拓海さん、部下から『OSSのデータを使ってコードの欠陥を予測できる論文がある』と聞きました。うちの現場にも関係ありますか？正直、何ができるのかがよく分からなくてして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく説明しますよ。要点は三つだけで、OSSのコードとバグ報告を組み合わせて特徴量を作り、機械学習（Machine Learning, ML）で欠陥の可能性を予測する、という手法です。
ええと、OSSというのはOpen Source Softwareのことですね。で、要は公開されているコードとバグ報告を見て、『このファイルはバグが出やすい』って教えてくれると。
その通りです！ただし重要なのは『何を見て判断するか』です。コードの書き方や構文の使い方、変更履歴やバグ報告の文面などから特徴を作り、それを入力にしてMLモデルが学習するんですよ。
なるほど。で、投資対効果ですけど、導入すれば本当にバグ探しの工数を減らせますか？現場に負担をかけず使えるんでしょうか。
よい質問です。要点を三つで答えますよ。第一に、モデルは『優先度付け』が得意で、人が全てを追う代わりに重点的に見るべき箇所を示せます。第二に、既存のCI/CDやコードレビューにフックすれば現場負担は小さいです。第三に、精度はデータに依存するのでまずはパイロットで評価します。
これって要するに、全部を直ちに自動化するのではなく、どこを重点的にチェックすべきかを示す“案内役”が増えるということですか？
正解です！その“案内”が有効かどうかは三段階で評価できます。まずはデータ収集の可否。次にモデルを学習して開発現場での再現性を確認。最後に運用での効果、つまりバグ修正時間や不具合の削減率で判断します。一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。実務的には最初にどんな準備が要りますか。現場が混乱しないか心配です。
最初は小さく始めます。対象言語を限定し、過去のバグ履歴とソースの関連付けができるかを確認します。次に、モデル評価は既知のバグデータで検証してから、現場に通知する形式を決めます。小さな成功体験を作るのが早道です。
なるほど。では、最終的にうちのエンジニアにどう説明して導入させれば良いか、ポイントを一つにまとめると何ですか。
『これは人の仕事を奪うのではなく、最短で成果を出すための優先順位支援ツールである』と説明してください。要点は三つ、現場負担を増やさないこと、段階評価で導入すること、効果を数値で示すことです。大丈夫、一緒に進められますよ。
分かりました。自分の言葉で整理すると、まず過去のバグとソースを結びつけて学習させ、小さく運用して効果測定を行い、現場には優先順位を示す形で導入する、ということですね。
