2026年10月23日 11:30
COBOL移行でOpenAI新モデルを評価
3行まとめ
- •20言語のDB構築で合格率87.4%に
- •従来モデルは26.8%から大幅向上
- •COBOL書き換え評価の結果も焦点
詳細
背景
COBOLやFortranは学習リソースが少なく、AIが扱うには難しい言語とされてきた。COBOLは金融や行政などの基幹システムで今も稼働しており、他の言語への移行(マイグレーション)は多くの企業にとって課題になっている。移行では出力が1バイト違っても不合格になる厳密さが求められるため、AIの実力を測る題材として注目されている。
内容
OpenAIは、20のプログラミング言語でデータベースエンジンを構築するテストを実施し、新モデルの平均合格率が従来モデルの26.8%から87.4%に伸びたと発表した。記事は、この結果を踏まえて、既存のCOBOLプログラムを別の言語に書き換える評価でどのような結果が出たのかを取り上げている。学習データの少ないレガシー言語でも、新モデルがどこまで対応できるかが検証されている。
今後の影響
レガシーシステムの刷新を検討する企業にとって、AIによるCOBOL移行の実用性を判断する材料になる。合格率が大きく伸びたことで、人手に頼ってきた移行作業の一部をAIに任せる選択肢が現実味を帯びる。一方で、1バイト単位の厳密な一致が求められる評価では、実際の移行プロジェクトで求められる品質水準との差を見極める必要がある。
なぜ重要か
学習データの少ないCOBOLでもAIの移行精度が大きく向上したことを示す。レガシーシステム刷新を検討する企業にとって、AI活用の可否を判断する材料になる。
元記事を読む — ITmedia AI+