拓海先生、最近部下から『バグを自動で見つけるAI』の話を聞いたのですが、何をどう変えてくれるのかピンと来ません。要するに現場の工数削減につながるのですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を分かりやすく説明しますよ。結論は簡単で、開発者がどのファイルを調べれば良いかをAIが推定することで、調査工数を減らせるんです。
なるほど。しかし社内のコードと社員が書く不具合報告は全く表現が違うでしょう。どうやって両方を比べるのですか？
良い質問です。ここで使う核は「埋め込み（Embedding）」です。埋め込みは、文章やコードを数学的なベクトルに直して比較できるようにする技術で、言葉の意味や文脈を数の塊に変換するイメージですよ。
埋め込みですね。うちで言えば、営業メモと設計図を同じ土俵に載せて比べる感じでしょうか？
その例え、非常に良いですよ。まさに営業メモ（自然言語）と設計図（プログラミング言語）を同じ尺度に直して比較するという発想です。ただし、どう埋め込むかが性能の鍵になるんです。
具体的にはどんな『埋め込みの作り方』があるのですか？投資対効果の検討をしたいので、コスト感も教えてください。
要点は三つにまとめられます。一つ目はモデルのサイズと構造、二つ目は事前学習（Pre-training）のデータと方法、三つ目はプロジェクト内で学習するか複数プロジェクト横断で使えるようにするかの方針です。サイズが大きいほど精度は上がるが運用コストも増える──これが基本です。
これって要するに『大きなAIを入れれば精度は良くなるが、サーバー費用や運用負荷が増える』ということ？
その通りですよ。ですが実務ではトレードオフを工夫して、重要な箇所のみ大きなモデルで精査し、残りは軽量なモデルでフィルタするハイブリッド運用が現実的です。投資対効果を明確に測る設計が肝心です。
運用イメージがだいぶ見えました。実際の効果はどう測るのですか？例えば社内で試したときの評価指標は何を見ればよいですか。
良い観点です。実験では、正しく関連ファイルを指し示せた割合と、調査時間の短縮量を見ます。加えて、誤検出が増えると無駄工数に繋がるので、精度と現場の受容性の両方を評価する必要がありますよ。
それならパイロットで評価できそうです。最後に、社長に短く報告するときの要点を教えてください。
要点は三つでまとめられます。第一に、AIは不具合報告とソースコードを同じベクトル空間に置いて関連度を計ることで調査を効率化できること。第二に、大きなトランスフォーマーモデルは精度が高いがコストがかかること。第三に、まずは現場で小規模に試し、効果と負荷を定量化してから全社展開を判断することです。一緒に進めれば必ずできますよ。
分かりました、では整理します。まずAIで『どのファイルを当たればよいか』を優先的に提示してもらい、次に大きなモデルの適用範囲とコストを精査して、最後にパイロットで現場評価を行う。これで判断したいと思います。ありがとうございました。
