では、徹底的なテストが必要です。既存のCOBOL技術者のスキル向上を並行して進めることで、AI活用の効果を最大化できます。

セキュリティとコンプライアンスの観点から、機密情報の取り扱いには細心の注意が必要で、企業内でのAI活用ガイドラインの策定が不可欠です。

小規模なパイロットプロジェクトから開始し、段階的に拡大することで、想定外のリスクを回避できます。明確なKPIを設定し、定期的な効果測定を行いながら継続的な改善を図ることで、確実な成果を得ることができます。