Still carrying a legacy system nobody has the specs for?仕様書のないレガシーシステムを、そのまま抱え続けていませんか

LegacyForge:LegacyForgeは、

AI generates, humans verify —
modernize without losing the business logic.
AI生成と人間検証で、
業務ロジックを失わずに刷新

Starts without specs. Leaves evidence for everything.仕様書がなくても始められ、すべてに根拠が残る

The three principles behind LegacyForgeLegacyForgeの3つの理念

01Start small小さく始める

No big-bang proposal. Phase 1 documents the system; the migration path is chosen afterwards.いきなりの大規模移行は提案せず、まずフェーズ1で文書化 — 移行パスは設計書を手にしてから選択

Visualize first, decide afterまず可視化、判断はその後

02AI and peopleAIと人の役割

AI accelerates analysis and generation; every decision that carries risk passes a human approval gate.解析・生成はAIで加速、リスクを伴う判断は人間の承認ゲートで担保

AI accelerates, people decideAIは加速、判断は人

03Verifiability検証可能性

Every generated method points back to its COBOL paragraph, so QA and auditors can follow the evidence.全メソッドが元のCOBOL段落を指し、QA・監査が根拠を追跡可能

Don't trust us — check it信じてもらうのではなく、確認できる形で

Fast with AI, sure with people —
modernization that comes with its evidence.
AIで速く、人で確かに —
根拠のあるモダナイゼーションを実施

Current specs are documented from the source itself, quickly and without relying on the last engineer who remembers the system. Then, because AI output is never trusted as-is, three mechanisms make every result checkable:熟練者の記憶に頼らず、ソースコードから現行仕様を短期間で文書化 — そのうえで、AIの出力を「そのまま信用しない」ための3つの仕組み

Every method carries @Origin / @Trace, so the rationale for the code can be checked by you, not taken on faith.全メソッドに@Origin / @Trace注釈を付与 — なぜこのコードなのかをご自身で確認可能

Arithmetic, data structures and job flows are handled by deterministic scripts; AI works only on small paragraphs — hallucination is structurally contained.計算・データ構造・ジョブフローは確定的スクリプトで処理、AIは段落単位に限定 — ハルシネーションを構造的に抑制

Services are re-cut by coupling analysis, so the COBOL structure is not transliterated into Java.結合度分析による再設計で、COBOL構造の引き写しを排除

Deterministic processing × AI × human gates —
turning a black box into documentation you can verify.
確定的処理 × AI × 人間検証 によって、
ブラックボックスだった仕様可視化・システム刷新を、ご自身で確認できるものに

One framework, from legacy source to verified Java. レガシーの解析から検証済みJavaまで、ひとつのフレームワークで

Legacy
estate
レガシー
資産
①
Analyze
①コールグラフ
解析
Dependencies from
source · JCL · copybooks
ソース・JCL・コピーブックから
依存関係を抽出
②
Document
②設計書
生成
Design docs from source,
human-approved
ソースコードから設計書を
生成し、人が承認
③
Architect
③アーキテクチャ
設計
Coupling analysis →
target architecture
結合度分析から
刷新後の構造を設計
④
Generate
④Java
生成
Annotated code, tests,
CI checks
注釈付きコード・テストを生成
CIで自動チェック
Modern
system
モダン
システム
TraceLink QC Runs underneath every step — COBOL paragraph → design doc → Java method stay linked, and old vs. new are replayed to prove equivalence.全工程の土台 — COBOL段落 → 設計書 → Javaメソッドの対応関係を解析・設計・生成の各段階で維持し、最後に新旧を並列実行して等価性を検証
Legacy source対象となるレガシー言語
COBOL RPG PL/I VB.NET Java expanding拡大中
LegacyForge
Common framework共通フレームワーク
Analyze · Document · Architect · Generate · Verify解析 · 文書化 · 設計 · 生成 · 検証
Modern targets移行先のモダン言語
Java C# expanding拡大中

One shared pipeline, extended per language through adapters — the lists above grow continuously, so ask us about your stack if it is not shown. Middleware such as DB2/IMS, CICS and JCL is assessed per configuration (see FAQ).共通のパイプラインに言語ごとの「アダプタ」を追加して拡張する構造
対象は継続的に拡大中 — 上記にない言語・環境もお問い合わせください
DB2/IMS・CICS・JCL等のミドルウェアは構成により個別確認(FAQ参照)

LegacyForge Documentation · Phase 1設計書ドキュメント化 · フェーズ1

Phase 1: turn COBOL into design documents in 8–12 weeks.フェーズ1:COBOLを、約8〜12週間で設計書に

