拓海先生、お久しぶりです。最近、部下から『AIがコードも書ける』と聞いて、正直何がどう変わるのか分からず困っています。今回の論文は何を示しているのですか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！要点を先に言いますと、この研究はChatGPTとDeepSeekという二つのシステムが競技プログラミング課題をどれだけ効率的に解けるかを比較しており、実行時間（execution time）とメモリ使用量（memory usage）で差が出ている、という結果です。大丈夫、一緒に整理していけるんですよ。
なるほど。経営として知りたいのは投資対効果です。要するに、どちらを社内ツールとして使うほうがコストと成果のバランスが取れるのか、そこを端的に教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！結論だけを三つでまとめると、1) ChatGPTは多くの課題で実行時間が短くメモリ効率が良い傾向がある、2) しかしChatGPTでも不正解や時間超過が生じ、受理率が完璧ではない、3) DeepSeekは特に中〜高難度でコンパイルエラーやメモリ超過が多く、実運用では安定性に課題がある、という理解でよいです。投資対効果は、安定性重視なら人的レビュー体制と組み合わせる必要がありますよ。
それは分かりやすい。現場に導入する場合、実行時間やメモリの差はどれほど影響しますか。工場の生産管理ソフトの例で説明してもらえますか。
良い質問ですよ。工場の例で言えば、実行時間（execution time）は一工程にかかる処理時間、メモリ使用量（memory usage）は同時に扱える作業量の上限に相当します。ChatGPTが短時間で結果を返しメモリ効率が良ければ、リアルタイムの意思決定支援や多数ジョブの並列処理に向いている可能性があるのです。逆にDeepSeekのようにメモリでつまずくと、処理が止まったり外部に作業を待たせるため現場ではボトルネックになりますよ。
これって要するに、ChatGPTは『速いけど時々間違える』、DeepSeekは『遅いか失敗することが多い』ということですか。
お見事な本質の掴みです！その通りです。追加で言うと、ChatGPTは出力の検証（テストやレビュー）が前提なら業務上の効用が高いですし、DeepSeekは改良や安定化が必要であり現場導入前に投資が要りますよ。
導入するときに現場の技術者に何をさせれば安全に運用できますか。教育やレビューの具体的な手順を教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点三つだけ覚えてください。1) 出力をそのまま使わず、必ずテストケースで検証すること、2) メモリや時間の限界を監視してフェイルセーフを用意すること、3) 技術者には『AIが書いたコードの読み取り方と簡単な検証法』を最短カリキュラムで教育すること。これで実務での事故を大幅に減らせますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめると、まずChatGPTは現場で補助的に使えるが、検証と監視を必須にする。DeepSeekは現状だと改善投資が必要、ということですね。よし、これで部下に説明できます。ありがとうございました。
1.概要と位置づけ
結論を最初に述べると、本研究はChatGPT（ここではChatGPT o3‑mini）とDeepSeek（DeepSeek‑R1）を競技プログラミング課題で直接比較し、ChatGPTが総じて短い実行時間と低いメモリ消費を示した一方で、受理率（accepted solutions）は完全ではないことを示した点が最も重要である。これは単に『どちらが正しいか』を示すだけでなく、実運用での使い方、すなわち『検証＋監視を前提とした導入』を促す実証的な知見である。
背景として、近年の大規模言語モデル（Large Language Model (LLM) — 大規模言語モデル）はプログラミング支援に応用されつつあり、その性能比較は実務の採用判断に直結する。特に実行時間（execution time）とメモリ使用量（memory usage）は、現場のシステム性能やコストに直結するため、単純な正解率以外の評価指標が重要になる。
本研究はCodeforcesの29課題をeasy/medium/hardの三段階に分類して評価しており、評価軸として受理率、重み付け得点（weighted score）、実行時間、メモリ使用量を採用している。これにより単なる最尤推定では測れない『実運用での効率』を可視化した点で位置づけが明確である。
要するに、研究の位置づけは『LLMベースのコード生成モデルの実環境適合性を、実行資源の観点から評価する実証研究』である。経営判断に直結する視点で言えば、この種の評価は導入コストと運用コストの見積もりに直結するため価値が高い。
本節で提示した結論は、以降の各節で手法、結果、議論を順を追って説明する土台となる。特に経営層に必要なのは『導入時のリスクと期待値の違い』を把握することであり、本研究はその判断材料を提供している。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究では多くが単一のモデルや限定された課題セットでコード生成精度を測定しているが、本研究は二つの異なるアーキテクチャのモデルを同一条件下で比較している点が独自性である。比較対象を同一の評価環境に置くことで、モデル差に起因する実行資源の違いが明確になる。
また、評価指標に受理率だけでなく、実行時間とメモリ使用量という運用指標を組み込んでいる点が差別化の本質である。これは理論的な正解率だけでなく、現場の並列処理能力や応答性に直結するため、経営判断に役立つ実用的な情報を生む。
さらに、課題を難易度別に分けた解析により、モデルの性能が難易度によって一様でないことを示した。具体的には中間難度の課題でChatGPTの重み付け得点が高く、DeepSeekは中難度で特に失敗が目立つという差異を明らかにしている。
従来の評価が『どれだけ正答を出すか』を中心にしていたのに対し、本研究は『どれだけ現場で安定して使えるか』を問う視点を導入している。導入を検討する企業にとっては、この実用性の評価が意思決定に直結する点が重要である。
