AWS Transform
生成 AI を活用した大規模クラウド変革・モダナイゼーション支援サービス
何ができるか
AWS Transform は、生成 AI を活用して企業の大規模なクラウド変革とアプリケーションモダナイゼーションを加速するサービスです。AWS のエキスパートと AI エージェントが連携し、既存のオンプレミスやレガシーシステムの分析、移行計画の策定、コードの自動変換、テストの自動生成までを包括的に支援します。従来は数か月から数年かかっていた大規模な変革プロジェクトを、大幅に短縮して実行できます。
どのような場面で使うか
メインフレームからクラウドネイティブアーキテクチャへの移行、.NET Framework から .NET Core への移行、Java アプリケーションのコンテナ化、大規模なデータベース移行プロジェクト、レガシーコードベースのモダナイゼーション、VMware 環境のクラウドネイティブ化などに利用されています。 この分野について体系的に学びたい方は、関連書籍 (Amazon) も参考になります。
身近な例え
建物のリノベーションに例えるとわかりやすいでしょう。古いビル (レガシーシステム) を最新の設備を備えたスマートビル (クラウドネイティブ) に改装する際、建築士 (AWS エキスパート) と AI アシスタントが協力して設計図を作成し、工事の段取りを自動化してくれるサービスです。入居者 (ユーザー) への影響を最小限に抑えながら、効率的にリノベーションを進められます。
AWS Transform とは
この記事は約 2 分で読めます。 AWS Transform は、2024 年の AWS re:Invent で発表された、生成 AI を活用したクラウド変革支援サービスです。Amazon Q や専用の AI エージェントを活用し、レガシーシステムの分析からモダナイゼーション計画の策定、コード変換、テスト生成までを自動化します。AWS のプロフェッショナルサービスチームと AI が協働することで、従来の手作業中心のアプローチと比較して大幅な効率化を実現します。
主な機能
AWS Transform は複数の AI エージェントで構成されています。Discovery エージェントが既存システムのアーキテクチャ、依存関係、コードベースを自動分析し、移行の複雑さとリスクを評価します。Planning エージェントが最適な移行パスと優先順位を提案し、Transformation エージェントがコードの自動変換とリファクタリングを実行します。さらに Testing エージェントが変換後のコードに対するテストケースを自動生成し、品質を担保します。
対応する変革パターン
AWS Transform は多様な変革パターンに対応しています。メインフレーム (COBOL、PL/I) からクラウドネイティブ言語への変換、Windows ワークロード (.NET Framework) の Linux / コンテナ化、VMware 環境の AWS ネイティブサービスへの移行、モノリシックアプリケーションのマイクロサービス分割など、幅広いモダナイゼーションシナリオをカバーします。各パターンに特化した AI モデルが最適な変換ロジックを適用します。
はじめかた
AWS Transform を利用するには、AWS のアカウントチームまたはパートナーを通じてエンゲージメントを開始します。まず Discovery フェーズで既存環境の自動分析が行われ、移行対象のワークロードと推奨される変革パスが提示されます。承認後、AI エージェントと AWS エキスパートが協働して変革を実行します。進捗はダッシュボードでリアルタイムに確認でき、各フェーズの成果物はレビュー可能です。
Azure・オンプレミスとの比較
AWS の優位点
- Amazon Q をベースとした生成 AI エージェントがコード分析・変換・テスト生成を自動化し、従来の手作業中心のモダナイゼーションと比較して大幅に工期を短縮できる
- メインフレーム (COBOL)、.NET、Java、VMware など多様なソーステクノロジーに対応し、単一のサービスで異種環境の変革を統合管理できる
- AWS エキスパートと AI エージェントの協働モデルにより、AI の効率性と人間の判断力を組み合わせた高品質な変革を実現できる
注意点
- AWS Transform はエンゲージメントベースのサービスであり、利用には AWS のアカウントチームまたはパートナーを通じた契約が必要
- AI による自動変換の結果は必ず人間によるレビューが必要であり、完全な自動化ではなく人間と AI の協働モデルである
- 大規模な変革プロジェクトでは段階的なアプローチが推奨され、一度にすべてを変換するのではなくワークロード単位で進めること
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