Dependency graph, per-program design docs and business rules — generated bottom-up and approved by people.依存関係グラフ・プログラム単位の設計書・業務ルール仕様を、ボトムアップで生成、人が承認

The docs are an asset on their own, even if you never go further.フェーズ2に進まなくても、設計書そのものが資産

Guide: ~100K LOC, 3–4 engineers. Your side: 2–4h per domain, ~15–20 min review per program.目安:100K LOC・3〜4名体制
貴社側の負担は、領域ごと2〜4時間の知識共有と、プログラムごと約15〜20分のレビュー

詳細設計書 — 概要・入出力情報・全体ロジックフローActual output · detail design doc生成物 · 詳細設計書
LegacyForge TraceLink QCTraceLink QC

Every Java method points back to its COBOL paragraph.Javaの全メソッドが、元のCOBOL段落を指す構造

@Origin / @Trace annotations are mandatory fields; a CI validator flags anything missing or inconsistent.@Origin / @Trace 注釈は必須フィールド — CIのバリデータが欠落・不整合を自動検出

COBOL paragraph → design doc → Java method: three layers, one click apart.COBOL段落 → 設計書 → Javaメソッドの3層対応を、クリック一つで追跡

Evidence your QA team and auditors can inspect — instead of "trust us".品質保証・監査が確認できる根拠を、コードそのものに内蔵

COBOL Paragraph · L150–180COBOL段落 · L150–180

CALCULATE-INTEREST.
  COMPUTE INTEREST =
    PRINCIPAL * RATE
    * DAYS / 365
  ADD INTEREST
    TO BALANCE.

Design Doc · Reviewed by human設計書 · 人がレビュー・承認

Interest Calculation
- Daily interest on principal
  (annual rate × days ÷ 365)
- Result added to balance
✓ Approved: QA review gate利息計算ロジック
・元本に対する日割利息
 (年利 × 日数 ÷ 365)
・算出結果を残高に加算
✓ 人間レビューゲートで承認済

Java Method · CI-validatedJavaメソッド · CIが自動検証

@Origin("CALCULATE-INTEREST")
@Trace("L150-180")
public void calcInterest() {
  var interest = principal
    .multiply(rate)
    .multiply(days)
    .divide(DAYS_365);
  ...

Audit evidence is built into the code itself. Not "trust us" — "verify it yourself." 監査対応・品質保証の根拠を、コードそのものに内蔵 — 「信じてください」ではなく、「ご自身でご確認ください」

LegacyForge Architecture redesignアーキテクチャ再設計

Redesigned, not transliterated.「引き写し」ではなく、再設計

Call/PERFORM counts and shared data are measured mechanically; high-coupling groups become domains.CALL/PERFORM回数・データ共有量を機械的に計測し、高結合グループをドメインに集約

AI proposes service boundaries; a senior architect makes the final call against SLA and regulation.サービス境界はAIが提案、規制要件・SLAとの整合はシニアアーキテクトが最終判断

Example below is a Path B configuration; Path A keeps the current structure.下図はパスB(再設計型)の構成例 — パスA(機能等価変換)では現行構造を維持

Before — COBOL monolithBefore — COBOLモノリス
CUST001.cblCustomer registration顧客登録 CUST002.cblCustomer inquiry顧客照会 ACCT001.cblAccount management口座管理 TRAN001.cblTransactions取引処理 RPT001.cblReporting帳票出力 BATCH01.jclNightly batch夜間バッチ
  • Direct calls across domainsドメイン跨ぎの直接呼び出し
  • One copybook shared by many programsコピーブックを複数プログラムで共有
  • Same tax logic duplicated in several files同一の税計算ロジックが複数ファイルに重複
After — modern Java architectureAfter — モダンJavaアーキテクチャ
CustomerService/api/customers AccountService/api/accounts TransactionService/api/transactions ReportingService/api/reports CommonLibraryDTOs, validators, tax utilitiesDTO・バリデータ・税計算
  • REST API contracts only — no direct callsサービス間はREST API契約のみ(直接呼び出しを排除)
  • Data structures externalized as API schemasデータ構造はAPIスキーマとして外部化
  • Shared calculations consolidated in CommonLibrary共通計算はCommonLibraryに集約
LegacyForge Choosing the path · Phase 2移行パスの選択 · フェーズ2

Decide the path with the design docs in hand.移行パスは、設計書を手にしてから判断

No big-bang proposal up front. After Phase 1 you have the evidence to choose.いきなりの大規模移行は提案せず、判断材料が揃ってから選択

