OpenAIは、「GPT-6 Astra」や「GPT-5.6 Sol」系のモデルについて、銀行の基幹システムなどで今も使われ続けているCOBOLやFortranといった古いプログラミング言語の読解・移行支援能力を強化したと説明している。IBMの推計では、COBOLは今もオンラインバンキングシステムの4割超を支え、ATM取引の95%を処理しているとされ、OpenAIはこうした「レガシーコード」をより新しい言語に書き換える作業をAIで支援することを狙いとしている。
複数の海外メディアは、COBOLのテストでの正答率が改善したとする具体的な数値を報じているが、報道間で引用されている基準モデルの名称や数値には食い違いがみられる。ある報道はCOBOLの正答率が10%台から70%台へ、Fortranが20%台から80%台へ上昇したと伝え、別の報道では移行用の評価で97.9%の精度を記録したとしているが、いずれもOpenAI自身の発表文そのものでは確認できておらず、本稿では具体的な数値の確定は避ける。
OpenAIは、AIが生成した変更を実際の本番環境に組み込むにあたっては、業務ルールや依存関係に沿った専門家によるレビューとテストが依然として必要になると強調しているという。基幹系システムの更新は金融機関にとって長年の懸案であり、AIによるレガシーコード対応の強化は、同様の課題を抱える他業界への展開にもつながる可能性がある。
出典: The Decoder
