AWSは、AIエージェントを活用してレガシーコードや古いフレームワークを自動変換し、"技術的負債"を削減する新サービス「AWS Transform Custom」を発表した。

IT予算の約20％にも達する"技術的負債"をAIで解決する「AWS Transform Custom」

次々と登場する新しいフレームワークやプラットフォームは、開発を迅速に進める上で現場の負担軽減をもたらす一方で、フレームワークのアップグレード、新しいランタイムバージョンへの移行処理、新仕様に対応するためのコードのリファクタリングなど、新しい負担を生み出している。これは"技術的負債"と呼ばれ、その負担は、IT予算の約20％にも達するという。この問題の解決のためAWSが提供するのが、AIエージェントによるコード変換の自動化やランタイムのアップグレードのサポートを行う新サービス「AWS Transform Custom」だ。

サービスでは、Java、Node.js、Pythonなどのプログラミング言語の一般的なバージョンアップグレード、ランタイムの移行、複雑な言語翻訳やアーキテクチャの変更などに加えて、x86プロセッサからAWS Gravitonへのワークロード移行などのインフラストラクチャレベルにも対応する。AIエージェントは、コードサンプルやドキュメント、開発者のフィードバックから継続的に学習し、常に機能の最適化が図られる。

  • 「AWS Transform Custom」でのPython 3.8 Lambda関数をPython 3.13に移行する事例(公式ブログより)

    「AWS Transform Custom」でのPython 3.8 Lambda関数をPython 3.13に移行する事例(公式ブログより)

「AWS Transform Custom」の利用は、CLI(Command Line Interface)とWebの両方で利用できる。CLIでは自然言語で変換内容を指定し、ローカルコードに対して実行、パイプラインやワークフローに統合して使用できるので自動化に適している。Webでは包括的なキャンペーン管理機能を提供、複数リポジトリにまたがる大規模な変換状況の進捗を追跡し可視化できる。

  • 「AWS Transform Custom」でのPython 3.8 Lambda関数をPython 3.13に移行する事例、実行後、包括的なサマリーが提供される(公式ブログより)

    「AWS Transform Custom」でのPython 3.8 Lambda関数をPython 3.13に移行する事例、実行後、包括的なサマリーが提供される(公式ブログより)

公式ブログでは、Python 3.8 Lambda関数をPython 3.13に移行する事例が掲載されており、コマンドラインから会話型インタフェースを活用して定義を調べ、変換していく作業や組織固有のニーズに合わせてカスタマイズする方法などが紹介されている。「AWS Transform Custom」の利用条件や料金等は、公式サイトで確認できる。