拓海先生、最近若手から「古いCコードをRustに自動変換できる技術が出てます」と聞きましてね。私、コードの細かい話は全くなので、そもそも何がそんなに変わるのか教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を先に3つで言うと、1) 手作業で起きるメモリ安全性の問題をRustで減らせる、2) LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を単なる回答器ではなく”エージェント”として使い、段階的に訳を精緻化する、3) 実行時の差を検出して修正する新しい検査法を組み合わせている、ということですよ。大丈夫、一緒に噛み砕いて説明できますよ。
メモリの安全性というのは我々の製品で言えば品質事故の未然防止のようなものですか。で、LLMをエージェントにするとは、具体的にどんな違いが出るのですか。
良い例えです。メモリ安全性は品質事故の根本原因に当たります。従来のLLM利用は、設計図を一回だけ渡して訳してくださいと頼む静的な対応でした。ここではLLMを”目標を持って自律的に動く存在（エージェント）”として扱い、検査→修正→再検査を自分で繰り返させる点が違います。つまりただの翻訳家ではなく、検査・改善を繰り返す現場のリーダーのように振る舞わせるのです。
なるほど。で、現場に投入するときに怖いのは「誤変換」でして。これって要するに自動で訳しても実行結果が元のCと違ってしまうリスクをどう見つけるか、ということですか？
その通りです。ここで導入されるのがVFT（Virtual Fuzzing-based equivalence Test、仮想ファジングによる等価性テスト）という考え方です。簡単に言えば、元のC関数と変換後のRust関数に対して”どの入力で動きがぶれるか”を自動で探すテストを行うんです。ぶれる入力が見つかれば、LLMエージェントに原因診断と修正を指示して再試行させます。
自動で問題を見つけて直す。でも、LLMは時々変なことを言うとも聞きます。そこをどうやって安定化させるのですか。
良い指摘ですね。ここで計画手法としてMCTS（Monte Carlo Tree Search、モンテカルロ木探索）を用いています。MCTSは多くの選択肢を擬似的に試し、最も期待値の高い修正の流れを選ぶ方法です。要は無作為に直すのではなく、いくつかの候補を検討して有望な経路を優先することで安定性を高めるのです。
なるほど、検査→修正→計画の繰り返しで信頼性を上げる、と。投資対効果の感覚としては、どのくらいの手間が残るのでしょうか。完全自動に近いのか、人が手を入れる場面は残るのか気になります。
大きなポイントですね。現状は完全自動ではなく、重要度の高い関数や安全性に関わる箇所はレビューを残す設計が現実的です。投資対効果は、コードベースの規模や安全要件で変わりますが、繰り返し同じ手作業を減らせれば導入価値は高いです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。最後に私の確認ですが、要点を私の言葉で言うと、”古いCコードの危ない部分を見つける自動の目（VFT）と、試行の計画力（MCTS）を持ったLLMエージェントで、手作業を減らしつつ安全にRustへ移せる手法”、という理解で合ってますか。
その通りです！素晴らしい要約ですね。企業視点では、優先順位付けと人の介在点を決め、まずは重要なモジュールでトライアルするのが現実的です。大丈夫、一歩ずつ進めば成果は出せますよ。
では、早速若手と相談して、まずは安全性の高い箇所でこの方式を試してみます。自分の言葉で言うと、”自動で差を見つけて直せるLLMのエージェントを使い、危ないCコードを段階的にRustへ移す試み”ですね。ありがとうございます、よろしくお願いします。
1.概要と位置づけ
結論から言うと、本研究は従来の静的な翻訳支援から一歩進めて、LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を「自律的な翻訳エージェント」として活用し、C言語からRustへのコード変換を実行時の挙動ベースで検証しながら繰り返し改善する手法を提案している。これにより手作業で発見しにくい動作差を自動で検出して修正する仕組みが可能となり、特にメモリ安全性を重視するシステムソフトウェア領域で実務的な利得が期待できる。
背景には、C言語の手続き的なメモリ管理が引き起こすバッファオーバーフローやダングリングポインタといった脆弱性の存在がある。Rustはその言語設計によりメモリ安全性を言語レベルで保証する特徴があり、レガシーなC資産を安全な実行に移行する需要は大きい。だが大量の既存コードを人手で書き換えるコストは高く、自動化の必要性が強い。
従来のLLM活用は、入力に対して一度だけ変換を提示する静的なものが大半であり、実行時の等価性確認や段階的な修正計画を組み込めていなかった。本研究はこの点を埋めることで、単なるテキスト変換を越えて動作を重視した変換ワークフローを構築している。
本手法の重要点は三つある。まず、実行入力を探索して差異を見つけるVFT（Virtual Fuzzing-based equivalence Test、仮想ファジングによる等価性テスト）を導入する点、次にLLMの生成を計画的に組織するMCTS（Monte Carlo Tree Search、モンテカルロ木探索）を用いる点、最後にそれらを統合して反復的に翻訳を精緻化するエージェントフレームワークを提示する点である。
2.先行研究との差別化ポイント
これまでの研究は大きく二つに分かれていた。一つは大量の対応ペアを用いたデータ駆動のコード翻訳、もう一つは静的分析やルールベースの変換支援である。前者は学習データに依存し、後者は表層的な構文変換には強いが実行時の副作用や未定義動作の扱いが弱い。どちらも実行時等価性の自動検証と結びつけることが不十分であった。
