AIBR プレミアム
拓海さん、最近若手から『LLMで社内ツールの言語を自動生成できる』と聞いたのですが、うちのような特殊な言語は無理だと言われて困っています。要は我々の現場でも使える技術なのか知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。今回の研究は、LLM（Large Language Models、大規模言語モデル）を直接そのまま使うのではなく、生成しやすい言語と変換しやすい中間言語を仲介させる仕組みで、非常に現実的に役立ちますよ。
それは要するに、AIに直接うちの特殊言語を書かせるのではなく、一度別の言語で書かせてから変換する方法、ということでしょうか。現場の負担や失敗のリスクはどう変わりますか。
良い質問です。結論を先に言うと、変換経路を作ることで成功率が大きく上がり、現場の検査負担は自動修復や穴埋めを含めて管理しやすくなります。要点を三つに整理すると、1) 生成しやすい親言語を使う、2) コンパイルしやすい子言語に限定する、3) 形式手法で自動修復する、という流れです。
ありがとうございます。生成しやすい親言語というのは例えばPythonのことで、うちの言語は社内仕様で変換が難しい。これって要するに、うちで使えるように『仲介言語とコンパイラを用意する』ということですか。
その通りです。親言語（P）はLLMが得意な言語、子言語（C）はT（ターゲット）に容易に変換できる制約つきのサブセットであることが理想です。重要なのは、完全自動化を狙うのではなく、モデル出力を形式的にチェックし、自動修復と人手の補完を組み合わせることです。
投資対効果の点で伺います。仲介を入れる分、コストが増えませんか。社内のIT部門で対応可能な範囲でしょうか。
現実的な視点ですね。導入コストは発生するが、回収の仕方は二つある。まずは短期的に『反復検証が容易な中間表現を作る』ことで現場の改修時間を削減し、中長期では多数の自動生成タスクを受け持たせて人件費削減を図れる点です。手順を小さなパーツに分ければ既存ITで対応できる場合が多いです。
技術的に失敗した場合のリスクは？自動生成したコードが現場の生産ラインで誤動作を起こしたら大変です。
安全面の配慮は最優先で設計されているべきです。論文の手法は、形式検査やコンパイラのチェックを必須にし、未修復の不確実な箇所は明示的に「穴（holes）」として残して人が確認する仕組みです。つまり自動化と人的審査を並列運用してリスクを低減できますよ。
なるほど、では最後に確認させてください。これって要するに、LLMが得意な言語で雛形を作らせ、形式手法で直してから社内言語に変換することで実務に耐えるコードを得る、ということですか。
その通りですよ。要点は三つです。1) LLMが書きやすい親言語を使う、2) 変換しやすい制限付きの子言語を設ける、3) 形式検査と人の補完で安全性を担保する。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、まずはPythonなどの得意な言語でモデルに書かせ、それを会社の言語に自動変換・検査して穴は人が埋める流れで進める、ということですね。よし、まずは小さな機能で試してみます。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べると、本研究はVery Low-Resource Programming Languages（VLPLs、非常に低リソースなプログラミング言語）という、事前学習データにほとんど現れない特殊言語でも、実務的に使えるテキスト→コード生成の道筋を示した点で大きく革新した。従来はLLM（Large Language Models、大規模言語モデル）に直接対象言語を書かせるアプローチが主流であったが、生成の失敗率が高く現場導入の障壁となっていた。そこで著者らは、LLMが得意な“親言語”とターゲットに変換しやすい“子言語”を仲介させ、形式的検査と自動修復の組合せで安全にコードを得る手法を提案した。本手法は、社内のドメイン固有言語や検証言語のようなVLPLsを現実的に扱えるという点で応用ポテンシャルが高い。短期的な導入戦略としては、影響が小さい自動生成タスクから始め、検査フローを整備することで投資回収が見込める。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は主に三つの方向に分かれていた。