AIがコードベースに参入
コードと会話し、意味のある答えを返してくれたらどうでしょう？この問いはもはや理論的なものではありません。ChatGPTを統合することで SMART TS XL開発チームは、質問するだけで洞察を抽出し、ロジックを文書化し、影響の大きい変更をより迅速に行うことができます。
SMART TS XL すでにチームはレガシーシステムと最新システムの両方を可視化できており、 COBOLからクラウド、JCLまで APIへの接続。分散プラットフォーム上の数百万行に及ぶコードをインデックス化し、マッピングし、分析します。さらに、会話型AIが加わったことで、このプラットフォームは単に何が起こっているかを示すだけでなく、理解し、変換し、それに基づいて行動するのを支援します。
これは開発者を置き換えることではありません。説明可能性、自動化、そしてリアルタイムで反応するシステム全体のインテリジェンスを通じて、開発者の思考を加速させることです。
何が SMART TS XL そして統合のために構築された理由
SMART TS XL は単なるコード検索エンジンではありません。アプリケーションランドスケープ内のあらゆる要素をリアルタイムでナビゲート可能なインベントリとして構築する、エンタープライズグレードのシステム分析スイートです。COBOLコピーブックからSAP汎用モジュールまで、ユーザーは、何が存在するか、何と接続しているか、そして変更によって何が壊れる可能性があるかに迅速にアクセスできます。
プラットフォームに依存しない強力なプラットフォーム
の一つ SMART TS XLの最大の強みはプラットフォーム非依存です。以下のプラットフォームで動作します。
- メインフレーム システム (COBOL、JCL、PL/I など)
- ミッドレンジ（AS/400、RPG、CL）
- 分散アプリケーション (Java、Python、C# など)
- データベース（SQL Server、Oracle、DB2）
- Webサービス、シェルスクリプト、SAPなど
特定の環境に依存しないため、 SMART TS XL サイロ全体にわたる統合された洞察のソースとなり、インテリジェントな AI 主導のインタラクションの完璧な基盤となります。
レガシーコードと最新コードにわたる完全なシステム認識
シングルで SMART TS XL 例えば、数十万ものプログラム、数百万行のコード、そして関連するあらゆるデータ要素をインデックス化できます。コードベースのコンテンツだけでなく、以下のことも理解します。
- どのプログラムがお互いを呼び出すか
- データセットが定義され使用される場所
- ジョブストリームの相互接続方法
- プログラム内にどのようなビジネスロジックが存在するか
このシステム全体の認識こそが、ChatGPT統合を強力にするのです。LLMに個別のコードスニペットを投げ込む代わりに、 SMART TS XL 自動的に文脈化します。
知性の背後にあるスケール
控えめなデモシステムでも、 SMART TS XL 50万以上のアーティファクトにわたる450,000万行以上のコードを処理できます。エンタープライズ規模では、その数は飛躍的に増加します。それでも、検索結果は数秒で返され、環境のあらゆるレイヤーにまたがるデータがリンクされます。
これに、自然言語を理解し、平易な英語でロジックを説明し、開発作業を見積もり、COBOL を最新の形式に変換できるインテリジェント アシスタントを追加すると、チームがレガシー システムと対話する方法を根本から変えるツールセットが完成します。
ChatGPTがどのように統合されるか SMART TS XL
ChatGPTを統合する SMART TS XL 開発者のワークフローにチャットボットを追加することではなく、会話理解機能を備えた高精度エンジンを強化すること、つまり高度な技術を要する環境に強力な自然言語アシスタントを直接組み込むことを意味しました。そして、安全性と柔軟性の両方を兼ね備えた設計となっています。
設計による安全性: クライアント制御の AI アクセス
すべての組織がAIツールをすぐに使えるわけではありません。特に規制の厳しい環境ではなおさらです。だからこそ SMART TS XL 各クライアントに完全な制御権を与える。デフォルトでは、システムは 外部AIサービスへの接続は不要です。管理者はGPTアクセスを明示的に設定・有効化することで、AI機能がいつ、どのように、どこで使用されるかを完全に制御できます。
AIを許可するクライアントの場合、統合は合理化され、完全にモジュール化されています。AIを有効にすると、ユーザーはセキュリティやコンプライアンスの境界を侵害することなく、インテリジェントな自動化を利用できるようになります。
アクティベーションへの2つのパス：セレクトコードまたはフルプログラム
