<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>GameDev on U-REI.com</title><link>https://u-rei.com/tags/gamedev/</link><description>Recent content in GameDev on U-REI.com</description><generator>Hugo</generator><language>ja-JP</language><copyright>2023-2026 Kosuke Uchida</copyright><lastBuildDate>Sat, 05 Sep 2026 13:35:16 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://u-rei.com/tags/gamedev/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>LLMが68000アセンブリを解読？懐かしのAmigaゲームがGodotで現代に復活！</title><link>https://u-rei.com/posts/2026/09/2026-09-04-llm-68000-assembly-amiga-godot/</link><pubDate>Sat, 05 Sep 2026 13:35:16 +0900</pubDate><guid>https://u-rei.com/posts/2026/09/2026-09-04-llm-68000-assembly-amiga-godot/</guid><description>&lt;p&gt;昔のゲームが現代のプラットフォームで遊べるようになるのは、レトロゲーマーにとって最高の喜びですよね。しかし、オリジナルのソースコードが行方不明だったり、古いハードウェアの制約があったりして、移植が非常に難しいケースが多々あります。そんな中、驚くべきニュースが飛び込んできました。なんと、LLM（大規模言語モデル）が1993年のAmigaゲームの68000アセンブリコードを読み解き、現代の人気ゲームエンジンGodotへの移植を手助けしているというのです！&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;このニュースは、古き良きゲームの世界と最先端のAI技術が融合する、まさに夢のような話です。開発者が手掛けているのは、1993年にリリースされたAmigaのゲーム『Babylonian Twins』。通常、このような古いゲームを移植するには、膨大な時間と労力をかけてアセンブリコードをリバースエンジニアリングするか、元のソースコードを探し出すしかありません。しかし、今回はそのプロセスにLLMを投入。LLMが68000のアセンブリを解析し、そのロジックや機能を理解することで、Godotエンジン上でゲームを再構築する手助けをしているというのです。これにより、失われたソースコードに悩まされることなく、ゲームの魂を現代に蘇らせる新たな道が開かれました。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;このアプローチは、ゲーム開発の世界に大きなインパクトを与える可能性を秘めていると私は考えています。まず、レトロゲームのアーカイブ化と永続性という点で、計り知れない価値があります。多くの名作が時間の経過とともにプレイ不可能になる中、AIの力を借りて新たな命を吹き込むことができるのは素晴らしいことです。次に、LLMが低レベルのアセンブリコードを「理解」し、高レベルの抽象化を行う能力は、従来の想像をはるかに超えています。これは、ゲーム移植だけでなく、古いレガシーシステムの現代化、バグの自動特定、あるいは失われたドキュメントの再構築といった幅広い分野に応用できるかもしれません。AIが単なるコード生成ツールとしてではなく、複雑なコードベースの「読解者」として機能する未来が、もう目の前に来ているのかもしれませんね。技術の進化が、過去と未来を繋ぐ架け橋となる。こんな胸躍る話はなかなかありません！&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="https://babyloniantwins.com/blog/porting-a-1993-amiga-game-to-godot/"&gt;Porting my 1993 Amiga game to Godot, with an LLM reading the 68000 assembly&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>