拓海先生、最近部下から「プログラム合成でAIを使えば現場がラクになる」と聞きまして。ただ、実際どれほど現場で役立つのか想像がつかず困っています。論文で真に期待できる点を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！この研究は、ユーザーが例を与えて目的のプログラムを作る「Programming-by-Example (PBE) — プログラミング・バイ・エグザンプル」の精度を、人手を使わずに高める方法を示しています。要点は三つです：実用的な例の自動生成、生成例での学習、そして現実的な課題での有効性検証、ですよ。
「実用的な例の自動生成」ですか。人が作るんじゃないんですか。それだと品質の心配がありますが、どのように有効な例を選ぶのですか。
大丈夫、一緒に考えればできますよ。研究はまず“話し手”と“聞き手”をAI同士でシミュレーションします。話し手が例を選び、聞き手がその例からプログラムを推定する。そこから逆算して、聞き手が迷わないような「情報量の高い」例だけを選ぶんです。実際には「PRAX」という仕組みでこの選択を効率化していますよ。
PRAXという名前は聞き覚えがありません。要するに、AI同士で例を出し合って良い例だけ使うということでしょうか。それで現場の意図を正しく引き出せるのですか。
はい、要するにその通りです。もう少し具体的に言うと、従来の「計算的実用主義（RSA: Rational Speech Acts）— モデルとしての合理的発話行為」では、考え得る全てのプログラムを仮定して対抗事実（counterfactual）を検討するため計算量が膨大でした。PRAXはその探索をニューラルネットワークに学習させて、『この例ならだれでも意図を取りやすい』という例を効率的に選べるようにしたんです。
なるほど。計算を学習に置き換えて現実的な時間で動くようにしたわけですね。では、これが工場の現場で使えるようになるまでの障壁は何でしょうか。
心配は当然です。現場導入での主な課題は三つあります。第一に、現場の仕様が曖昧な場合が多い点、第二にPBEモデルが期待通りのプログラムを出すためには良質な例が必要な点、第三に運用時の対話設計です。PRAXは二番目の課題に直接効くため、導入コストの低減につながる可能性がありますよ。
これって要するに、人が示す例の質が上がればAIが間違いにくくなる、ということですか。それなら我々にも投資対効果が測れそうです。
その理解で正しいです。加えてPRAXの強みは、人の書いたデータを使わずに同等の性能に到達できた点です。つまり、最初から大量の現場データを用意しなくても、似たような利得を得られる可能性があるのです。
それは心強いですね。実際の検証はどの分野でやったのですか。ウチのような製造現場の文字列処理やパターンマッチにも使えますか。
実験は正規表現（regular expressions）を対象に行われました。正規表現は文字列のパターンを定義する言語で、ログ解析やデータ抽出で非常に役立ちます。ここでPRAXは、人が選ぶような「分かりやすい」例を生成し、従来の学習よりも大幅に精度を上げたのです。製造現場のパターンマッチにも応用可能ですよ。
導入の初期段階で必要な作業は何でしょう。データを集めるのは避けたいのですが、やはり何か準備が要りますか。
最低限必要なのは、業務で使う入出力の形式を定義することです。例としてどんな入力があり、期待する出力はどれかを決める。その定義が固まれば、PRAXで有益な例を自動生成してモデルを訓練できます。ですから初期投資は形式設計の工数に集中しますよ。
分かりました。では最後に、要点を私の言葉でまとめるとどうなりますか。導入可否を幹部会で説明するためにシンプルに教えてください。
いい質問ですね。要点は三つです。第一に、PRAXは人手の例を使わずに「人間らしい、分かりやすい例」を生成できる点、第二に、その生成例で学習したモデルは従来より高い正答率を示す点、第三に、実務では入出力定義を整えることで初期投資を抑えられる点です。大丈夫、導入は段階的に進められますよ。
分かりました。私の言葉で言い直すと、PRAXはAI同士のやり取りで「分かりやすい例」を自動で作り、その例で学習したモデルは人が作った例と同等の成果を出せるということ。そして現場導入では入力と出力のルールを最初に整理すれば、費用対効果は見込めるという理解でよろしいですね。