SMART TS XL コード上で ChatGPT をアクティブ化する 2 つの直感的な方法を提供します。
- 任意のコード行を選択: ユーザーは、COBOL、Java、Python、PL/I、RPGなど、あらゆる言語の特定のコードセグメントをハイライト表示し、GPTを起動できます。ポップアップウィンドウが表示され、次のようなオプションが表示されます。
- この論理を説明してください
- 注釈または文書化
- 別の形式に変換する
- カスタムの質問をする
- プログラム全体を分析するプログラム全体を一度に分析することもできます。ワンクリックでメンバー全体がChatGPTペインに読み込まれるため、目的の文書化、構造の変換、高レベルのビジネスロジックの抽出に最適です。
この 2 つのアプローチにより、チームは理解または改善しようとしている内容に基づいて、トップダウンまたはボトムアップで作業できます。
3つの質問モード：フリーテキスト、静的コマンド、インタラクティブな提案
すべての開発者がプロンプトを入力したいわけではありません。また、すべてのプロンプトを一から書く必要もありません。だからこそ SMART TS XL GPT と対話するには 3 つの方法があります。
- フリーテキスト入力 – 欲しいものを入力するだけです。
例: 「これらのコード行が何をするのかを平易な英語で説明してください。」
GPT は即座に応答し、生のロジックを理解可能な洞察に変換します。 - 静的な提案 – 特定のタスクを即座に実行する、事前に構築されたワンクリック コマンド。
例：- 「このフィールドをSQL Serverテーブルに変換する」
- 「このプログラムを擬似コードで要約しなさい」
- インタラクティブな提案 – 実行前にユーザー入力を求めるより高度なオプション。
例：- 「このコードを別の言語に翻訳してください」（どの言語ですか？と尋ねます）
- 「フィールドの長さをXからYに変更するのにかかる労力を見積もってください」（フィールド名と長さを尋ねます）
この 3 つのインタラクション スタイルにより、パワー ユーザーとカジュアル ユーザーの両方が AI のメリットを享受でき、学習曲線は必要ありません。
実際のユースケース：AIで何ができるのか SMART TS XL
ChatGPTを統合する SMART TS XL 単なる目新しさにとどまりません。開発者の生産性向上、レガシーシステムのモダナイゼーション、そしてプラットフォーム間の理解促進といった、意義のあるユースケースを実現します。ビジネスルールの文書化やフィールド変更の工数見積もりなど、GPTは、これまで何時間もかかっていた手作業によるレビューに、迅速かつ文脈に沿った回答を提供します。
このセクションでは、実際のチームがChatGPTをどのように活用しているかを説明します。 SMART TS XL より速く、よりスマートに仕事をするため。
コードを平易な英語で説明する
最も強力で即効性のある応用例の一つは、GPTにコードを人間の言葉で説明させることです。開発者はCOBOL、RPG、Python、その他の言語のコード行をハイライト表示し、次のように質問することができます。
「このコードが何をするのか詳しく説明してください。」
GPTは数秒以内に、平易な言葉で行ごとの説明と簡潔な要約を提供します。これは、オンボーディング、リバースエンジニアリング、あるいは誰かが20年前に書いたレガシーロジックの理解に特に役立ちます。
結果は保存、印刷、またはドキュメント化のためにエクスポートできます。
COBOLフラワーボックスによるプログラムの自動ドキュメント化
COBOLプログラムには構造化されたドキュメントが不足していることがよくあります。ワンクリックで SMART TS XL ユーザーはプログラム全体をGPTに送信し、標準を生成することができます フラワーボックス コメント - プログラムの目的、入力、出力を記述する、従来の COBOL スタイルのヘッダー ブロック。
AI はドキュメントをフォーマットし、コピー アンド ペースト可能なコメント ブロックをチームに提供して、読みやすさと組織の知識を向上させます。
コード変換、フィールドから完全な言語翻訳まで
ChatGPT は説明するだけでなく、変換も行います。
ユーザーは単一の COBOL フィールド定義を強調表示し、次のような静的な提案を呼び出すことができます。
「SQL Server ビューに変換します。」
GPTは、正しい構造とデータ型を持つCREATE TABLE文を返します。プログラムレベルでは、開発者はルーチン全体を選択し、対話型の提案を使用して別の言語に変換できます。
「この COBOL プログラムを NATURAL に変換してください。」
GPTはユーザーにターゲット言語の入力を求め、ロジックを処理し、翻訳版を返します。これにより、言語移行作業が大幅に加速され、モダナイゼーションが促進されます。
ビジネスルール抽出と疑似コード生成
