AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「OSSの脆弱性対応にAIを使えば効率化できる」と言われまして、正直ピンと来ないんです。要するに現場でどう役立つんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この論文は大きな言語モデル（Large Language Model、LLM）を使って、脆弱性（CVE: Common Vulnerabilities and Exposures、共通脆弱性識別子）に対応する「どの修正（パッチ）か」を自動的に見つけ出す仕組みを提案しているんですよ。
なるほど。でも我々は社内にAI専門家はいませんし、クラウドのコストも気になります。これって要するに既存の脆弱性パッチをAIで探し出すということ？コスト対効果は本当に合うのでしょうか。
大丈夫、順を追って説明しますよ。要点は三つです。第一にLLMを使うと関連性の高いコミットを候補として絞れる、第二にコミット間の関係性を使って見落としを減らせる、第三にコストは工夫で大幅に下げられるのです。
コミット間の関係性というのは、つまり似たような修正や連鎖する変更をつなげるという理解で合っていますか。現場のエンジニアは「どの差分が問題なのか」をすぐ確認したいはずです。
その通りです。LLMは個別のコミットとCVEの関係を予測し、さらに上位候補どうしの関係から見落としがちな低ランクの有望コミットを持ち上げます。例えるならば、優先顧客リストを作る営業支援のような働きですね。
具体的には、導入すればどのくらい人手が減るのか、現場での作業はどう変わるのかが気になります。うちの現場は古いコードが多く、パッチが複数に分かれることもしばしばです。
重要な指摘です。本文では複数パッチが必要な脆弱性に着目しており、トップ10の候補をエンジニアが確認する場合で手作業を25%以上削減できたと報告しています。つまり、面倒な探索作業をAIが前段で整理し、現場は吟味と適用に集中できますよ。
コストの話をもう一度お願いします。LLMはクラウドの利用料が高いイメージですが、論文ではどう折り合いをつけたのですか。
よい質問です。論文ではLLMの出力を全データに押し付けるのではなく、まず従来の推奨モデルで上位k件を選び、その範囲だけにLLMのフィードバックを求める設計にしています。この工夫でコストを大幅に下げ、最初の見積もりから数百倍の改善を実現しています。
なるほど。では我々が導入するなら、まずはどこから手を付ければよいでしょうか。小さく始めて効果を測る方法があると安心です。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは社内で脆弱性が多いプロジェクトを1件選び、既存のログやコミット履歴を使ってベースラインを測り、その上で上位kのみをLLMに問い合わせるパイロットを回すことを勧めます。これならコストをコントロールしつつ効果を数値化できます。
分かりました。では要するに、まずは候補絞りと優先順位付けをAIに任せて、人はその精査に専念することで工数と時間を削減するということですね。やってみます。
