ブラックボックス化に終止符を！中小企業のためのレガシーコード可視化・分析手法

はじめに：レガシーシステムのブラックボックス化が招く問題と現状把握の重要性

中小企業のシステム担当者の皆様は、日々のレガシーシステムの保守・運用に追われ、次のような課題に直面しているのではないでしょうか。

• 改修・機能追加の困難化: ソースコードの全体像や依存関係が不明瞭なため、少しの変更でも予期せぬ不具合が発生するリスクが高い。
• 技術的負債の増大: 複雑なコード、古いライブラリ、過去の場当たり的な修正が積み重なり、システムの健全性が低下していく。
• 人材育成の阻害と属人化: 新しいエンジニアがコードを理解するのに時間がかかり、ベテランエンジニアの退職が大きなリスクとなる。
• モダナイズ戦略の停滞: どこから手を付けてよいか分からず、具体的なモダナイズ計画が進まない。

これらの問題の根源にあるのが、システムの「ブラックボックス化」です。ソースコードが読みにくく、ドキュメントも不足している状況では、適切なモダナイズ戦略を立てることは困難でしょう。

本記事では、限られたリソースを持つ中小企業でも実践可能な、レガシーコードの可視化・分析手法に焦点を当てます。現状を正確に把握することで、具体的なモダナイズ計画へと着実に移行するための第一歩を踏み出しましょう。

なぜレガシーコードの可視化・分析が必要なのか

モダナイズを成功させるためには、現在のシステムの「健康状態」を診断し、その特性を深く理解することが不可欠です。レガシーコードの可視化・分析は、そのための羅針盤となります。

1. リスクの特定と優先順位付け: 潜在的なバグ、パフォーマンスボトルネック、セキュリティ脆弱性、保守困難な高結合モジュールなどを特定し、改善の優先順位を決定できます。
2. モダナイズ戦略の策定支援: どこをリファクタリングすべきか、どのモジュールをマイクロサービスとして切り出すべきか、どの部分がリプレイスの候補となるかなど、具体的なモダナイズ手法の選択と計画立案の根拠となります。
3. 技術的負債の可視化と定量化: 循環的複雑度が高い、コード行数が多い、重複コードが多いといった客観的な指標で技術的負債を数値化し、経営層や関係者に改善の必要性を説明する材料となります。
4. 開発効率と品質の向上: コードの品質問題や潜在的な問題を早期に発見し、修正することで、長期的に見て開発・保守の効率とシステムの品質向上に繋がります。
5. 知識の共有と属人化の解消: 分析ツールによって生成されたグラフやレポートは、システムの構造を視覚的に理解するのに役立ち、ベテランエンジニアの知識をチーム全体で共有するための有効な手段となります。

レガシーコード可視化・分析のアプローチと手法

レガシーコードの可視化・分析には、手動でのアプローチとツールを活用したアプローチがあります。中小企業では、双方を組み合わせ、効率的に進めることが推奨されます。

1. 手動での分析アプローチ

コストをかけずに始められる反面、時間と労力がかかりますが、ベテランエンジニアの知識を引き出す上で重要なアプローチです。

• ドキュメントレビュー: もし存在するならば、設計書、仕様書、過去の改修履歴などをレビューします。たとえ古い情報であっても、システムの初期設計思想や歴史的経緯を理解する手がかりとなることがあります。
• コードリーディングとウォークスルー: 主要なビジネスロジック、複雑なロジック、変更履歴が多い箇所などを中心に、エンジニアがコードを読み込みます。可能であれば、複数人でコードウォークスルーを行い、認識をすり合わせます。
• 既存運用者・開発者へのヒアリング: 長年システムに携わってきたベテランエンジニアや運用担当者へのヒアリングは、ドキュメントやコードだけでは分からない「暗黙知」を引き出す上で極めて重要です。システムの歴史的背景、潜在的な問題箇所、よく発生する障害、ビジネス要件とコードの実装の乖離などを聞き出しましょう。
• ログ分析: システムが生成するログを分析することで、実際の実行フロー、パフォーマンスボトルネック、頻発するエラーパターンなどを把握できます。

2. ツールを活用した分析アプローチ

手動分析の限界を補い、客観的・網羅的にシステムを分析するために、様々なツールが利用できます。特にオープンソースソフトウェア（OSS）を活用すれば、コストを抑えつつ高い効果が期待できます。

2.1. 静的コード分析 (Static Code Analysis)

ソースコードを実行せずに、定義されたルールやパターンに基づいて品質、潜在的なバグ、セキュリティ脆弱性、コーディング規約違反などを検査する手法です。

• 目的: コードの健全性チェック、バグの早期発見、品質基準の維持。

• 中小企業向けツール例:

