東京大学と国立環境研、地球気候モデル14万行をClaude Codeで移植、実行速度1.71倍に

AIによる大規模なレガシーコード移植の実態、14万行のFortranをC++へ

　東京大学情報基盤センターと国立環境研究所の研究チームが2026年10月30日に研究論文のプレプリントを公開した。研究では、長年日本の地球環境シミュレーションなどを支えてきた全球大気モデル「NICAM」の主要計算コードを移植対象とした。スーパーコンピュータ「富岳」などでも利用されてきた同モデルは、主にFortran言語によって記述されていた。しかし近年、ハードウェアの多様化が急速に進む中で、特定の環境に依存する既存のプログラムでは、新たなGPUアーキテクチャへの対応が困難になりつつあった。

　この課題を解消するため、Anthropicが開発したAIコーディングエージェント「Claude Code」を導入し、約14万行のFortranコードを、NVIDIAやAMDなどの多様なGPUに対応可能な共通並列計算フレームワークであるKokkosを利用したC++コードへと変換した。対象となったのは、大気の運動を計算する力学コアと、雲や放射などを扱う7つの物理過程である。

　作業の進め方として、人間は目標や制約を示す役割に徹し、AIが具体的な移植計画を策定した。その後、機能ごとに実装からビルド、テスト、修正までのプロセスをAIが自律的に繰り返し、人間はその結果の方針決定やプログラム構造の検証を担当した。結果として、約14万行のコードは約3万5000行に集約され、移植されたプログラムは100通りのシミュレーション実験においても元のプログラムと同等の統計的整合性を持つことが確認された。

　性能面においても大きな成果が報告されている。NVIDIAの最新ハードウェアを用いた実験では、従来の実装と比較して実行速度が1.71倍に向上した。

　AIを活用したコード移行が成功を収める中で、開発現場で生じたある事象が今後のシステム開発のあり方を大きく変える可能性を示唆している。プロジェクトの進行速度を決定づけたのは、もはやコードを書く時間ではなかったのである。