本研究が差別化する点は、LLMを単なる翻訳器と見なすのではなく、複数の試行を組織化し、実行時の差分を誘発する入力を見つけて診断・修正を繰り返す「問題解決型エージェント」として活用している点である。これにより、単発の生成ミスを繰り返し潰していける。
また、並列して重要なのはデータ不足問題への対処である。CからRustへのパラレルデータは限られるため、単に学習データに依存する方法は十分に機能しない。本手法は実行検査とエージェント的生成を組み合わせることで、データ不足をある程度補う設計となっている。
さらに、MCTSという計画手法を導入することでLLMが出力する複数の候補を戦略的に試行し、最終的に期待性能の高い変換系列を選択する点は、従来研究にはない実用上の利点を提供する。
3.中核となる技術的要素
中核技術は三つの要素で構成される。第一に、VFT（Virtual Fuzzing-based equivalence Test、仮想ファジングによる等価性テスト）である。VFTは元のC関数と変換後のRust関数に対し、差異を引き起こす入力を自動で探索し、実行結果が一致しないケースをトリガーとしてLLMに診断を促す。
第二に、LLMをエージェント化して段階的な修正を行わせる設計である。ここで重要なのはLLMに単発の生成を与えるのではなく、診断→修正→再検査という反復ループを回させる点である。これにより生成のばらつきを徐々に潰していける。
第三に、MCTS（Monte Carlo Tree Search、モンテカルロ木探索）を用いてLLMが作る複数の修正候補を体系的に評価し、期待効果の高い修正経路を選ぶ仕組みである。MCTSは試行の分岐を管理し、有望な枝を伸ばすための確率的な探索を可能にする。
これらを組み合わせることで、単純なテキスト変換からの脱却を図り、実行レベルでの等価性を目標にした変換ワークフローを実現している。ビジネス的には、重要モジュールを優先的にこのフレームワークで処理する運用設計が現実的である。
4.有効性の検証方法と成果
検証は大規模な実世界ベンチマークを用いて行われ、VFTにより検出された差分に対してLLMエージェントが繰り返し修正を行うことで改善が得られたと報告されている。具体的には、差異を誘発する入力の検出数や修正後の動作一致率の向上が主要な評価指標であった。
論文の実験では、従来の一発変換手法よりも多くのケースで実行時の等価性を達成できた示唆が示されている。特にメモリ操作やポインタ処理といった脆弱性に直結する箇所で改善が確認された。
また、MCTSを用いた計画的な試行は、無作為に修正を繰り返す場合に比べて試行回数あたりの改善効率が高いことを示した。現場での運用を想定すれば、重要箇所に計算資源を集中させる戦術が有効である。
ただし、全てのケースで完全自動化が達成されたわけではなく、安全性が厳格に求められる関数や外部依存の強い部分では人間のレビューや追加のテストが必要である点は強調されている。
5.研究を巡る議論と課題
現時点での主要な議論点は三つある。第一に、LLMの出力の不確実性を如何にして実務的に受け入れるかである。完全自動化を掲げるのは危険であり、重要度に応じた人の介在設計が鍵となる。第二に、テスト入力の探索でVFTが網羅的に差分を見つけられるかはケース依存であり、探索戦略の改善余地が残る。
第三に、性能やセキュリティ要件を満たすための評価基準の整備が必要である。単に実行結果が一致するだけでなく、パフォーマンスや資源使用、例外処理といった副次的要素も考慮すべきだ。これらは運用フェーズでの受け入れ基準設定に直結する。
さらに、実務での導入を進めるには、段階的な適用計画、CI（Continuous Integration、継続的インテグレーション）との連携、そしてエンジニア教育の三点を整備する必要がある。技術は有望だが、組織実装の課題を同時に解くことが成功の条件である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は、VFTの探索効率向上、LLMの出力に対する確信度推定、そしてMCTSの報酬設計の最適化が研究課題として重要である。関連キーワードとしては “C to Rust code translation”, “LLM agent”, “virtual fuzzing” を英語検索ワードとして用いるとよい。
実務的には、まずはコードベースの中でセキュリティや安定性に直結するモジュールを抽出し、トライアルを行うという段階的導入戦略が推奨される。小さな成功事例を積み重ねてから適用範囲を広げると投資対効果が分かりやすくなる。
教育面では、エンジニアに対してLLMの特性と限界を理解させること、変換結果のレビュー方法、そしてテスト設計の基本を身につけさせることが必要である。技術だけでなく運用ルールを整備することが肝要である。
会議で使えるフレーズ集
「まずは重要なモジュールからVFT＋LLMエージェントでトライアルを行い、結果を見て拡大するという段階的導入でリスクを管理しましょう。」
「MCTSを使って修正案を比較し、有望な経路に計算資源を集中させる運用が効率的です。」
「完全自動化は目標だが、当面は人のレビューポイントを明確にして投資対効果を見ていきましょう。」
引用元: Large Language Model-Powered Agent for C to Rust Code Translation, H. Sim et al., “Large Language Model-Powered Agent for C to Rust Code Translation,” arXiv preprint arXiv:2505.15858v2, 2025.
