Terence Tao氏、AIで約24本の旧数学アプリを数時間で復活

何が発表されたか

数学者のTerence Tao氏は2026年7月11日、自身のブログで、AIコーディングエージェントを使って古い数学学習用アプリを復活させた実例を紹介しました。対象は1999年ごろからJava 1.0で作っていた約24本のアプレットです。Webブラウザーが古いJavaを支えなくなったため動かなくなっていましたが、AIの支援を受けて、現在のブラウザーで動くJavaScriptへ移植しました。

Tao氏によると、移植は数時間で完了し、古いアプリはすべて再び動くようになりました。色を付けるなど、一部には見た目の改善も加えられています。本人が長い時間をかけて手作業で書いた複雑なアプリも復活しました。

AIは新しい可視化アプリも作成

移植だけでなく、Tao氏は過去に完成できなかった特殊相対性理論の可視化アプリも作りました。AIエージェントと数時間やり取りし、1999年に思い描いていた機能を形にしたと説明しています。これはまだアルファ版で、不具合や使いにくい部分が残っている可能性があるとして、利用者からの意見も求めています。

さらに、ギルブレス予想を見える形で試せる新しい可視化アプリも、AIとの数時間の対話で作成しました。Tao氏は、今後の論文でも補助資料として、このような対話型の可視化を追加する可能性を示しています。

不具合への向き合い方

Tao氏は、LLMを使ったコーディングでは、分かりやすい不具合だけでなく、気づきにくい不具合も入り得ると注意しています。今回の約24本の移植では、本人が見つけた問題はドラッグ操作に関する小さな不具合1件でした。一方、AIは元のコードにあった、本人が把握していなかった不具合を2件見つけたとしています。

ただし、この結果だけでAI生成コードが常に安全だとは言えません。Tao氏は、今回のアプリを数学的な証明そのものではなく、理解を助ける補助的な道具として位置づけています。仮に不具合があっても、重要な判断を直接左右しにくい用途だからこそ、AIを使う不利益を比較的小さくできるという考えです。

なぜ仕事に重要か

この事例は、古くて動かなくなった社内ツールや、時間が足りず止まっていた小さな企画を、AIで短時間に作り直せる可能性を示しています。特に、まず試作品を作る、説明用の画面を作る、古い仕組みを現在の技術へ移すといった仕事では、作業時間を大きく減らせる場合があります。

会社で使うときは、AIに任せる範囲を用途の危険度に合わせることが大切です。売上、契約、個人情報、医療などに関わる重要な仕組みでは、今回のような個人の補助アプリと同じ考え方はできません。人によるコード確認、動作テスト、情報管理を行い、まずは失敗しても影響が小さい仕事から試す必要があります。