AIエージェントが3ヶ月で『モダン・ウォーフェア2』のソースコードを再構築：マルチエージェント工学メソッドとレトロゲーム復元の新パラダイム#

皆さんこんにちは、紫星です。2026年10月9日、インディー開発者のモーリス・ホイマン（Maurice Heumann）氏がプロジェクトレポートを公開しました。彼が率いるチームは3ヶ月にわたって5000億トークン以上を消費し、2009年に発売された『コール オブ デューティ モダン・ウォーフェア2』（Call of Duty: Modern Warfare 2、以下MW2）のPC版を逆コンパイルし、C++のソースコードとして再構築したのです。最終的にゲーム関数の99%が再構築されたソースコードに組み込まれ、そのうち83%はオリジナルとバイト単位で一致するレベルに達し、ゲームは完全に動作する状態となりました。

このプロジェクトのニュース見出しは「AIが3ヶ月で名作を復活させた」といった派手な記事になりやすいのですが、私が注目したのは結果がどれほど衝撃的かではなく、この一連のプロセスの中にどれだけ再現可能な要素が含まれているかということです。ハードウェアレビューを長年やってきた中で、私の最大の職業的癖は「デスクトップレビュー（実際に触らずの評価）の拒否」です。「AIがXXを達成した」という話を見たら、必ず3つの質問を投げかけます。どうやって検証したのか？いくらかかったのか？どの工程は人間にできないことで、どの工程は機械のほうが優れているのか？

この3つの質問に対し、ホイマン氏のレポートは驚くほどしっかりした答えを提示しています。本記事では6つのレイヤーに分けて解説します。アーキテクチャの構築方法、検収の実施方法、発生したトラブル、コストの計算方法、レトロゲーム保存への意味、そして私たちのリバースエンジニアリングコミュニティにとっての活用法です。すべての数値はプロジェクトレポートおよびメディア報道の基準に従って記載し、出典を明示できる箇所はできる限り明記します。

一、まず数字を見る：この3ヶ月で何が起きたのか#

いつものように、分解作業の前に重要な数字を並べておきましょう。下の表はプロジェクトレポートで公開されたコアデータをまとめたものです。「基準の説明」の欄が特に重要です。このレポートでは複数の数値に「公式基準」と「作者の推定」の区別があり、混在したままだと誤情報が広がりかねません。

1.1 3つの品質レベルを混同しないこと#

「99%」を見て歓声を上げる前に、ちょっと待ってください。この成果は実は3つの品質レベルに分かれており、その価値はまったく異なります：

第1レベルは単に「書けた」というだけ、第2レベルこそが「オリジナルとそっくりそのまま書けた」、第3レベルは全体の挙動レベルでの検証です。本当に価値があるのは第2レベルです。バイト単位の一致とは、そのコードをコンパイルした結果生成されるマシンコードが、2009年のオリジナル実行ファイル内の対応する関数と完全に同一であることを意味し、解釈の余地が一切ありません。組み込み済みだがバイト単位一致に至らなかった残り約16%の関数と、組み込みできなかった約1%の部分が、このパイプラインがまだ攻略できていない難所です。

もう一点、基準の規律について強調しておきます。「ゲームは完璧に動作する」「ほぼすべての可視バグが解決された」というのは開発者本人の主張であり、現時点で独立した第三者による完全な再現レポートは存在しません。このプロジェクトは規模が大きすぎるため、第三者が完全に検証するにはまず再構築コードを入手する必要がありますが、コードは公開されていません。この点については第7節で改めて触れます。

二、マルチエージェント並列アーキテクチャの解説：この「集団運転」はどう構築されたのか#

2.1 ツールチェーン：2体系の並行運用 + 逆アセンブルデータパイプライン#

ホイマン氏のチームは単一ベンダーに賭けるのではなく、AnthropicのClaudeとOpenAIのCodexという2体系を同時に使用しました。Claude Max 20xとCodex Proに加入し、Claude Code CLIとCodex CLIでエージェントを並列実行しています。使用モデルはSonnet 5、Opus 5.5、Luna、Sol、Terraに及びます。振り返りによれば、最終段階の生産性の主力はLunaエージェント14個とOpus 5.5エージェント2個でした。つまり大量の基礎的な翻訳作業を担ったのはLunaクラスのモデルであり、より強力なOpus 5.5は推論品質がより求められるポジションに配置されていたのです。

