拓海先生、最近部下から「AIでフォーマット定義から安全なパーサーが作れる」と聞いて驚いております。要するに作ったソフトが攻撃で壊れないように自動でコードを作るということですか。うちの現場でも導入価値があるのか、まずは要点を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を三つでまとめますよ。第一に、この技術は設計書やサンプルから正式仕様を作り、第二に自動テストで挙動を確かめ、第三に安全なCコードを出力できるんですよ。投資対効果、現場導入の観点で何を優先すべきかも一緒に見ていけますよ。
なるほど。で、具体的にはどういう入力から始めるのですか。現場のドキュメントやRFCみたいな自然文からでも大丈夫でしょうか。現場の人は形式化なんてできないと言いそうで心配です。
素晴らしい着眼点ですね！ここが肝で、自然文（RFCなど）とサンプルを混ぜた入力をAIが受け取り、中間言語に落とすんですよ。中間言語は人間にも機械にも扱いやすい小さな言語で、これがあるから自動検証や安全なコード生成が可能になるんです。現場は今まで通りドキュメントを出すだけで良い、そこが強みですよ。
それで、その中間言語というのは現場に追加の学習負荷を与えますか。現場のエンジニアが新しい言語を学ぶ時間は取りにくいのですが、導入の抵抗にならないでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！安心してください、ここが設計上の妙で、中間言語は人が直接書くことを前提にしていないのです。AIが自然文を翻訳して出すので、現場は従来どおりのドキュメントや例を用意するだけでよく、結果の中間言語はレビュー用として人が読む程度で済みますよ。学習負荷は低いんです。
なるほど。ただ、AIが出した仕様に間違いがあったらどうチェックすればよいのか。テストで全部拾えるのかと不安です。これって要するに外部のチェック機構を設けるということですか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りで、外部オラクル（判定器）を使ってAIが生成した仕様をテストする仕組みが組み込まれています。さらにシンボリックな手法でテストケースを自動生成し、複数の可能性を区別することで人間の確認負担を減らすんですよ。信頼はテストと反復で作るんです。
それを聞いて少し安心しました。最後に要点を一つにまとめると、うちのような製造業の現場で導入する際に最初に確認すべきことは何でしょうか。現場の負担、費用対効果、リスクの順で簡潔にお願いします。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つで整理しますよ。一つ、現場負担は最初のドキュメント整理とレビューに集中するがその後は低いこと。二つ、費用対効果は既存の手作業でのバグ検出や脆弱性対応より早期に回収できる可能性が高いこと。三つ、リスクは生成結果を検証するオラクルや自動テストで低減できること。大丈夫、一緒に導入計画を作れば乗り越えられますよ。
分かりました。要するに、現場は今のやり方でドキュメントと例を出し、AIはそれを中間言語に翻訳して自動でテストし安全なCコードを作る。投資は初期のレビューにかかるが、脆弱性対策や手作業の減少で回収できる、という理解で合っていますか。自分の言葉で整理するとこうなります。
