AIBR プレミアム1. 概要と位置づけ
結論ファーストで述べる。本研究が最も変えた点は、正規表現（Regular Expression、regex：文字列パターンを扱うための記述法）での実務的な選択肢を、定量的に比較して「まずは再利用（reuse）を試す」という実践的な指針を示したことである。本稿は正規表現の合成・再利用戦略を体系的に比較し、コスト・正確性・多様性という観点からどの戦略が現場に適するかを明示的に示した。
基礎的には、正規表現は多くのソフトウェアで入力検証やログ解析に用いられ、不適切な設計は欠陥やセキュリティ脆弱性につながる。したがって、正規表現を作る際の品質管理はソフトウェア信頼性の観点で重要である。応用面では、開発効率や保守性に直結するため、経営判断として導入コストと運用コストを把握する必要がある。
本研究は実務者が直面する選択、つまり既存コードやインターネット上の正規表現を再利用するか、形式合成器（formal synthesizers）で厳密に合成するか、あるいは大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）を用いて生成するか、の三者を比較する。比較は大規模なベンチマークと機能テストによって行われる。
特に注目すべきは、単に精度だけでなく“helpfulness”という保守性・寛容性を測る指標を導入した点である。実務では過度に厳密な表現が現場負荷を増やすことがあるため、そのバランスを定量化した意義は大きい。これにより開発現場での意思決定が容易になる。
要するに、本研究は「既存資産の活用」が費用対効果の観点で第一選択肢になり得ることを示し、次善策としてLLMを評価、最終的な手段として形式合成を考えるという実務フローを示した点で価値がある。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究は正規表現合成やプログラム合成の技術的な精度改善に集中してきた。形式合成器は理論的に正しい解を導くが、実運用における多様な仕様や曖昧な要件には弱い傾向がある。これに対して本研究は、実運用で開発者が直面する“再利用”という現実的な行為を定式化し、自動化した点で差別化している。
また、既往の評価は精度や理論的な完全性に偏りがちだった。本研究は大規模コーパス（RegexCompositionBench）と、多様なテストケースを用いて、コスト、正確性、helpfulnessといった複数の実務指標で比較した点が独自である。これによりどの戦略がいつ有利かを現場目線で示した。
さらに、reuse-by-exampleというクエリベースの再利用手法を導入し、これをLLMと形式合成器と同一ベンチ上で比較した点も新しい。従来はツールごとの比較が断片的であり、統一した評価基盤が欠けていたため、意思決定に具体性が欠けていた。
差別化の本質は「実務での選択に対するエビデンスの提示」である。研究は単なるアルゴリズム改良に留まらず、現場でどの戦略を選ぶべきかという問いに対して、測定可能な答えを出した。
この点は経営判断に直結する。投資対効果や導入の容易さを考慮した上での推奨が示されたことで、技術的な研究成果を運用に落とし込む橋渡しができた。
3. 中核となる技術的要素
まず、reuse-by-exampleはProgramming by Example（PbE：例示によるプログラミング）の考え方を正規表現再利用に適用したものである。具体的には、既存の正規表現をキュレーションしたデータベースに対して、要求される入出力例をクエリとして投げ、最適な既存表現を検索・適用する流れである。これは手作業の検索を自動化し、導入コストを下げる。
次に、形式合成器は仕様から厳密に正規表現を構成するアプローチであり、理論的に誤りを排除できる利点があるが、仕様記述のコストと計算コストが高く、実務での適用に限界がある。仕様が不完全な場合は過剰に保守的な解が出ることがある。
三つ目に、LLM（大規模言語モデル）は自然言語や例示から柔軟に正規表現を生成できる点で強みを持つ。LLMは多様なデータに基づく生成性能が高く、実務的な曖昧さに対してもそれなりの解を返す。ただし一貫性や説明性、性能の再現性は検証が必要である。
最後に、評価指標として導入されたhelpfulnessは、生成結果が要求に対して保守的か寛容かを測るもので、実務での「使える度合い」を定量化する試みである。これにより単なる正答率だけでは測れない現場適用性が評価できる。