Two paths, different goals: leave the platform fast, or rethink the business while you migrate.早期に基盤を脱却するか、移行を機に業務を見直すか — 目的で選ぶ2つのパス

A
Functional equivalence機能等価変換Faithful rebuild of current logic & screens · ~3–4× Phase 1 effort (guide) · exit the mainframe fast現行ロジック・画面を忠実に再現 · 工数はフェーズ1の約3〜4倍(目安)· 早期の基盤脱却
B
Redesign modernization再設計型モダナイゼーションPhase 1 docs become the requirements · business process rethought · estimated as new developmentフェーズ1の設計書を要件定義に · 業務プロセスを見直し · 新規開発として見積もり

Validate the method on a small investment — before the big one. 大規模投資の前に、小さな投資で方法論を検証

A small entry point, backed by group-scale delivery — expand step by step once the method has proven itself on your code.入口は小さく、実行はグループの実績と体制で — 貴社コードで手法を確認してから、段階的に拡大

15〜20min分
of your team’s time per program貴社側のレビュー時間(プログラムあたり)
Phase 1 · design-doc review and approvalフェーズ1 · 設計書の確認・承認
Effort guide (per ~100K LOC)工数の目安(100K LOCあたり)
Phase 1 · documentationフェーズ1 · 設計書化
~8–12 wks約8〜12週間
Path A · equivalenceパスA · 機能等価変換
~3–4× Phase 1フェーズ1の約3〜4倍
Guides for 3–4 engineers; Path B is estimated as new development (FP/SP).※3〜4名体制での目安 — パスBは新規開発としてFP/SP基準で見積もり
0M+
legacy lines migratedレガシー行の移行実績
Rikkei group · mainframe projectリッケイグループ · メインフレーム案件

Proven on enterprise workloads実プロジェクトで実証済み

Phase 1フェーズ1
docs as the deliverableドキュメント化で完結
Healthcare医療・ヘルスケア
Records & billing analyzed; design docs delivered電子カルテ・請求系を解析、設計書一式を納品
800K+
lines refactored行を刷新
Manufacturing製造
Monolith → microservices, API-driven webモノリス → マイクロサービス、API駆動Webへ
2M+
lines migrated行を移行
Banking金融
Mainframe → cloud, equivalence verified before cutoverメインフレーム → クラウド、切替前に等価性検証

Industries we serve 対応業界

Retail小売
Distribution流通
Manufacturing製造
Healthcareヘルスケア
Banking銀行
Telecom通信

Contracts in Japan. Engineering at group scale. 契約・窓口は日本法人、開発はグループ体制で

Provided and contracted by Rikkei Co., Ltd. (Japan); developed by the Rikkei group offshore organization, via Japanese-speaking bridge SEs and PMs — flexible capacity and cost in the delivery phase.提供・契約窓口は株式会社リッケイ(日本法人)、開発はRikkeiグループのオフショア体制 — 日本語対応のブリッジSE・PMを介し、実行フェーズの体制とコストを柔軟に調整

2012
Foundedグループ設立
10+ years in offshore developmentオフショア開発で10年以上の実績
1,500+
Engineersエンジニア
Group-wide, Japan & Vietnam日本・ベトナムのグループ全体
Japanese日本語
Bridge Structureブリッジ体制
Japanese-speaking PMs & bridge SEs on every project日本語対応のPM・ブリッジSEが全案件を担当
Tokyo東京
Japan Entity日本法人
Contracts & support handled in Japan契約・サポートは日本法人が窓口
CMMI Level 3
Process Maturity開発プロセス成熟度
ISO/IEC 27001
Information Security情報セキュリティ
ISO 9001
Quality Management品質マネジメント
Privacy Markプライバシーマーク
Personal Data Protection個人情報保護

For SI partners: find, propose and deliver together. パートナー企業の皆様へ — 案件発掘から提案・実行まで、ともに

Your client relationship, our AI method, tooling and delivery capacity — starting from a small joint diagnosis, not a big migration pitch.顧客リレーションはパートナー企業が、AI方法論・ツール・開発体制はリッケイが — 大規模移行の提案ではなく、小規模な共同診断から

An entry point for legacy proposals: the diagnosis makes the client’s system problems visible and gives you the angle.既存システムの問題点を可視化し、レガシー提案の入口と切り口を提供

A differentiated story against competitors — AI with traceability, not a black box.トレーサビリティを伴うAI活用で、競合との差別化ストーリーを持てる

