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田中専務

拓海先生、最近社内でAIを使ってコードの脆弱性を見つけられないかと話が出ているのですが、いろいろな手法がある中で何を信頼していいのか分かりません。要するに、うちのような製造業で本当に役立つんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。最近の研究で、LLMpatronousという方法が話題になっており、LLMと外部知識の組み合わせで脆弱性検出の精度を上げようとしているんです。

田中専務

LLMpatronousですか。聞き慣れない言葉です。そもそもLLMって何でしたっけ、ChatGPTみたいなものでしょうか。うちの現場では古いコードもあるし、新しい脆弱性の情報が追い付くか心配です。

AIメンター拓海

素晴らしい質問です！LLMはLarge Language Model（LLM、大規模言語モデル）の略で、ChatGPTのように大量の文章から学んで文章を生成するAIです。ただし、知識の更新が遅かったり、時に事実と異なる情報を出す「ハルシネーション」と呼ばれる問題があるんですよ。

田中専務

なるほど。で、LLMpatronousはその問題をどう解決するんですか。コストや現場での運用の実効性も教えてください。

AIメンター拓海

良い着目点ですね！要点を三つにまとめます。1つ目、RAG（Retrieval-Augmented Generation）で最新の外部知識を参照して知識切れを補う。2つ目、MoA（Mixture-of-Agents）で複数の

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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