OpenAIは2026年10月19日、COBOLなど資料が比較的少ない言語でのAIプログラミング能力向上を発表。COBOL移行評価の最高97.9％は、実際の銀行システムの移行成功率ではない。
30秒でわかる / THE SIGNAL
AIは古いプログラムの動作を維持した移行に進歩を示した。しかし本番システムでは、業務ルールの理解、外部連携、検証と専門家の判断が引き続き不可欠だ。
いまも社会を支える、何十年も前のプログラム
AIが急速に進化する一方、企業の現場には何十年も前に開発されたシステムが残っている。例えばCOBOL。銀行の勘定系システムなどで長年利用されてきたプログラミング言語だ。古い言語だからといって不要になったわけではなく、現在も重要な業務を支えている。しかし、長期間運用されたシステムには難しい問題がある。当時の開発者が退職していたり、設計書が十分に残っていなかったりすることだ。さらに、プログラムの中にしか残っていない業務ルールもある。単純に新しい言語へ書き換えればよい、という話ではない。
OpenAIが発表した新しい評価結果
2026年10月19日、OpenAIはCOBOLやFortranなど、学習に利用できるコードや資料が比較的少ない言語に対するAIのプログラミング能力について新たな評価を発表した。20言語でSQLite互換データベースを構築するMultiLangBenchでは、最大の推論設定でGPT-6 Astraの平均テスト合格率が87.4％となり、比較対象のGPT-5.6 Solの26.8％を上回った。既存COBOLプログラムを別の言語へ移す評価では、GPT-6.1 Solが低い推論設定で86.6％、高い推論設定で97.9％の正確性を示した。いずれもOpenAIが設定した評価環境での結果であり、実際の企業システムの移行成功率ではない。
最も難しいのは「同じ動作を守ること」
例えば銀行の取引システムを考えてみよう。古いプログラムを新しい言語へ書き換えても、金額の端数処理が変わってしまえば問題になる。画面上は正常に動いていても、計算結果が以前と異なる可能性があるからだ。OpenAIのCOBOL移行評価は、プログラムの外部から観測できる出力が元のプログラムと一致するかを非公開テストで確認する。対象の移行先言語はC++、Java、Kotlin、Python、Rustだ。ただし、実際の企業システムには他システムとの接続、例外処理、セキュリティ、運用手順など、プログラム単体の評価では確認できない要素がある。AIだけで基幹システムを安全に刷新できると判断するのは早い。
仕事への影響は、開発者だけにとどまらない
ここからはWORK SIGNALの考察だ。企業が古いシステムを刷新する際、大きな課題になるのは費用と時間、そして業務を止められないことだ。AIが既存プログラムの解析や移行作業を支援できれば、開発者は業務ルールの確認や検証など、人間の判断が必要な工程に時間を使いやすくなる可能性がある。情報システム部門だけでなく、経営層や管理職にも関係する変化だ。ただし、AIを導入すれば直ちに開発費が削減されるとは限らない。検証体制の整備や、既存システムの仕様を理解するための作業は引き続き必要になる。
AIが進歩しても、業務を理解する人は必要
今回の発表で考えたいのは、AIがエンジニアの仕事を奪うかどうかではない。AIがプログラムの作成や移行を支援するようになったとき、人間は何を確認し、何に責任を持つのかという問題だ。プログラムを正しく書き換えることと、企業の業務を正しく理解することは同じではない。システムの刷新を成功させるには、技術者と業務担当者が協力して、守るべきルールを確認する必要がある。AIによって変わるのは、プログラムの書き方だけでなく、システムを支える人たちの役割かもしれない。出典：OpenAI公式研究発表（2026年10月19日） https://openai.com/index/low-resource-programming-languages/