拓海先生、最近部下から『生成系AIはコードも書けます』って聞いたんですが、本当に経営に役立つんでしょうか。そもそも不確かさの扱いが心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、今回はコード生成の不確かさを定量的に扱う研究をわかりやすく解説しますよ。結論を先に言うと、モデルがどこまで『正しい可能性が高いか』を保証する枠組みが示されていますよ。
なるほど。でもその『どこまで』って、実務で使える数字になっているんですか。投資対効果を議論する際に提示できる根拠が欲しいんです。
良い質問です。研究はPAC prediction sets（PAC prediction sets、Probably Approximately Correctの略で確率的ほぼ正しい予測集合）という枠組みを使い、ある確率で正解を含むことを保証する方法を示しています。要点は三つ、理論的保証、構造化された出力（コード）への適用、そして実用的な評価です。
具体的にはどう見せればいいですか。現場のプログラマは冗長な候補リストを嫌います。要するに、これって要するに「不確かな箇所だけ空欄にして提示する」ということですか？
まさにそのイメージです。研究はpartial programs（部分プログラム）という、コードの一部を穴（ホール）で示す表現を使います。穴がある箇所だけ補完が必要だと示せるため、現場にとって扱いやすい提示になりますよ。
理論保証というのは、要するにどれぐらい信頼していいのかの確率を示せるということですか。確率の数字が無ければ経営判断に使えません。
その通りです。PACの保証は「少ない失敗率で正しい候補を含む」といった形で提示できます。経営判断で使うなら、例えば95%の確率で正解を含む部分プログラムを生成するといった目標設定が可能です。これが投資対効果の議論に直結しますよ。
実際に導入する場合のリスクや運用面での注意点は何ですか。うまく機能しなかったときに現場の信頼を失いそうで心配です。
重要な視点です。運用では、まず低リスク領域で試験運用し、部分プログラムの穴を人が補完するプロセスを定着させるのが現実的です。次に、実データに基づく検証で保証水準を調整する。この二段階で現場の信頼を守れますよ。
分かりました。では最後に要点を一度まとめていただけますか。私が部長会で説明するので、簡潔なポイントが欲しいです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。三点に絞ると、第一にPAC prediction setsは確率的保証を与える枠組みであること、第二にpartial programsは不確かな場所だけを穴として示し現場で扱いやすいこと、第三に段階的な運用で信頼を担保できることです。これを基に説明していただければ、現場も納得しやすくなりますよ。
分かりました。私の言葉で言うと、『AIが書いたコードのうち、信用できない部分だけ空欄にして提示する仕組みで、95%などの確率で正解を含むことを保証できる』ということですね。それで社内の承認を取りに行きます。
