AI×レガシー
AI活用とCOBOL・レガシー保守を、現場で使える手順と判断軸から整理します。
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AIでレガシーシステム解析は変わる｜チャット型からエージェント型へ
設計書、COBOLソース、COPY句、JCL、テスト資料をVS CodeとCodexで横断的に解析する方法を解説します。チャット型AIとエージェント型AIの違い、現場導入時の課題、情報管理上の注意点も紹介します。
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COBOLモダナイゼーションはコード変換ではない｜AIで業務ルールを復元する3段階
COBOLモダナイゼーションで重要なのは、コードをJavaやPythonへ変換することだけではありません。設計書、COPY句、JCL、実行履歴などから業務ルールを復元し、安全に新システムへ引き継ぐ考え方を解説します。
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AIを使うSEにおすすめのカスタマイズマウス｜画面切り取りと貼り付けを効率化
AIを使うSE向けに、画面切り取り、コピー、貼り付け、ブラウザ移動を追加ボタンへ割り当てるカスタマイズマウスの選び方と、会社で使う際の注意点を紹介します。
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COBOL変換は完全自律AIに任せない方がよい？固定パイプラインが安定する理由
COBOLモダナイゼーションで完全自律AIに任せるより、固定パイプラインの中でAIを使う方が安定しやすい理由を、COBOLからPythonへの変換研究とCodex活用の観点から整理します。
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脱COBOLを掲げてローコード化したら、思ったより大変だった話
脱COBOLを目的にローコード化した現場で感じた、ソースコードとして扱えない難しさ、ノウハウ不足、保守性、AI活用との相性を整理します。
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COBOLをAIでJavaに変換すれば、レガシー脱却できるのか？おすすめの言語も考える
COBOLをAIでJavaやGo、Pythonなどへ変換するときの注意点と、業務仕様理解・影響調査・言語選定の考え方を整理します。
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AIが書いたコードをSEはどこまで信用してよいのか？
AIが生成したコードを現場SEがどうレビューし、既存システムへの影響やテストでどう裏取りするかを整理します。
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どうやってレガシーシステムをAIで解析させるか｜チャットだけで終わらせない実務的な使い方
ChatGPTやCopilotのチャット回答だけでなく、IDE連携で解析・修正・検証を効率化する考え方を整理します。
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若手SEがこれから学ぶこと｜AI時代にプログラムを書く力は不要になるのか
AI時代に若手SEが伸ばすべき読む力・設計力・テスト力を整理します。
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レガシーシステムを若手が保守する大変さ｜設計書がない現場でどう生き残るか
設計書が古い現場で、若手SEがレガシー保守を進める読み方を整理します。
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社内でAI活用を活発にさせる方法｜小さく始めて現場に定着させる
社内AI活用を号令で終わらせず、現場に定着させる進め方を整理します。
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COBOL未経験者が最初に見るべきポイント
構文を細かく追う前に、入力・処理・出力・分岐・COPY句から全体像をつかむ読み方を紹介します。