re:Inventから見えたレガシーモダナイぜーションのこれから

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1. re:Inventから見えた レガシーモダナイぜーションのこれから Japan AWS Ambassador登壇! NRIグループre:Cap 2025 #nncstudy
2. 依田 涼太 Ryota YODA • 金融系の新規アプリ開発を複数経験 • 現在は米国シリコンバレーで AI等の先端技術調査・研究開発 • AWS Community Builder(AI/ML) • AWS Top Engineer(Service) @YodeeeTech #nncstudy
3. #nncstudy
4. モダナイゼーションとは • 今あるアプリケーションを最新の技術やアーキテクチャに適合するように作 り変えること • 代表的なモダナイゼーションパターンは以下の3つ。生成AI登場以前はリホ ストパターンが最も多かった OS マネージドな コンピューティング 1. リホスト ミドル ウェア アプリコード OS ミドルウェア アプリコード ハードウェ ア 2.リプラットフォーム マネージドな コンピューテ ィング アプリコード DB マネージドな データベース 3. リファクタリング マネージドな コンピューテ ィング OR サーバレス、 コンテナ アプリコード マネージドな データベース OR サーバレス リホスト 参考：https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-Black-Belt_2023_Migration-7R_1208_v1.pdf #nncstudy
5. AWS Transform • AI Agentを活用して、インフラやコードのモダナイ ゼーションと移行を高速化するサービス • 専用のAI Agentがコードの評価、分析、モダナイズ 計画、コード変換、移行までを自動化 • フルスタックなWindowsアプリやメインフレーム、 VMWareのモダナイゼーションなどをサポート #nncstudy
6. 依存関係に基づき自動でドメインを分割 ドメイン単位でのモダナイゼーションが可能 COBOL ソースコード #nncstudy
7. ソースコード情報に基づき ドキュメントを自動作成 #nncstudy
8. 選択したドメインのソースコード を自動でJavaに変換 #nncstudy
9. 今回発表された注目アップデート #nncstudy
10. AWS Transform Custom • さまざまなモダナイゼーションニーズに 対応するために、独自の変換を定義でき るように • 企業独自のコーディング規約やルールを 理解し、それに基づいてAI Agentが自動 で変更 • Spec駆動開発がベースのため、再現性、 安定性を担保 #nncstudy
11. Transform CustomはCLI主体のツールとして提供 • 対話形式で変換したいことを決定すると、Agentが変換のプランを作成 • 事前に定義された変換テンプレートも用意 #nncstudy
12. Reimagine(再構想)パターンの発表 • Transformがビジネスロジックやルールを抽出 (リバースエンジニアリング) • Kiroがそれらをコンテキストにコードモダナイゼーション、IaCを生成 （フォワードエンジニアリング） #nncstudy
13. レガシーモダナイゼーションのこれから • 従来は、ロジックの静的変換による保守性の低下や、Vibe Coding に起因する 再現性のない変換が課題 • AWS は AI Agent を活用しつつも、背後では仕様駆動・リバース／フォワード エンジニアリングを組み合わせたアプローチを採用 変換の柔軟性を高めながら、安全性と再現性を担保し、実用的なリファクタリ ングが可能に • 「You build it, you own it」 AIが生成したコードに対して、人間の厳格なコードレビューは依然として重要 (Werner CTOのKeynoteより) #nncstudy