手続き型ロジックの奥深くに埋め込まれたビジネスルールを理解することは、企業にとって大きな課題です。GPT は、その解決に役立ちます。
ワンクリックで、 SMART TS XL コードからビジネス ルールの説明を抽出し、次の内容を含む表にまとめることができます。
- ルール名
- 詳細説明
- 目的
- ロジックが現れる行番号
同様に、開発者はGPTにプログラム全体を擬似コードで要約するように依頼することができ、非技術系の関係者とのレビューやアーキテクチャ設計の際に、より分かりやすい高レベルのフローを作成できます。
変更にかかる労力レベルの見積り
変更の見積りは主観的なものになる場合があります。 SMART TS XL GPTベースの 労力見積もり インターフェース内で直接タスクを実行します。
例: 開発者が COBOL フィールドの長さを 1 から 5 に変更したいとします。この場合、次の操作を行うだけです。
- フィールド名を入力してください
- 現在の長さと希望の長さを入力してください
- 「変更にかかる労力を見積もる」をクリック
GPTは、コードの理解、変更の適用、テスト、QA、デプロイメントといったタスクごとに、推定所要時間とともに内訳を表示します。推定時間はすべて保存され、レポートとしてエクスポートできます。
相互運用性の構築: COBOL から MongoDB と C へ
より高度なデモの一つでは、 SMART TS XL 使用目的:
- COBOLレコードレイアウトを選択する
- GPTにそれを変換してもらいます MongoDBスキーマ
- そのスキーマを読み書きできる COBOL プログラムと C# プログラムの両方を生成する
これにより、共有ドキュメント モデルを使用して、AI 生成コードに基づくメインフレームと分散システム間の通信ブリッジが効果的に作成されました。
ワークフロー全体は瞬時に完了し、アクション センターにエクスポート用に保存されました。
開発者の提案でチームを支援
最も印象に残ったのは SMART TS XLChatGPTとの統合は、AIが何をできるかという点だけでなく、実際の開発者のニーズに基づいてシステムがいかに容易に進化するかという点にも優れています。提案は静的ではありません。プラットフォームを利用するチームは、アイデア、ワークフロー、そしてほぼリアルタイムで展開される特殊なユースケースを提供することで、GPTアシスタントを積極的に形作っています。
このセクションでは、提案の仕組み、提案の構築方法、組織が AI を活用したアクションを自社の環境に合わせてカスタマイズする方法について説明します。
わずか数分でスマートな提案を作成し共有する方法
すべての提案 SMART TS XL 事前に定義されたGPTプロンプトを備えており、特定の結果を引き出すために綿密に設計されています。しかし、他のAIアシスタントとは異なり、これらは厳格なテンプレートに縛られることはありません。ユーザーが何か新しいこと（タスク、変換、ドキュメント形式など）を思いついたら、クリックするだけで 「新しい提案を尋ねる」 IN-COM チームに直接送信します。
10 分以内に、そのリクエストは次のようになります。
- バックエンド提案ライブラリに追加されました
- ライブ配信 SMART TS XL ユーザーベース
- GPT統合を有効にすれば誰でも利用可能
これにより、システムは動的かつ開発者主導で継続的に改善されます。チームがジョブストリームの要約やコピーブックの再利用の分析といった反復的なタスクを特定した場合、それを迅速に自動化し、組織全体または企業全体で利用できるようになります。
ユーザーがリアルタイムで新しい GPT アクションをリクエストできるようにする
GPTアシスタントは固定メニューに限定されません。すべての開発者が貢献し、以下のリクエストを行うことができます。
- 新しいコード翻訳ターゲット
- ドメイン固有のフォーマット（コンプライアンス ヘッダー、監査ブロックなど）
- ドキュメントまたはテストテンプレート
- アーキテクチャに固有のレガシーシステムの洞察
提出されると、これらのリクエストは共有可能な資産となり、部門、地域、ビジネス ユニットをまたいでチームがそれぞれの環境に合った AI を活用したワークフローを標準化し、再利用できるようになります。
これは、単なる受動的なアシスタントではなく、共同作業のためのツールキットとしてのGPTです。
GPT によるカスタムクエリと検索インテリジェンスの有効化
SMART TS XL また、チームはGPTをその強力な機能と統合することができます クエリアシスタント—構造化構文エンジンにより、ユーザーはコードベース全体にわたってインテリジェントな検索を構築できます。これにより、以下のことが可能になります。
- GPTに近接クエリまたはブロッククエリの作成を依頼する
