拓海先生、最近スタッフから「AIがコードを書くので導入すべきだ」と言われましてね。しかし、生成されたコードの中身が正しいかどうか、我々はどうやって判断すればいいのか不安です。論文を読んだほうが良いと聞きましたが、どこを見ればいいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。最近の研究は、単にコードを出すだけでなく、そのコードについて「なぜそうしたのか」を示す正当化（justification）を出すべきだ、と主張していますよ。要点は三つ。信頼できる説明、利用者の理解に合う説明、そして説明が実際のコードの動作と一致していることです。
これって要するに、ただコードを見せられるだけでは不十分で、なぜその実装が安全なのかや設計思想が説明されないと現場で使えない、ということですか？現場の職人が納得しないと導入が進まないのは、まさにその通りです。
その理解で合っていますよ。ここで言う「正当化」は、ただの注釈やコメントとは違い、モデルがどの規則や根拠に基づいて選択したかを説明し、利用者が検証できる形で示すものです。これがあれば、現場の技術者や管理職が投資対効果を判断しやすくなります。
聞くと良さそうですが、具体的にはどのようにしてAIに正当化を書かせるのですか。現場の人間がその正当化を見て「本当にそうか？」と確認する方法はありますか。
良い質問です。研究では三つのアプローチが挙がります。一つ目はモデルに自分の思考過程をテキスト化させる「chain-of-thought（CoT）」の提示、二つ目は静的解析や形式手法でコードの性質をチェックする方法、三つ目は「ニューラル＋シンボリック（neuro-symbolic）」で学習時に規則を埋め込む方法です。現場での確認は、正当化に基づく簡易チェックリストや、重要箇所だけ抽出して検証する運用が現実的です。
なるほど、でも文字だけの説明だと、本当にその説明がコードの実際の動きと一致しているか不安です。言っていることとやっていることが違うケースはありませんか。
その懸念は的確です。研究でも言及されていますが、モデルが作る説明は必ずしも正直（faithful）ではないことがあります。そこで大事なのは、説明の「認知的整合性（cognitive alignment）」と「意味的忠実性（semantic faithfulness）」を両立させる設計です。具体的には説明が人の期待にそった形でわかりやすく、かつ説明に書かれた条件が自動チェックで検証できる仕組みを組み合わせます。
自動チェックですか。うちの現場に導入する場合、どこにコストが掛かりますか。やはり初期の整備やルール作りが大きいですか。
投資対効果を考える現実派の視点、素晴らしい着眼点ですね！初期は確かにルール化とテストケース整備に投資が必要です。しかし、そこを丁寧に作れば運用コストは下がり、レビュー時間の短縮やバグ減少による長期的なリターンが期待できます。ポイントは小さく始めて、検証可能な領域から段階的に拡大することです。
分かりました。これって要するに、AIにコードを書かせるときは「何を根拠にそう書いたか」を必ず添えさせ、その根拠が機械的に検証できる形にしておけば現場でも使える、ということですね。私も現場の担当に説明できます。
その通りです！要点は三つ。まず、説明（正当化）は必須にすること、次に説明がコードの振る舞いと一致しているか自動チェックを組むこと、最後に小さく始めて段階的に拡大することです。大丈夫、一緒に運用設計を進めれば必ずできますよ。
分かりました。私の言葉でまとめますと、AIにコードを書かせる際は「なぜその実装なのか」をAIに示させ、我々はその説明とコードを照合して投資判断する。まずは重要な部分だけを対象にして、検証可能な形で運用を回す、ですね。ありがとうございました、拓海先生。