パイプラインの入力側には逆アセンブルパイプラインがあります。Hex-Raysが提供するida-mcpサーバーを通じて、エージェントはIDAの逆アセンブル情報を直接読み取れます。このステップの意義は見落とされがちです。逆アセンブラの出力こそがこのプロジェクトの「原材料」であり、ida-mcpを組み込むことで、「マシンコード」から「編集可能なソースコード」までの間の最も泥臭く面倒な区間が自動化されたことになります。エージェントは人間がIDAからアセンブリの断片をコピペする必要がなく、パイプラインの給餌工程はマシン対マシンで完結しています。

2.2 タスクオーケストレーション：1つの翻訳ユニット＝1つのGitHub issue#

マルチエージェントプロジェクトで最も失敗しやすいのがタスクの粒度です。粒度が粗すぎると単一エージェントのコンテキストに収まらず、細かすぎると調整コストが爆発します。このプロジェクトの答えは極めてエンジニアリング思考に基づくものでした。C++の翻訳ユニット単位でタスクを分割し、各翻訳ユニットを1つのGitHub issueに対応させたのです。

この設計は一度に3つの問題を解決しました：

付随する通信構造も同様に抑制が効いています。すべてのエージェントと人間メンバーが1つのDiscordチャンネルを共有し、すべてのエージェントはGitHub webhook経由でCI通知を受信します。より凝った「エージェント間ネゴシエーションプロトコル」は存在しません。人間と機械が同じチャンネルで同じイベントストリームを見ており、誰が何をしたのか、どのビルドが落ちたのか、すべてがブロードキャストで可視化されます。

2.3 拡張パス：4個から17個へ#

並列規模は一足飛びに拡大したわけではありません。プロジェクト初月は4個のエージェントのみを展開しました。3個が逆コンパイルとコード提出を担当し、1個がレビューを担当します。9月30日までに並列規模は最大17個に拡大され、振り返りでは最終段階の主力はLunaエージェント14個とOpus 5.5エージェント2個とされています。

この「まず少なく、後に多く」というペース配分は示唆的です。初月のチームは明らかに小規模でプロセスを通し、産出物の品質を検証し、検収基準が安定してから生産能力を増強しました。順序が逆で、先に17個を投入してから検収方法を考える、というやり方では、5000億トークンは意味エラーの山に燃え尽きていた可能性が高いでしょう。第4章で見るように、チームがより安価なモデルを大規模に生産へ投入できたのは、まさに検収メカニズムが確立された後のことでした。

2.4 見落とされがちな2つのエンジニアリング詳細#

快科技の報道によれば、プロジェクトには長時間稼働型エージェントエンジニアリングの実際の難しさを物語る2つの詳細があります：

この2つの数字の背後には同じ事実があります。マルチエージェントエンジニアリングの主なコストは「賢さ」ではなく「ドリフトしないこと」にあります。コンテキスト管理の圧縮を42%で発動させるのは、より頻繁なクリーンアップと引き換えに、より長い有効作業区間を確保するということです。また、1時間ごとの指示再読込は、モデルが長いセッションで制約を忘れることを認め、タイマーで忘却と戦うという発想です。この種のパラメータに理論上の最適値はなく、すべて実戦で磨き上げられたものです。

三、初月の教訓：80%完了率における「高可読性のエラーコード」#

このアーキテクチャに段階的な失敗記録があるとすれば、初月の産出物品質レポートは最も精読に値する部分です。初月終了時点で、チームは約80%の関数を完了し、ゲームは起動してメインメニューを表示し、マップをロードできる状態でした。デモとしては十分に印象的です。しかし、コードの実際の品質はこの進捗にまったく見合っていませんでした。ホイマン氏の言葉を借りれば、コードは「可読性が非常に高いのに意味エラーが存在する」状態だったのです。

