Java移行とAIエージェントの現在地

大企業において、レガシーなJavaアプリケーションをSpring、Jakarta EE、Quarkusなどの異なるフレームワーク間へ移行（現代化）する作業は、極めて高コストなソフトウェアエンジニアリング課題です。この実務ITタスクに対するAIの現在地を測るために開発されたのが、IBM Researchなどが公開したオープン評価基盤「ScarfBench」です。

ScarfBenchは、単に生成されたコードを比較するだけの従来ベンチマークとは異なり、移行後のアプリが「実際にビルド・デプロイでき、1,331件にのぼる専門家執筆のテストによる動作検証をクリアするか」を厳格に評価します。

評価結果は衝撃的でした。最先端のフロンティアモデルやコーディングエージェントであっても、挙動レベルでの成功率は「10%未満」にとどまりました。Javaのコード変換自体は容易ですが、依存関係（Dependency Injection）やデータベース接続、フレームワーク固有の構成ファイルの競合といった、アプリケーション全体の「依存関係の網（Web of dependencies）」の解決においてAIが極めて苦戦していることが浮き彫りになっています。

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