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re:Invent2025 re:Cap 1
 技術的負債の解消と AWS Transform Customと わたし

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 2
 久保玉井純 (くぼたまい じゅん) 
 @maijun2 
 トレノケート株式会社 
 
 AWS認定インストラクター
 Japan AWS All Certifications Engineers 


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 re:Invent 2025 お疲れ様でした! 


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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 4 Agenda ●セッションに参加してみた! ●ユナイテッド航空のメインフレーム移行 ●ワークショップに参加してみた! ●AWS Transform Custom ●まとめ

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 5 セッションに参加してみた! 
 ●United Airlines GenAI powered Mainframe Emulator on AWS (sponsored by Deloitte) (AIM216-S) セッション内容を簡単に要約すると・・・ • 世界最大規模の航空会社>ユナイテッド航空 • 基幹システムとしてメインフレームを利用している • メインフレームのプラットフォームを2030年までに移行予定 • 生成AIを使ってモダナイゼーションするよ

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 6 セッションに参加してみた! 
 ●ユナイテッド航空の規模 150以上の国際線就航都市 年間1.73億人の旅客 機材1,406機超

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 7 セッションに参加してみた! 
 ●基幹システムでは何を行っているのか? 予約・発券・在庫管理 空港チェックイン ゲート業務

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 8 セッションに参加してみた! 
 ●課題があるので 2023年~2030年で移行予定 メインフレームの退役 黒くて緑文字からの卒業 クラウド移行 モダナイゼーション

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 9 セッションに参加してみた! 
 うん!まったくわからん!! 


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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 10 セッションに参加してみた! 
 ●専門的かつ独特すぎる UIから自然言語へ 暗号のようなUI トレーニングが必須 表示量も限定的  ↓ 生成AIで自然言語UI

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 11 セッションに参加してみた! 
 ●POCから得た学び - AI は最も価値を生む領域に適 用する - トランザクションをまとめ、プロ セスの再設計を可能にする - “人による解釈差 “を減らしス ピードと一貫性の向上

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 12 セッションに参加してみた! 
 ●まとめが印象深かったです AIは強力ですが、魔法の弾丸では無 い。モダナイゼーションには、AIと・・・ 設計 インフラ ユーザー体験の継続性 のバランスを取ることが求められる

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13 なんかマイグレーション系のワーク ショップって無いかな? 


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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 14 ワークショップに参加してみた! 
 ●最終日に新サービスのワークショップが生えてた!

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 15 ワークショップに参加してみた! 
 ●[NEW LAUNCH] Retire technical debt at scale with automated code transformation [REPEAT] (DVT338-R1) ワークショップ内容を簡単に要約すると・・・ • AWS Transform Customで自動コード変換できるよ • 自動コード変換で技術的負債を解消しよう • いろんなユースケースも紹介するよ • サンプルで実際にコード変換するよ • ノートパソコン持ってきてね!

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 16 ワークショップに参加してみた! 
 ●AWS Transform Customとは? 古いコードを変換するカスタムエージェ ント ランタイムやフレームワークのアップグ レードが可能 自然言語で変換指示ができる

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 17 ワークショップに参加してみた! 
 ●変換プロセス 1.Define  要件定義+変換定義を作る 2.Refine  サンプル変換を見ながら調整 3.Test at scale  テスト検証 4.Apply at scale  本番環境へ適用

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 18 ワークショップに参加してみた! 
 ●すでにいくつか変換準備がされていました - Java 8 → 17(Maven/Gradle) - Python 3.9 → 3.11/3.12/3.13(Lambda 含む) - Node.js 12 → 22(Lambda含む) - AWS SDK Java v1 → v2 - AWS SDK Python Boto2 → Boto3 - AWS SDK JavaScript v2 → v3 - Java x86 → Graviton(early access)

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 19 ワークショップに参加してみた! 
 ●実際にAWS Transform Customを触ってみた - 複数のPython 3.8アプリケーションを3.12 にアップグレード - AWS Managed Transformationsの使い 方を理解 - 自作のCustom Transformationsを作成 ・管理する方法を学ぶ - Continual learningの仕組みを体感する

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 20 ワークショップに参加してみた! 
 ●実際にAWS Transform Customを触ってみた - pythonのバージョンアップなのでuv使って バージョン毎に環境準備 - atx コマンドで Transform customを呼び 出す - 自然言語でAIにコード変換を指示していく

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 21 ワークショップに参加してみた! 
 ●実際にAWS Transform Customを触ってみた - 要件など定義しながら進める - 応答に関してはいくつか選択できる場合 があり、選択項目を選ぶだけ - 面倒くさくなって(t)rustを押したくなったけ ど、ちゃんと内容確認しながら(y)es を押し ていく

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 22 ワークショップに参加してみた! 
 ●実際にAWS Transform Customを触ってみた - もりもりと勝手に変換が進んでいく - でも一度強制終了で止まった涙 - 再度実行指示すると、またコード変換が進 んでいく - 変換定義は再利用できる

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 23 ワークショップに参加してみた! 
 ●ベストプラクティス:パイロットから!(様子見大事) - いっきに全部するよりパイロット的に様子 見する - そのパイロット結果から判断 - 変換精度や時間とコスト - 徐々に適用範囲を広げていく

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 24 ワークショップに参加してみた! 
 ●ベストプラクティス:ワークフローに組み込み - git や gh などと組み合わせて使える - 既存のCI/CDパイプラインがあれば、その ワークフローに組み込みできるようになって る! - GitHub Actions や GitLab CI、Jenkinsな どの既存ツールチェーンの中で動作するこ とを前提にしてる!

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25 まとめです 


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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 26 まとめ
 ●まとめ 生成AIを使ってうまく使ってモダナイゼーション化ができる。 AWS Transform Customは… - 技術的負債の返済を“人力の努力”から  “AIエージェントによる継続的な変換 ” にシフトができるサービス 一気にやるのではなく、小さく始めて成功パターンをテンプレ化し その後に全社展開するのが安全 レガシー環境の刷新で疲弊していたら、Transform Custom を試してみるの も良いかもしれない

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Trainocate Japan, Ltd. All rights reserved. 27 まとめ
 ●そう言えば私もやらなきゃ!

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re:Invent2025 re:Cap 28
 技術的負債の解消と AWS Transform Customと わたし

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