AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、現場で「古いC言語の資産にAIで手を入れられないか」と相談されまして、何ができるのか要点を知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要するに、古い言語のソースコードを人間が読みやすい擬似コードに自動変換できれば、保守や理解がずっと楽になるんですよ。
でも、うちの現場のコードはCで、注釈もない。新しく注釈を付けるのは時間もコストもかかります。AIに頼むとしても学習データが足りないんじゃないですか。
その懸念は的を射ています。今回議論する研究は、注釈付きデータが豊富な言語（C++など）で学んだモデルの知識を、注釈がない低リソース言語（Cなど）へ移す方法を示しています。やり方は反復的に『コード→擬似コード』と『擬似コード→コード』を往復させてモデルを磨く手法です。
聞くところによれば、テストケースを使ったフィルタリングもするとのことですが、それは具体的に何をしているのですか。
いい質問です。簡単に言うと、生成された擬似コードを元にもう一度コードを生成し、そのコードが実際に動くかどうか、用意したテストケースで確かめるのです。動くものだけを次の学習素材として採用することで、ノイズを減らすことができますよ。
なるほど。これって要するに、既に注釈の多い言語で学ばせたモデルの知恵を、注釈のない言語へ移し替えることで、注釈を一から集めずに擬似コード化ができるということですか？
その通りです！要点を3つにまとめると、1つ目は既存の豊富なデータで基礎能力を学ばせること、2つ目は反復的逆翻訳（Iterative Back Translation, IBT）（反復的逆翻訳）で未注釈言語に適応すること、3つ目はテストケースによるフィルタで品質を担保すること、です。これらで現場のコードを安全に使えるようにするんです。
投資対効果の観点で教えてください。どれくらい改善が期待できるのか、導入で現場はどう変わりますか。
実証では、反復を重ねるごとに擬似コードから再生成されたCコードの成功率が改善し、最終的に約23%の向上が報告されています。つまり初期投入で擬似コードを作らせ、その後の人手確認を減らせば、解析工数や理解にかかる時間を着実に削減できる見込みです。現場は設計理解とテスト作業に集中できるようになりますよ。
分かりました。要点を自分の言葉で言いますと、注釈付きデータの多い言語で学習したモデルを、注釈がないCの資産へ反復的に適応させ、実行テストで良い結果だけを学習に使うことで、擬似コード化の信頼性を上げられる、ということですね。
