AIBR プレミアム
拓海先生、部下からAI導入を勧められているのですが、何を始めれば現場に効果が出るのか分からず困っています。特に安全性や品質を担保する検証の話になると心配でして、ChatGPTのようなものが本当に役に立つのか教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず結論だけお伝えしますと、ChatGPTのような大規模言語モデルはソフトウェア検証の一部、特にループ不変量（loop invariant）と呼ばれる性質の生成で支援できる可能性が示されているんですよ。
ループ不変量ですか…。正直、聞いたことはありますが現場でどう役立つのかイメージがつきません。要するに、これってプログラムのループが正しく動くことを証明するための何か、という理解で合っていますか？
素晴らしい着眼点ですね！そうです、簡単に言えばループ不変量は『ループのどの時点でも変わらない事実』で、ループが期待通りに振る舞うことを論理的に示すための要素です。実務で言えば設計書の要件がコードで守られているかを確かめるためのチェックポイントに相当しますよ。
なるほど。それで、ChatGPTがその不変量を「考えてくれる」というのは、要するに人が苦労して考える論理を自動で提案してくれるということですか？現場の工数削減につながりますか？
その通りですよ。研究の実証ではChatGPTに複数のCプログラムを与えて不変量を注釈させる試みが行われ、実用に耐える有用な候補が得られたケースが多数ありました。ただし、いきなり完全自動で置き換わるわけではないので、『人と機械の協働』で工数を下げるイメージが現実的です。
それは安心ですが、誤った不変量を提示したら逆に手戻りが増えるのではないですか。検証ツールとの連携はどう考えられているのでしょうか。
良い疑問ですね！この研究は検証の現場で使うために、候補の不変量を機械的に検証器でチェックする流れを提唱しています。つまりChatGPTは『候補生成』、別のツールが『検証（validation）』を担い、結果をフィードバックして候補を改善するという協働ループが鍵になるんです。
これって要するに、AIが候補を出して、人が最終確認するワークフローを自動化できるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！ほぼその理解で合っています。現実的な導入の要点を三つだけ簡潔にまとめますね。第一に、ChatGPTは高品質な候補を素早く生成できること。第二に、候補は自動検証器で必ずチェックすること。第三に、検証の失敗はモデルへフィードバックして候補生成を改善する工程を設けること。これで実用性が高まりますよ。
分かりました。要するに、まずはAIに候補を作らせて、それを検証ツールで機械的に当て、最終チェックは人間が行う形で運用すればリスクを抑えつつ効率化できるということですね。自分の言葉で言うとそのようになります。
