Closed → Open → Flatten Source：AIがソフトウェアの境界を変える

AIを活用したセキュリティ検証ツールARTEXは、韓国の金融機関を狙ったサイバー攻撃で利用されたと報じられました。その後、開発者はプロジェクトをクローズドソース化し、新しい公開版の提供を停止すると表明しました［1］。防御を支えるためのオープンな道具が、攻撃への転用という問題に直面した例です。

ゲーム分野では、PS5のファームウェア7.00〜13.60に対応する新たな脱獄手法が話題になりました［2］。また、macOS 15の一部Hackintosh環境で、NVIDIA RTX 5060を使ったMetalのハードウェアアクセラレーションを可能にする非公式ドライバーも報告されました［3］。どちらも利用条件に制約があり、プラットフォームが全面的に開放されたわけではありません。

• ARTEX：オープンソースとセキュリティ、悪用防止の緊張関係。
• PS5：クローズドなプラットフォームに対する技術的な研究の継続。
• RTX 5060とmacOS：公式サポートではない、実験的な互換性への挑戦。

従来、実行ファイルからプログラムの内部構造を理解し、元の挙動を再現するには高度なリバースエンジニアリング技術が必要でした。現在はAIエージェントが逆アセンブル結果を読み取り、C++を再構成し、テストで確認する作業を支援し始めています。

2026年10月、Maurice Heumann氏は、複数のAIエージェントを用いて『Call of Duty: Modern Warfare 2』（2009年）をC++で再構築（現在公開されている本人の記事ではゲーム名を伏せています）した事例を紹介しました。本人の報告では、関数の99％に相当するコードが存在し、83％は検証環境でコンパイル結果がバイト単位で一致しています［4・7］。ただし最初からうまくいったわけではありません。初期のAI生成コードは読みやすくても動作上の誤りが多く、客観的な自動検証が転機になったといいます。

開発チームは当初Linux、macOS、ブラウザ対応も視野に入れていましたが、まず元の動作を正確に再構築することを優先し、移植は延期しました［4］。したがって、この事例を「ブラウザ版まで完成した」と受け取るべきではありません。それでも、逆コンパイル、再実装、クロスプラットフォーム対応の距離が縮まりつつあることは注目に値します。

• コード生成が容易になるほど、正確性を機械的に確認する仕組みが重要になる。
• 再構築されたコードは、元の開発者が書いたソースコードそのものとは限らない。
• 再現できることと、再配布する権利があることは別問題。

もう一つの例が、AIの支援を受けながらRustで開発されているオープンソースのクリエイティブツール群「ArtCraft」です。VectorCraftなどは、既存製品のワークフローを参考にしながら、独立したクリーンルーム実装を目指すプロジェクトと説明されています。ネイティブ環境だけでなく、WebAssemblyも対象です［5］。

重要なのは、ArtCraftがすでにAdobe製品と同等かどうかではありません。実際、第三者による試用では機能、ファイル互換性、安定性などに大きな課題が指摘されています［6］。注目すべきなのは、少人数でも複数の複雑なアプリケーションの構築を試みやすくなっている点です。

既存の機能やワークフローを独立して実装することと、他社の非公開コードを入手することは異なります。外観の類似性だけで完成度を判断することもできません。

CLOSED SOURCE：企業がソースコードを管理し、利用者には実行可能ファイルやサービスを提供するモデル。内部の理解や変更には技術的・法的な制約があります。

OPEN SOURCE：ライセンスに従い、ソースコードの閲覧、改変、再配布が認められるモデル。透明性とコミュニティの協働を広げてきましたが、無条件で何でもできるわけではありません。

FLATTEN SOURCE：本記事で提案する3つ目の視点です。AI、逆コンパイラ、仕様書、検証ツールの組み合わせによって、プログラムの「動作」から新たな「実装」に至る障壁が低くなる可能性があります。元のリポジトリを取得しなくても、類似した結果を作るルートが増えていくという考え方です。

ここでの「Flatten」は知識や実装コストの障壁が平坦化するという比喩であって、著作権やソフトウェアライセンスの消滅を意味しません。

“元のソースコードを入手することだけが、同等の機能を実現する唯一の道ではなくなりつつあります。”

一般的な機能や標準化された業務フローだけに依存する競争優位は、これまでより短命になるかもしれません。差別化の中心は、独自のデータ、顧客との関係、流通、信頼性、運用能力へと移っていく可能性があります。

とはいえ、実験的なドライバーにはセキュリティ上の制約があり、脆弱性は特定の環境でしか利用できず、AIが再構築したプログラムは誤ることもあります。著作権、契約、商標、ライセンスは引き続き適用されます。

ソフトウェアを作るコストが下がっても、品質と責任のコストが同じ速度で下がるとは限りません。

変化の本質は、コードを速く書けることだけではありません。システムの動作を観察し、仕組みを理解し、別の実装を生み出すまでの距離が縮みつつあります。相互運用性やソフトウェアの保存には機会となり、競争やセキュリティ、ガバナンスには新しい難問をもたらします。

最後に少し皮肉な話を。この記事のきっかけになったSNS投稿は、最初は数個の箇条書きだけでした。AIが内容を整理し、背景を調べ、文章にするのを手伝ってくれました。いつか人間が共有するのはその箇条書きだけで、読む側のAIが各自に合った説明を組み立てるのかもしれません。

そのAIのほうが、この記事を書くのに使ったAIよりうまく説明するかもしれませんね。笑

“AI CHANGES EVERYTHING。それでも、正確性・信頼・利用の権利はなくなりません。”