拓海先生、最近部下からAIでプログラム自動生成ができると聞いて驚いているのですが、本当に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、一緒に見ていけば要点が分かりますよ。今回扱う論文は、GPT-3.5とBardという二つのモデルが、与えられたJava関数の説明からどれだけ正しいコードを作れるかを比較した予備的な研究です。
GPTって名前は聞いたことがありますが、Bardは初耳です。どちらが賢いとかそういう話ですか？要するにどっちが使えるかを見たということですか？
素晴らしい着眼点ですね！ここは要点を三つで整理します。第一に、評価対象は「Java関数の説明」から生成されたコードの正確さであること。第二に、検証はCodingBat.comの実際のテストケースで判定していること。第三に、研究結果としてGPT-3.5が全体で優位だったということです。
なるほど、要点を三つに分けて考えると分かりやすいですね。ただ現場で使うには不安があります。間違ったコードを出されたら手戻りが増えませんか？
その不安はごもっともです。ここも三点で：AIが正解を出す確率は高まっているが、完全ではないこと、単純な関数では高精度だが再帰など複雑領域で誤りが増えること、現場導入は人のレビューと組み合わせることで工数削減につながることです。
これって要するに、AIは人の代わりではなく補助役で、人が最終チェックをすれば効果があるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！その理解で合っています。研究の結果を現場活用に翻訳すると、AIは定型的・単純なコード作成で工数を削減でき、人は設計や検証に集中できる、という役割分担が最も実利的だと示唆されます。
導入コストや投資対効果はどう見ればいいですか？外注するより社内で使った方が安くなるのでしょうか。
要点三つです。第一、初期は試験導入で効果を計測すること。第二、人がレビューするワークフローを設計すれば品質は担保できること。第三、頻繁に発生する定型実装が多ければ投資回収は早くなること。まずは小さな成功事例を作るのが賢明です。
分かりました。では具体的な行動としては、小さな関数群で試し、レビューと測定を回す。これでまずは様子を見るべきですね。私も社内で説明できそうです。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。まずは小さな領域で確実に改善を示し、経営判断を支える数値を揃えましょう。私も支援しますから、一緒に進められますよ。
では私の言葉でまとめます。今回の研究は、AIがJavaの関数を説明から生成できて、特にGPT-3.5の方が精度が高い。だが完全ではないから、人がレビューして使えば現場の工数削減につながる、まずは小さく試して効果を測る。これで社内会議で説明します。
