AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの若手が「バグ管理にAIを使おう」と言うんですが、何をどうすれば効果があるのかさっぱりでして。要するに人手を減らして早く直せるようになる、という認識でいいですか？
素晴らしい着眼点ですね！田中専務、その通りです。バグ割り当ての自動化は人的コストを削減し、対応スピードを上げる効果があります。今回は論文の要旨を元に、何が効くかを3点で整理してお伝えしますよ。
お願い致します。ちなみにうちの現場では報告の文章がバラバラで、要点が書かれていないことも多いです。文章だけで当てるというのは無理があるのではないですか。
その懸念は正しいです。論文ではテキスト（文章）を使う従来手法は高次元でノイズが多く、精度や計算負荷で問題が出ると指摘しています。そこで代替として、文章ではなくカテゴリ情報、つまり”コンポーネント”や報告種別のような構造化された項目を使う手法を検証しているんですよ。
なるほど。要するに、文章の代わりに選択式の項目を活用して誰に割り当てるかを決める、ということですか？それなら現場にも受け入れられそうです。
まさに要点を掴んでいますよ。論文の結論は単純で、三つのポイントに集約できます。第一に、文章だけに頼ると誤判定や負荷が増す。第二に、カテゴリ情報は低次元で扱いやすく、精度向上に寄与する可能性がある。第三に、最も効果的なのは文章とカテゴリを組み合わせることです。短く言えば、両方を賢く使うのが得策なんです。
それは助かります。導入にあたって費用対効果が気になります。どの程度の工数削減や精度向上が見込めるものなのでしょうか。
鋭い問いですね。論文の実験ではプロジェクトによって差が出ますが、カテゴリを追加することでモデルの正確さが改善するケースが示されています。現場導入ではまずデータが整備できるかを確認し、段階的に運用すれば初期投資を抑えつつ効果を検証できますよ。一緒にROIの試算もできるんです。
これって要するに、まずは現場の”分類できる項目”を増やして、それを使って人を候補に挙げさせ、最後は人が判断する仕組みにすれば安全だということですね？
その理解で完璧ですよ。要点を3つにまとめると、1) 現状のバグ報告の構造を把握する、2) カテゴリ情報を整備してモデルに組み込む、3) 最初は人が最終判断するハイブリッド運用で負荷とリスクを下げる、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で整理しますと、文章だけでAIに任せるのは危険で、分類項目を整えてAIに候補を出させ、人が最終判断する運用から始めるのが現実的、ということで間違いないでしょうか。では、まずその方向で現場と相談してみます。
