static code analysis (SCA) 静的コード解析”で検出される「コードスメル（code smells）コードの異臭」の頻出項目を一覧化することから始められます。それが保守性や可読性の問題に直結しますよ。Pylintなどのツールでまず傾向を把握し、その結果を現場の改善計画に落とし込みますね。
機械学習プロジェクトにおけるコードスメルの蔓延（The Prevalence of Code Smells in Machine Learning projects）
田中専務
これって要するに、コードの“匂い”を機械に嗅がせて問題点を洗い出すということですか？投資対効果の見方も教えてください。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。要点を三つで整理します。一、初期投資は小さく、解析を回すだけで現状把握ができること。二、最も多い問題は依存関係（dependency management）に関するトラブルで、これが再現性と運用コストに直結すること。三、ツール任せにせずヒューマンレビューを組み合わせることで投資効率が高まることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
田中専務
依存関係の問題とは具体的にどのようなものでしょうか。ライブラリのバージョン違いで動かなくなるような話でしょうか。
AIメンター拓海
その通りです。依存関係（dependency management）とは、使用している外部ライブラリやフレームワークの版数管理のことです。機械学習ではPyTorchやTensorFlowといったライブラリの互換性が重要で、ちょっとした違いで再現できなくなります。Pylintはソースの静的検査には強いが、インポートしたライブラリの正しい使い方やランタイム互換性までは検出できないことが多いのです。だから現場ルールと合わせて運用するのが有効です。
田中専務
運用って具体的にはどんな手順を組めば良いですか。現場の反発も心配です。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！抵抗感を下げる方法は簡単です。まずは現状の解析結果を提示し、ワースト3を優先して修正することを提案します。次に、修正の効果を定量的に示すために、再現性テストと保守時間の見積もりを並べて比較します。最後に小さな成功体験をつくり、それを横展開することで現場の合意を取りやすくします。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
田中専務
なるほど。これを会議で短く説明するならどう言えば良いですか。最後に私、自分の言葉で要点を言いますから教えてください。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！会議用の短いフレーズを三つだけ提案します。第一に「まず静的解析で現状を把握します」。第二に「依存関係の固定と再現性テストで運用リスクを低減します」。第三に「小さな修正を積み上げて費用対効果を実証します」。では、田中専務、最後に要点をお願いします。
田中専務
分かりました。要するに、「自動解析で問題点を可視化し、依存関係を固めて再現性を確保し、小さく直して効果を示す」ことで投資に見合う改善をするということですね。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本論文は、Machine Learning (ML) 機械学習プロジェクトにおける静的コード解析（static code analysis, SCA）を通じて、いわゆるコードスメル（code smells）と呼ばれるソフトウェア品質上の問題の頻度と傾向を実証的に示した点で学術的意義がある。最も大きく変えた点は、MLコードの問題が単なるコーディングスタイルの乱れに留まらず、依存関係管理の不備によって運用上の致命的な再現性欠如を招くという点を指摘したことである。
背景として、AI（Artificial Intelligence, AI 人工知能）とMLは企業の中核業務に広く組み込まれているが、実装を担うデータサイエンティストは必ずしもソフトウェア工学（Software Engineering, SE）に精通しているわけではない。したがって、既存のソフトウェア品質管理手法をML領域に適用する試みが重要である。本研究はその一例として、74件の公開Python MLプロジェクトを対象にPylintを用いた静的解析を行った。
本研究の焦点は三つある。第一にML固有のコーディング慣習（数式表現に近い命名など）が一般的なスタイルガイドと衝突する点、第二にコード重複（duplication）が広く観察される点、第三に依存関係管理（dependency management）が品質と再現性に重大な影響を与える点である。これらは保守性（maintainability）と可読性（understandability）に直結する。
経営の観点で言えば、研究が示す問題は短期的な機能実装の遅延だけでなく、中長期の運用コスト増とビジネスリスク拡大へとつながる。特に学習済みモデルの再現ができない場合、法規対応や顧客説明の場面で致命的な問題となる可能性がある。したがって、現場への小さな投資で再現性と保守性を高める価値は大きい。
最後に、本研究は現場導入のための具体的なツールセットとデータセットを公開しており、企業が自社のAI資産に対して同様の解析を実行できる土壌を作った点で実務的な有用性を持つ。これにより、現場レベルでの品質改善がより現実的になったのである。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究では一般的なソフトウェアプロジェクトに対する静的解析やリンティング（linting）ツールの利用実態が報告されてきた。例えばJavaScriptや一般的なPythonプロジェクトの lint 設定が維持される理由や開発者の設定行動に関する洞察が得られている。しかし、ML固有のコードに特化した大規模な静的解析の報告は限られていた。
本研究の差別化ポイントは、74件の公開Python MLプロジェクトという比較的大きなスケールでPylintを同一条件で一括実行し、カテゴリ別のトップ20となるスメルを体系的に整理した点にある。これにより、ML領域に特有の問題傾向を統計的に把握できるようになった。
さらにユニークなのは、単なる検出数の列挙に留まらず、手動による精査を併用した点である。その結果として、命名規約（PEP8）に代表される一般ルールが数式風の記法と相性が悪い場合がある点や、Pylintがライブラリの誤用や依存関係の不整合を正確に検出できない実務上の限界を指摘している。
