IT之家 10月21日の報道、OpenAI社は昨日（10月20日）、研究レポートを発表し、GPT-6 Astra などのモデルにおける COBOL、Fortran、Visual Basic などの「低リソースプログラミング言語」の構築・移行能力を強化したと述べた。これらの言語は公開されているコードやドキュメントが少ないものの、銀行、ATM、気象予報、原子力安全分析などの重要システムを広く支えている。
能力を測定するため、OpenAI は2つの評価を導入した。MultiLangBench はモデルに 20言語でゼロから SQLite 互換のデータベースエンジンを構築することを求め、もう一つの評価はモデルが元のビジネス動作を維持したまま COBOL プログラムを C++、Java、Python、Rust などの言語へ移行することを求めた。
結果によると、GPT-6 Astra は MultiLangBench の 20言語で平均テスト合格率 87.4% を達成し、GPT-5.6 Sol の 26.8% から大幅に向上した。このうち COBOL は 10.9% から 72.1% へ、Fortran は 21.4% から 83.5% へ、Visual Basic は 27.5% から 89.4% へ上昇した。
より低コストの GPT-6 Luna の平均合格率は 40.3% で、推定APIコストは GPT-5.6 Sol 比で約 78% 削減された。IT之家が関連画像を以下に添付する：
COBOL移行評価では、GPT-6.1 Sol は低推論強度で正確率 86.6% に達し、GPT-5.6 Sol の 5.4% を大きく上回り、コストは 39% 削減された。より高い推論強度では正確率 97.9% に達し、評価の上限に近づいた。
OpenAI は、この進展は企業によるレガシーシステムの保守、欠陥の修正、ソフトウェア近代化の推進に役立つとしている。ただし同社は、AIの移行結果を本番環境で使用するには依然として専門家による審査が必要であり、具体的なビジネスルールや依存関係と組み合わせたテストを行うべきだと強調した。