AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から「LLMでコードを書かせればいい」と言われて戸惑っています。要するにAIが正しいコードを書いてくれるなら現場は楽になるんですか？しかし誤作動やバグが出たときの責任や投資対効果が心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！安心してください。まず結論を3点で述べます。1）大きな言語モデル（LLM: Large Language Model、大規模言語モデル）はコードを生成できるが完全ではない。2）この研究は自然言語の要求から生成されたコードを形式的に検証する枠組みを示した。3）現場導入では検証の自動化と人の確認の組合せが鍵になりますよ。
なるほど。しかし「形式的に検証する」とは何ですか？検査やテストとどう違うのでしょう。うちの社員はテストを書くのも苦手でして、テストを増やすだけでは解決にならない気がします。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、テストは実行して動作を見る“例示”であり、形式的検証（formal verification、形式検証）はルールや仕様から「必ずこうなる」と論理的に示す方法です。比喩を使えば、テストはサンプル検査、形式検証は契約書で条件を明文化して違反がないかを証明するイメージですよ。要点は3つ、テストは有限の実例確認、形式検証は全体の論理的保証、両者の組合せが現実的であることです。
それは興味深い。では、自然言語で要求を書くだけで形式検証ができるとすると、現場の人間が細かい仕様を書けない場合でも使えるということでしょうか。これって要するにユーザーが言ったことを正確に機械が理解しているかを証明するということ？
素晴らしい着眼点ですね！ほぼその通りですが、重要な補足があります。自然言語は曖昧になりやすいため、そのままでは完全な証明に使えない。そこで研究では、ユーザーの意図を高レベルで正確に表現する「形式クエリ言語」を人工的に導入し、ユーザーがそれを手で確認できるようにしたのです。要点は3つ、自然言語は曖昧、形式クエリで意図を明確化、ユーザーによる確認で信頼性が担保される、ですよ。
なるほど。具体的にはどうやって間違ったコードを見つけるのですか。うちの現場はAnsibleを使ってサーバ構成管理をしていますが、その辺りも対応できるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！この研究は実装例としてAnsible（構成管理ツール）向けの仕組みを作っています。LLMが生成したプログラムを検証器（verifier）に通し、形式クエリに照らして正しいかを証明する。証明できなければ具体的にどの前提が足りないか、どの箇所が矛盾しているかを指摘するため、修正点が明確になります。要点は3つ、Ansible向けの実装、検証で誤りを具体的に特定、ユーザーが修正すべき箇所がわかる、です。
それは現場にはありがたい。ただ投資対効果の視点で見たい。導入に時間やコストがかかるなら反対する役員もいる。実際のところどのくらいの割合で自動的に正しさが保証されるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！研究の評価では、用意した21件のAnsibleコード生成タスクに対して、約83%で形式的に正しいと証明でき、約92%で不正確な生成物を正確に指摘できたと報告しています。ただし実運用では仕様の作り込みや例外処理の定義が品質に影響するため、初期投資として形式クエリの整備や担当者の学習が必要です。要点は3つ、高い証明成功率、誤り検出精度も高い、導入には仕様整備のコストがかかる、です。
わかりました。最後に私のような経営視点で気をつけるポイントを教えてください。投資後にどのように効果を測ればよいでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！経営判断の観点では三つに集約できます。1）導入前後で未検出のバグによるインシデント数が減ったか。2）仕様作成にかかる時間と人的コストがどれだけ低減したか。3）検証にかかる運用コスト（自動化比率と人間レビュー比率）が適正かどうか。小さな対象から始めて効果を定量化し、段階的に拡大するのが現実的な進め方ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。では私の言葉で確認させてください。要するに「自然言語で書いた指示をそのまま信用せず、形式化して検証する仕組みを入れれば、AI生成コードの正しさを高い確度で担保でき、現場のミスや見落としを減らせる」ということですね。これなら役員にも説明できます。
