2025年11月27日、株式会社トヨタシステムズは、日本アイ・ビー・エム株式会社の支援のもと、基幹システムの中長期的な継続利用を目的として、2025年10月に「レガシーコードラボ」を設立したことを発表した。
レガシー言語であるCOBOLやPL/Iに精通した有識者の高齢化を背景に、次世代人材の育成とスキル継承を課題として位置づけている。 トヨタシステムズは2024年から日本IBMの「IT変革のためのAIソリューション」を活用し、生成AIを用いたツール「TG4X（Toyota Systems GenAI for DX）」を開発し、既存基幹システム開発での利用を開始している。
レガシーコードラボはバーチャル組織として活動を開始し、トヨタシステムズと日本IBMの基幹システム有識者、AI技術者、次世代人材が参画している。
2026年中を目途に物理的な開発センター設立を検討し、将来的にはトヨタグループ外の国内外企業や日本IBMの地域DXセンターとの協業も視野に入れている。
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トヨタシステムズ、次世代人材が生成AIツールを活用して基幹システム開発を行う「レガシーコードラボ」を設立
【編集部解説】
トヨタシステムズと日本IBMが発表した「レガシーコードラボ」は、「レガシー基幹システムを壊さずに、次世代人材と生成AIで延命・進化させるための実験場」と言える存在です。 COBOLやPL/Iといったレガシー言語は、多くの企業で基幹業務を支えながらも、担い手の高齢化によって「止めるに止められないブラックボックス」になりつつあります。
今回のポイントは、単にAIツールを導入したのではなく、自社の生成AIツール「TG4X」と新しい開発プロセス、そしてラボ組織を「あわせて構想・整備している」点にあります。 レガシー言語未経験の次世代エンジニアがTG4Xを介してコード理解や改修を行い、その裏でレガシー有識者がアドバイザーとして知見を継承する構造になっています。
このアプローチがもたらす影響はトヨタグループ内に留まりません。IBM側のリリースでは、同様の課題を抱える国内外の企業への支援拡大が謳われており、他社のレガシー資産にもTG4Xのようなモデルが適用される可能性が示されています。 「リライト」「リホスト」「リプレース」といった従来のモダナイゼーションに対して、AIを介した継続利用と漸進的なアップデートという「第四の選択肢」の可能性を、提示しているところが特徴的です。
一方で、生成AIに依存することによる新たなリスクも見逃せません。AIが生成したコードの誤りをどう検証するのか、TG4Xのモデル品質を長期的にどう維持するのか、そしてAIの便利さが人間側のレガシー理解を弱めてしまう危険も考えられます。 基幹システムという性質上、「AIがどこまで関与したのか」「どのような根拠でコードが生成されたのか」を説明できることも求められ、今後のガバナンスや監査の仕組みづくりが鍵になっていくでしょう。
このニュースは「生成AIでまったく新しいサービスを作る」話というより、「すでに世界を動かしている巨大なレガシーを、どうソフトランディングさせるか」というテーマに近い取り組みです。 2026年中を目途とした物理的開発センター構想や、日本IBMの地域DXセンターとの連携は、単発のPoCではなく、人材・プロセス・ツールを長期的に育てていく姿勢の表れと捉えられます。 未来のエンジニア像を考えるうえで、「レガシーを読める人」と「AIを使ってレガシーと付き合える人」の境界が、これからどう変わっていくのかを考えるきっかけになる事例だと感じます。
【用語解説】
TG4X（Toyota Systems GenAI for DX）
トヨタシステムズが日本IBMのAIソリューションを活用して開発した生成AIツールで、COBOLやPL/Iなどレガシー言語による基幹システム開発や保守を支援するための社内向けの仕組みである。
レガシーコードラボ
トヨタシステムズが日本IBMと共に設立したバーチャル組織で、レガシー基幹システムの継続利用と次世代人材育成を目的に、生成AIツールTG4Xと有識者の知見を組み合わせた開発・検証を行う場である。
レガシー言語（COBOL、PL/Iなど）
長期間にわたり企業の基幹システムで利用されてきたプログラミング言語で、多数の業務ロジックが蓄積されている一方、開発者の高齢化や後継者不足が深刻化している技術スタックを指す。
基幹システム
企業活動の中心となる業務（生産、販売、在庫、会計など）を支える情報システム群で、停止すると事業継続に重大な影響が出るクリティカルなシステムを指す。
地域DXセンター
日本IBMが各地域で展開する拠点で、クラウド、AI、モダナイゼーションなどの知見を集約し、顧客のデジタル・トランスフォーメーション（DX）案件をリモートや分散チームで支援する体制を備えたセンターである。
【参考リンク】
株式会社トヨタシステムズ（外部）
トヨタグループのITソリューション企業で、基幹業務から車載・モビリティサービスまで幅広いITシステムを提供している。
日本アイ・ビー・エム株式会社（IBM Japan）（外部）
AIやクラウド、コンサルティング、システム構築・保守を通じて企業のDXや業務変革を支援する日本法人のITベンダーである。
IBM Japan Newsroom：レガシーコードラボ関連リリース（外部）
トヨタシステムズと日本IBMが設立したレガシーコードラボの目的やTG4Xの役割、今後の展望が公式に説明されているニュースリリースである。
IBM Japan Newsroom：AI関連ニュース一覧（外部）
日本IBMが発表するAI関連ニュースリリースを一覧でき、生成AIソリューションやDX事例など最新の取り組みを継続的に追うことができる。
トヨタシステムズと日本IBMの生成AI実証実験（EnterpriseZine）（外部）
生成AIでコードや仕様書を自動生成する実証実験の内容や効率向上の結果が紹介されており、TG4X誕生の背景を知る手がかりとなる。
【参考記事】
トヨタシステムズ、「レガシーコードラボ」設立–次世代人材が生成AIツールを用いて基幹システム開発（外部）
レガシーコードラボの活動内容や参加メンバー構成、人材不足の背景などを整理し、外部メディアの視点から今回の発表を解説している。
トヨタシステムズ、次世代人材が生成AIツール活用で基幹システム開発を効率化（外部）
COBOLやPL/Iを巡る人材問題や生成AI導入による開発効率向上、トヨタグループ外への展開構想などを数値やスケジュールと共に紹介している。
AIを駆使してトヨタグループの基幹システム運用を支援（外部）
トヨタシステムズと日本IBMによるAI活用事例を取り上げ、基幹システム運用とモダナイゼーションの取り組みを時系列で整理している。
トヨタシステムズと日本IBM、生成AI活用したコード生成・仕様書自動生成の実証実験（外部）
生成AIを用いたコードおよび仕様書生成の検証結果や開発効率の向上度合い、実務への適用範囲などが紹介されており、TG4Xとラボの前史を理解できる。
トヨタシステムズが次世代人材の育成を目指す新ラボ設立（外部）
次世代人材育成の観点から、レガシーコードラボの育成モデルやキャリアパス、将来の人材需要見通しなどを整理している。
【編集部後記】
レガシーな基幹システムというテーマは、どうしても「面倒そう」「避けたい」と感じてしまうかもしれません。でも、トヨタグループのような巨大な組織の土台を支えているのも、まさにこの領域です。
今回のレガシーコードラボのように、「古い資産」を捨てるのではなく、「次世代人材＋生成AI」で付き合い方をアップデートしていく動きは、これから多くの現場で試されていくはずです。 もしあなたのチームにも似た課題があるなら、「全部作り直すか／そのまま我慢して使うか」の二択ではなく、第三の道があり得るのか、一緒に考えていけたらうれしいです。
