拓海先生、お時間よろしいですか。部下から「コード生成にAIを使えば効率が上がる」と言われているのですが、具体的に何を真似させれば効果が出るのかわからず困っています。要するにどんな見本（例示）を見せればAIは正しいコードを書けるようになるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に3点にまとめると、1) 変数や関数名などの記述的なネーミング、2) コードの読みやすいフォーマット、3) 問題解決の手順やロジックの示し方が重要です。まずは要点を押さえて、次に現場での運用視点を見ていけるように説明しますよ。
なるほど。ただ、具体的に「ネーミング」や「フォーマット」がそんなに効くものなのですか。現場のプログラマは昔から自己流があるので、フォーマットを統一するだけで費用対効果が合うかが心配です。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果の問いは経営目線で最も重要です。ここは要点を3つで整理します。1つ目、強いモデル（Large Language Models, LLMs 大規模言語モデル）は不完全な例からでも学習しやすく、安定性が高い。2つ目、弱いモデルは例の細部に依存しやすいため、整備コストが運用コストに直結する。3つ目、最小限の統一ルールを導入するだけで、多くの改善が得られることが研究で示されていますよ。
これって要するに、全部を完璧に揃えなくても「肝」の部分だけ押さえれば投資を抑えつつ効果を出せるということですか？具体的にどの部分が肝なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。肝は三つに絞れます。第一に、問題をどう分解しているかという「解法の手順（solution insight）」を示すこと。第二に、意味が分かる名前付けで参照を容易にすること。第三に、不要な雑音を減らすための基本的なフォーマット統一です。この三点を優先すれば、運用負荷は抑えられますよ。
うーん、わかりやすい。ただ、実際にどの程度AIの性能差が影響するのか知りたいです。強いモデルなら多少雑でも大丈夫という話でしたが、現場で使うにはどのモデルを想定すれば現実的なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、強力なモデルは例の欠損やノイズに強く、組織が単純なルールで運用しやすい一方で、運用コストやAPI費用は高くなりがちです。したがって、まずは自社で利用可能なモデル群のうち中位以上の性能を持つものを評価し、可能ならパイロットで比較を行うことを勧めます。運用の最適化はモデル特性に合わせて行えますよ。
実務的には、どれくらいの準備が必要ですか。例えばテンプレート作成や社内規約の改定にどの程度時間と工数がかかる想定でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！現場負担は段階的に抑えられます。最初は代表的な10件の良い例を整備するだけで改善が見えることが多い。次に、必要に応じてフォーマットやネーミングの自動チェックを導入する段階に移れば現場の工数増は限定的で済む。つまり小さく始めて結果を見ながら広げるのが現実的です。
わかりました。最後に一つだけ確認ですが、これって要するに「良い例を選んで見せることでAIは解き方を真似し、無駄な細部よりも解法の筋を学ぶ」ということですか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。要点を3つで締めます。1) 解法の手順を示すこと、2) 意味ある命名で参照を容易にすること、3) 最低限のフォーマット統一でノイズを減らすこと。これを現場で実験して評価するプロセスを設計すれば、投資対効果をきちんと測れるようになりますよ。
ありがとうございます。では私の言葉でまとめます。良い例を少数揃えてAIに解き方を示し、名前やフォーマットの最小ルールを守らせることで、コストを抑えつつ現場導入できるということで間違いないですね。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究は、In-Context Learning (ICL) インコンテキスト学習を用いたコード生成において、提示する「コード例」のどの要素がモデルの生成性能に寄与するかを体系的に明らかにした点で大きく貢献する。要するに、単に正答を示すだけでなく、命名規則やフォーマット、解法の示し方といった細部がモデルごとに異なる影響を及ぼすことを示した。
コード生成はLarge Language Models (LLMs) 大規模言語モデルの実用的応用の筆頭である。従来は良い例を集めてテンプレ化することが経験知として行われてきたが、どの特徴を優先すべきかは不明瞭であった。本研究はその不明瞭さにメスを入れ、経営判断としての現場実装に必要な優先順位付けの基礎知見を提供する。
具体的には、研究はコード例の特徴を分解し、フォーマットや識別子名、解法ロジックの有無といった軸で情報を段階的に削除・変更してモデルの応答を比較した。得られた結果は、強力なLLMほどノイズに対して頑健であり、弱いモデルほど例の細部に大きく依存するという実務上の示唆をもたらす。
この点は、企業が外部APIや自社モデルを選定する際に直接的なインパクトを持つ。すなわち、モデルの性能特性に応じて投入する整備コストや運用方針を決められることを意味する。本節はその位置づけを明確にするための前提を示す。
最後に、現場への適用を考える経営者には「小さく始める」戦略を提案する。まずは代表的な良例をいくつか整備し、モデルの反応を観察した上で徐々にルール化を進めることが現実的である。
2. 先行研究との差別化ポイント
既存研究はIn-Context Learning (ICL) を使ってモデルに例を示す方法論を多数提示してきたが、多くは「例を選ぶ」あるいは「例の数」を議論するにとどまっていた。本研究はさらに踏み込み、例を構成する細かなコード特徴が個別にどう効くのかを実験的に切り分けた点で異なる。
先行のベンチマーク研究は、たとえば外部コード資源の活用や類似例検索の有効性を示しているが、各コード例の内部構造—命名、フォーマット、アルゴリズムの明示度—を独立変数として分析した例は少ない。本研究はそのギャップを埋める。
差別化の核心は二点ある。第一に、各特徴を逐次的に削除・変換する「変異（mutation）」実験により要因の寄与を定量化したこと。第二に、複数のモデル（性能差のあるLLM群）で比較し、モデル性能と例から得られる利得の相関を明確にしたことである。