  • Java:
    • SonarQube: 多機能なコード品質管理プラットフォーム。静的解析、セキュリティ脆弱性スキャン、コードメトリクス測定などを統合して提供します。
    • PMD: コードの潜在的なバグ、デッドコード、複雑なコードなどを検出します。カスタムルールも定義可能です。
    • Checkstyle: コーディング規約の遵守をチェックします。
  • COBOL: 有料の専用解析ツールが強力ですが、OSSではgrepなどのテキスト処理ツールを駆使するか、簡易的なパーサーを自作する方法も考えられます。近年では、特定のベンダーがCOBOLの静的解析ツールを提供しています。
  • 汎用:
    • Semgrep: 複数の言語に対応し、ユーザーがカスタムルールを簡単に記述できる汎用性の高い静的解析ツールです。パターンマッチングに基づいて脆弱性やバグを検出します。

• 活用例（PMDのルールセット設定の一部）: 以下は、PMDで循環的複雑度が高すぎるメソッドを検出するルールの設定例です。閾値を調整することで、自社の状況に合わせた基準を設定できます。

  ```xml カスタムPMDルールセット

  <!-- 循環的複雑度が高いメソッドを検出 -->
  <rule ref="category/java/design.xml/CyclomaticComplexity" >
      <properties>
          <!-- 閾値を指定 (例: 10以上で警告) -->
          <property name="reportLevel" value="10"/>
      </properties>
  </rule>
  <!-- その他の品質ルールも追加可能 -->
  <rule ref="category/java/errorprone.xml/EmptyCatchBlock" />
  

  ```

• CLIでの実行例（汎用的な静的解析ツール）: 多くの静的解析ツールはコマンドラインインターフェース（CLI）を提供しており、CI/CDパイプラインに組み込むことが可能です。

  ```bash

  SonarQube ScannerのCLI実行例 (Mavenプロジェクトの場合)

  事前にSonarQubeサーバーのセットアップが必要です

  mvn clean install sonar:sonar \ -Dsonar.projectKey=my-legacy-app \ -Dsonar.host.url=http://localhost:9000 \ -Dsonar.login=YOUR_AUTH_TOKEN ```

2.2. 依存関係分析 (Dependency Analysis)

モジュール、クラス、関数間の呼び出し関係やデータフローを可視化する手法です。システムの全体像や密結合な箇所を把握するのに役立ちます。

• 目的: システムのアーキテクチャ理解、影響範囲の特定、密結合モジュールの特定。
• 中小企業向けツール例:
  • Java:
    • PlantUML: コードからUML図を生成するツールで、クラス図やシーケンス図を通じて依存関係を視覚化できます。シンプルなパーサーを自作して、コード内のクラス参照関係を抽出し、PlantUML形式で出力することも可能です。
    • JDepend: Javaパッケージ間の依存関係を分析し、循環的依存などを検出します。
  • COBOL: 有料の専用解析ツールが非常に強力ですが、OSSではgrepコマンドと工夫を凝らしたスクリプトで、CALL文やCOPY句の使われ方を抽出し、簡易的な依存関係図の元データを作成するアプローチが考えられます。

• 活用例（PlantUMLでの簡易的な依存関係図）: 例えば、あるクラスが別のクラスのメソッドを呼び出していることを示す図を生成できます。

  ```plantuml @startuml class UserService { + createUser(user: User) + getUser(id: Long): User } class UserRepository { + save(user: User) + findById(id: Long): User }

  UserService "1" --> "1" UserRepository : uses @enduml ``` 実際のレガシーシステムでは、数千・数万行のコードからこの図を自動生成するには、パーサーの導入や自作が必要になりますが、主要なビジネスロジックに関わる数モジュールに絞って手動で記述し、視覚化するだけでも理解が深まります。

2.3. コードメトリクス分析 (Code Metrics Analysis)

コードの様々な特性を数値として測定する手法です。循環的複雑度、凝集度、結合度、コード行数 (LOC)、重複コード率などが代表的なメトリクスです。

• 目的: 保守困難な箇所の特定、リファクタリングの優先順位付け、コード品質の客観的な評価。
• 中小企業向けツール例:
  • SonarQube, PMD (Java): 静的コード分析ツールの一部として、多様なコードメトリクスを自動で計算し、レポートとして提供します。
  • COBOL: 上記と同様に専用解析ツールが強みですが、簡易的なツール（例: wc -l で行数を数える）や、正規表現を使ったスクリプトで特定の構文（例: IF, PERFORM のネスト）をカウントする手法も考えられます。
• 活用例:
  • 循環的複雑度: メソッド内の分岐の多さを示す指標で、高いほどテストや理解が困難になります。閾値を超えるメソッドはリファクタリングの最優先候補となります。
  • 重複コード率: 似たようなコードが複数箇所に存在すると、修正漏れや不整合のリスクが高まります。

