OpenAIは2026年10月19日、COBOLやFortranなど、学習用のデータが少ないプログラミング言語でのモデル評価を発表しました。COBOLの移行テストでは、新モデルGPT-6.1 Solが86.6％の正解率を記録したとしています。評価はOpenAIによるもので、実際の企業システムで同じ結果が出ることを示すものではありません。
このテストでは、COBOLプログラムを別の言語に書き換えたうえで、元のプログラムと同じ動作を保てるかを調べます。出力が1バイトでも違えば不合格です。OpenAIは、すべてのテストに合格した場合にのみ移行を成功と判定すると説明しています。
評価で何が変わった？
OpenAIが公開した「COBOL移行評価」では、採点条件を厳しくした設定でGPT-6.1 Solが86.6％を記録しました。同じ設定でのGPT-5.6 Solは5.4％でした。さらに推論の強さを上げた条件では、GPT-6.1 Solの正解率は97.9％に達したと報告されています。
別の「MultiLangBench」では、20種類のプログラミング言語からSQLite互換のデータベースエンジンを作る課題を評価しました。OpenAIによると、GPT-6 Astraは平均87.4％で、比較対象のGPT-5.6 Solは26.8％でした。COBOL単体のスコアは10.9％から72.1％に上がっています。このベンチマークとCOBOL移行評価は別のテストであり、スコアを直接比べることはできません。
本番導入には別の確認が必要
OpenAIは、COBOLが銀行のオンラインシステムやATMなどで使われている一方、Pythonなどに比べてモデル学習に使えるコードや資料が少ないと説明しています。移行先として挙げた言語はC++、Java、Kotlin、Python、Rustの5つです。評価用のベンチマークとテスト一式はGitHubで公開されています。
同社は、実際のソフトウェアへの適用には、人によるコードレビューと、システムの業務要件に照らしたテストが必要だとしています。モデルの提供状況や通常のAPI料金について、記事の情報からは確認できません。
なぜ重要か
COBOLで動くシステムを保守する企業にとって、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、数値はOpenAIの評価であり、本番システムでの安全性や作業時間の短縮を証明するものではありません。同社も人によるレビューと業務要件に沿ったテストが必要だとしており、実際の導入条件や通常の利用料金は記事からは分かりません。
