OpenAIがCOBOL移行の正解率97.9%を公表｜レガシー移行の見積もりはどう変わるか、情シスが確認すること(2026年10月)
OpenAIは2026-10-19(米国時間。日本では10月20日)に、COBOL・Fortran・Visual Basicなど「学習リソースの少ないプログラミング言語」での開発・移行能力が最新モデルで大きく上がった、という評価結果を公表しました。COBOLのプログラムを別の言語に移すテストで、GPT-6.1 Solの正解率は86.6%、推論量を増やすと97.9%です。前の世代のGPT-5.6 Solは5.4%でした。この記事では、公表時点(2026-10)の一次情報をもとに、この数字が何を測ったものか、メインフレームや古い基幹システムを抱える日本の会社の移行計画・見積もり・契約にどう効くか、ソースコードをAIに渡すときに決めておくこと、いまやることと待ってよいことを整理します。想定する読者は、自社のレガシーシステムの刷新を決める経営者・情シス・事業責任者です。
結論から
- OpenAIの評価では、COBOLから5つの言語への移行で、GPT-6.1 Solが推論量を低く設定して86.6%、増やして97.9%の正解率でした。ただし正解の判定は「出力がバイト単位で一致し、非公開テストに全部合格」で、対象は単体のプログラムです。本番システム全体の移行が97.9%で終わる、という意味ではありません。OpenAI自身も、本番適用には専門家のレビューとテストが引き続き必要だと書いています
- 発注側に効くのは、移行費用の中で「コードの解析と変換」の工数が下がる見込みが立つことです。一方で、要件の掘り起こし、テストデータの用意、並行稼働、データ移行の工数は、この発表では下がりません。見積もりを取るときは、工程ごとにAIをどう使い、どこを人が検証するかを分けて聞くことになります
- 日本では、富士通が自社メインフレームの販売を2030年度に、保守を2035年度に終える計画と報じられており、移行を先送りできない会社が増えています。ソースコードを外部のAIに渡すには、機密・個人情報の扱いと、API経由かChatGPT画面かの経路を先に決める必要があります。経路は発表時点(2026-10)でAPIが中心です
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何が公表されたのか
OpenAIは2026-10-19(米国時間)、COBOL・Fortran・Visual Basic・OCamlなど、PythonやJavaScriptに比べて学習に使えるコードや文書が少ない言語について、最新モデルの開発・移行能力を測った結果を公表しました。新しいモデルの発表ではなく、すでに提供中のGPT-6系列(Astra・Sol・Luna、GPT-6.1 Sol)の評価結果です。
背景として、OpenAIは、こうした言語は銀行のオンラインシステムやATMの取引、天気予報の計算など、重要なインフラを支えていること、そして開発者や企業の顧客から「コーディングモデルはこれらの言語が苦手だ」というフィードバックが寄せられていたことを挙げています。評価は2種類です。
| 評価 | 何を測るか | 主な結果(OpenAI公称、2026-10時点) |
|---|---|---|
| MultiLangBench | 20種類の言語それぞれで、SQLite互換のデータベースエンジンをゼロから作らせ、テスト合格率を測る | GPT-6 Astra(推論量最大)が20言語平均87.4%。GPT-5.6 Solは26.8%。COBOLは10.9%から72.1%に上がったが、20言語の中で引き続き最も低い |
| COBOL移行評価 | COBOLのプログラムを、動作を変えずにC++・Java・Kotlin・Python・Rustのいずれかに移す。出力がバイト単位で一致し、非公開テストに全部合格した場合だけ正解 | GPT-6.1 Sol(推論量低)が86.6%。GPT-5.6 Solは5.4%。推論量を増やすと97.9% |
| 費用(MultiLangBench) | 1サンプルあたりの推定APIコスト | GPT-6 Lunaは0.77ドルで平均40.3%。GPT-5.6 Solは3.48ドルで26.8%。Lunaは約78%安い |
| 費用(COBOL移行) | GPT-5.6 Solとの比較 | GPT-6.1 Sol(推論量低)の費用はGPT-5.6 Solの61%。1件あたりの金額は公表されていない |