2.4. 動的コード分析 (Dynamic Code Analysis)

実際にシステムを実行し、その振る舞いを監視・分析する手法です。

• 目的: パフォーマンスボトルネックの特定、メモリリークの検出、コードカバレッジの測定、実際の実行パスの把握。
• 中小企業への適用: 静的分析と比べて環境構築や実行の手間がかかるため、特定の課題（パフォーマンス問題など）が顕在化している場合に限定的に使用することが現実的です。Javaであればプロファイラ（JProfiler, VisualVMなど）、COBOLであれば実行トレースツールなどが該当します。

中小企業が実践するためのステップと考慮事項

限られたリソースの中でレガシーコードの可視化・分析を成功させるためには、計画的かつ段階的なアプローチが重要です。

1. 目的と範囲の明確化

「なぜ分析するのか」「何を知りたいのか」を具体的に定義します。 * 例: 「最も結合度が高いモジュールを特定し、切り出しの候補を探す」「潜在的なセキュリティ脆弱性を洗い出す」「保守に最もコストがかかっている機能の根本原因を探る」など。 * 最初から全てを分析しようとせず、まずは最も影響が大きいと思われる部分や変更頻度の高い部分に焦点を当て、範囲を絞り込みましょう。

2. ツールの選定と試用

• まずはOSSの中から、自社の技術スタック（Java, COBOLなど）に適したツールをいくつか選び、少量のコードで試用してみます。
• ツールの導入コスト（学習コスト、サーバーリソースなど）と得られる情報のバランスを考慮し、費用対効果の高いツールを選定します。複数のツールを組み合わせることも有効です。
• ツールの機能がオーバースペックであれば、シンプルなスクリプトやコマンド（grep, awkなど）で必要な情報を抽出することも検討します。

3. 段階的な導入と継続的な実施

• いきなり全てのシステムにツールを適用しようとせず、小さなモジュールや変更が予定されている機能から適用を開始し、成功体験を積みます。
• 分析は一度行ったら終わりではなく、定期的に実施し、改善の進捗をモニタリングするサイクルを確立します。CI/CDパイプラインに組み込むことが理想的ですが、まずは手動で定期的に実行することから始められます。

4. 分析結果の評価と活用

• ツールが出力するレポートは、単なる数値やグラフではありません。それらを「システムの健康診断書」として読み解き、具体的なアクションプランに落とし込むことが重要です。
• 技術的負債マップの作成: 複雑度の高いモジュール、重複コードが多い箇所、セキュリティリスクがある箇所などを視覚的にマッピングし、チーム内で共有します。
• モダナイズ戦略へのフィードバック: 分析結果を基に、どの部分をリファクタリング、リプラットフォーム、リホスト、リライトすべきか、具体的な計画を練りましょう。例えば、結合度が高いモジュールはマイクロサービス化の候補から外し、まずはリファクタリングで結合度を下げる、といった判断が可能です。
• リファクタリング箇所の特定と優先順位付け: 循環的複雑度が異常に高いメソッドや、テストカバレッジが低い重要なモジュールなど、改善効果が高い箇所から優先的にリファクタリングを実施します。

考慮事項

• 既存ドキュメントの活用と更新: 古いドキュメントでも、システムの意図や初期設計のヒントになることがあります。分析結果と照らし合わせながら、現実に即した形に更新していくことを意識しましょう。
• ベテランエンジニアの知見の引き出し方: ツールによる客観的なデータと、ベテランエンジニアの経験に基づく「勘所」を組み合わせることで、より深くシステムを理解できます。分析結果を基に議論する場を設けることが有効です。
• 分析結果の過信を避ける: ツールはあくまで補助的なものです。ツールの出す警告やスコアが全てではなく、実際のビジネスロジックや運用状況を考慮した上で、エンジニアが判断することが重要です。
• 小さな改善から始める: 大規模なモダナイズはハードルが高いですが、定期的なコードレビュー、静的解析の導入、テストコードの追加といった小さな改善から始めることで、徐々にコードベースの品質を高めていけます。

まとめ：現状把握こそモダナイズ成功への道

レガシーシステムのブラックボックス化は、中小企業にとって深刻な課題ですが、コストを抑えつつ計画的に取り組むことで、その霧を晴らすことができます。

本記事でご紹介した手動およびツールを活用した可視化・分析手法は、モダナイズのどの手法を選ぶにしても不可欠な第一歩です。OSSツールを賢く活用し、小さな範囲から段階的に導入することで、限られたリソースでも確実にシステムの理解を深められます。

分析結果は、単なる報告書として終わらせず、具体的なアクションプランへと落とし込み、リファクタリングや部分的なモダナイズに繋げてください。継続的な可視化・分析と改善のサイクルを回すことで、技術的負債を解消し、持続可能なシステムへと進化させる道筋が見えてくるでしょう。