株式会社エイチビーラボジャパン、テストを軸に移行の全工程で品質を担保するAIマイグレーションツール「M-Forge」を提供開始
プレスリリース発表元企業:株式会社エイチビーラボジャパン
配信日時: 2026-11-06 10:00:00
AIによる自動化と品質ゲート、人によるレビュー・承認で、ブラックボックス化した基幹システムの刷新を加速
ベトナム・ハノイに本社を置くソフトウェア開発企業 HBLAB JSC の日本法人、株式会社エイチビーラボジャパン(本社:東京都港区、代表取締役:グエン・フイ・タン)は、テストを軸に移行の全工程で品質を担保するAIマイグレーションツール「M-Forge」の提供を開始しました。M-Forge は「Assessment(アセスメント)→ Design(設計)→ Migration(移行)→ Test(テスト)」の4モジュールによる標準化された移行プロセス上で、現行システムの解析から設計書の復元、コード変換、テストコードの生成・実行までをAIが自動化します。各工程には人によるレビュー・承認を組み込み、最終的な品質は、国際規格で定義された品質特性・テスト技法に基づく品質ゲート (Quality Gate)で検証することで、長年ブラックボックス化してきた基幹システムの刷新を、確かな品質で加速します。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/52777/41/52777-41-a9b215ff022f38a9e89802e4c324aec0-1920x1080.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
■ 背景
多くの日本企業では、COBOL・RPG・VB6・Lotus Notes といった旧世代技術で構築された基幹システムが、今なお業務を支え続けています。しかし、開発当時の担当者やドキュメントが失われ、「何が、どのように動いているのか」を把握できないままシステムがブラックボックス化し、改修・機能拡張・人材確保のいずれもが困難になるケースが少なくありません。近年はAIを活用した移行の効率化が注目されていますが、個別・断片的(アドホック)なAI利用では品質のばらつきが生じやすく、移行後に新たな「AIによるブラックボックス」を生んでしまうリスクも指摘されています。M-Forge は、こうした課題に対し「標準化されたプロセス」と「人による制御」という二つの軸で応えます。
■ M-Forgeとは
M-Forge は、HBLAB が掲げるビジョン「AIスケールビルダー(AI Scale Builder)」のもとで開発した、AIネイティブなレガシーマイグレーションツールです。移行プロジェクトの全工程を一貫した流れで支援し、AIによる生産性と、人によるコントロールの両立を特長とします。■ 主な特長
1. 標準化された移行プロセスAssessment → Design → Migration → Test の4モジュールにより、現行システムの解析から移行後のテストまでを、一貫した明確なフローで実行します。属人的な判断に依存しがちな移行作業を標準化することで、プロジェクトごとの再現性と透明性を高めます。
2. AIによる自動化 × 人による管理・承認(“Unblock the Blackbox” の核心)
各工程では、解析・変換・テストコード生成といった反復的かつ大量の作業をAI/エージェントが自動で処理します。一方で、仕様の確定、変換結果の妥当性判断、最終承認といった重要な意思決定ポイントには、必ず人(エンジニア)によるレビューと承認を組み込んでいます。
[表1: https://prtimes.jp/data/corp/52777/table/41_1_5ef8d05cebc64501e8bac1d937e4af89.jpg?v=202611061145 ]
AIに任せきりにするのではなく、人が全工程をコントロールし承認する設計により、移行後もお客様自身がシステムを理解し、運用の主導権を握れる状態を実現します。私たちは「新たなブラックボックスを作らない」ことをお約束します。
3. 多層的な品質保証(Quality Gate)
M-Forge は「品質が高い」と述べるにとどまらず、複数の客観的な基準に基づく Quality Gate(品質ゲート)とレポートによって、品質を検証可能にします。評価基準は、国際規格 ISO/IEC 25010(システム・ソフトウェア製品品質モデル)および ISO/IEC/IEEE 29119(ソフトウェアテスト)で定義される品質特性・テスト技法に基づいています。主な評価基準は以下のとおりです。
- Branch Coverage(分岐網羅率)
- Test Category Coverage(テスト分類網羅率)
- Requirement Coverage(要件網羅率)
- Reliability(信頼性 ― ISO/IEC 25010 の品質特性の一つ)
特にロジック処理においては、カバレッジおよびテストパス率100%を担保する水準を目標品質として設定しています。これにより、従来の人手中心の移行手法と比較して、移行時の不具合(手戻り)を約50%削減します (※当社が実施した PoCにおける測定結果) 。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/52777/41/52777-41-d99fcb912fcba3f19718967b063872d3-1440x825.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/52777/41/52777-41-2368f19b163c0673b6571809b8d8b281-1440x1166.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
