AIモデル・生成AIの選び方
ChatGPTの低リソース言語対応を業務で試す。SQLiteとCOBOLの評価を分ける
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古い言語の保守にAIを使うなら、対応言語の数を先に競わないことです。OpenAI公式RSSは2026年10月19日、ChatGPTを低リソースなプログラミング言語へ広げる取り組みとして、ソフトウェアエンジニアリング、SQLite、COBOL移行の新しい評価を紹介しました。自社では、言語ごとの得意不得意ではなく、作業ごとの合格条件を分けて試します。
SQLiteとCOBOLを同じ指標にしない
SQLiteの評価は、SQLの読み書きや既存テストの修正が中心になります。一方、COBOL移行は、業務ルールの読み取り、データ形式、周辺システムとの接続まで含む。どちらも「コードを書けた」で終わらせると、違うリスクを一つにまとめてしまいます。
最初は小さな評価セットを作る
SQLiteからは、実際に使っているクエリを少数選び、期待する結果と実行時間を固定します。COBOLからは、入出力と例外処理が分かる短い処理を選び、変換後のコードだけでなく、元の業務ルールが残っているかを確認する。入力、期待結果、失敗時の扱いを一枚に書くと、モデルの評価と資料不足を分けられます。
移行前後の差分を人が確認する
ChatGPTが提案したSQLや変換コードは、そのまま本番へ入れません。テスト結果、処理件数、境界値、エラー時の戻り方を人が確認し、差分と判断を記録します。特にCOBOLでは、暗黙の業務ルールや桁あふれの扱いがコードの外にあることもあるため、担当者への確認を合格条件に含めます。
言語対応より検証の再現性を見る
公式RSSで確認できるのは、ChatGPTの評価対象にSQLiteとCOBOL移行が含まれることです。個別ページは投稿直前の取得で403だったため、利用可能なプランや性能の保証までは断定しません。自社で試すときは、同じ入力とテストを再実行し、修正回数と確認時間を残す。評価の仕組みがあれば、別の言語へ広げる判断も落ち着いてできます。
まず一つの処理を戻せる形で試す
既存コードの一部分を対象に、提案、テスト、レビュー、差し戻しまでを一周させます。ChatGPTを使う場所と、人が確定する場所を分ける。速く書けるかより、元の動作を説明できるかを先に確認する方が、レガシー移行では合理的です。
出典（公式）：OpenAI公式RSS「Advancing Coding in Low-Resource Programming Languages」https://openai.com/news/rss.xml
既存コードをAIで評価し、移行の合格条件と人のレビューをつなげたい方は、COZITOへご相談ください。
出典・参考資料
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著者: 松井 勇樹