これらの知見は、従来のSE分野の知見をそのままML現場へ持ち込むだけでは不十分であり、ML特有の要求を踏まえたガイドラインやツール適用の見直しが必要であることを示している。つまり、ML現場には専用の品質評価軸が必要である。
経営的に重要なのは、本研究が示す差別化点が「再現性」と「運用リスク」の観点で直接的なコスト削減につながる点である。したがって企業はこれを単なる学術的指摘としてではなく、経営資源の効率化施策として評価すべきである。
3.中核となる技術的要素
本研究で用いられた中核技術はPylintを用いた静的コード解析（static code analysis, SCA）である。PylintはPythonコードの構文やスタイル、潜在的なバグの兆候を検出するツールである。MLプロジェクトではPythonが主流であることから、対象言語とツールの適合性は高い。
解析ではまず依存関係の解決と環境構築を自動化して各プロジェクトをビルドし、Pylintを回すための前処理を行っている。この点が実務的に重要で、解析環境がプロジェクトによって異なる場合は誤検出や未検出を招くため、環境統一の努力が不可欠である。
検出されたスメルはカテゴリ別に集計され、頻度の高い上位20項目が報告されている。ここで注目すべきは、単にコーディング規約違反が多いだけでなく、コードの重複（duplication）や依存関係の使い方の誤りが上位に食い込んでいる点である。これらはリファクタリングや依存管理の改善により比較的明確に低減可能である。
ただしPylintの限界も明示されている。一例として、インポートしたライブラリのランタイム上の正しい使い方（例えばAPI変更による非推奨のメソッド使用）や、特定バージョン特有の挙動は静的解析だけでは確実に検出できない場合が多い。したがって動的テストや環境固定の仕組みと組み合わせることが推奨される。
技術的な含意としては、MLプロジェクト向けに依存関係の明示、仮想環境の固定、CIパイプラインでの再現性テストを標準化することが必要である。これにより静的解析の結果が実運用に直結する形で活用できるようになる。
4.有効性の検証方法と成果
検証手法は実証的である。74件の公開Python MLプロジェクトをデータセットとして収集し、各プロジェクトの依存関係をインストールしてPylintを一括実行するという手順である。得られた警告や違反をカテゴリ別に集計し、上位20項目を抽出した。
実験結果の主要な成果は三点である。第一に、コード重複と命名規約違反が広く分布していること。第二に、PEP8（Python のスタイルガイド）に沿った命名規約がMLの数式的な表現と必ずしも相性が良くない点。第三に、依存関係管理の欠落が最も深刻な問題であり、これが再現性と運用性に直接結びつく点である。
手動分析により、静的解析の検出結果の多くは実際に修正の余地があることが確認された一方で、いくつかの検出はML固有の慣習に由来しており、単純にルールを適用すれば混乱を招く可能性も示された。従ってルール設計には現場のドメイン知識の反映が必要である。
実務上は、これらの成果を踏まえて小さな改善サイクルを回すことが有効である。具体的には、まず静的解析でワースト箇所を特定し、依存関係の固定や仮想環境の導入、簡易なリファクタリングを段階的に行い、効果を定量化してから横展開する方法が推奨される。
総じて、本研究はMLプロジェクトに対する静的解析導入の費用対効果が高いことを示唆している。ただしツールの出力をそのまま施策にするのではなく、現場慣習との整合性を取りながら運用することが重要である。
5.研究を巡る議論と課題
議論の焦点は主に二つある。一つは静的解析ツールの出力解釈に関する問題であり、もう一つはML特有のコーディング慣習と一般的なスタイルガイドとの差異である。前者はツールの過信を招く恐れがあり、後者は過度なルール適用が生産性低下を招く点である。
研究はPylintを採用しているが、他のツールやカスタムルールの導入により検出精度は向上する可能性がある。一方でルールを増やすほど現場の負担は増えるため、最小限のキー指標に絞る運用設計が必要である。ここに現場運用の難しさがある。
また依存関係管理の問題は単純ではない。ライブラリのバージョン固定は一時的な安定をもたらすが、長期的には脆弱性対応やアップデートの遅れを招く可能性がある。したがってバージョン管理戦略と更新ポリシーを並行して設計する必要がある。
さらに、MLモデルの再現性はデータセット、前処理、乱数シードなど多くの要素に依存するため、ソースコードの静的品質だけでは不十分である。研究はこの点を認めており、静的解析と動的テスト、環境管理を組み合わせることを提案している。
結論として、本研究は現場の品質向上に向けた重要な出発点を提供したが、ツールの適用ルールの最適化と組織内合意の形成が今後の課題である。経営層は技術的な細部に立ち入る必要はないが、品質対策への投資判断と運用ガバナンスの枠組みづくりには関与すべきである。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究は複数の方向で展開されるべきである。第一に、静的解析結果と実際の保守コストやバグ発生頻度との因果関係をより厳密に定量化することが求められる。これにより投資対効果の明確な根拠が得られる。
第二に、ML特有の慣習を考慮したカスタムルールセットや、依存関係の互換性をチェックする静的・動的混合手法の開発が期待される。これによりPylintだけでは見えない問題点を埋めることが可能である。
第三に、企業内での運用モデルとして、CI（Continuous Integration 継続的インテグレーション）パイプラインへの組み込みや、再現性テストの自動化、依存関係の更新ポリシーの整備といった実務的なガイドラインを整備することが実用的課題として残る。
学習の面では、データサイエンティスト向けにソフトウェア工学の基礎教育を組み込むことで、現場の自然な品質意識の向上を図ることが有効である。現場教育とツール支援を組み合わせることが、最も持続可能な改善策である。
最後に、検索に使える英語キーワードを示す。”code smells”, “static analysis”, “machine learning”, “dependency management”, “Pylint”, “reproducibility”。これらで文献探索を行えば同様の課題研究に辿り着けるだろう。
会議で使えるフレーズ集
「まず静的解析で現状を可視化し、ワースト箇所から優先的に改善案を適用します。」
「依存関係を固定し、CI上で再現性テストを自動化することで運用リスクを低減します。」
「小さな改善を段階的に実施し、保守時間の削減効果を定量的に示してから横展開します。」
引用元
