AIBR プレミアム
拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下からPythonに型注釈（type hints）を付けると良いと聞かされまして、正直何から手をつけて良いかわからない状況です。そもそも自動で型を推定する研究があると伺ったのですが、実務で使えるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、Pythonの型推論の研究は実務寄りに進んでおり、今回紹介する手法は特にユーザー定義型（user-defined types）や見たことのない型（unseen types）に強いんですよ。一緒に要点を押さえていきましょう。
具体的には何が新しいのですか。うちの現場コードは社内で作った独自クラスが多く、既存ツールはそこまで正確に推測できないと聞いています。
そこが肝心です。今回の手法は、まず大量の候補を生成してから最適な候補を並べ替える、生成してから絞る（Generating-Then-Ranking）の2段階を取ることで、見慣れない社内クラスを候補に含めやすくしているんですよ。要点は三つ、生成で幅を確保すること、ランキングで正確さを確保すること、そして実務的な効率を考えていることです。
これって要するに生成してから絞る、ということ？現場で使えば候補の中にうちの独自クラスが入っていて、それを選べるという理解で合っていますか。
その通りですよ。具体的には、生成モデルが幅広く型候補を作り、ソースコード中のimport文などで見えるユーザー定義型も候補に加えて、後段の類似度モデルが候補を順位付けします。類似度モデルは対照学習（contrastive learning）という手法で、正しい型を高く評価するように学習させています。難しく聞こえますが、要は『まず拾って、次に選ぶ』という作業分担です。
成る程。費用対効果の観点で気になるのは学習や推論のコストです。うちで導入するには、既存のモデルをそのまま使うのか、社内コードで追加学習が必要なのか知りたいです。
良い視点ですね。研究では、事前学習済みのコードモデルを微調整して使いますから、完全にゼロから学習するより実務負担は小さいです。社内特有の型に強くしたければ少量の注釈付き関数を追加で用意して微調整（fine-tuning）すれば効果が出ます。要点三つは、既存モデルを活用する、必要に応じて少量データで微調整する、推論は生成とランキングで効率化できる、です。
現場の負担は少ないというのは安心です。最後に確認なのですが、これを導入したら型エラーは完全になくなるのでしょうか。投資対効果を含めて率直に教えてください。
率直に言うと、完全には取れません。研究の結果でもTop-5で高精度になるがTop-1ですべて正しいとは限りません。ただし、候補を提示して開発者が選択するワークフローに組み込めば、レビュー時間の短縮や型注釈の投入量増加による品質向上が期待できます。短期的な投資で導入し、運用で精度を高める方針が現実的です。
分かりました。要するに、まず幅広く候補を拾って、その中からうちのコードに合った型を選ぶ仕組みを作り、初期は人が確認しながら運用して精度を上げるということですね。理解できました、ありがとうございます。