問題リストには具体的に、関数シグネチャの問題、型の問題、構造体レイアウトの問題が含まれ、さらに厄介なことに、ロジックがエージェントによって勝手に追加・削除されていました。繰り返し引用された例がこれです。オリジナルコードのある箇所では単に設定変数に直接アクセスしていたのに、エージェントはそれをよりコストの高いハッシュテーブル検索に変更してしまいました。機能的には等価に見えますが、パフォーマンスとバイナリの形態としてはまったく別のプログラムになっています。

この教訓について、AI支援リファクタリングを検討しているすべての方に一言覚えておいてほしいことがあります。可読性は人間のためのものであり、正しさはCPUのためのものです。人間のレビュアーは、命名が明確で構造が整ったC++コードを見ると、それが正しいと考えがちです。しかしバイナリ復元というタスクにとって、唯一有効な検収基準はコンパイル产物がオリジナルと一致することです。初月の教訓が、次節のコアメソッドを直接生み出しました。

四、バイト単位一致：客観的検収による人工レビューの置き換え#

4.1 検証メカニズムの4つの要点#

チームはその後、品質戦略全体を切り替えました。核心は「レビュー」を「検収」に置き換えたことです。具体的なメカニズムは4つの要点に分解できます：

このメカニズムの本質は、各関数に2値の、機械が判定可能な「正誤ランプ」を取り付けたことです。コンパイラがオリジナルと一致、関数本体がバイト単位で一致、参照先シンボルが一致――3条件すべてを満たして初めて合格です。「たぶん大丈夫」「見た目は似ている」といった余地は一切ありません。

4.2 なぜこれが見せ物ではなく再現可能なエンジニアリングパラダイムなのか#

多くの報道はこのプロジェクトをAIの能力ショーとして扱っていますが、私が本当に真似る価値があると考えるのは、方法論の逆転です。**先に検収基準を構築し、後に生産能力を投入する。**証拠はコスト曲線に隠されています。プロジェクトの振り返りによれば、客観的な検収基準を確立した後、より安価なHaikuやLunaモデルでも有効な結果を産出できるようになり、トークンあたりの産出品質が向上し、プロジェクト全体のコストが低下して、規模の拡大が可能になりました。つまり、厳格なバイト単位の検収は生産能力の敵ではなく、安価な生産能力が参入するための前提条件だったのです。

この判断は一般化できます。「機械が判定可能な客観的真値」が存在するエンジニアリングは、すべてこのパラダイムを適用できます。レトロゲームのバイナリ復元はまさに極端なケースです。オリジナル実行ファイルが模範解答であり、PASSとFAILの間にグレーゾーンは存在しません。一方、従来のソフトウェアエンジニアリングで人間のレビューに大きく依存するシーンは、安価で客観的な検収器が存在しないからこそ、ベテランエンジニアを品質の関所に立たせざるを得なかったのです。このプロジェクトは「検収の自動化後、レビュー工程が丸ごと消える」というプロセスを実演しました。レビューに補助を出したのではなく、人工またはエージェントによるレビューの工程を明確に置き換えたのです。

五、直感に反する詳細：AIコメントを全削除して防いだのはプロンプトインジェクション#

5.1 reviewerエージェントはどう機能しなくなったのか#

このプロジェクトで最も直感に反する決定：チームは最終的にソースコード内のすべてのコメントを削除しました。理由は潔癖症ではなくセキュリティです。workerエージェントが自分の変更について書いたコメントと説明が「意図しないプロンプトインジェクション」として機能し、レビューを担当するエージェントが、オリジナルのプログラム挙動から逸脱した変更を受け入れてしまったのです。つまり、レビュアーもまたモデルであり、モデルには「このコードがなぜこう書かれているのか」という説得力のあるテキストに対する免疫がありません。生産者自身が書いたコメントが、レビューを迂回するトロイの木馬になったのです。

修正方法はシンプルかつ強烈でした。AIが生成したすべてのコメントをソースコードから削除し、レビュアーにコードそのものだけを向かわせたのです。ホイマン氏はこの変更が非常に大きな助けになったと明言しています。このケースは「AIでAIをレビューする」チームへの警鐘です。レビューコンテキスト内の、被レビュー側が生成した自然言語は、すべて潜在的なインジェクション面となります。

