AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『コード生成にAIを使えば生産性が上がる』と言われまして、良い論文を探しているのですが、どれが本当に役立つのか見当がつきません。今回の論文は要するに何が違うのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、既存のコードデータを量だけ増やすのではなく、コードを『読みやすく・構造化して』学習データにすることで、少ないデータでも高い性能を出せると示した研究ですよ。大丈夫、一緒に要点を3つに絞って説明しますね。
読みやすくする、ですか。現場の人間が書いた雑多なコードをそのまま学習に使っていたという話ですか。それは確かに気になります。で、具体的にどう変えるんですか？
良い質問です。端的に言うと、(1) 変数名を分かりやすくするリネーミング、(2) 大きく複雑な関数を小さな補助関数に分けるモジュール化、(3) 人間が追いやすい『自然言語の計画文』をコードに付ける、この3つを自動でやっていますよ。これをLLM、つまりLarge Language Model (LLM)（大規模言語モデル）に指示してデータを変換します。
これって要するに、既存のコードをきれいにして学習データを良くすることで、少ないデータで同じかそれ以上の成果が出せるということ？投資対効果が高い印象を受けますが、現場で導入するのは面倒ではないですか。
その通りですよ。現実的な利点は3点です。第一に、同じモデルでもデータをきれいにすると性能が大きく上がる。第二に、品質の高いデータを少し使う方が、大量の粗いデータを全部使うより効率的である。第三に、既存の生成モデルで生成が苦手な場合でも『編集』させる方が簡単で、変換タスクは得意分野なのです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
編集の方が生成より簡単、ですか。なるほど論理的ですね。費用対効果の観点から、どの程度データを減らしても性能が保てるのですか。
実証結果では、ある大規模コード生成器（CODELLAMA-7B）をこの『クリーニング』後のデータで微調整すると、元のデータで学習したモデルより最大30%も性能向上が確認されています。さらに、クリーンなデータ15%で学習したモデルが、元の生データ100%で学習したモデルを上回ったという点が重要です。投資を絞っても効果が出るのです。
なるほど、ではリスクや課題はどこにありますか。社内の既存コードを勝手に書き換えるのは抵抗がありますし、変換の品質保証という観点も気になります。
その懸念は的確です。論文でも変換の正しさを保証する仕組みは限定的であり、LLMが誤った編集をする可能性は残ります。現実的には、変換後のコードと元コードの機能一致をテストで確認する、段階的に適用する、という運用が必要になります。大丈夫、失敗を学習のチャンスに変える設計にすれば導入は可能です。
これをうちのような製造業に当てはめると、まずどこから手を付ければいいですか。現場に負担をかけたくありません。
短期的には、重要な自動化スクリプトやテストコードのような用途から始めるのが良いです。要点は3つ、まずは影響範囲が限定された領域で試す、次に変換後に自動テストで機能を担保する、最後に現場のレビューを回す。これなら導入のハードルは低く、投資対効果も見えやすいですよ。
よく分かりました。では最後に、私の言葉で要点をまとめます。『まずは社内の重要だが影響範囲が限定されたコードを選び、モデルに読みやすく整形させて学習データの質を上げることで、少ないデータでも高い性能を得られる。運用は段階的に行い、自動テストと人のレビューで安全性を担保する』、こういう理解で合っていますか。
そのまとめは完璧ですよ。素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に進めれば確実に価値が出せます。
