拓海さん、最近うちの現場でも静的解析ツールの警告が増えて困っているんです。部下は「AIで何とか」と言うのですが、どこから手を付ければいいか見当がつきません。要するにツールの警告を上手に整理する仕組みがあれば良いという話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。今回の研究は、たくさん出る警告を使い手と一緒に学習して“まとまり”を見つける仕組みを提案しています。大丈夫、一緒に分解していけば必ず理解できますよ。
具体的には何が新しいのですか。うちの現場は『一つずつ見るしかない』という感覚です。これって要するに一括で要点だけ抽出してくれるということ？
概ねそうです。ただ単に要約を出すだけでなく、あなたが興味ある警告と興味ない警告をマークすると、そのフィードバックに基づいて“要約ルール”を繰り返し修正する点が肝です。言い換えれば、システムが現場の感覚に寄り添って学ぶんですよ。
現場がラベルをつけるんですか。うちの現場は忙しい。手間がかかるなら導入が難しいですよね。
安心してください。操作はチェックマークやコード断片のハイライトといった簡単動作で十分です。重要なのは完璧なラベルではなく、現場の直感を少しずつ取り入れることです。結果的に手間は減りますよ。
技術的にはどんな仕組みが使われているのですか。難しい言葉が出て来ると混乱しますので、経営判断に必要なポイントだけ教えてください。
承知しました。要点を三つにまとめます。第一に、システムは警告の構造や呼び出し関係、フィールドアクセスといった共通点を見つける能力を持つこと。第二に、ユーザーのラベリングに応じてルールを再推論して整合性を高めること。第三に、従来の表示ではなくカスタム要約で視認性を改善することです。これだけ押さえれば十分判断できますよ。
なるほど。投資対効果の観点では、具体的にどんな効果が期待できるのですか。工数削減とか品質向上といった話を数字で示せますか？
短く言うと、無駄な一件一件の確認が減り、重要なパターンに集中できる点が効果です。研究ではユーザースタディやシミュレーションで有効性を示しています。現場導入ではまずトライアルで定着性を測定し、効果が出れば段階的に拡大するのが現実的です。大丈夫、必ず順序立てて進められますよ。
よく分かりました。では私の言葉で確認します。要は『現場のラベルで学ぶ要約ルールにより、警告群の共通点を抽出して現場の注力先を可視化する仕組み』という理解で合っていますか？
その通りです。素晴らしいまとめですね。導入時は小さく始めてフィードバックループを回すのが成功の鍵です。一緒にやれば必ずできるんですよ。
分かりました。まずは小さなチームで試し、現場の直感を取り込む要約ルールで注力すべき警告を見える化する。これを進めてみます。ありがとうございました。
