CONFIDENTIAL | 2025.06.15 PROOF OF CONCEPT

2025.06:すでに到達していた、99.80%の真実。

2026年2月、世界は「AIによるレガシー解読」のニュースに揺れている。IBMの株価を動かしたその技術は、わたしたちにとっては一昨日の出来事ではない。

弊社E&Rsの現場では、2025年6月の時点で、すでに実務レベルのCOBOL変換において「時速18万行、精度99.8%」という実証を終えていた。本資料はその到達点を示すものである。

CCT: 解体から再構築への詳細プロトコル

[技術的背景] 本プロトコルは、膨大なコンテキストウィンドウと推論能力を備えたGPT-5およびGemini 1.5 Proに特化。大規模基幹システムの全容把握を前提とした唯一の移行プロセスです。

STEP 01: 多層構造解析

JCL含めたジョブネット全体の依存関係を走査。プログラム単体では判別不可能な条件分岐をAIが全方位で把握します。

STEP 02: 純粋論理の抽出と正規化

GOTO文によるスパゲッティ構造を再構築。共有領域に依存した変数を適切にカプセル化し、現代的な制御フローへ再生します。

STEP 03: UI Convergence

抽出されたロジックとCanvas上のUIコンポーネントを1:1でバインド。AIが導き出した仕様がダイレクトに画面へ反映されます。

STEP 04: 言語純度保証

型定義の最適化から例外処理の実装まで、指定言語の最新ベストプラクティスに基づいたネイティブ構造として再生します。

CCT AI Convert Benchmark:戦略的LLM選定の根拠

Model SelectionAccuracyProcessing SpeedLogical Purity
GPT-5 (Early Access)99.8%ExtremeNative Modern
Gemini 1.5 Pro99.2%Ultra FastHigh Quality
【重要】本データは2025年6月時点。CCTエンジンによる数十万行のプロセスから一部を抜粋。実際の全ログには依存関係および例外処理の詳細が含まれます。

Live Prototyping: THE PROOF

i5 / 12GB等の標準PCに縛られた「停滞」を排し、GPU加速を前提としたサーバー・端末のダブル・ハイエンド実装を採用。複数のハイエンド端末を同時稼働させ、チーム全体の直感を一秒たりとも途切れさせないための「思考同期型」仕様です。

【Demo Scope & Restrictions】
  • admin機能は実装していない。
  • COBOL→Pythonのみ機能。
  • Java、C、Rust、GO、Typescriptは機能しない。
  • 各ウインドウを縮小し一覧化した構造を表示。
  • 実際の稼働画面サイズ:1920 * 2400。
【CCT Specs: Server & Client】
Server Side Specification RTX 4070 / i9-14900K / 64GB
時速18万行の並列解析、依存構造インデックス化。
Terminal PC Specification RTX 4060 Ti / 32GB RAM
2944×2500の高精細Canvas描画、複数端末同時並列。
なお、本資料の整理過程でも、AI側の極端な要約や文脈消失が複数回発生しました。
それでも復元できたのは、これまで積み上げてきたノウハウを、そのまま実践したからです。