Low risk, small start: a scoped diagnosis first, then scale into delivery with the group’s offshore capacity.いきなり大規模移行ではなく小規模診断から — 実行フェーズはグループのオフショア体制で拡張

Free sample generation can be run jointly with your client — use the form below and mention you are a partner.無料サンプル生成はパートナー企業様と共同で実施できます — 下記フォームで「パートナー企業」とお知らせください

FAQよくあるご質問

Questions we hear most. よくいただくご質問

QCan you handle systems with no design documents, or docs that no longer match the code?設計書が現存しない、または現行コードと乖離している場合でも対応できますか?
Yes — that is LegacyForge's core function. Design documents are reconstructed from the source code itself, so missing or outdated documentation is the expected starting point, not a blocker.はい、それこそがLegacyForgeの中核機能です
設計書はソースコードそのものから再構成するため、「ドキュメントがない・古い」状態を前提としています
QWhich languages and platforms are supported?対象となる言語・環境は?
The framework started with COBOL → Java (Spring Boot) and is extended through pluggable adapters, so coverage grows continuously rather than as a fixed list. Tell us your stack when you contact us and we will confirm the current status for it — including middleware such as DB2/IMS, CICS and JCL, which is assessed per configuration.COBOL → Java(Spring Boot)から提供を開始し、入出力の「アダプタ」を追加する形で対象を継続的に拡大しています
固定の対応リストではなく随時更新しているため、ご相談時に貴社スタックをお知らせいただければ、その時点の対応状況を確認いたします(DB2/IMS・CICS・JCL等のミドルウェアは構成により個別確認)
QWhat about middleware dependencies — DB2/IMS, CICS, JCL?DB2/IMS・CICS・JCLなどミドルウェア依存部分はどうなりますか?
These are included in the analysis: the call graph covers JCL jobs, and data access is mapped explicitly. How each dependency is converted depends on your configuration, so it is assessed and reported in Phase 1 before any migration commitment.解析対象に含まれます
コールグラフはJCLジョブまで含めて解析し、データアクセスも明示的にマッピングします
変換方針は構成により異なるため、移行の判断前にフェーズ1で評価し、レポートとしてご提示します
QWhat does it cost?費用感を教えてください
It depends on scale. As a reference: documenting ~100K LOC takes about 8–12 weeks with a 3–4 person team, and Phase 2 conversion is roughly 3–4× Phase 1 effort. A formal estimate is provided after consultation (and sample analysis if requested), based on your actual codebase.規模により異なります
目安として、100K LOCのドキュメント化で約8〜12週間・3〜4名体制、フェーズ2の変換はフェーズ1の約3〜4倍の工数です
正式なお見積もりは、ご相談内容やサンプル解析の結果をもとに、実際のコードベースに即してご提示します
QWhat is LegacyForge NOT good at?LegacyForgeが不得意なことはありますか?
Yes. Automated conversion is less effective for screen assets, sections that mix in Assembler, and processing tied to unusual middleware. We identify these areas during the analysis phase and include them in the estimate as manual engineering work.あります
画面資産の変換、Assemblerが混在する箇所、特殊なミドルウェアに依存する処理などは、自動化の効果が出にくい領域です
該当箇所は解析の段階で洗い出したうえで、人手で対応する工数として見積もりに含めてご提示します
QWill our source code be used to train AI models?預けたソースコードがAIの学習に使われることはありますか?
No. Your code is used solely to deliver your project, handled under NDA, and never used for model training.ありません
お預かりしたコードは貴社プロジェクトの遂行のみに使用し、NDAのもとで管理します
AIモデルの学習には一切利用しません
QWhat exactly does each stage produce?各工程の入出力を具体的に教えてください
① Analyze: dependency graph (data structures and arithmetic parsed deterministically). ② Document: per-program detail design — I/O, business rules, conditions, exceptions. ③ Architect: basic design — domains, modules, integrations, data, deployment, redesigned for maintainability. ④ Generate: Java on your target platform following your standards, every method annotated @Origin/@Trace, plus unit/integration/E2E test specs with coverage confirmed by QA. TraceLink QC (all stages): keeps COBOL paragraph → design doc → Java method linked and verified, then replays production-grade data old vs. new to resolve differences. Each stage ends in a human review gate.①解析:依存関係グラフ(データ構造・算術は確定的に解析)
②文書化:プログラム単位の詳細設計書 — 入出力・業務ルール・条件分岐・例外
③設計:基本設計書 — 業務領域・モジュール・連携・データ・配置を保守性重視で再設計
④生成:貴社標準に準拠したJava、全メソッドに@Origin/@Trace注釈、単体・結合・E2Eテスト仕様(網羅性はQAが確認)
TraceLink QC(全工程):COBOL段落 → 設計書 → Javaメソッドの対応関係を維持・検証し、最後に本番相当データを新旧で並列実行して差異を解消
各工程の終わりに人間レビューゲートがあります
QHow much effort is Phase 1, and what do you need from us?フェーズ1の工数と、当社側の負担は?
Guide for ~100K LOC: 1–2 weeks setup, call-graph extraction automated, 8–10 weeks summarization and doc generation, review/rework about 20% of generation effort — roughly 8–12 weeks with 3–4 engineers. From your side: domain knowledge sessions (2–4h per domain), copybooks/data dictionary, and design-doc review (~15–20 min per program).100K LOC目安:環境構築1〜2週間、コールグラフ抽出は自動、ボトムアップ要約・設計書生成8〜10週間、品質レビュー・修正が生成工数の約20% — 合計約8〜12週間・3〜4名体制です
貴社側は、業務ドメイン知識の共有(2〜4時間/領域)、コピーブック・データ辞書のご提供、設計書レビュー・承認(約15〜20分/プログラム)をお願いしています
QWhat is the difference between Path A and Path B in Phase 2?フェーズ2のパスAとパスBの違いは?
Path A (functional equivalence) reproduces current business logic and screens faithfully in Java — roughly 3–4× Phase 1 effort as a guide — for when leaving the mainframe quickly is the priority. Path B (redesign) uses the Phase 1 docs as requirements for a new system, including business-process changes, and is estimated as a new-development project (FP/SP basis). The choice is made after Phase 1, with the docs in hand.パスA(機能等価変換)は現行の業務ロジック・画面をJavaで忠実に再現するもので、工数はフェーズ1の約3〜4倍が目安 — 早期のメインフレーム脱却が最優先の場合に適します
パスB(再設計型)はフェーズ1の設計書を新システムの要件定義として活用し、業務プロセスの見直しを含めて刷新するもので、新規開発プロジェクトとして(FP/SP基準で)見積もります
いずれもフェーズ1完了後、設計書を手にした状態で判断します
QIs the generated system cloud-native?生成されるシステムはクラウド対応ですか?
It can be. Cloud deployment (AWS, Azure, GCP and others) is a Phase 2 option designed per configuration, not a default. Services communicate through REST API contracts and data structures are externalized as API schemas, so the result is deployable to cloud when that is the goal.選択肢として対応可能です
クラウド(AWS・Azure・GCP等)への展開はフェーズ2のオプションで、対象構成に応じて個別に設計します
サービス間はREST API契約、データ構造はAPIスキーマとして外部化されるため、クラウド展開を目標とする場合に対応できる構造になっています