MultiLangBenchの評価環境とテストはGitHubで公開するとしています。COBOL移行評価のテストは非公開です。OpenAIは、COBOLでは丸めの指定がないと小数の端数が切り捨てられるなど、言語特有の動作に業務要件が埋まっていることを例に挙げ、書き換え後に数値が変わらないことを検証したと説明しています。
仕様の出典: OpenAI「学習リソースの少ないプログラミング言語におけるコーディング能力の向上」(2026-10-19)
97.9%をどう読むか
数字は大きいですが、測っているものは限定的です。読むときの前提が4つあります。
まず、ベンダー自身の測定です。比較の相手(GPT-5.6 Sol)も条件(推論量)もOpenAIが選んでいます。他社のモデルとの比較は含まれていません。
次に、対象は「プログラム単位」です。評価は、1本のCOBOLプログラムを別言語に移して、同じ入力に同じ出力を返すかを見ています。実際の基幹システムは、数百から数千本のプログラムが、ジョブの制御、画面、データベース、帳票、他システムとの連携を含めて動いています。プログラムの変換が97.9%正しくても、システム全体の移行が97.9%終わるわけではありません。
3点目。「正解」の基準は厳しい代わりに、テストが用意されています。バイト単位で一致、非公開テストに全部合格、という基準は実務の受け入れ基準に近いものです。ただしそれは、期待する出力(テストデータと正解)が先に存在するから判定できます。自社のシステムで同じことをするには、テストデータと期待値を自社で用意する必要があります。ここが、後で書く見積もりの論点になります。
最後に、OpenAI自身が「本番ソフトウェアへの適用には、引き続き専門家によるレビューと、システムの業務ルールや依存関係に照らしたテストが必要」と書いていることです。発表は、人の作業をなくすものではなく、変換の精度と費用が変わった、という位置づけです。
なお、COBOLはMultiLangBenchでも72.1%と、20言語の中で最も低いままです。「新しくCOBOLで何かを作らせる」のと「既存のCOBOLを別の言語に移す」のは別の能力で、後者のほうが数字が高い、ということです。
仕様の出典: OpenAI「学習リソースの少ないプログラミング言語におけるコーディング能力の向上」(2026-10-19)
発注側にとって何が変わるか
レガシーシステムの移行費用は、おおまかに「現状の調査・要件の掘り起こし」「コードの変換・書き換え」「テスト」「データ移行・並行稼働・切り替え」に分かれます。今回の発表が直接効くのは、2つ目の変換・書き換えと、1つ目のうち既存コードの読み解きです。モデルがCOBOLを読んで何をしているか説明し、別言語に書き換える部分は、精度が上がり費用が下がる見込みが立ちます。
一方で、3つ目のテストは下がりません。むしろ、変換が速くなるほどテストが律速になります。期待する出力を定義するのは業務側の人で、過去の帳票や取引データから正解を集める作業は、AIが代わりにはできません。4つ目のデータ移行や並行稼働も同じです。見積もりを見るときは、変換の工数だけが下がり、テストと移行の工数が据え置きになっているかを確かめます。
発注側が変えられるのは、見積もりの聞き方です。これまでの「一式いくら」ではなく、工程ごとに次を聞く形になります。
- コードの解析・変換に、どのAIをどう使うか(モデル名、API経由かツール内蔵か、推論量の設定)。人が全件を目で確認するのか、テストで検証するのか
- テストデータと期待値は誰が用意するか。既存システムの実データを使えるか、使えないデータ(個人情報など)はどう扱うか
- 変換後のコードの保守性。COBOLの構造をそのまま残した書き換えか、移行先の言語の作法に直すか。前者は速いが、移行後の保守費用に影響する
- 費用の内訳で、AIの利用料(トークン課金)が見積もりのどこに入っているか。推論量を上げると精度と費用の両方が上がるので、設定の方針を聞く
日本で移行を急がせているもの
この発表が日本の会社に効くのは、移行を先送りしにくい事情があるからです。@ITは2026年7月に、富士通が自社メインフレーム「GS21」の販売を2030年度、保守サービスを2035年度に終える計画を公表していること、日立がメインフレーム向けOS「VOS3」の販売を2027年11月、保守を2034年12月に終える方針を示したことを報じています。富士通と日本IBMは2026年6月17日に、富士通のメインフレーム・UNIXサーバー上のCOBOLをJavaへ移すサービスで協業すると発表しており、自動変換ツールとAIエージェントを組み合わせる構成です。大手の移行サービスにもAIが入り始めており、今回のOpenAIの発表は、その部品の精度が上がったことを示しています。
