AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「AIがコードを書いてくれる」と聞くのですが、現場で本当に役に立つものなんでしょうか。誤った提案で余計な手戻りが増えるのではと心配です。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を短く言うと、ただコードを出すだけの支援は危険だが、モデルの「不確実な箇所」を明示する方法を使えば現場での信頼性と効率が同時に高まるんですよ。
不確実性を示すって、具体的にはどうするんですか。モデルが自信がないところを色付きで示すようなものを想像していますが、それで本当に現場が早くなるのでしょうか。
良い直感です。ここでの肝は三点です。第一に、モデルはユーザーの真の意図を完全には知らないことを前提にすること。第二に、ランダムに生成した複数の「候補意図」を想定して、それらに対して最も価値が高い表示を選ぶこと。第三に、それを効率よく計算する実装手法を組み合わせることです。
これって要するに、モデルの『あやしい部分』をあらかじめ洗い出して目に見える形で渡すことで、現場が安心して使えるようにするということですか？
その通りです！要点を三つに分けて説明しますよ。まず、提示する候補はただランダムではなく、モデルが考えうる複数の目的（意図）をサンプリングして代用していること。次に、それらの候補に対して全体として最も役に立つ注釈を組合せて示すこと。最後に、実装では編集距離やデシジョンダイアグラムなどを使って効率化している点です。
なるほど。実務的には我々の現場でどう効果が測れるのか気になります。導入にあたって投資対効果が見えないと決断できません。
重要な視点ですね。研究では、利用者が見落としやすい「誤り」を減らすことと、編集でかかる時間を短縮することが評価指標になっています。投資対効果の感覚は、まずは小さなパイロットで工程ごとの編集時間短縮とバグの発生率低下を計測するのが現実的です。
具体的な運用はどの段階で組み込めばよいですか。設計段階、実装段階、それともレビュー時の補助としてが向いていますか。
一番効果が見えやすいのは実装からレビューにかけてです。実装中に提案と不確実性を見せるとコーディングの認識合わせが速くなり、レビューで要注意箇所をハイライトしておくと見逃しが減ります。まずはレビュー支援として小規模導入して効果を確認するとよいです。
分かりました。要するに、小さく試して効果を数値で出し、現場に合わせて表示方法を調整していけば投資に見合うということですね。私の言葉で整理すると、モデルの『不確かさ』を可視化して利用者が判断できるようにする支援法、という理解で合っていますか。
完璧ですよ。まさにそのとおりです。一緒に小さなパイロット計画を作っていきましょう、必ず成果は出せますよ。
