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2026年5月13日(水)日川 佳三、河原 潤（IT Leaders編集部）

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　東京システムハウス（TSH）の「AIベテランエンジニア」は、COBOL開発者向けの生成AIシステムである。生成AI/大規模言語モデル（LLM）にGoogle Cloudの「Gemini」を利用して、COBOLのコードから仕様書をリバース生成する「仕様書作成システム」と、生成した仕様書をRAG検索して質問や指示に回答する「質疑応答システム」を提供する。システムの維持・運用、改修時の修正提案、不具合の原因調査などへの活用を想定している（図1、関連記事：レガシーシステム運用を支援する「AIベテランエンジニア」、COBOLコードから仕様書を自動生成─TSH）。

図1：COBOL開発者向け生成AIシステム「AIベテランエンジニア」の概要（出典：東京システムハウス）
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　仕様書作成システムでは、COBOL言語に特化したプロンプトを通じて、プログラム構成図、業務ロジックのフローチャート、データ構造をまとめたデータレイアウトを出力する。

　ユーザーがチャットで質問や相談をすると、生成した仕様書や、TSHが用意するCOBOLのノウハウ資料データベースを検索し、コードへの修正点の提案や、不具合の調査を行う。チャットには「Google Chat」や既存のWebサイトに埋め込み可能なウィジェット、Pythonライブラリの「Gradio」（画面1）で作成したUIなどが使える。

画面1：修正対象のCOBOLアプリケーションについてチャットで質問し、回答を得た画面（出典：東京システムハウス）
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　MCPサーバー機能は、「GitHub Copilot」や「Gemini CLI」などの外部開発ツール（MCPクライアント）からMCPで接続して利用できる（画面2）。ユーザーがCOBOLプログラムの修正やリファクタリングなどをチャットで依頼すると、AIベテランエンジニアが修正案や対応案を返す。外部開発ツールは、これをソースコードに反映できる（関連記事：COBOL開発を生成AIが支援する「AIベテランエンジニア」新版、MCPサーバー機能を追加─TSH）。

画面2：GitHub Copilotのチャット画面からMCP経由でCOBOLナレッジを参照し、回答をソースコードに反映している画面（出典：東京システムハウス）
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　新版のv1.2では、AIの回答に対して記述式でフィードバックを入力できる機能が加わった（画面3）。開発時の注意点や特殊ルールといったベテランエンジニアの暗黙知を組織のナレッジとして蓄積できる。チャット履歴を「診断パターン」としてナレッジに登録可能で、利用を重ねるほどシステムの精度が向上するという。

画面3：回答へのフィードバック入力画面（出典：東京システムハウス）
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　MCP連携においては、「Claude Code」との連携を強化している（画面4）。Claude Code向けにCOBOLエキスパートのスキルを提供しており、これを設定することでAIベテランエンジニアのナレッジを最大限に引き出せるとしている。

画面4：Claude CodeからAIベテランエンジニアを利用している画面（出典：東京システムハウス）
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　新版では、仕様書作成システムの機能も強化している。決定的な処理は「静的解析」が、意味解釈は「AI」がそれぞれ担いうことで、何度出力しても一貫性のある精度の高い仕様書を生成できるようになった。また、プレースホルダーを使い、AIや静的解析ツールが取得した値をカスタムテンプレートに埋め込む方法を採用し、安定した出力を実現したとている。

　「COBOLが今もなお現役で使われているにも関わらず、ベテランエンジニアの引退や技術者不足によって保守・運用が難しくなっている。仕様書や設計書がなくてブラックボックス化しているケースもあり、システム改修の妨げになっている。今回の機能強化で、ベテランエンジニアの業務をAIが代替することが可能になる」（TSH）