OpenAIがCOBOL移行の精度向上を発表、専門家はシステム移行の難しさを指摘

OpenAIが示した移行の成績

OpenAIは10月19日のブログで、COBOLで書かれたコードをC++、Java、Kotlin、Python、Rustといった現行の言語へ、元のソフトウェアの動作を変えずに移行する実験で「大幅な改善」があったと発表した。同社は「すべてのテストが通った場合に限り、移行は成功と見なされる」とも認めており、動作の同一性を最優先の条件に置いている。

評価結果として公表されたのは、GPT-6.1 Solが推論努力の低い設定で87%、高い設定で98%の挙動保持率を記録したという数値である。低い設定での比較ではGPT-6 Astraが約86%、GPT-6 Solが21%、GPT-5.6 Solが5%だった。同社は、COBOLを含む複数の言語でデータベースソフトウェアを構築する能力も改善したとしている。

推論努力とは、モデルが回答前にどれだけ計算段階を費やすかを指す設定である。OpenAIはこれらの結果を「企業が依存するソフトウェアを近代化するチームにとって、より正確で安価なコード移行への前進」と位置づけている。

COBOLが今も支える基幹系

COBOLは「common business-oriented language」の略で1959年に登場した。IBMによれば、オンラインバンキングシステムの40%以上、対面のクレジットカード取引の80%、ATM取引の95%を支えており、社会保障やIRS(米国国税庁)、大半の州のサービスなど政府系システムの土台にもなっている。

ある概算では、COBOLの非効率が米国のGDPに与える年間コストは約1050億ドルに上る。科学技術計算や気象予報などで使われるFortranも同じ構図にある。これらのシステムは重要すぎて壊すリスクを取れず、理解していたプログラマの多くは引退するか亡くなっている。

インペリアル・カレッジ・ロンドンのAlastair Donaldson教授は「まともな人間なら新規開発にCOBOLを使うことはない」と述べている。それでも稼働し続ける資産が残る点が、移行を難しくしている。

Anthropicの参入とIBM株

Anthropicもレガシーシステムに商機を見ている。2月に段階式の「code modernization playbook」を公開し、コーディングエージェントのClaude CodeでCOBOLをJavaやPythonへ移行できると売り込んだ。性能ベンチマークは示さないまま、「COBOL近代化の経済性は変わった」と宣言している。

レガシーシステムの保守で収益の一部を得ているIBMの株価は、この発表後に急落した。もっとも、今回の発表では実際の企業システムの移行を完了した事例は示されておらず、OpenAIの数値も同社自身の評価にとどまる。

コード生成の性能を示す競争が、基幹系の移行という分野に移りつつあることをうかがわせる動きである。

専門家が指摘する隔たり

オランダ・トゥウェンテ大学でソフトウェア進化を研究するVadim Zaytsev准教授は「コードの書き換えはシステムの置き換えではない」と話す。同氏が見た最大のシステムはCOBOL換算で2億5000万行だったが、それでも世界最大ではないという。コードは複数言語にまたがり、多様な形式で保存されたデータや他システムとの連携、人と組織の期待も考慮する必要がある。

デルフト工科大学のArie van Deursen教授は、OpenAIのブログを「表面的」と評した。ベンチマークは比較的単純で明確な課題を扱っており、学習時に近い種類のシステムで試したものだと指摘する。同氏は「保守は近代化よりはるかに容易だ」としたうえで、評価課題は実際の近代化から「桁違いに」離れていると述べた。

Donaldson教授は、最大の課題はコードの書き換えではなく「システムがどう動くかを理解していないこと」だとする。COBOLを書ける人は今やごく少数で、その理解不足が移行を難しくしている。

検証と残る1%の壁

移行の成否を分けるのは検証である。Donaldson教授は、新旧のシステムで同じワークフローを流して挙動が同一か確かめる方法を挙げる。AIに翻訳の根拠を文書化させ、旧言語に詳しい人がレビューする形も考えられる。数学的に正しさを検証する形式検証は、南デンマーク大学のJacopo Mauro教授によれば「多大な作業」が必要だが、自動チェックは人間の確認より良いとされる。

ただしZaytsev准教授は「移行前後でシステムの挙動にわずかな違いがあっても許されない場合が多い」と述べる。AIが99%のコードを処理できたとしても、残る1%が各处に散らばる100万行になり得るという指摘である。

OpenAIの広報Oscar Haines氏はThe Vergeへのメールで、レガシーコードは「まだ解決済みの問題にはほど遠い」と認めている。Anthropicは締め切りまでにコメントを提供しなかった。