拓海先生、最近部下からDependabotのアラートが多くて現場が疲弊していると聞きました。要するに、機械が大量に『直してください』と来るだけで、本当に重要かどうか判断できないという話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。今回の論文は、Dependabot（依存関係更新自動化ツール）から送られるアラートを、AI（Artificial Intelligence）—人工知能—で“交渉”させることで、現場の負担を減らそうという提案です。大丈夫、一緒に要点を3つに分けて見ていけるんですよ。
具体的にはAIが何をやってくれるのですか。投資に見合う効果があるのか、現場に入れるときのリスクは？
要点は三つです。1つ目、AIがアラートを“判定”して重要度の低いものを自動で弾くことで担当者の目を減らす。2つ目、AIが更新の適合性をシミュレーションして、適用した場合の影響を予測する。3つ目、透明性と説明可能性を担保して、最終判断は人間ができるようにする。これだけで現場の対応工数が大きく下がるはずですよ。
ふむ、でもAIが勝手に判断して消してしまうのは怖い。これって要するに、重要なアラートだけ人に見せるフィルターをAIが作るということ？
その理解で合っていますよ。ただし大事なのはAIが“代理で決定する”のではなく“交渉する”ことです。交渉というのはAIが候補を提示したり、リスクや影響を段階的に示して、最終的に人が承認するワークフローを作るイメージです。これなら投資対効果も説明しやすく、導入の不安も小さくできますよ。
なるほど。現場の事情をどれだけAIに学習させるかが肝ですね。導入初期は誤判定もあるでしょうから、安全弁は必要だと。
まさにその通りです。まずはパイロットで限定的に運用し、フィードバックループを回してAIをチューニングする。加えてAIの判断根拠をログで残して、人間がいつでも追跡できるようにします。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
コスト面はどう説明すればよいですか。現場の負担軽減がどれだけ利益に繋がるかを経営会議で示したいのですが。
要点を三つで示せば説得力が出ます。第一に人件費換算での削減見込み、第二に重要アラートの見落としによる潜在的損失の低減、第三に開発速度向上による市場投入の短縮です。これらを小さなパイロットで定量化して提示すれば、投資合理性を説明できますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめると、Dependabotの通知をそのまま人に流すのではなく、AIがまず精査・予測して重要度をつけ、最終的には人が承認する流れにして現場の負担とリスクを同時に下げる、ということですね。
その通りです、田中専務。素晴らしい着眼点ですね！現場の声を反映させながら段階的に導入すれば、確実に効果を出せますよ。
