投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用領域は、コード生成だけでなく、既存のバイナリコードを解析する「逆コンパイル（デコンパイル）」の分野にも広がりを見せています。本記事では、LLMを活用した逆コンパイル技術の最新動向と「ロングテール」領域での有効性を解説し、日本の「2025年の崖」問題とも関連深いレガシーシステム刷新やセキュリティ実務における可能性とリスクを考察します。
LLMによる逆コンパイル支援とは何か
近年、大規模言語モデル（LLM）のコーディング能力への注目が集まっていますが、その応用は新規コードの記述にとどまりません。Chris Lewis氏らの研究やAdafruitなどが取り上げているように、コンパイル済みのバイナリデータから人間が読めるソースコードを復元する「逆コンパイル（Decompilation）」のプロセスにおいても、LLMが重要な役割を果たし始めています。
通常、GhidraやIDA Proといった従来の逆コンパイルツールは、機械語をアセンブリ言語や疑似C言語に変換することはできますが、変数名は失われ、ロジックは難解なままです。ここにLLMを組み合わせることで、文脈に基づいた変数名の推測や、処理内容の自然言語による要約、さらには現代的なプログラミング言語への書き換え支援が可能になります。これは、セキュリティ研究者やエンジニアが未知のプログラムを理解する時間を大幅に短縮する可能性を秘めています。
「ロングテール」領域での強みと限界
元記事でも触れられている「ロングテール」という視点は、この技術を理解する上で重要です。逆コンパイルにおいて、定型的な処理や有名なライブラリの特定は従来ツールでも十分可能です。しかし、開発者独自の特異な実装、古いコンパイラによる最適化、あるいは難読化されたコードといった「頻度は低いが解析が極めて困難な領域（ロングテール）」において、LLMの推論能力が力を発揮します。
LLMは膨大なコードベースを学習しているため、「このアセンブリのパターンは、特定のアルゴリズムの実装に似ている」といった推論を行い、解析者の認知負荷を下げることができます。一方で、これはあくまで確率的な推論であるため、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクは常に存在します。LLMが提示したコードが、元のバイナリと完全に同じ挙動をする保証はないため、最終的には人間の専門家による検証が不可欠です。
日本企業における「ブラックボックス」問題への応用
この技術動向は、多くの日本企業が抱える「レガシーシステム問題」に対して重要な示唆を与えます。経済産業省が指摘する「2025年の崖」の背景には、長年運用され続け、仕様書も更新されておらず、ソースコードさえ散逸してしまった「ブラックボックス化したシステム」の存在があります。
LLMを活用した逆コンパイル技術は、こうしたシステムの「中身」を可視化し、仕様を再定義するドキュメンテーション作業を加速させる可能性があります。特に、COBOLや古いC言語で書かれた基幹システムのロジックを解析し、JavaやPythonなどのモダンな言語へ移行（マイグレーション）する際の補助ツールとして、実務的な価値が見出されつつあります。
法的・倫理的リスクへの配慮
技術的な可能性の一方で、法的な観点には慎重になる必要があります。日本の著作権法（第30条の4など）はAI学習や解析に対して比較的柔軟ですが、リバースエンジニアリング自体にはソフトウェアの使用許諾契約（EULA）による制限がかけられているケースが一般的です。
自社開発システムのソースコード紛失対応や、セキュリティ診断の一環としての解析であれば問題になることは少ないですが、他社製品を解析して類似製品を開発するためにLLMを使用することは、著作権侵害や契約違反のリスクを伴います。LLMに入力するコード（バイナリ断片）が社外秘である場合、パブリックなLLMサービスを利用することによる情報漏洩リスク（シャドーAI）への対策も、ガバナンスの観点から必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
LLMによる逆コンパイル支援の進化を踏まえ、日本の実務者は以下の点を意識してAI戦略に組み込むべきです。
1. レガシーモダナイゼーションへの適用検討
仕様書のない塩漬けシステムの解析に、生成AI活用を検討してください。完全自動化は不可能ですが、エンジニアがコードを読み解く「補助線」として利用することで、マイグレーションの工数を削減できる可能性があります。
2. セキュリティ解析能力の強化
マルウェア解析や脆弱性診断の内製化（または高度化）を目指す組織にとって、LLMアシスタントは強力な武器になります。ジュニアレベルのエンジニアでも、AIの支援を受けることで高度なバイナリ解析の一部を担えるようになるため、人材不足の解消にも寄与します。
3. ガバナンスと検証プロセスの確立
「AIが解析したコード」を鵜呑みにしないプロセスが必要です。特にミッションクリティカルな領域では、AIによる出力に対して必ず単体テストや回帰テストを行い、挙動の等価性を担保する仕組みを構築してください。また、解析対象が法的に問題ないか、リーガルチェックを経るフローも重要です。