OpenAIは、同社の新しいモデルが、古いプログラミング言語でのソフトウェア作成や移行を大幅に得意としていることを明らかにしました。
同社は、COBOL、Fortran、Visual Basicなどの言語で、特に大きな改善が見られたとしています。
OpenAIによると、COBOLはオンラインバンキングシステムの40%超、対面でのクレジットカード取引の80%、ATM取引の95%を支えています。一方、Fortranは天気予報や原子炉の安全性解析といった分野で、今も使われています。
OpenAIはブログ記事で、次のように説明しています。「これらの言語は、PythonやJavaScriptなどと比べて、モデルが学習に使えるコードやドキュメントが少ないのが実情です。それでも、世界中の重要インフラや不可欠なサービスを支えています」
進捗を測るため、OpenAIは「MultiLangBench」を作成しました。これは、SQLite互換のデータベースエンジンを、20のプログラミング言語でゼロから構築させるベンチマークです。
GPT-6 Astraの平均テスト合格率は87.4%に達し、GPT-5.6 Solの26.8%から大きく向上しました。特にCOBOLでは、Astraが10.9%から72.1%へ、Fortranでは21.4%から83.5%へと伸びています。
OpenAIは次のように述べています。「改善はテストしたすべての言語に及んでいます。COBOLは10.9%から72.1%、OCamlは25.6%から85.8%、Fortranは21.4%から83.5%、Visual Basicは27.5%から89.4%に向上しました」
GPT-6.1 SolはCOBOLの移行性能が大幅に向上
OpenAIは、COBOLプログラムを動作を変えずにC++、Java、Kotlin、Python、Rustへ移行できるかどうかも検証しました。
OpenAIは次のように述べています。「GPT-6.1 Solは、低い推論強度で86.6%の精度を達成しました。同じ設定のGPT-5.6 Solは5.4%で、APIコストはわずか61%です。推論強度を上げると精度は97.9%に達し、この評価はほぼ飽和に近づいています」
この成果は、企業が古いソフトウェアを刷新する助けになる可能性があります。ただし、本番環境への移行には、引き続き専門家によるレビューとテストが必要です。
