拓海先生、最近また役員が「AIを入れよう」と騒いでまして。コードを書けるAIがいると聞いたんですが、うちの現場に本当に役立つか心配でして、何を評価すれば良いのか分かりません。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論から言うと、大事なのは「初回の正確さ」だけを測るのではなく、繰り返しの変換や修正に耐えるか、つまり長期的な一貫性を測ることが重要なんです。大丈夫、一緒に見ていけるんですよ。
要するに、最初にちゃんと動くかだけじゃなくて、何回も手を入れたときに品質が落ちないかを見ろということですか？それって評価方法が違うだけではないか、と部下に反論されたんですが。
素晴らしい着眼点ですね！そこはまさに本質で、要点は三つです。第一に、初期性能（one-shot accuracy）だけでなく繰り返し変換での「維持力」を測ること。第二に、外部から意図的に壊す攻撃（adversarial attack）では偏りが出るため、内在的な自己一貫性を確認すること。第三に、実務ではコードが何度も手を入れられるため、その「持続力（sustainability）」が重要であることです。
なるほど、分かりやすいです。でも、現場ではどれだけ繰り返すと劣化するかを測るのは手間がかかる。これって要するに、AIを長年使ったときの耐久試験みたいなものということで間違いないですか？
その通りです！イメージとしては、定期的な点検で機械が劣化するかを見る長期試験のようなものですよ。簡単に言えば、コード生成→要約→再生成といった往復を繰り返して、どの時点で機能が崩れるかを観察する手法です。大丈夫、順を追って導入できるんです。
実務目線の質問ですが、その耐久性が低いモデルは最初は得だが、運用コストで損をする可能性がある。どの指標を見れば投資対効果の判断ができますか？
素晴らしい着眼点ですね！経営視点では要点を三つで見ます。第一に、Average Sustainable Loops（ASL）という指標で、繰り返しに耐えられる平均ループ数を把握すること。第二に、短期のpass@1や初期正答率とASLの両方を比較して、短期利益と長期維持のバランスを判断すること。第三に、モデル選定時における総保有コスト（TCO）にASLを組み込むことです。これで意思決定が明確になりますよ。
なるほど、ASLというのは数値化できるんですね。導入時に現場で簡単に測れる方法はありますか？我々はデジタルに弱いので、複雑な評価は難しいのです。
大丈夫ですよ！実務での簡易プロトコルは三段階だけです。最初に代表的なコードタスクを選び、一回だけでなく5～10回の変換ループを自動化して実行する。最後に各ループでの機能テストを用意し、どのループで失敗率が上がるかを見ればASLが分かります。自動化は外注や既存ツールでも可能ですから、無理に社内で完結させる必要はありません。
分かりました。最後に確認ですが、これって要するに、初回の正答率が高くても運用に耐えないモデルは長期的には損をする、という判断基準を持てば良い、ということで間違いないですか？
まさにその通りです！要点を三つにまとめると、第一に初期精度だけで選ばないこと、第二に繰り返しの自己一貫性を測ること、第三にその指標を投資判断に組み込むことです。大丈夫、一歩ずつ進めれば必ず導入効果が出せるんです。
では、私の言葉でまとめます。AIの評価は最初に動くかだけでなく、何度も手を入れたときに機能が維持できるかを数値で見て、投資判断に組み込むのですね。これなら現場にも説明できます。ありがとうございました、拓海先生。