- GPTを使用してサンプルロジックをSmart TS互換の検索文字列に変換する
- GPT 強化検索基準に基づいてコード構造を分析し、重複を検出します
例：
「このロジック ブロックに類似したコード セグメントをすべて検索します。」
GPT は選択内容を分析し、Smart TS 構文を使用してスマート検索文字列を生成し、検索を実行して、企業全体で重複、複製、またはパターン一致を見つけます。
構造化されたクエリと会話型インテリジェンスの組み合わせにより、 SMART TS XL コード構造と開発者の意図の両方を理解するハイブリッド環境に移行します。
この統合が重要な理由
組み合わせ SMART TS XL ChatGPTは単なる巧妙なオーバーレイではありません。チームがシステムと関わる方法を根本から変えるものです。AIは分析を高速化するだけではありません。人間とレガシーコードの関係を変革します。かつては専門家の記憶力や何時間もの読解が必要でしたが、今では質問とクリックだけで理解できます。
このセクションでは、これがエンタープライズ チームにとってなぜ重要なのか、またそれがどのようにシステムの進化をより高速かつ安全に、そしてより確実にサポートするのかについて説明します。
静的メタデータから会話的洞察へ
従来のメタデータリポジトリは構造を提供しますが、ロジックを説明しません。関係性、フィールドタイプ、コールグラフは確認できますが、なぜ特定の方法で構築されたのか、実際には何をするのかを尋ねることはできません。
ChatGPTは、その静的な構造を生き生きとした会話へと変えます。これで以下のことが可能になります。
- ルーチンが何をするのかを尋ねて、わかりやすい英語で答えを得る
- ドキュメントをリクエストして数分で受け取る
- 技術的な構文だけでなく、ロジックの背後にあるビジネス上の意図を照会する
これにより、技術系と非技術系の利害関係者間のギャップが解消され、アーキテクト、アナリスト、モダナイゼーション チームがレガシー システムにアクセスしやすくなります。
モダナイゼーションチームのためのクロスプラットフォーム理解
モダナイゼーションの取り組みで問題となるのは、ツールの問題ではなく、盲点の存在です。チームは以下の点を把握していません。
- 論理が生きる場所
- プログラムの接続方法
- 一つの分野や仕事を変えることでどのようなリスクが生じるか
コードベースの完全な可視性とChatGPTの説明可能性および変換ツールを組み合わせることで、 SMART TS XL 盲点をなくす。 単一の理解の窓 ために：
- 近代化の取り組みの見積もり
- 古いロジックを新しい形式に変換する
- 従来のルールを重複させずに新しいサービスを設計する
この統合により、近代化はコードの解読ではなく、未来の設計に重点を置くようになります。
レガシーからクラウドへ、推測作業を削減
クラウド ネイティブ サービスへの移行、データ レイクの導入、API との統合など、どのような場合でも変わらないことがあります。それは、背後にあるものを理解しなければ、自信を持って前進することはできないということです。
GPT 統合により以下が実現します。
- レガシーロジックの明確な要約
- 移行準備ドキュメント
- 言語とプラットフォームの翻訳サポート
- 労力見積もりを含むテストとQAガイダンス
これにより、やり直しが減り、計画サイクルが短縮され、モダナイゼーション チームが推測ではなく正確に構築できるようになります。
コードが反論し、チームが前進する
何十年もの間、レガシーシステムを理解するということは、複雑なシステムを一つ一つ、一つ一つ、一つ一つ理解していくことを意味していました。優秀な開発チームでさえ、時代遅れのドキュメント、過負荷の専門家、そして変更のあらゆるステップを遅らせる手作業に頼っていました。
自律的AI SMART TS XL ChatGPT が統合されたことで、その時代は終わりを迎えます。
開発者は平易な言葉で質問し、それに応じた回答を得ることができます。ビジネスルールの抽出、ロジックの翻訳、プログラムのドキュメント化、そして作業時間の見積もりまで、使い慣れたツールを離れることなく実行できます。かつては数時間かかっていた作業が、今では数分で完了します。かつてはニッチな専門知識を必要としていた作業も、今ではチーム全体でアクセス可能です。
しかし、さらに重要なのは、この統合によって開発者が不要になるのではなく、開発者に権限が与えられることです。知識が増幅され、学習が加速されます。些細な見落としが連鎖的な問題を引き起こす可能性のある環境において、迅速な意思決定と安全な変更を支援します。
これは単なる新機能ではありません。コードを、話し、反応し、そして共同作業できるものとして捉えるという、新しい考え方です。
ソフトウェアの複雑さが増すばかりの世界では、会話の明瞭さこそが最も重要なアップグレードとなるかもしれません。