Sample output from a slice of your code — free.
Try it before you decide anything.
貴社コードの一部から、成果物サンプルを無料で生成
ぜひお試しください

REQUIRED必須What can we help with? (multiple OK)ご相談内容(複数選択可)
Please select at least one.1つ以上お選びください
Please enter your inquiry.ご相談内容をご入力ください

By submitting, you agree to our privacy policy. Your code samples are handled under NDA and never used to train AI models. 個人情報の取り扱いに同意のうえ送信してください
お預かりするコードはNDAのもとで管理し、AIの学習には利用しません

Thank you for your inquiry.お問い合わせいただきありがとうございます。

Your inquiry has been received. A member of our team will contact you shortly.フォームは正常に送信されました。追って担当者よりご連絡いたしますので、今しばらくお待ちください。

Security & Process — for sample analysisセキュリティと進め方(サンプル解析をご希望の場合)
What to sendお預かりする範囲1–3 programs plus related copybooks. No full-estate handover.プログラム1〜3本+関連コピーブックが目安
資産全体の提供は不要(構成により個別確認)
Transfer受け渡し方法After NDA, via a secure access-controlled channel — never plain email.NDA締結後、セキュアな手段で授受(平文メール不使用)
Processing environment解析環境A dedicated, access-restricted environment. Never used to train AI models.アクセス制限された専用環境で解析
AI学習への利用は一切なし
Retention & deletionデータの保持・削除Deleted on the agreed date after delivery, with confirmation to you.納品後、合意期日に削除し完了をご報告
Turnaround納期の目安Approximately 5–10 business days from receiving your code.コード受領から約5〜10営業日でご返送
Management framework管理体制ISO/IEC 27001 · ISO 9001 · CMMI Level 3 · Privacy MarkISO/IEC 27001・ISO 9001・CMMI Level 3・Pマーク認証に基づく管理体制