拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『コードの重複をAIで洗い出せる』と聞いて焦っているのですが、実際どれくらい期待していいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは結論を一言で伝えますと、『教師なしの複数手法を組み合わせると、データが少ない現場でもコードの類似検出の精度が上がる』ということですよ。
要するに、学習用データがたくさんない小さな工場のプロジェクトでも使えるということですか？それなら導入を検討してもいいが、現場の手間が心配です。
その懸念はもっともです。ポイントを3つに整理しますね。1つ目は『教師なし類似度測定（unsupervised similarity measures、教師なし類似度測定）』は学習データが不要で現場に優しいこと、2つ目は『アンサンブル学習（Ensemble learning、複数手法の統合）』により弱点を補えること、3つ目は運用面で閾値設定など簡単な人手を残すことで実用化しやすいことです。
具体的に、どんな手法を組み合わせるのですか。うちの子会社のエンジニアは機械学習の専門家ではないので、なるべくシンプルにしてほしいのですが。
良い質問です。論文は構文やトークン頻度、抽象構造の比較など21種類の教師なし指標を組み合わせていますが、実務では代表的な数種類に絞れば良いのです。比喩ならば、品質検査の複数の検査項目を総合判定にまとめるイメージですよ。
これって要するに、複数の検査で少しずつ弱い点を補い合って、総合判定でミスを減らすということ？
その通りですよ。製造現場で言えば、外観検査、測定器、工程履歴を合わせて不良を見つけるようなものです。各指標の重み付けを変えれば、盗用検出（plagiarism）や類似機能の探索など目的に合わせて最適化できますよ。
実際の効果はどの程度ですか。社内の古いコードベースで試して失敗したらまずいので、期待値を示してほしい。
論文の示すポイントは2つです。大量データがあるならTransformers（Transformers、トランスフォーマーモデル）系のCodeBERT（CodeBERT—、コード用BERT）やGraphCodeBERT（GraphCodeBERT—、グラフ構造対応版）が強いが、少量データ環境ではアンサンブルの方が安定するという点です。つまり、現場向けにはアンサンブルが期待値を下支えしますよ。
運用面は大丈夫ですか。現場の負担が増えては本末転倒です。閾値設定や結果の解釈は現場の担当でもできますか。
はい、実務向けには閾値と重みを保守しやすくすることが重要です。最初は専門家が設定して、その後はエンジニアが運用できるようにダッシュボードと簡単な説明文を用意すれば対応できます。大切なのは段階的導入であり、最初から万能を求めないことですよ。
分かりました。では最後に私の言葉で整理します。『学習データが少ない現場でも、複数の教師なし手法を組み合わせて重みを付けることで、実務的に使える類似検出が実現できる』ということですね。