この違いにより、単一の最善プラクティスではなく「モデル特性に応じた例の整備方針」を提案可能になった。経営判断で重要なのは、万能のやり方ではなく自社環境に合った手順である点を示している。
したがって本研究は、実務での導入ロードマップに直結する知見を提供する点で、先行研究より一段踏み込んだ実践的価値を持つ。
3. 中核となる技術的要素
本研究で扱う主要概念を整理する。まずIn-Context Learning (ICL) は、学習済みのLarge Language Models (LLMs) に対してパラメータ更新を行わずにプロンプト内の例示から解法を示す手法である。これは訓練費用を節約しつつモデルに新たな振る舞いを誘導できる点で実務的メリットが大きい。
研究はコード例の特徴を三つに大別する。識別子の命名（identifier naming）は可読性と意味伝達に直結する。コードのフォーマット（formatting）はトークン化や構文認識に影響し、モデルの内部表現に影響を与える。解法の洞察（solution insight）は、アルゴリズムや手順が明示されているかどうかで、推論の方向性を決定する。
実験的手法としては、元の正解コード（ground truth）をベースに部分的に情報を消す、あるいは形式を変える「変異操作」を設計し、それをICLの例として与えたときのコード生成精度を比較した。モデル毎に変異に対する感度が異なる点が得られた。
技術的示唆は明確だ。強力なLLMはフォーマットや命名の欠損にある程度耐性を持つが、解法の核心が欠けると性能が急落する。一方で弱いLLMはフォーマットや命名の変化に対しても脆弱であるため、例の「表層」を整えるコストが重くなる。
これを踏まえ、企業はどの特徴に投資するかをモデルの選定に応じて決めるべきであり、技術的選択は経営判断と直結する。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は包括的である。複数のLLMを対象に、元のコード例から段階的に情報を削減する変異設定を用意し、各設定でのコード生成性能をベンチマークで評価した。ベンチマークには標準的なコード生成評価指標を用い、モデルの種類ごとに差を測定した。
主要な成果は三点ある。第一に、命名とフォーマットの情報を徐々に削除しても、上位のLLMは比較的安定して性能を維持した。第二に、解法の手順やロジックを削除すると、どのモデルでも性能低下が顕著になった。第三に、コーディング特化型モデルでは一部の変異設定で意外な強さを示し、モデルの専門性が影響することが示唆された。
これらの結果は、単に正解コードを丸写しすることよりも、解法の示し方や意味的な情報を中心に整備する方がコスト対効果が高いことを示す。実務的には例の選び方を変えるだけで導入初期のハードルを大きく下げられる。
検証はまた、モデル選定の基準を明確にする。強いモデルを使えば管理ルールを緩やかにできるが、費用対効果を考えると中位モデルでの最適化も有効であることが示された。実際の導入ではパイロット評価が不可欠である。
5. 研究を巡る議論と課題
本研究が提示する知見には限界と議論の余地がある。まず現実のソフトウェア開発はテストや依存解決、環境設定など多面的な要素を含むため、単純なコードスニペットの生成だけでは十分でない場合がある点は留意すべきである。モデルが生成したコードの正当性検証は別途必要である。
次に、倫理やセキュリティの観点も重要である。外部から取得した例を無批判に利用すると著作権や情報漏洩のリスクがあるため、例の出所と使用条件を運用ルールに組み込む必要がある。事前のリーガルチェックと社内ルール整備が現場導入の前提となる。
さらに、研究は主に短いコード例で検証しており、大規模システムや状態管理が絡むケースでの一般化は未検証である。将来的には統合テストや実行環境での評価を通じて、より実務に近い条件下での検証が必要である。
加えて、モデルの更新やバージョン管理も課題だ。モデル特性が時間で変わる可能性があるため、運用では定期的な再評価と例の更新を計画することが求められる。企業ガバナンスの仕組みと連動させることが重要である。
最後に、研究は示唆を与える段階であり、各社のドメイン知識を踏まえたカスタマイズが肝要である。経営層は技術的な詳細に深入りするより、評価基準と意思決定ルールを設けることに注力すべきである。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後の研究は二方向に分かれるべきである。第一に、より現実的な開発ワークフローを模した評価環境を作り、長いコードや複数ファイル、外部ライブラリ依存などの条件下でICLの有効性を検証する必要がある。第二に、企業向けの運用プロトコル—例の選定基準、例の更新頻度、検証手順—を策定し実証することが求められる。
また、学習と評価の効率化のために自動化ツールの開発も有効である。代表的な良例を抽出し、命名やフォーマットの自動整形、解法ロジックのハイライトを行うツールがあれば現場導入は一段と容易になるだろう。これにより人手を抑えつつ品質を確保できる。
さらに、モデルと例の相互作用に関する理論的理解も進めるべきである。どのような内部表現が例のどの側面を学習するかを明らかにできれば、より少ない例で高い効果を得る設計が可能になる。これは長期的なコスト削減につながる。
最後に、実務者が参照できる検索用キーワードを示しておく。興味がある読者は In-Context Learning, Code Generation, Prompt Engineering, Example Selection, Debugging を手がかりに文献検索を行うとよい。
会議で使えるフレーズ集
「まずは代表的な良い例を10件程度用意し、モデルごとの反応を見てから運用ルールを固めましょう。」
「強力なモデルを使えば細部の整備コストを抑えられますが、API費用とのトレードオフを評価する必要があります。」
「例の核は解法の手順（solution insight）です。ここを明示することに注力すれば効果が高いです。」
「外部コードを例として使う場合は著作権と情報管理の観点で社内チェックを通してから運用しましょう。」
引用元: D. Li et al., “What Builds Effective In-Context Examples for Code Generation?”, arXiv preprint arXiv:2508.06414v1, 2025.
