テストはすべて「PASS」。それでも、新しいシステムが業務要件に照らして正しいと言い切れるでしょうか。 この問いは、AIがMigration（マイグレーション）プロジェクトに深く関わり、マイグレーションテストの自動化が進むほど重要になります。レガシーコードのリバースエンジニアリング、ドキュメントの再構築、コード変換、テストケースの生成など、これまで多くの時間を要してきた作業は、AIによってより短時間で処理できるようになっています。生成される成果物が増えるほど、品質の焦点は「どれだけ多く生み出せるか」から「生み出したものが本当に正しく、検証できる根拠を備えているか」へと移ります。 レガシーシステムはベースラインだが、正解そのものとは限らない ドキュメントが不足しているMigrationプロジェクトでは、稼働中のシステムが事実上、重要なベースラインになることが少なくありません。現行の振る舞いを記録する特性化テスト（Characterization Test）も、レガシーシステムの現在の振る舞いを記録し、改修や移行の際に想定外の変化を検知するという考え方に基づいています。 しかし、現状を記述することは、その現状が正しいと保証することとは異なります。レガシーシステムはしばしば複雑な集合体であり、保全すべき中核的なルールと同時に、暫定的な回避策（workaround）、技術的負債（technical debt）、そして当初の理由がすでに不明確になったまま何年も残り続けてきた判断が混在しています。 したがって、移行の品質は、まず期待結果（expected result）を正しく定義できるかどうかに大きく左右されます。この作業では、実際の振る舞い、データ構造、いまも価値のある一部のドキュメント、そして現行の業務要件を突き合わせ、明確な受け入れ基準（acceptance criteria）へと変換していきます。過去の挙動は、その判断材料の一つとして扱います。 そのため、現状評価（Assessment）の工程は、コード行数を数えたり技術スタックを列挙したりする段階にとどまりません。プロジェクトチームは、データフロー、バッチ処理、連携ポイント、依存関係（dependency）、そしてシステムの動作を支える業務ロジックを明らかにし、そのうえで、保全すべき資産、変更してよい領域、管理すべきリスク領域を、移行方式を選択する前に見極める必要があります。 一つの誤りが、AIの連鎖全体に伝播するとき Migrationのスピードは、前工程の出力が次工程の入力へと自動的に引き継がれるときに大きく高まります。ドキュメントはコード生成に用いられ、そのコードと関連ドキュメントは、さらにテストケース生成の土台になります。この構造は工程の多くを自動化しますが、同時にエラー伝播（error propagation）が生じる余地も作り出します。出発点にある一つの誤った前提が、後続の工程へと次々にコピーされていくためです。 […]