拓海先生、最近社内でも「コードレビューにAIを入れるべきだ」という話が出てきまして、正直戸惑っています。うちの現場だとコメントが山のようにあって、直す人も時間が足りないと。要するに、AIはレビューを早くする手助けになるんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。今回の研究は「レビューコメントに対してAIが具体的な修正（パッチ）を提案する」仕組みを実運用規模で評価したものです。ポイントは三つ、導入の効果、安全性の検証、そして運用負荷の分配です。
三つですか。投資対効果の観点で言うと、そのうち最も重いのはどれでしょうか。導入でコストが掛かるなら、見合う効果がないと判断しにくいんです。
良い質問です。結論を先に言うと、コストの大部分はモデルのチューニングと安全性検証にあるんですよ。具体的には、Supervised Fine Tuning (SFT)（教師あり微調整）という工程で社内データに合わせてモデルを調整し、それからRandomized Controlled Trials (RCT)（ランダム化比較試験）でレビュープロセスに遅延や品質低下がないかを確かめます。要点は、最初に投資は必要だが、安全に運用できればレビューの総時間は改善できる可能性が高いことです。
なるほど。で、実際にどんなAIを使うんですか。聞いたことのある名前で言うとGPT-4oとかありますが、それと比べて何が違うというんですか。
研究ではGPT-4o（公共モデル）と自社で微調整したLlamaベースのモデルを比較しています。要するに、汎用の強力なモデルと、社内データで手入れした小〜大モデルの両方を評価したのです。ビジネスの比喩で言えば、GPT-4oは優秀な汎用コンサルタント、Llamaの微調整済みモデルは社内事情に詳しい専属アドバイザーのような違いです。
これって要するに、外部の万能ツールを使うよりも、自社のクセを教え込んだモデルの方が現場で使いやすいということですか？
おっしゃる通りです。それが大事なポイントです。ただし万能ではないので、運用設計が重要です。例えば、AIが作ったパッチを最初は「レビュワーが承認してから著者へ渡す」フローにするか、「著者に直接提示する」かでレビュワー負荷が変わります。研究では最初にレビュワーに負担が増えるケースが見られたため、最終的に著者側で修正を受け取るUXが採用され、レビュー時間の回復が確認されています。
安全性の確認というのはどうやってやるんですか。間違った修正で品質が落ちたら大変ですし、時間が増えるのも困ります。
重要な点です。研究ではRandomized Controlled Safety Trials（安全性を検証するランダム化比較試験）を実施して、AI提案がレビュー時間やバグ発生率にどう影響するかを定量的に確かめています。ここでの教訓は、オフラインの成績が良くても、導入方法次第で実際のレビュー時間に悪影響が出る可能性があることです。だから段階的な導入とA/Bテストが欠かせませんよ。
分かりました。最後にもう一つ、現場のエンジニアはAIに直されるのを良しとするでしょうか。反発が出たら現場導入が難しいんです。
現場の心理も考慮されています。研究では最終的に著者が修正を確認・承認する仕組みにして、レビュワーの追加負担を減らすと同時に、著者が学べる仕組みを残しています。これにより「指示を押し付けられる」感覚を軽減し、著者がAI提案を学習機会として受け取れるようにしています。導入は技術だけでなく運用設計が鍵なのです。
つまり、投資してモデルを社内に馴染ませ、安全性を段階的に確認し、最終的には著者主導のワークフローにして現場の心理的抵抗を下げる。これが要点ということでよろしいですね。私の言葉で要点を言うと、まずは小さく試して確かめる、そして現場に合わせて設計を変える、最後に学びの機会を残す、ですね。
