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失敗するには大きすぎる: 生成AIの時代にメインフレーム退出プロジェクトが失敗する可能性が高い理由

生成AIが近代化戦略を再形成する中、多くの組織がメインフレーム移行に関する長年の仮定を再評価しています。技術リーダーがメインフレームの退出を追求する前に評価すべきリスク、現実、および戦略的考慮事項に関する最新のGartner®研究をお読みください。

Gartnerのレポートを読む

このレポートでは

  • 生成AIがコード理解、コード変換、およびIT運用に与える影響を検討する

  • メインフレーム移行と近代化の違いを理解する

  • なぜ多くの組織が現在のAI駆動の移行能力を過大評価しているのかを探る

  • 環境のサイズと複雑性が戦略的決定にどのように影響するかを学ぶ

  • 将来のための近代化、最適化、移行、ハイブリッドアプローチを評価する

なぜそれが重要なのか

メインフレーム戦略の決定は、重要な運用、財務、およびビジネスリスクを伴います。この研究は、生成AIの時代における近代化および移行イニシアチブに関して技術リーダーが情報に基づいた意思決定を行うための実践的なガイダンスを提供します。

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BMC AMI

メインフレームの可能性を最大限に引き出す。

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メインフレームをそのまま近代化する

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Gartnerが言っていること

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For large mainframe environments, the scale of operations makes a total exit nearly impossible, nor justifiable by an increase in value or business outcomes. Therefore, the typical strategy is one of relentless optimization.

Dennis Smith

Gartner, Distinguished VP Analyst

Gartner, 失敗するには大きすぎる: 生成AIの時代にメインフレーム退出プロジェクトが失敗する可能性が高い理由, デニス・スミス、アレッサンドロ・ガリバルティ、トビ・ベット著, 2026年4月8日

GARTNERはGartner, Inc.およびその関連会社の商標です。

出典:
Gartner®, 失敗するには大きすぎる: 生成AIの時代にメインフレーム退出プロジェクトが失敗する可能性が高い理由, デニス・スミス、アレッサンドロ・ガリバルティ、トビ・ベット, 2026年4月26日
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