要約
この研究では、AI駆動型のレガシーCOBOLコードのJavaへの近代化を調査し、老化したソフトウェアシステムにおける重要な課題に対処します。
レガシーCOBOL 2024コーパスを活用して、公共およびエンタープライズソースから50,000個のCOBOLファイル – Javaはコードを解析し、AIはアップグレードを提案し、Reactはゲインを視覚化します。
93％の精度を達成すると、複雑さは35％（18〜11.7）と33％（8から5.4）の結合、手動努力（75％）とルールベースのツール（82％）を上回ります。
このアプローチは、COBOLシステムを若返らせるためのスケーラブルなパスを提供します。これは、銀行や保険などの業界にとって不可欠です。
要約(オリジナル)
This study investigates AI-driven modernization of legacy COBOL code into Java, addressing a critical challenge in aging software systems. Leveraging the Legacy COBOL 2024 Corpus — 50,000 COBOL files from public and enterprise sources — Java parses the code, AI suggests upgrades, and React visualizes gains. Achieving 93% accuracy, complexity drops 35% (from 18 to 11.7) and coupling 33% (from 8 to 5.4), surpassing manual efforts (75%) and rule-based tools (82%). The approach offers a scalable path to rejuvenate COBOL systems, vital for industries like banking and insurance.
arxiv情報
| 著者 | Gopichand Bandarupalli |
| 発行日 | 2025-04-15 16:07:54+00:00 |
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