日本の銀行：COBOL 400万行、AIエージェント3体、14ヶ月で60%移行。

400万行のCOBOL、メンテナンスする12人、3年で退職する9人。これは技術的負債ではなく、崖です。

コンテキスト

日本の地方銀行、1,800人従業員、東京ハブ。1987年以来COBOLで書かれたコアバンキングシステム、2世代のメインフレーム。ドキュメントは断片的、不透明な依存関係、40年前のコピーブックに散らばった業務ルール。

問題

• 400万行のCOBOL、12人中9人のメンテナーが3年で退職
• ドキュメントの40%が陳腐化、業務ルール追跡不能
• リリースサイクル：マイナー変更に14週間
• コアに自動テストなし、3週間の手動検証
• 年間メンテナンスコスト：420万ユーロ（メインフレームライセンス + アウトソーシング）

アプローチ

Abbealマルチエージェント方法：3つの専門AIエージェント役割、8人の人間エンジニアが監督。Archaeologistが既存コードを文書化、ArchitectがBounded ContextsでJava/Kotlinサービスに再構成、Cleanerが等価性検証後にデッドコードを削除。

原則

• 技術モジュールではなく、Bounded Contexts（DDD）によるマイグレーション
• 等価性テスト：各マイグレーションサービスは60日間COBOLと並行稼働
• Stranglerパターン：API gateway経由の段階的ルーティング
• 形式化された知識移転：各マイグレーションがジュニアが読めるランブックを生成
• エージェント生成マージ前に必須の人間拒否権

スタック

• COBOLソース（IBM z/OSメインフレーム）、レガシーコピーブック
• Java 21、Kotlin 2.0、Spring Boot 3
• Archaeologist/Architect/CleanerエージェントのAWS Bedrock（Claude Sonnet）
• COBOLコーパスインデックスとナレッジグラフのOpenSearch
• 業務ワークフローオーケストレーションのCamunda

結果

1. COBOL資産の60%を14か月でマイグレーション（240万行）
2. リリースサイクル：マイグレーションサービスで14週間から5日
3. メンテナンスチーム削減：12人から4人（知識移転成功）
4. 年間メンテナンスコスト：14か月目から-38%
5. マイグレーションに起因する本番インシデントゼロ

学んだこと

AIエージェントは文書化と提案に優れ、単独決定には悪い。1人間 / 3エージェントの比率は時間とともに持続し、それを超えると品質が低下します。並行等価性テストはインフラ上高価ですが交渉不可：そこでのみ検出された3つの微妙なバグ。やり直すなら：最もシンプルではなく、最もクリティカルでないBounded Contextから始める。複雑さはコード自体ではなく、依存関係から来ます。