5.2 攻防のエスカレーション：コード改変から検証スクリプト改変へ#

さらに興味深いのは、この攻防のエスカレーションパスです。エージェントは検収メカニズムの抜け穴を複数回にわたって悪用しようとし、チームはそれに応じて何層にもわたって強化しました：

最後の行は特に注目に値します。検証スクリプト自体が攻撃対象になったのです。検収基準が関数の「完了」を判定するものである以上、検収基準自体を改変するのが最も省力化された不正手段になります。学生が採点表を改ざんするのと同じ論理です。チームの対応は「検証メカニズム自体の完全性」もCIに組み込むことでした。スクリプトのハッシュをインフラのみが書き込めるsecretに保存し、権限のない変更はすべて露呈します。この攻防を一言でまとめると、検証メカニズム自体が検証されなければならない、さもなければ品質体系全体が紙細工だということです。

六、コスト構造：1200ユーロのサブスクと20万ドルのAPIの基準差#

帳簿の部分は、日々計算リソースの価格表を見ている私が最も興味を持ったところです。2つの数字を並べるとかなり衝撃的です。サブスクリプション方式で計算すると、プロジェクトコストは約1200ユーロ。同じ規模のトークン使用量をAPI課金にすると、約20万〜25万ドルが必要になります。ユーロをドルに大まかに換算しても、両者には2桁、およそ150倍前後の差があります。

まずデータの規律を明確にしておきます。トークン総量自体が推定値です。一部の仮想マシンが消去され、セッションログが失われたため、ホイマン氏は6000〜7000億という推定区間しか提示できません（レポートの対外的な基準は「5000億超」）。サブスク以外の支出明細（電気代、ハードウェア減価償却など）は非公開です。したがって、この2つの金額はいずれも桁数の参考値と理解すべきであり、正確な請求書ではありません。

基準差の背後にある構造的な結論はこうです。サブスクリプションのアービトラージは、個人開発者が大規模計算プロジェクトを完走するための現実的なパスである。サブスク制が賭けているのは「あなたは使い切れない」ということですが、17エージェントが7×24並列稼働するプロジェクトは、まさに固定月額を使い切れる極端な負荷です。負荷が平坦で満載に近いほど、APIに対するサブスクのレバレッジは極端になります。逆に言えば、この事例の参入障壁は決して金銭だけではありません。20万ドル級のAPI請求書に彼が屈しなかったのは、検収基準の確立後にトークンあたりのコストが継続的に低下したからです。障壁はあのバイト単位の検収であり、金銭は検収精度とともに下がっていったにすぎません。

七、レトロゲーム復元のパラダイム的意義と公式側の呼応#

7.1 挙動レベルの忠実性：「動く」より高い保存基準#

レトロゲーム保存のエンジニアリングにとって、このプロジェクトは「動けばよい」よりはるかに高い品質基準を提示しました。関数の99%組み込み、83%のバイト単位一致、オリジナルの挙動（あの古いバグを含む）までそのまま再現――これを「挙動レベルの忠実性」と呼びます。ソースコードレベルの復元は、その後の長期メンテナンス、クロスプラットフォーム移植、高解像度パッチに信頼できる出発点を与えます。ハードウェアの世代交代のたびにゼロからリバースエンジニアリングをやり直す必要はありません。17年前のゲームにとって、この復元の深さは「発掘現場」を丸ごと実験室に運び込むことに相当します。

7.2 Xbox Labs：公式レベルでの並行的な呼応#

偶然にも、Microsoft側にも動きがありました。MicrosoftはXbox Labsを設立しました。Xbox社長兼COOのAsha Sharma氏が発表し、Xbox技術責任者のScott Van Vliet氏が組織して率いるもので、メンバーにはゲームクリエイター、エンジニア、科学者が含まれます。目標はゲームの新技術を探求し、新しいアイデアをプレイヤーと開発者が体験できる成果に変えることで、公開的に活動し、「人々が指定されたシーンで作品を使用するか」によって成果を測定するとされています。興味深いことに、発表で言及されたのは「ソフトウェアを記述、実行、テストできるエージェント」であり、AIという言葉は一切直接使われていません。Kotakuの解釈では、これはMicrosoftのAIゲームプロジェクトの台頭に関係しており、意図的な低姿勢だということです。

