拓海さん、最近部下から「AIでコードを書かせれば早くなる」と聞くんですが、本当に現場で使って大丈夫なんでしょうか。投資に見合う効果があるか心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つで考えると分かりやすいですよ。速度と品質、そして安全性のバランスです。AIがコードを自動生成できるのは確かですが、安全面には注意が必要なんです。
なるほど。具体的にどんな危険があるのか、技術的な話は苦手なので噛み砕いて教えてください。現場に導入したときの実務リスクを知りたいんです。
素晴らしい質問です！まず、AIが生成するコードは言語ごとに得意不得意があるんです。例えるなら、職人が道具を変えれば仕上がりが変わるのと同じで、プログラミング言語という道具の特性で安全性が左右されるんですよ。
それって要するに、言語によってAIの出すコードの“当たり外れ”があるということですか？例えばJavaなら安心で、C++だと危ないとか。
いい要約です！概ねその通りですよ。今回の研究はまさにそこを調べたもので、結論はこう整理できます。1) 言語特性でセキュリティと保守性に差が出る、2) 多くのモデルは最新のコンパイラやツールチェーンの安全機能を活かせない、3) モデル間で得意・不得意がある、です。これを経営判断に落とし込めば、導入範囲と監査体制を決めやすくできますよ。
監査体制というのは具体的にどういうことを指しますか。外注でツールを導入して終わりではないですよね。投資対効果の観点でもう少し現実的に教えてください。
非常に重要な観点です。監査体制とは、生成されたコードを人間側で評価・修正する仕組みを指します。具体的には、重要な機能や外部に触れる部分は人間のレビューを必須にし、テストや静的解析と組み合わせることでリスクを下げる戦略です。費用対効果は段階的導入で確かめると良いですよ。一部のモジュールだけ先に運用して結果を数値化することで、無駄な投資を防げますよ。
なるほど。導入は段階的に、重要箇所は人がチェックしてテストを増やすと。最後に一つだけ確認ですが、現場の人間がAIを使いこなせるようになるまで時間がかかりませんか。
その懸念もよく分かります。教育は要りますが、長期で見れば確実に投資対効果が出ますよ。私がいつも言うポイントは三つ、1) まず小さなユースケースで勝ちパターンを作る、2) 自動生成コードはレビューとテストを組み合わせて運用する、3) 定期的にモデルとツールの評価を行う。これを組めば無理なく現場の生産性を上げられるはずです。
分かりました。つまり、まずは一部で試して効果を測り、重要な部分は人が監査する体制を作る。これって要するに、AIは補助であって完全な代替ではないということですね。私も自分の言葉で現場に説明できそうです。
その理解で完璧ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。実務で使える導入ステップや初期評価のテンプレートも用意できますから、次回お会いするときに持って行きますね。
