池 文光 | Mankwong Chi

概要

2025 年は、AI がかつてない勢いで開花し、ソフトウェア開発とクラウドイノベーションの両分野で大きな進化を遂げる年となっています。AI 駆動型の手法は、オンプレミス環境から AWS クラウドへのアプリケーション移行プロセスを変革し、これまで以上に高速で、正確かつコスト効率の高い移行を実現しています。

こうした変化に合わせて、AWS も移行サービス群を進化させています。その一環として、Application Discovery Service（ADS）、Migration Hub、および Mainframe Modernization など、既存の一部サービスがメンテナンスモードへ移行することが発表されています。この動きは、AI を活用した新しい移行体験へのシフトを加速させるものであり、クラウド移行の新時代の幕開けを示しています。

本記事の以降のセクションでは、これまでの AWS における代表的な移行戦略を振り返りつつ、最新の AI 駆動型アプリケーション移行アプローチと高いレベルで比較します。その中で、AI 活用によってどのように効率性、精度、そしてクラウド変革におけるビジネス価値が向上するのかを明らかにしていきます。

現行ソリューション

現在一般的に採用されているアプローチでは、Application Discovery Service（ADS）、Migration Hub、Application Migration Service（MGN）、そして Database Migration Service（DMS） を組み合わせて、標準的な移行パイプラインを構築しています。

この構成では、ADS を用いてシステム全体のディスカバリと依存関係のマッピングを実施し、Migration Hub でアセスメントや計画フェーズを含む移行進捗を一元的に管理・追跡します。その後、データ移行には DMS を、サーバー移行には MGN を利用して実際の移行を実行します。

このような標準ソリューションは長らく利用されており、安定した成果を上げてきました。しかし、AI が IT 業界にもたらす革新が加速する中、今後はより強力で利便性の高い移行アプローチの採用が期待されています。次のセクションでは、AWS の新サービスである AWS Transform によって登場した最新のアプローチを取り上げ、その特徴と可能性を見ていきます。

AWS Transform

AWS Transform は、エージェント型の AI 搭載モダナイゼーションサービスであり、大規模な環境においてワークロードの評価（Assess）、リファクタリング（Refactor）、および移行（Migrate）を支援します。従来の移行ソリューションを、より AI 駆動型のアプローチ に置き換える新しいサービスです。

2025 年時点で、AWS Transform は主に 3 種類のワークロード移行をサポートしており、次のセクションでそれぞれの特徴を詳しく見ていきます。

.NET

このソリューションは、AWS Transform が .NET ワークロード のモダナイゼーションを、どのように AI 駆動型の自動化 によって簡素化・加速するかを示しています。

GitHub と連携することで、コード解析からデプロイメントまでの一連のプロセスを効率化し、手作業やヒューマンエラーを大幅に削減できます。自動化されたアセスメントとトランスフォーメーションを通じて、レガシーな .NET アプリケーションを迅速にクラウド対応へリファクタリングし、AWS のコンピューティングサービスへシームレスにデプロイすることが可能になります。

このアプローチにより、従来の手法と比較して、移行の高速化、スケーラビリティの向上、運用負荷の軽減を実現できます。

Mainframe

このソリューションは、AWS Transform が メインフレームのモダナイゼーション に自動化とインテリジェンスをもたらし、従来は複雑で多くのリソースを要していたプロセスをどのように簡素化するかを示しています。

AI の活用と AWS サービスとの統合により、Transform はレガシーなメインフレームアプリケーションの分析（Analyse）、リファクタリング（Refactor）、および移行（Migrate）を支援し、モダンでクラウド対応のアーキテクチャへ変換します。

これにより、手作業の負荷を軽減し、移行期間を短縮するとともに、エラー発生リスクを低減できます。結果として、企業は AWS 上で、より高いアジリティ、スケーラビリティ、そしてコスト効率を実現できます。

VMware

このソリューションは、AWS Transform が VMware ベースのワークロード を AI 駆動型の自動化アプローチ によってどのようにモダナイズするかを示しています。

ディスカバリアージェントと AWS の各種サービスを活用することで、組織はオンプレミス環境を評価し、最適な移行パスを特定した上で、最小限の手作業で リフト＆シフト もしくは リファクタリング戦略 を実行できます。

Transform は自動化を通じて、ワークロードのレプリケーション、モダナイゼーション、デプロイメントを効率化し、AWS のコンピューティングおよびストレージサービス全体にわたって統合的に展開します。この一貫したプロセスにより、企業はクラウド導入の加速、移行の複雑性の軽減、運用効率の向上を同時に実現し、従来の VMware 環境から AWS へのスムーズな移行を可能にします。

比較

従来の移行パイプラインは、Application Discovery Service（ADS）、Migration Hub、Application Migration Service（MGN）、および Database Migration Service（DMS） を組み合わせた構成であり、ツールベースの逐次的なワークフローに従っています。このモデルは手動での調整に大きく依存しており、ディスカバリ、アセスメント、レプリケーション、デプロイメントといった各フェーズで複数のサービス間のデータ連携を必要とします。そのため、プロセス全体に時間がかかり、運用上の複雑性も高くなります。このアプローチは、標準的なリホスト（リフト＆シフト）移行においては有効であるものの、自動化の範囲は限定的であり、分析・リファクタリング・オーケストレーションの多くを人手に頼っています。

一方で、新しい AWS Transform アプローチは、AI を活用して分析、リファクタリング、移行を単一の統合サービス内で自動化することにより、このプロセス全体を大幅に効率化します。手動介入を最小限に抑えながらモダナイゼーションを加速し、アプリケーションレベルとインフラレベルの両方での変換をサポートします。結果として、AWS Transform は従来手法に比べて、より高速で、よりスマートかつ効率的にワークロードをモダナイズおよび移行する新しい方法を提供します。

まとめ

AI は、複雑で手作業中心だったワークフローをインテリジェントな自動化へと置き換えることで、クラウド移行における大きな前進をもたらしています。これにより、より高速で正確かつスケーラブルなモダナイゼーションが可能となり、組織はこれまで以上に高い効率性と確信を持って AWS へ移行できるようになっています。

今後、これらのツールはさらに強力かつ包括的なものへと進化し、エンタープライズがクラウドをモダナイズし、移行する方法そのものを根本から変革していくでしょう。