技術的には、データベース設計・検索アルゴリズム、合成器の仕様記述方式、LLMへのプロンプト設計と評価の設計が中核要素として挙げられる。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は大規模なベンチマーク（RegexCompositionBench）と各正規表現に対応するテストスイートを用いて行われた。評価は機能的正確性、helpfulness、実行効率、多様性といった複数の観点で行い、単一指標での比較に陥らないよう配慮している。これにより実務上重要なトレードオフを明確にした。
結果として、reuse-by-exampleとLLMが多くの評価軸で良好な成績を示した。特にコストや導入の容易さ、生成の多様性という観点では再利用が優位であり、LLMは柔軟性で同等以上の成果を出した。形式合成器は特定の厳密要求下で最も正確だが、汎用性は低かった。
また、再利用戦略は多数の既存表現を活用することで、短時間で実務レベルの解を得られる点が評価された。LLMは追加の微調整やプロンプト改善により性能をさらに引き出せる示唆が得られた。つまりコスト対効果の面では再利用が最も現実的だ。
重要な成果は、単に最も「正しい」解を求めるのではなく、開発現場で実際に運用可能な解の提供に注力した点である。これによりツール選択やワークフロー設計に直接応用可能な知見が得られた。
研究の結果は、現場の開発ポリシーやテスト設計に反映することで、バグや脆弱性の削減、開発コストの低減につながる現実的な指針を提供した。
5. 研究を巡る議論と課題
議論点の一つはベンチマークの代表性である。公開データやオープンソースのコーパスを用いることで現実性を高めているが、特定ドメイン向けの正規表現や極端に厳格なセキュリティ要件に対しては追加の評価が必要である。業界ごとの特徴を取り込む工夫が今後の課題である。
もう一つはLLMの運用リスクである。LLMは生成力が高い反面、説明性や再現性に課題がある。生成結果の検証プロセスやログの保存、モデル更新時の影響評価など運用上のガバナンス設計が求められる。
形式合成器に関しては、仕様をどこまで詳細に書くかというコスト問題が残る。仕様記述に専門的知識が求められる場合、運用コストが跳ね上がるため、適用領域の明確化が必要である。これが汎用導入を阻む要因になりうる。
さらに、helpfulnessの指標自体は有用だが、業務ごとの閾値設定や評価手法の標準化が未完成である。指標を実務でどのように取り入れ、PDCAを回すかという実装面の議論が今後重要になる。
総じて、本研究は現場適用に関する多くの疑問に答えを与えたが、ドメイン適応、運用ガバナンス、評価基準の標準化といった実務課題が残る。
6. 今後の調査・学習の方向性
まずは社内資産の整備である。既存の正規表現を収集・カタログ化し、検索可能なデータベースを作ることが初手として有効である。これによりreuse-by-exampleがすぐに効果を発揮し、短期的なコスト削減が期待できる。
次にLLMの試験導入である。小さなスコープでプロンプト設計と検証フローを確立し、説明性や再現性の確保方法を並行して構築する。ここで得たノウハウが中長期的な自動化戦略に資する。
形式合成器は高付加価値領域、例えば厳格なセキュリティ要件や法令遵守が必要な部分に限定して適用を検討するのが現実的である。仕様記述のコストを下げる工夫と、必要性の明確化が鍵となる。
研究者へのお願いとしては、よりドメイン特化したベンチマーク作成と、helpfulnessの業務適用に関する標準化研究を進めてほしい。実務者側では、テストケース設計と評価基準の整備が急務である。
最後に、社内会議や意思決定の場で使える簡潔な評価軸（コスト、品質、導入期間）を定め、実験的に一つのプロジェクトでトライアルを回すことを推奨する。これが学びの最短ルートである。
検索に使える英語キーワード: Regular expression composition, regex reuse, reuse-by-example, program synthesis, Large Language Model, RegexCompositionBench
会議で使えるフレーズ集
「まずは既存資産を検索し、再利用できるか評価しましょう」。「LLMは柔軟ですが、検証フローを先に設計してから運用に回すべきです」。「形式合成は厳密ですがコスト高なので、要件が厳しい部分に限定して導入を検討します」。「helpfulnessという指標を入れて、許容性と過剰適合のバランスを評価しましょう」。「まずは小さなパイロットでコスト・品質・納期を検証します」。