一つはプロンプト設計による直接生成の改善、二つ目はデコーディングやビーム探索など出力制御による精度向上、三つ目はファインチューニングで特定言語に適応させる手法である。しかしこれらはいずれも、対象言語が事前学習に含まれていない場合や言語が汎用的でない場合には効果が限定されるという問題を抱えていた。本研究はこれらに対して根本的に異なる発想を持ち込み、LLMを「ユーザ」と見做して自然な生成傾向を観察し、それに合わせて中間表現と自動修復を設計する点で差別化している。具体的にはSynthetic Programming Elicitation（合成的プログラミング触発）という手法を導入し、親言語P、子言語C、CからTへのコンパイラを組合わせることで、LLMの弱点を回避しつつ実用性を担保する点が革新的である。実務視点では、単純な翻訳に頼らず検査可能性を重視することで導入リスクを低減できる点が最大の強みだ。
3.中核となる技術的要素
本手法の中心は三層構造である。まず親言語PはLLMが自然に生成できる言語で、ここで初期のプログラム案が生まれる。次に子言語CはTへのコンパイルが容易な制約付きサブセットであり、PからCへの変換と限定を目的とする。最後にターゲット言語Tは実際に運用されるVLPLである。中核技術は、Pで生成されたプログラムをCの仕様に合わせて論理的に修復するための形式手法と自動修復ルールである。修復不可能な箇所は明示的に”穴（holes）”として残し、LLMに補完を依頼して再び修復ループに戻すという反復プロセスを採用する。これにより、完全自動化を目指すのではなく不確実性を管理しながら安全に目標コードへ到達する設計になっている。
4.有効性の検証方法と成果
検証はUCLID5などの形式検証向け言語をターゲットにしたプロトタイプEudoxusで行われた。評価はコンパイル可否、形式検査の通過率、そして人手介入の割合で測定され、従来の直接生成よりも意味的整合性が向上したとの結果が示されている。実験では、LLMが親言語Pで出力したプログラムを自動修復器が補正することで多くの文法エラーや簡単な意味エラーが除去され、最終的にコンパイラチェックを通過する確率が上昇した。さらに補完ループにより複雑な穴も段階的に埋められ、人的工数を最小化しつつ安全性を担保する運用可能性が示された。これらの成果は、VLPLsを業務に組み込む現実的な工程設計として有用である。
5.研究を巡る議論と課題
本手法は有望である一方で幾つかの課題を残す。まずPとCの設計をどう自社仕様に落とし込むかは専門性を要し、初期コストが発生する。次に形式手法に依存する部分があるため、ターゲット言語Tの性質によっては十分な検査が難しい場合がある。さらに、LLMの出力品質が改善すれば直接生成が簡便になる可能性もあり、将来的な技術進化との兼ね合いで最適戦略は変化しうる。運用面では、穴を埋める人手のスキルセットやレビュー体制の整備が必須であり、変換後の性能評価とモニタリング体制を継続的に保つ必要がある。これらを踏まえ、短期的にはハイブリッド運用、中長期的には自動化の段階的拡張が現実的である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究は三方向が重要である。第一にPとCの自動設計、すなわちLLMの出力傾向を測定して最適な親子言語ペアを自動選択する手法の開発が求められる。第二に形式手法と機械学習の協調、具体的には形式検査器が検出した問題点を学習に還元するループの構築である。第三に実運用のための安全性評価基準と監査ログの標準化である。検索に使える英語キーワードとしては、”Synthetic Programming Elicitation”, “Text-to-Code”, “Very Low-Resource Programming Languages”, “program repair”, “formal verification”などが挙げられる。これらを学ぶことで、経営層は導入判断の基礎知識を獲得できるであろう。
会議で使えるフレーズ集
「この方針は段階的に進め、まず小さな機能群でP→C→Tの変換を試験運用しましょう。」という提案は導入の現実的な一手である。「自動生成されたコードは形式検査を必須とし、不確実な箇所は人が確認する運用ルールを確立します。」と安全面を強調するフレーズも有効である。「初期投資を抑えるために、まずは業務インパクトが小さいモジュールで効果を検証し、その結果をもとに拡張計画を立てます。」とROIを示す言い方が現場の合意を得やすい。
