拓海さん、最近社内のエンジニアから「AIがコードを書ける」と聞いているのですが、実運用での失敗例も多いと聞きます。今回の論文は何を変えるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、AIが出すコードの「正しさ」と「現場で動くか」を高める仕組みを示しているんです。要点は三つだけ。まずは外部文書を賢く引いてくること、次にその文脈をプロンプトに反映すること、最後にコンパイラのフィードバックで答えを磨くことですよ。
外部文書を引くって具体的にどういうことですか。社内の古い仕様書やライブラリが混在している現場でも使えるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！RAILSは、FAISSなどの検索エンジンで文書を選び出し、OpenAI embeddingsなどで意味を照合して、プロンプトに「この文献だよ」と渡します。だから社内ドキュメントやカスタムライブラリを登録すれば、プロジェクト固有の情報を参照できるんです。実務感覚で言えば、営業が顧客資料を手元に置くのと同じ発想ですよ。
で、AIが間違ったインポートを提案するとき、どうやってそれを見つけて直すんですか。現場で手間が増えるだけでは困ります。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。RAILSはコンパイラのエラーメッセージを受けて、再検索と再生成を自動で行う検証ループを持ちます。つまり動かなかったら原因に沿って素材を引き直し、次の提案を出すというPDCAが自動化されているんです。現場の負担を増やさずに品質を上げられるんですよ。
これって要するに、AIに任せっぱなしにせず、社内資料を使って答えを作らせ、コンパイラで確認してから出す仕組みということ？
そのとおりですよ！端的に言うと、RAILSは「参照→生成→検証」を回すことで、AIの提案を実務に近づける仕組みです。しかもブラックボックス化せず、どの文書を参照したかが追跡可能で、モデルも選べます。コスト管理や説明責任の観点でも扱いやすい設計になっているんです。
導入で気になるのはコストと運用ですね。外注のAIツールとは違うメリットは何でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！三つあります。一つ、参照ソースを自前で管理できるので機密性と説明性が担保できること。二つ、モデルに依存しない設計でコスト調整が可能なこと。三つ、コンパイラフィードバックで実働率が上がり手戻りが減ることです。つまり投資対効果が見えやすいんです。
分かりました。では最後に、私なりの言葉でまとめます。RAILSは社内ドキュメントや外部資料を賢く参照し、AIが出したコードをコンパイラでチェックして自動的に改善する仕組みで、運用の透明性と効果検証がやりやすくなるということですね。
