AIBR プレミアム
拓海先生、部下から「AIでプログラムのバグを見つけられる」と聞いて驚きました。要するに人の代わりにバグ探しを任せて現場の工数を減らせるという話ですか？でも、本当に信用していいのか、投資対効果が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言うと、大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs、大規模言語モデル）は人間よりも特定の論理的誤りを見つけるのが得意な場面があります。ただし万能ではなく、活用設計と現場ルールが重要ですよ。
なるほど。しかし現場は経験値が強みです。学生レベルのプログラミングと実務の違いが大きいのではないですか。これって要するに、学生が苦手な『論理の見落とし』をAIが補えるということですか？
素晴らしい質問です！要点を三つで整理します。1) 学生はコードが正しいかどうかを判定するのは比較的得意だが、微妙な論理誤りを見抜くのは苦手である。2) LLMはサンプルと文脈から『バグらしき箇所』を指摘するのが得意であるが、実行して検証できないため誤検知もある。3) 現場運用ではAIの指摘を人間が素早く査定するワークフローが要である、ですよ。
興味深い。ただ、誤検知が多いと現場の信頼を失いませんか。工場で言えば検査機が誤って良品を不良と判断するようなものにならないか心配です。
その懸念は正当です。ここで重要なのは運用設計です。要点は三つです。まずAIはファーストパス（最初の草案検査）として使い、人が最終判定する。次にAIの出力を優先順位付けして高確度の指摘から現場対応する。最後にフィードバックを蓄積してモデルの運用ルールを改善する。これで誤検知のコストを抑えられますよ。
なるほど。費用対効果の計算はどうすればいいでしょう。初期投資と現場工数削減のバランスを見積もる実務的な方法はありますか。
いい視点です。投資対効果の評価も三点で考えます。1) 現状のバグ検出にかかっている人時とコストを把握する。2) AI導入で削減できる時間の見積もりを実地で小規模に検証する。3) 誤検知による追加コストを想定してネットの効果を評価する。小さく始めて実データを取ることが最も現実的です。
実地検証といっても、現場に余力がありません。最初はどういう試験をすれば現場負荷を抑えられますか。
小さなパイロットがお勧めです。まずは過去のバグレポートの一部を使ってAIに検出させ、AIの指摘と実績を対比する。このとき評価指標は検出率、誤検知率、現場での確認時間の三つで良いですよ。これだけで導入判断に十分な根拠が揃います。
わかりました。最後に私の理解が合っているか確認させてください。要するに、学生はコードが正しいかの判定は得意だが隠れたバグは見落としがちで、LLMは隠れたバグを見つけるのは得意だが誤検知や実行検証の限界がある。だからAIをそのまま信じるのではなく、人と組み合わせて使え、ということで合っていますか。
完璧です！その通りです。大丈夫、一緒に小さな実験を回せば確実に運用に落とし込めますよ。実務での効果を証明してから本格導入すれば、リスクを最小化できます。
ありがとうございます。自分の言葉で言うと、AIは『見落としを補う目』だが、最終的な『判断の舵』は人間が持つ、という理解で進めます。
