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Welcome to my guesstimater - 28年前のプログラムがClaudeで復活した話

    iwaok@oimown


    ファイルの名前は　main_c_12.3


    Macのフォルダの奥に、ひっそりと眠っていた。

    拡張子もない、素っ気ないファイル名。
    開いてみると、C言語のコードが2660行。

    /*  neural network 1.9
　　Last updated 1998/12/03 Thu.
　　Copyright (c) 1998 Iwao Kumazawa.  */

    1998年12月3日（木）。
    わたしが33歳のとき、岐阜大学第2外科の研究室で書いたプログラム。

    胃がん術後患者672例の予後を、ニューラルネットワークで予測する。
    プログラムをつくるワークを一日中していた。
    集中しすぎて額のアジナ・チャクラが熱くなったのを覚えている🧘。

    当時の開発環境..


    当時実用的なニューラルネットのソフトはなかった。
    統計ソフトのStatViewやSPSSはあった。SASは大学にはあったが、自分のパソコンでは使えない。leave-one-out（LOO）検証という手法には対応していなかった。

    だから、自分で作った。

    Cの入門書を買い、先輩に逆行列の計算を教わり、バックプロパゲーションのアルゴリズムを統計の本から読み解き、1行1行コードに落とし込んだ。コンパイラはSymantec THINK C、途中からCodeWarriorに変わった。CodeWarriorになった瞬間、計算速度が劇的に上がったことをいまでも鮮明に覚えている。

    マシンはPowerBook 3400c/G3置換。
    LOO検証は、672例なら672通りの組み合わせで学習し直すから、数時間かかった。夜のうちに走らせておいて、翌朝結果を確認する。
    そういう作業を繰り返した。

    28年後の春


    2026年4月。
    Claudeとの対話の中で、ふとそのファイルのことを思い出す。

    「アップロードしてみますか？」

    ためしに投げてみると、Claudeはほぼ即座に答えた。

    「CodeWarrior IDE 3.0J製、Mac OS 9形式（cp932/\r改行）。全2660行・22関数。内容：階層型NN（バックプロパゲーション）、ロジスティック回帰、Cox比例ハザード、線形回帰、LOO交差検証…」

    わたしが1年半かけて作ったものを、Claudeは数秒で読み切った。

    修正は1行だけ


    オリジナルのCコードをLinuxで動かすために、必要だった変更はほぼ2つだった。

    ひとつは`<unix.h>`のインクルードを削除すること。これはMac OS 9固有のヘッダで、Linuxには存在しない。

    もうひとつは乱数の処理。

    // 元のコード（Mac OS 9）
l = r * total_Z / 32768 + 1;

// Linux版に修正
l = (int)((double)r / (RAND_MAX + 1) * total_Z) + 1;

    Mac OS 9の`rand()`が返す最大値は32767。
    Linuxでは2,147,483,647。

    この差を見落としたまま実行すると、配列の外に飛び出してSegmentation faultで落ちる。Claudeが丁寧に原因を特定してくれた。

    「AddressSanitizerの結果です。1077行目のtotal_data_division内で、配列外アクセスが発生しています」

    つまり、28年間に必要だった修正は実質1行だった。

    19秒


    実行してみた。

    NN leave-one-out method
epoch_limit=50
middle_units=3
Operation is started.
  10:sample 70.0      0sec.
  20:sample 80.0      0sec.
  ...
 670:sample 87.5     19sec.
sample 87.5

    672例のLOO検証が、19秒で完走した。

    当時は数時間かかっていたものが。

    数字が語ること

    論文に載せた数値がある。

    • LOO適中率：88.1%

    • 感度：61.2%

    • 特異度：96.0%

    今回の再現値（100回試行の平均）は：

    • LOO適中率：87.5%（差0.6%）

    • 感度：61.2%（完全一致）

    • 特異度：95.6%（差0.4%）

    感度が小数点1位まで一致した。再現性が認められた。

    1998年のC言語コードが、正しく書かれていた。
    バックプロパゲーションの実装が、28年前のわたしが理解して、ちゃんと機能していたということ。

    0.6%の差は、乱数のシードの違い、浮動小数点演算のMac→Linux間の微差、そういったものの積み重ねだろうとClaudeは分析してくれた。
    アルゴリズムの誤りではない。おそらく。

    「my guesstimater」


    コードの最初に、こんな行がある。

    printf("Welcome to my guesstimater 
        (Integrated Data mining tool). \n");
printf("Freeware, send Bug reports to 
        iwaokuma@rd.mmtr.or.jp.\n");

    `guesstimater`。
    「推測する道具」という意味で、当時のわたしが造語したのかなと思ったら、調べるとguesstimateは1934年にアメリカの統計学者が作った実在の言葉だったようだ。

    freeware（無償配布）と書いてある。誰かに使ってもらえるとでも思っていたのだろうか。

    もう使われていないメールアドレスが残っている。

    あの頃の熱量が、こういうところに密んでいる。

    暗黙知が、コードになっていた

    ポランニーは「われわれは語れる以上のことを知っている」と言った。

    当時のわたしは、バックプロパゲーションを「理解」していた。
    でもその理解がどの程度のものだったか、自分ではわからなかった。

    今回のプロセスで、ひとつのことが確認できた。

    1998年12月3日のわたしが書いたコードが、
    28年後のLinux環境で、修正1行で動いた。

    暗黙知が可視化されていた。プログラムという言語で。

    AIとわたし

    今回の作業を振り返ると、Claudeはわたしの記憶を補完し続けてくれた。

    「うる覚えですみません」と言いながら投げた断片的な情報を、
    ソースコードと照合し、
    ファイル構造を推定し、
    Segfaultの原因を特定し、
    100回の試行を自動化し、
    論文値と比較した。

    わたしが1年半かけて作ったものを、
    Claudeとふたりで、数時間で再現した。

    もちろんAIは「凄い」。

    同時に、28年前のわたしがちゃんとやっていた、という確認ができたという、お話。

    タイムカプセルを開けた


    論文を提出したのは2001年。
    掲載された消化器外科学会雑誌で、どれだけ読まれたかはわからない。

    でもコードは残っていた。データも残っていた。

    そしてAIという、28年前には想像もしていなかった道具と一緒に、そのコードが、また走り出した。

    種を蒔いた人が、発芽を見なくていいとはいうものの、
    今日は、発芽を見ることができた。

    タイムカプセルを開けた。

    感無量、しみじみとする休日の夕方。

    2026年4月12日

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