以上の差別化ポイントは、ただの学術的比較を超えて企業の導入戦略に直結するエビデンスを提供するところに価値がある。導入判断を行う際には、これらの運用指標を必ず考慮すべきである。
3.中核となる技術的要素
本節では専門用語を整理する。まずLarge Language Model (LLM — 大規模言語モデル)は大量のテキストを学習して文章やコードを生成するモデルである。LLMは入力（プロンプト）に対して確率的に応答を返すため、出力の正確性と一貫性は保証されない点を理解する必要がある。
次に実行時間（execution time）とメモリ使用量（memory usage）についてである。実行時間はコードが完了するまでの壁時計時間を示し、メモリ使用量はその処理に必要な主記憶の大きさを指す。企業システムではこの両者がスループットとコストに直結するため、両方を考慮した評価が重要である。
また、評価環境として競技プログラミングプラットフォーム（Codeforces）を用いることで、標準化された入出力と制約条件の下で比較可能性を確保している点が技術的に重要である。コンパイルエラーやメモリリミット超過は実運用での致命的欠陥になり得る。
モデル固有の要因としては、生成されるコードの最適化能力やライブラリ選択、アルゴリズム設計の巧拙がメモリ・時間差に強く影響する。ChatGPTは比較的効率的な実装を出す傾向が観察され、DeepSeekは一部で非効率な実装—特にメモリ消費の大きな実装—を返すことが多かった。
最後に、評価では『受理』という二値判定だけでなく重み付け得点を導入しており、難易度に応じた貢献度を評価している点が実務的判断に寄与する。これにより単純勝敗以上の運用評価が可能になる。
4.有効性の検証方法と成果
検証はCodeforces上の29課題をeasy/medium/hardの三分類で行い、各モデルの提出を自動的に実行して受理状況、メモリ使用量、実行時間を収集した。評価は単純な正誤に加え、難易度に応じた重み付け得点を算出することで総合性能を評価している。
成果として、図3（本稿のFig.3）では中間難度でChatGPTが高い重み付け得点を示し、図4と図5（Fig.4, Fig.5）ではChatGPTの実行時間とメモリ使用量が全体的に優位であることが示された。対照的にDeepSeekは中難度で成功率が低く、メモリ超過やコンパイルエラーが多かった。
数値的にはChatGPTの中難度での重み付け得点が顕著であり、DeepSeekはeasyでは健闘したもののmedium以上では大きく性能が低下した。ChatGPTでも約44.8%の解答が受理されなかった点は見逃せず、出力の検証なしに自動採用するのは危険である。
これらの結果は、単にどちらが“強い”かだけでなく『どの場面で使うべきか』を示す実務的な示唆を与えている。例えば短時間で解答を得たいが検証体制が整えられる業務にはChatGPTが適している。一方で安定性が最重要の場には追加投資が必要である。
以上の検証結果を踏まえると、実務適用には出力の自動テスト、リソース監視、人的レビューを組み合わせた運用設計が必須であると結論づけられる。
5.研究を巡る議論と課題
まずサンプル数と課題選択の偏りが課題である。29課題という規模は示唆に富むが、業務で遭遇する多様な問題を網羅しているわけではないため、結果を一般化する際は慎重さが必要である。追加のベンチマークが求められる。
またモデルのバージョンや実行環境が結果に与える影響も無視できない。異なるハードウェアやランタイム設定、トークン制限などが実行時間やメモリ使用量に影響を与えるため、企業導入前に自社環境での再検証が必要である。
さらに、本研究は『生成されたコードの品質』の定性的な分析を十分に行っていない点が議論の余地として残る。具体的にはコードの保守性やセキュリティ面の評価が不足しているため、これらを補完する検査項目が必要である。
運用面の課題としては、AIが出した結果をどの程度自動で受け入れるかのポリシー設計が難しい。検証負荷を減らすための自動化が求められるが、その自動化自体が誤判定を招くリスクをはらむ点も考慮すべきである。
総じて、この手の比較研究は実務展開の初期判断に有用だが、導入には追加の検証とガバナンス、教育投資が必要であるという現実的な結論になる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後はサンプルの拡大と多様化が第一である。業務特有の問題セットや多数の実行環境で比較することで、より実務に直結したエビデンスが得られる。特に企業が直面するスケールやデータ特性を反映した評価が重要である。
技術的には、人間とAIのハイブリッドワークフローの検証が有望である。AIが生成したコードを短時間で自動検証し、リスクの高い部分だけを人がレビューするフローはコスト効率の高い運用設計につながる。
さらにモデル改良の方向性としては、メモリ効率やアルゴリズム選択の最適化を促す学習目標の導入が考えられる。モデルに実行コストを意識させることで、現場の制約内でより有用なコードを生成できる可能性がある。
運用面の学習としては、技術者向けの短期教育プログラムを整備し、AI出力の検査手法と運用監視のスキルを社内に蓄積することが必要である。これにより導入初期のリスクを低減できる。
最後に、経営層は技術選定を短期的な流行ではなく『検証可能なKPIとガバナンス計画』に基づいて行うべきである。AIは万能ではないが、適切に設計すれば確実に業務効率を上げるツールになり得る。
検索に使える英語キーワード
ChatGPT, DeepSeek, competitive programming, Codeforces, execution time, memory usage, code generation, model comparison
会議で使えるフレーズ集
・『本研究は実行時間とメモリ効率を重視した比較であり、導入時の監視体制が前提です』
・『ChatGPTは迅速性で有利だが、出力の検証フローが必須である』
・『DeepSeekは現状で中難度以上の安定性に懸念があり、改善投資が必要だ』
・『まずはパイロットで社内データを使った再検証を行い、KPIを定めてから本格導入しましょう』
・『人的レビューと自動テストを組み合わせるハイブリッド運用を前提にコスト試算を行うべきです』
