拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から『コードの脆弱性をAIで見つけられる』と聞いて驚いているのですが、実際どこまで期待できるんでしょうか。投資対効果が見えないので正直怖いのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、簡単に整理しますよ。要点は三つです。まずAIはコード中に繰り返し現れる『脆弱性のパターン』を学べること、次に学んだパターンを『代表例』にまとめられること、最後にその代表例と照合して該当箇所を特定できることです。一緒に確認していけるんですよ。
なるほど、繰り返し出るパターン、ですか。現場では書き方が違うので同じ問題でも見つけにくいと聞きますが、その点はどうなんでしょうか。これって要するに『似た悪いクセを見つけて当てはめる』という意味でしょうか？
まさにその通りです！例えるならば、職人が作る包丁の欠陥がいくつかの『型』に収まるようなものです。ここで使う技術用語を二つだけ覚えてください。optimal transport (OT) 最適輸送は『最短で似た型を結びつけるルール』、vector quantization (VQ) ベクトル量子化は『似た特徴を代表値に丸める処理』です。難しく聞こえますが、目的は『多様な書き方の中から共通の悪いクセを抽出する』ことです。
それなら現場でも使えそうに聞こえます。ただ、運用面で心配なのは誤検出です。現場のエンジニアが振り回されると逆に非効率になる。誤検出や見逃しに対する実用性はどうですか？
良い問いです。論文で示されているポイントを整理すると、(1) 学習した『コードブック』により代表パターンでの照合が可能になり、過剰な一般化を抑えられる、(2) 最適輸送により似ている箇所を正しく対応付けできるため見逃しが減る、(3) ステートメントレベル（行単位）での特定が強化されるため現場での修正箇所提示が実務的である、という三点です。要は『当てはめ精度を高める工夫』がされているのです。
投資対効果の観点では、導入してすぐ効果が出るのか、それともデータを溜めてチューニングが必要なのか。ウチのような中小の開発チームが採算に合うかが重要です。
大丈夫、現実的に説明します。導入直後から効果が見える部分は『既知のパターン』に対応する箇所で、これは既存の脆弱性データがあればすぐ使える部分です。長期的には自社コード特有のパターンを学習させることで検出精度が上がるため、まずは既知パターンで即効性を得て、段階的に自社向けに調整していく運用が現実的です。
なるほど、段階導入ですね。最後に一つだけ確認させてください。これを導入するとエンジニアは『何をしなくてよくなって』『何を新たにやる必要がある』のですか？
要点を三つでまとめます。1つ目、ルーチンで行っていた『単純なコードレビューの見落としチェック』は自動化されるためその時間を削減できる。2つ目、エンジニアはAIが指摘した『候補箇所』を検証し、業務知識を付与する役割に集中できる。3つ目、導入初期はフィードバックを回してAIを微調整する作業が必要だが、それは運用の一部として外部支援で短期集中で進められることが多いです。これで負担はむしろ減りますよ。
分かりました。要するに、既知の悪いクセはすぐに見つけられて、会社固有のクセは使いながら学ばせる。そして最終的にはエンジニアの検証作業に集中させる、ということですね。ありがとうございます、安心しました。自分の言葉で言うと、『初期は既存パターンで即効性を取り、運用で自社に合わせて精度を高め、エンジニアは本質的な検証に注力する』、こうまとめてもいいですか。
