2026.10.21

OpenAIのAIが、銀行のシステムなどで使われる古いプログラミング言語「COBOL」に強く。別の言語への書き換えの試験で、正答率が5.4%から最大97.9%に

キラ

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・OpenAIが2026年10月19日、COBOLやFortran、Visual Basicなど、AIが学ぶ材料の少ない古いプログラミング言語での、AIの力の伸びを公表した

・COBOLのプログラムを、動きを変えずに別の言語へ書き換える試験で、GPT-6.1 Solは86.6%（深く考える設定では97.9%）。前の世代のGPT-5.6 Solは5.4%だった

・20の言語でデータベースのソフトを一から作る試験では、GPT-6 Astraの平均の合格率が87.4%（前の世代は26.8%）。試験の道具はGitHubで公開した

OpenAIは2026年10月19日、AIが苦手としてきた古いプログラミング言語での力が、大きく伸びたと発表しました。

COBOLやFortranは、何十年も前から使われているプログラミング言語です。PythonやJavaScriptに比べて、インターネット上にあるプログラムや説明の量が少なく、AIが学ぶ材料が足りないため、AIはこれらの言語が苦手だと言われてきました。一方で、こうした言語は、今も銀行や天気予報など、社会を支えるシステムの中で動いています。

この記事では、OpenAIの発表で分かったことを整理したうえで、ふだんの仕事がどう変わるのかを考えます。

COBOLは、今も銀行やATMの仕組みを支えている

まずは、なぜこの言語が大事なのかです。

OpenAIは、外部の資料をもとに、次のように紹介しています。

・COBOLは、インターネットバンキングの仕組みの4割超、対面でのクレジットカードの取引の8割、ATMの取引の95%を支えている

・Fortranは、天気予報や原子炉の安全の分析に使われている

こうした古いシステムは、説明の資料がそろっていなかったり、作った人がもう会社にいなかったり、大事な業務の決まりがプログラムの中にしか残っていなかったりして、手入れや作り直しが難しいとされています。

COBOLの書き換えの試験で、正答率が5.4%から最大97.9%に

次に、試験の結果です。

OpenAIは、COBOLのプログラムを、C++、Java、Kotlin、Python、Rustのいずれかに、動きを変えずに書き換えられるかを試しました。出力が1文字単位で元と同じになり、隠された試験のすべてに合格したときだけ、成功とします。

モデル	考える深さ	正答率
GPT-5.6 Sol（前の世代）	浅い	5.4%
GPT-6.1 Sol	浅い	86.6%
GPT-6.1 Sol	深い	97.9%

浅い設定でのGPT-6.1 Solの費用は、前の世代の61%（39%安い）だったとしています。

OpenAIは、COBOLの計算では、指示しないかぎり余った小数点以下を切り捨てる決まりがあり、書き換えで四捨五入にしてしまうと、エラーは出ないのに、お金の計算の結果が変わってしまう例を挙げています。こうした細かな動きまで守れるかを確かめた、という説明です。

20の言語でデータベースを一から作る試験でも大きく伸びた

ここで、もう1つの試験も見ておきます。

OpenAIは、データベースのソフト（SQLiteと同じ動きをするもの）を、20のプログラミング言語でそれぞれ一から作れるかを試しました。

・GPT-6 Astraの平均の合格率は87.4%で、前の世代のGPT-5.6 Sol（26.8%）から大きく伸びた

・言語ごとでは、COBOLが10.9%から72.1%、Fortranが21.4%から83.5%、Visual Basicが27.5%から89.4%に上がった。COBOLは、まだいちばん難しい言語だった

・安いGPT-6 Lunaも、すべての言語で前の世代を上回り、平均40.3%。費用は前の世代より約78%安い

この試験の道具と、言語ごとの結果は、GitHubで公開しています。

仕事はどう変わるか：「誰も直せない古いシステム」を、AIの力を借りて作り直す道が開ける

ここからは、公式の発表をもとにした僕の見方です。

今回の発表で変わるのは、古いシステムの「作り直しの考え方」だと考えています。

日本でも、銀行や保険、役所などで、何十年も前に作られたシステムが今も動いています。作った人が引退し、中身を分かる人がいなくなって、手を付けられないまま使い続けている、という話は珍しくありません。AIが、古い言語のプログラムを、動きを変えずに新しい言語へ書き換えられるようになると、こうしたシステムの作り直しにかかる時間と費用が大きく下がる可能性があります。

ただし、OpenAIも、実際のシステムに使うには、専門家の確認と、業務の決まりに沿った試験が欠かせないと書いています。AIは作り直しの主役ではなく、強力な手伝い役という位置づけです。

古い業務ソフトを使い続けているお客様を持つ、システムの仕事をしている個人事業主にとっても、作り直しの提案の幅が広がりそうです。

あわせて、知っておきたいこともあります。

・試験の結果は、OpenAIが自社で作った試験によるもの。実際の会社のシステムで、同じ正答率になるとはかぎらない

・お金の計算などにかかわるシステムでは、AIが書き換えたプログラムを、専門家が確認し、元のシステムと同じ結果になるかを試験してから使う

・最新のモデルは、開発者向けの窓口（API）で試せる