こうした品質は、実際のプロジェクトでも検証されています。システムインテグレーターのCEC様とのCOBOL→Java移行PoCでは、事前に設定したKPIをすべて達成し、Quality Gateでも総合判定で合格しました。PoC終了後の顧客満足度調査(10点満点)では、「要件への対応」「性能要件への対応」「製品品質の総合評価」のいずれも最高評価の10点をいただいています。
4. アドホックなAI利用を超える生産性
標準化されたプロセス、複数のAIエージェント、そして自動化を組み合わせることで、AIを個別・断片的に活用する従来の手法と比較して、移行プロジェクト全体の生産性が約1.5倍(約150%)に向上します (※当社が実施した PoCにおける測定結果) 。
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/52777/41/52777-41-d3955049732a207ace24f04db1bafc04-3420x1966.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
118 種類以上のツール/エージェントを利用可能
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/52777/41/52777-41-45d7543bc9dcc32e6dd2b40c6dfd62ed-3420x1972.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
タスクごとに明確なパイプラインを定義 / 人とAIのインタラクション
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プロジェクト・業界別の専用ナレッジベース
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/52777/41/52777-41-65ae3c4afdbbbe70cc61d406abc8ddf2-3420x2004.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
トークン消費量を詳細に把握
5. ダッシュボードによる進捗の一元可視化
移行プロジェクトの全工程を一つのダッシュボード上で管理できます。各ステップのステータス、処理の進捗、品質結果などを集約して表示し、プロジェクト全体の状況を可視化します。
[画像8: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/52777/41/52777-41-bd25edf4d1751b22eb42d1e2d932525b-1459x924.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像9: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/52777/41/52777-41-a696eda4d2b4632427d2427c0e1ebd62-1440x1152.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
プロジェクトにおけるAI活用の効果を多層的に評価するため、各種KPIを継続的にモニタリングする。
6. 得意とする対応技術・言語
M-Forge は、特に移行難易度が高いとされるレガシー技術に強みを持ちます。
[表2: https://prtimes.jp/data/corp/52777/table/41_2_06461494beb3bec8b3e46f200ba58956.jpg?v=202611061145 ]
■ 今後の展開
HBLAB は今後、対応技術・言語の拡充と品質保証機能の強化を進めるとともに、製造業・物流をはじめとする各業界のお客様へ提供を拡大してまいります。■ 代表コメント
「多くの日本企業が、価値あるビジネスロジックを抱えたまま、レガシーシステムのブラックボックス化という課題に直面しています。M-Forge が目指すのは、AIの力で移行を加速しながらも、最終的な理解と運用の主導権をお客様自身に取り戻していただくことです。『新たなブラックボックスを作らない』という原則のもと、品質を担保できるモダナイゼーションを提供してまいります。」
■ 会社概要
会社名:株式会社エイチビーラボジャパン所在地:〒105-0012 東京都港区芝大門1丁目3番4号 グランファースト芝大門6階
代表者:代表取締役 グエン・フイ・タン
事業内容:ITモダナイゼーション(レガシーマイグレーション)、AI開発、ローコード開発
URL:https://hblab.co.jp/solution/modernization/
(親会社:HBLAB JSC/本社:ベトナム・ハノイ)
■ 本件に関するお問い合わせ
株式会社エイチビーラボジャパン電話番号:03-6281-9068
メールアドレス:cs@hblab.vn
お問い合わせフォーム:https://hblab.co.jp/contact-us/
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