OpenAI がリソースの少ないプログラミング言語でのコーディング機能を強化

OpenAI は、現地時間2026年10月19日に ChatGPT および関連モデルにおいて、COBOL や Fortran、OCaml、Visual Basic といったリソースの少ないプログラミング言語のコーディング能力を大幅に向上させたことを発表した。このアップデートは、ドキュメントが不完全であったり、元の開発者が退職などで不在だったりといった理由で、保守が困難となっていたシステムのアップデートや移行作業において、現開発者の作業をサポートすることを目的としている。

本アップデートでは、ゼロから SQLite 互換のデータベースエンジンを構築する評価ベンチマークである MultiLangBench が導入された。最も深く思考・検証させた場合、GPT-6 Astra は全20言語で平均87.4%のテスト通過率を記録し、旧モデルから大幅な向上を見せている。また、コスト効率に優れた GPT-6 Luna も全ての言語で性能を改善し、APIコストを大幅に削減している。

また、2つ目の評価として「COBOL 移行評価」が実施された。この評価では、COBOL プログラムを C++、Java、Kotlin、Python、Rust のいずれかに移行し、業務ロジックなどの細かい動作が正確に維持されているかが検証される。評価は非公開テストにてバイト単位での完全一致をチェックする形で行われた。その結果、推論量を低く設定した GPT-6.1 Sol が86.6%の正解率を達成し、推論量を増やすことで正解率は97.9%にまで達した。

COBOL は現在もオンラインバンキングやクレジットカード、ATM取引の大部分を支えており、Fortran は気象予測や原子炉の安全性の解析で不可欠な役割を担っている。今回の機能強化により、老朽化した既存のシステムの移行や保守作業において、AIを活用した高度なサポートが現実のものとなり、エンタープライズ領域のシステム開発や運用体制に大きな変革をもたらすとみられている。

OpenAI は、今回の評価に使用された MultiLangBench のセットアップと一連のテストを GitHub で公開している。開発者は自身の使用する言語におけるモデル性能を検証し、フィードバックを通じて今後の機能改善やワークフローの最適化に寄与することが可能となっている。