数学研究者がAIコーディングエージェントを活用し、1999年に作成されたJava製数可視化アプレット群を現代のJavaScriptへ移行させるとともに、新たな対話型可視化ツールの開発に成功した事例が注目されている。従来のWeb標準から撤退したJavaアプレットの維持が課題となる中、著者は数日のうちにAI支援を用いて約24個のアプレットを再構築した。その結果、視覚的なアップグレードが施されるとともに、動作はほぼ完全に再現された。LLM由来のコードに潜むバグの懸念はあったものの、移植作業では微細な不具合が1件確認された程度であり、逆に元のコードに存在していた2つのバグまで発見されたため、品質面では実質的な低下はなかった。アプレットは数学的議論の補助的な役割に留まるため、実装リスクは限定的と評価される。 この成功体験を受け、著者はAIを活用した新規開発にも着手した。かつて複雑性から頓挫した相対性理論のミンコフスキー空間可視化ツールと、ギルレイト猜想のインターラクティブ図表が、数時間のAI対話コーディングにより完成した。開発プロセスの負担軽減と迅速な実装は実証され、著者は今後論文発表に際して、対話型可視化を標準的な補足資料としてAI支援ワークフローで構築していく方針を示している。本事例は、LLMコード生成エージェントが学術的データのレガシー保守から新たな研究補助ツール開発まで、実務レベルで信頼性を発揮し得ることを示す指標として注目に値する。