
講座のゴールと、6つのセクションの流れを紹介します。
このレクチャーの「リソース」に、講座資料を添付しています。
初心者向けコマンド手順書(PDF):コピー&ペーストでハンズオンを完走できる手順書。はじめての方はまずこれを手元に置いてください。
用語集(PDF):COBOL・メインフレーム・Claude Code・モダナイゼーションの用語一覧。
配布リポジトリ一式(legacy-modernization-workshop.zip):詳しい手順書 exercises/HO0〜HO6 を含みます。
スライド一式(PDF)
ハンズオンでは、配布リポジトリを GitHub の「Use this template」で自分のアカウントにコピーして使います。リポジトリへのリンクは、このレクチャーの「リソース」にある「配布リポジトリ(GitHub)」から開けます。
移行が止まる理由、従来のアプローチとの違い、JOBOL の問題、AIエージェントが変える3つのことを解説します。
code-modernization プラグインの10コマンドの流れと成果物、ワークフローに込められた設計思想を整理します。
題材の CardDemo と、HO0〜HO6 のハンズオンの全体像を紹介します。
クラウド上の使い捨てマシン、GitHub 連携、ネットワーク、セットアップスクリプトの基本を学びます。
Web 版ではプラグインをインストールできないため、配布リポジトリに同梱して使う方法と、その構成を解説します。
architecture-critic をはじめとする8体の役割と、legacy フォルダへの書き込みを禁止する権限設定を学びます。
配布リポジトリのコピー、GitHub 連携、クラウド環境の作成、最初の確認プロンプトまでを行います。
講座の検証で実際に動かしたセッション画面で、環境の選択から最初の応答までを確認します。
4つのコマンドの役割と、人にしか答えられない5つの質問から始まる事前チェックを学びます。
3体のエージェントによる並列の棚卸し、COCOMO の正しい使い方、6つの移行パターン、検証で実際に見つかった問題を紹介します。
推測ではなく抽出で作る構造マップと、実際にできた CardDemo のマップの読み方を学びます。
Rule Card の形、収束するまで回す抽出の仕組み、注目すべき3つのルールを解説します。
preflight・assess・map・extract-rules の実際の結果を、検証済みセッションの画面で確認します。
調査を飛ばさせない brief の8章構成と、明示的な承認があるまでコードを書かない承認ゲートを学びます。
ブリーフの作成、修正の依頼、範囲を限定した承認をファイルに記録するまでを、実際の画面で確認します。
uplift・transform・reimagine の選び方と、1本ずつ置き換えるストラングラー・フィグの進め方を整理します。
計画の承認、特性テスト、実装、証明、変換ノート、レビューという6つのステップを学びます。
移行中は正しさではなく同じであることを守る、特性テストの考え方と作り方を学びます。
ROUNDED の無い COMPUTE は切り捨て。Java で同じ結果にする方法と、JOBOL を避ける設計を具体例で解説します。
173件のテスト成功、バイト単位の一致、レビュー役の指摘への対応を、実際の画面で確認します。
動き続けるレガシー側のセキュリティ強化、進捗確認、Pull Request の作成までを学びます。
大規模な言語移植の事例から、コードではなくプロセスを直すという核心と、6つのステップを学びます。
20年物の業務システム刷新の事例から学べることを整理します。
準備の6ステップ、昇格ポリシー、組織で推進するためのチェンジマネジメントを学びます。
講座全体を振り返り、自分のコードで試すときの次の一歩を確認します。
「このCOBOL、誰も読めない。でも止められない。」
そんなレガシーシステムの刷新に、AIエージェントはどこまで使えるのでしょうか。
本講座では、Anthropic が公開している公式 code-modernization プラグインと Claude Code on the web を使い、AWS が公開しているクレジットカード業務の COBOL アプリ「CardDemo」を題材に、レガシー刷新の一連の流れを実際に手を動かして体験します。
ローカルPCへのインストールは不要です。ブラウザ(Chrome)と GitHub アカウントだけで進められます。
この講座の特長1. 講師が実際に最後まで動かした「本物の結果」で学べる
講座の制作にあたり、すべてのハンズオンを実際に実行しました。
うまくいったことだけでなく、つまずいた点や、AI の誤りを実行結果が正した場面も、そのまま教材にしています。
2. 「AIに任せきりにしない」進め方が身につく
調査を飛ばして計画させない、人が明示的に承認するまでコードを書かせない、レガシーを直接書き換えない。公式ワークフローに組み込まれた安全の仕組み(承認ゲート、特性テスト、あえて疑うレビュー役のエージェント)を、実際の画面で確認します。
3. 移行の最大の落とし穴「端数処理」を数字で理解する
COBOL の COMPUTE 文に ROUNDED が無いと切り捨て。Java で素直に四捨五入すると、ときどきだけ1セントずれる――。この「たまにしか出ない差」を特性テストで捕まえる方法を、具体的な数字で学びます。
4. 初心者にもやさしい添付資料
※ 本講座は Anthropic 社・AWS 社の公式講座ではありません。題材の CardDemo とプラグインは、それぞれ Apache License 2.0 で公開されているものを利用しています。
※ 講座の内容は制作時点(2026年9月)の画面・仕様に基づいています。