拓海先生、お忙しいところすみません。部下から「統計解析のコードはAIに任せられる」と聞いて焦っているのですが、本当に実用になるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文は統計プログラミング、特にSASという環境で大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）が生成するコードをどれだけ正しく書けるかを評価した研究です。結論ファーストで言うと、実用の可能性はあるが、実行可能性と出力の正確性にまだ課題がある、という点が重要です。
実行可能性と正確性ですか。それはつまり現場でそのまま動かせるかと、出てくる結果が正しいか、ということですか。
その通りですよ。もう少し噛み砕くと、まずコードが文法的に正しいか、次にそのコードが意図した解析を実行して期待する出力を返すか、最後に不要に複雑なコードになっていないか、という三つの観点で評価しています。
評価するには人手が要ると聞きましたが、どれくらい人が評価に関わっているのですか。
良い質問ですね。論文では人間の評価者を使って生成コードを採点しています。評価は自動判定だけでなく、専門家が手動で出力の意味や正確性まで確認するという手間をかけています。AIに任せるにしても、人の確認がボトルネックになる可能性がある点が示されていますよ。
これって要するに『LLMはコードを書く力はあるが、完全に信用して任せるにはまだ人のチェックが必要』ということ？
まさにその通りですよ。整理すると要点は三つです。第一に自動生成は効率化の可能性を持つ、第二に出力の実行性と正確性に一貫性がない、第三に実用化には評価基準と人の関与を組み合わせた運用設計が必要、という点です。大丈夫、投資対効果の観点も一緒に考えましょう。
投資対効果ですか。具体的に現場導入でまず注意すべき点は何でしょうか。コストとリスクのバランスを知りたいのです。
要点を三つで答えます。第一にパイロットで実行可能性を確かめること、第二に評価基準を明確にして人がチェックするプロセスを組み込むこと、第三にモデルごとの得意不得意を把握して使い分けることです。この順で進めれば無駄な投資を避けられますよ。
モデルごとの得意不得意、というと具体的にはどう違うのですか。使い分けの判断基準があれば教えてください。
簡単な基準が三つあります。第一に正確性重視なら厳格にチェックする、第二にスピード重視なら前処理を簡素化して試す、第三に解釈可能性が必要な場面ではモデルの出力を分解して説明可能性を担保する手順を入れる、といった使い分けです。いずれも現場の業務フローに合わせるのがポイントです。
分かりました。最後に一つだけ、ここまでで私が社内に説明するときに使えるシンプルなひと言を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！使えるフレーズはこれです。「AIはコード作成を助けるが、現時点では人の最終チェックが不可欠だ」。これを軸に議論すれば、現場の安心感と合理的な投資判断の両方を得られますよ。
分かりました。では私の言葉でまとめます。LLMは統計解析のコードを自動で作成でき、導入で効率化は見込めるが、実行性と結果の正確性にムラがあるため、当面は人の確認プロセスを組み込んだ運用が必要だ、ということでよろしいですね。
