拓海先生、最近「大きな言語モデル」ってやつでソフトの脆弱性を自動で直せるらしいと聞きました。うちでも使えるものなんですかね。投資対効果が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば判断できるようになりますよ。まずは結論だけ申し上げると、期待できるが“見えない手”に注意が必要です。詳細は順を追って説明できますよ。
ええと、「見えない手」って何ですか。お金の見えない手ならわかりますが、AIにもそんなのがあるんですか。
いい質問です。ここでの「見えない手」とは、Large Language Models（LLMs、大規模言語モデル）が示す成功の裏にある、訓練データの“漏洩（data leakage）”、完全な欠陥位置情報（perfect fault localization）、そして巧妙なプロンプト設計といった外的要因です。要するに、モデルが学習データをただ再現しているだけか、本当に一般化しているかの問題ですよ。
つまり、モデルが過去の正解を暗記しているだけだと、本番では役に立たない可能性があると。これって要するに『覚えた答えをそのまま出しているだけ』ということですか？
おっしゃる通りです！素晴らしい着眼点ですね！ここで重要なのは三つのポイントです。第一に、Automated Vulnerability Repair（AVR、脆弱性自動修復）で測っている成果が何に依存しているかを見極めること。第二に、提示する欠陥位置（fault localization）が正確すぎると評価がゆがむこと。第三に、実務導入では検証可能性と再現性が不可欠であることです。
現場に入れたら、まずどこから検証すればいいですか。時間と金をかけて失敗はできないんです。
安心してください。実務導入の最初は三段階で進めますよ。まずは限定されたテストセットでAVRを評価し、次に欠陥位置のノイズを加えた条件で再評価し、最後に運用条件での安全性とコスト削減効果を測る。これだけで「暗記だけではないか」をかなり判定できます。
それなら分かりやすい。ただしうちの現場は古いコードも多く、データ漏れとか言われても何を調べればいいのか。運用コストも心配です。
いい質問ですね。まずは現行のサプライチェーンとコードの公開履歴を簡単に洗い出すだけで、データリーケージのリスクが見えてきますよ。次に、評価は社内環境でオンプレミスか隔離環境で行えば、運用リスクは抑えられます。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、これを一言で言うとどう伝えればいいですか。会議で部下に説明するフレーズが欲しいです。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。第一に、LLMを使った脆弱性修復は有望だが評価設計が肝心であること。第二に、訓練データの影響を排除する実証が必要なこと。第三に、段階的に導入して投資対効果（ROI）を測ること。これを例のフレーズでまとめてお渡ししますよ。
では私の言葉で整理すると、LLMの脆弱性修復は期待できるが、『過去の答えの丸写し』を見抜くための検証を必ず入れるべき、ということでよろしいですね。これで会議にいけます。
