OpenAIは2026年10月19日（現地時間）、COBOL、Fortran、Visual Basicなど、学習用のコードや資料が比較的少ない言語で、最新モデルの開発・移行能力が向上したと発表しました。同社は、開発者や企業顧客から、既存のコーディングモデルはこうした言語が苦手だという声が寄せられていたと説明しています。
発表された評価は2種類です。いずれもOpenAIが独自に作ったもので、結果は同社による報告です。
2つの評価で何が変わった？
「MultiLangBench」では、20種類の言語でSQLite互換のデータベースエンジンを一から作らせました。推論量を最大にしたGPT-6 Astraは、平均合格率87.4％。GPT-5.6 Solの26.8％を上回りました。ただしCOBOLは72.1％で、20言語の中で最も難しい言語でした。低コストモデルのGPT-6 Lunaは平均40.3％で、1サンプルあたりの推定API費用は0.77ドル。GPT-5.6 Solの3.48ドルより約78％低いとしています。
もう一つの評価では、COBOLのプログラムをC++、Java、Kotlin、Python、Rustのいずれかに移し、元と同じ動作をするか調べました。出力がバイト単位で一致する非公開テストを使い、全テスト合格を成功としています。GPT-6.1 Solは推論量を低く設定した場合に86.6％で、同条件のGPT-5.6 Solの5.4％を上回りました。推論量を増やすと97.9％でした。低設定時のAPI費用は、GPT-5.6 Solの61％だったとOpenAIは述べています。
本番利用には専門家の確認が必要
OpenAIは、実際の業務ソフトに適用するには、専門家によるレビューに加え、業務ルールやシステムの依存関係に沿ったテストが必要だとしています。特にCOBOLの固定小数点演算では、移行時の丸め方の違いが金額計算を変える場合があります。MultiLangBenchの評価環境とテストはGitHubで公開するとしていますが、移行テストは非公開です。
なぜ重要か
COBOLを使う金融機関や政府機関にとって、移行作業をAIで支援できる可能性を示す結果です。ただし97.9％はOpenAI独自の非公開テストでの数字であり、実際のシステムで安全に移行できる割合や、導入に必要な費用・利用条件はこの記事からは分かりません。