ただし、Gartnerは2026年6月に、2026年に始まる脱メインフレームのプロジェクトの70%超が当初の目的を達成できないと予測し、背景に生成AIへの期待の高まりを挙げています(@IT 2026-08-03)。AIによるコード変換に頼るのではなく、業務ごとに適した基盤を選ぶことを推奨しています。発注側の判断としては、「AIで変換できるようになったから全部移す」ではなく、「移す範囲を決めたうえで、変換の工程にAIを使う」という順番になります。
仕様の出典: @IT「富士通と日本IBMが『COBOL脱却』でタッグ 移行先はJava」(2026-07-27) / @IT「2026年に開始された脱メインフレームプロジェクトの70%超が失敗する――Gartnerが予測」(2026-08-03)
日本の会社で使えるか
評価に使われたモデルは、発表時点(2026-10)でAPIから使えます。GPT-6 Astra、GPT-6 Luna、GPT-6.1 Solのいずれも、日本からAPIで利用できます。単価は2026-09時点の公式価格で、100万トークンあたりAstraが入力10ドル・出力50ドル、GPT-6.1 Solが入力2ドル・出力10ドル、Lunaが入力0.10ドル・出力0.50ドルです。詳しくは「GPT-6 Sol・Lunaとは」にまとめています。
OpenAIは「チームで使用している言語のコーディングタスクで、APIを通じて最新モデルを試せる」と書いています。ChatGPTの対話画面にCOBOLを貼って試すこともできますが、数千本のプログラムを移すなら、API経由で開発会社のツールやCodexのような開発環境に組み込む形になります。
日本の会社が実際に使うときの論点は、モデルの能力より、ソースコードを外部のAIに渡してよいかです。次の3点を先に決める必要があります。
- コードと一緒に渡るもの。COBOLのソースには、口座番号の形式、料率、取引先コードなど、業務ルールそのものが書かれています。テストデータに本番の個人情報が混じれば、個人情報の第三者提供や委託の整理が必要です。コードは渡すがデータはマスクする、という線引きになります
- 経路。OpenAIのAPIを直接使うか、Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockのような基盤経由にするかで、データの保存場所と契約の相手が変わります。GPT-6系列はAmazon Bedrockでも提供されています(2026-09時点)。データを国内に置く必要があるなら、各基盤の対応リージョンを確かめてから決めます
- 開発会社がAIを使うときのルール。発注先がどのAIに自社のコードを入力するかは、契約書の秘密保持と再委託の条項に関わります。「AIの利用を禁止する」より、「使ってよいAIと経路、入力してよい情報の範囲」を契約に書くほうが、見積もりも下がります
日本語の仕様書やコメント、富士通やNECなど国産メインフレームのCOBOL方言(拡張仕様)について、今回の評価は何も述べていません。評価は英語圏の一般的なCOBOLを前提にしているとみられ(評価の対象言語と移行先の記述から)、国産方言での精度は、自社のコードで試して確かめる必要があります。
仕様の出典: OpenAI「学習リソースの少ないプログラミング言語におけるコーディング能力の向上」(2026-10-19)
いまやること・待ってよいこと
レガシーシステムを抱えている会社がいま動くべきことは、発表の中身そのものより、発表を機に移行計画の前提を見直すことです。
- いまやること: 自社にCOBOLや古い言語の資産がどれだけあるかを把握する。プログラムの本数、行数、ベンダー、保守の担当者、保守契約の期限。富士通や日立の製品を使っているなら、販売終了・保守終了の時期を保守契約書と販社の案内で確かめる
- いまやること: 小さく試す。業務上重要でなく、個人情報を含まない数本のプログラムを選び、API経由で変換させ、既存の出力と比べる。費用は数本なら数ドルから数十ドルの規模です(モデルと推論量による)。ここで「変換はできたが、正解を判定するテストデータがない」と気づけば、それだけで計画の前提が1つ固まります
- いまやること: 見積もり中・契約中の移行案件があるなら、工程別に「AIをどう使うか」「テストデータは誰が用意するか」を発注先に聞く。既存の見積もりが2026年前半のものなら、変換工程の前提が変わっている可能性があります
- 待ってよいこと: 移行先の言語の決定。評価はC++・Java・Kotlin・Python・Rustの5つでしたが、自社の保守体制(社内に誰がいるか、発注先の得意分野)で決めるものです。OpenAIの発表は言語の選択を変えません
