AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「コードコメントにAIを使えば手戻りが減る」と言われて困っているんです。そもそも、コードコメントを自動で分類するって、うちの現場で役に立つんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点を先に3つにまとめると、1) コードコメントは開発効率に直結する情報源である、2) 本論文は複数の二値分類器でコメント種類を比較している、3) 最も単純なLinear SVC（線形サポートベクタ分類器）が平均F1スコアで最良だった、ということです。
なるほど。Linear SVCがいいって聞くと「高度な手法が必要なのでは」と思ってしまいます。うちのメンバーは機械学習の専門でもないので、運用が続くのか心配です。
素晴らしい着眼点ですね！専門知識がなくても運用可能にするためのポイントを3つで説明します。1) モデルの複雑さと運用コストは必ずしも比例しない、2) 単純モデルでも現場で使える精度に達する場合がある、3) 継続改善の仕組みを最初から作ることが重要です。具体的にはまず小さなカテゴリから試すのが現実的ですよ。
例えばどんなカテゴリから始めれば良いですか。コメントって「使い方」「注意点」「ライセンス」みたいに色々ありますが、全部は無理だろうと想像しています。
素晴らしい着眼点ですね！論文では19カテゴリを対象に各言語ごとに二値分類器を作っていますが、実務ならまず「Usage（使用例）」「Deprecated（非推奨）」「Parameters（引数説明）」など、見つけたい情報から優先するのが良いです。要は頻度と影響度の高いカテゴリから着手すれば投資対効果が出やすいです。
これって要するに、全部自動で完璧にやるのではなく、優先順位をつけて簡単なモデルから運用し、徐々に改善していくということですか？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！実は論文の結論も近い方向です。重要なのは3つ、1) 小さく始める、2) 単純なモデルで効果検証する、3) データを増やしてモデルを育てる、これで現場適用は十分可能です。
運用の話で最後に一つ。コスト対効果を示すには何を見れば良いですか。精度だけ示しても現場は納得しないと思います。
素晴らしい着眼点ですね！ビジネスに刺さる指標は3つです。1) 時間削減（検索や調査にかかる時間短縮）、2) エラー削減（誤修正や見落としの減少）、3) 継続コスト（保守や学習の負担）。論文は主にF1スコアで評価していますが、実務ではこれらを合わせて示すと説得力が増しますよ。
分かりました。では私の言葉で整理すると、まずは「重要なコメントカテゴリを選び、単純な二値分類器で精度を確認し、業務上の時間短縮とエラー削減で効果を示す」ということですね。これなら現場も納得しやすいと感じます。