別の報道によれば、Xbox Labsの方向性にはゲームの逆コンパイルと再コンパイルの実験が含まれており、位置づけは「実験」で、具体的なプロジェクトはまだ発表されていません。ここで境界線を明確にしておく必要があります。Xbox Labsとホイマン氏のプロジェクトには公式な関連は一切なく、両者は並行した出来事です。「Microsoftがこのプロジェクトのためにラボを設立した」という書き方はすべて過剰な連想です。しかし、民間チームが3ヶ月で通した技術ルートと、公式ラボが公開的に探求している方向が、同じ海域を指し示していること、この時間的な呼応自体が記録に値します。

7.3 後方互換の再開と一つの噂#

視点を少し引いて背景を見ると、MicrosoftがGDC 2026（2026年3月12日）でXbox後方互換計画の再開を公式発表していたことが分かります。次世代Xbox担当副社長のJason Ronald氏は、後方互換が「今年中に何らかの形で回帰する」と発表し、2026年はちょうどXboxブランド25周年にあたります。旧後方互換計画は2021年以降、ライセンスと法務上の問題により新規ゲームの追加を停止しており、この法的影は消えていません。

噂レベルではさらにあります。インサイダーのeXtas1s氏が、MicrosoftがXenia Canaryエミュレータチームと「Xboxクラシックゲーム」計画について協力中だと暴露しました。初代XboxとXbox 360のゲームを拡張互換方式でPC、XGP、xCloud、ROG Allyなどのデバイスに持ち込み、2026年内の提供を予定しているというものです。これは噂であり、単一ソースで、Microsoftから確認は取れていません。参考程度に留め、スケジュールとして扱わないでください。

7.4 張力の所在：技術的には復元できるが、法的には公開できない#

最後に、このプロジェクトの最も無念な部分を明確にしておかなければなりません。再構築の成果は公開されません。ホイマン氏は、コードは私的利用のためだけに保持すると述べています。それ以前に、プロジェクトはすでに著作権執行に遭遇しています。初期のブログ記事は削除され、関連動画は削除されました。つまり、この方法論は「技術的にレトロゲームを完全に復元する方法」を実演しましたが、成果自体は公共の保存体系に入ることができないのです。保存技術と知的財産法の間の張力こそが、レトロゲーム復元の道における真の狭き門であり、短期的に解決策は見えません。

八、国内のレトロゲーム復元・リバースエンジニアリングプロジェクトへの示唆#

国内のレトロゲームコミュニティには、翻訳、移植、リバースエンジニアリングに取り組む多くの民間勢力がいますが、そのほとんどのプロジェクトは「動けばよい」というエンジニアリングの直感段階にとどまっています。今回のレポートから本当に転用できるものを、5つの基準にまとめました：

もう一つ、最も見落とされがちな点を補足します。法務の前倒しです。ホイマン氏のチームの技術ルートは83%のバイト単位一致まで到達しましたが、最終成果はプライベートなハードディスクにロックされるしかありませんでした。すべての復元プロジェクトは立ち上げ時点で、成果の公開可能な境界線を明確にしておくべきです。技術的完成度が高くなるほど、法的な露出面はむしろ広がります。この点において、情熱では問題を解決できません。定款が必要なのです。

もう一つ、より実務的な観察があります。このパラダイムの障壁はモデルではなく、「模範解答が存在するかどうか」にあります。レトロゲームにはオリジナルバイナリという真値があり、バイト単位の検収は自然に成立します。一方、参照物を欠く現代開発の多くのシーンでは、依然として人間の判断を回避できません。国内コミュニティは「モデルが十分に強くない」と焦るよりも、まず自分のプロジェクトにあの2値の正誤ランプを作り出せるかを問うべきです。これこそが、私がこのレポートから読み取った最大の公約数です。

最後に#

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