- 待ってよいこと: 「AIで全部自動で移せる」前提の計画。Gartnerの予測のとおり、変換以外の工程で失敗する事例が多いとみられる以上、変換の精度が上がっても計画の構造は変わりません。移す範囲を決めるほうが先です
- 待ってよいこと: 特定のモデルへの固定。モデルの単価と精度は数か月単位で動いています。契約でモデル名を固定するより、精度の受け入れ基準(テスト合格率)と費用の上限を書くほうが、後で見直せます
出典
- OpenAI「学習リソースの少ないプログラミング言語におけるコーディング能力の向上」(2026-10-19、米国時間): https://openai.com/ja-JP/index/low-resource-programming-languages/
- ITmedia NEWS「OpenAI、『COBOL』など学習リソースの少ない言語でのコーディング能力が大幅向上」(2026-10-21): https://www.itmedia.co.jp/news/article/2610/21/2000002447/
- THE DECODER「OpenAI says GPT-6 is much better with legacy programming languages such as COBOL and Fortran」(2026-10-20): https://the-decoder.com/openai-says-gpt-6-is-much-better-with-legacy-programming-languages-such-as-cobol-and-fortran/
- @IT「富士通と日本IBMが『COBOL脱却』でタッグ 移行先はJava」(2026-07-27): https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2607/27/news041.html
- @IT「国内ベンダーのメインフレーム撤退」(2026-07-22。富士通GS21の2030年度販売終了・2035年度保守終了、日立VOS3の終了時期): https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2607/22/news012.html
- @IT「2026年に開始された脱メインフレームプロジェクトの70%超が失敗する――Gartnerが予測」(2026-08-03): https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2608/03/news033.html
よくあるご質問
- COBOLからの移行をAIに任せれば、人のCOBOL技術者はいらなくなりますか?
- 発表時点(2026-10)では、いらなくなるとは言えません。OpenAI自身が、本番への適用には専門家のレビューと、業務ルールや依存関係に照らしたテストが必要だと書いています。評価で測ったのはプログラム単位の変換で、変換後の検証、テストデータの用意、システム全体の設計は人の仕事として残ります。COBOLを読める人の役割が「書く」から「確認する」に寄る、と考えるのが実態に近いです。
- 97.9%という数字は、うちのシステムの移行にも当てはまりますか?
- そのままは当てはまりません。97.9%はOpenAIが用意したCOBOLプログラムと非公開テストでの結果で、対象はプログラム単体、移行先はC++・Java・Kotlin・Python・Rustの5つです。自社のシステムでの精度は、数本のプログラムを実際に変換し、既存の出力と比べて確かめるしかありません。国産メインフレームのCOBOL方言や日本語の仕様書についても、発表は何も述べていません。
- 移行の見積もりは安くなりますか?
- コードの解析・変換の工程は、精度が上がり費用が下がる見込みが立ちます。ただしテスト、データ移行、並行稼働、切り替えの工程はこの発表では変わりません。見積もりを取るときは、工程ごとにAIの使い方と人が検証する範囲を分けて聞き、変換の工数だけが下がっているかを確かめてください。発注先がAIを使うなら、どのAIにどの情報を入力するかを契約に書く必要もあります。
- 自社のソースコードをOpenAIに渡しても大丈夫ですか?
- コードには業務ルールが書かれており、テストデータには個人情報が混じることがあります。渡す前に、入力してよい情報の範囲(コードは渡す、データはマスクする等)と、経路(OpenAIのAPIを直接か、Azure OpenAIやAmazon Bedrockのような基盤経由か)を決めてください。APIの利用規約でのデータの扱いと、基盤ごとの保存場所は、契約前に原文で確かめることをお勧めします。