AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「証明支援ツールを使って効率化できる」と言われまして、具体的に何が変わるのかさっぱりでして。これって要するに我々の現場で役立つという話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきますよ。今回の研究はCoq（Coq、定理証明支援系）で書かれた証明の「似ている部分」を自動で見つける仕組みを改善したものなんです。
証明の「似ている部分」ですか。うちの仕事で例えるなら、過去の設計図から似た構造を見つけて再利用するようなことですかね。そうなると投資対効果は見えやすいですが、具体的には何を学習しているんですか？
いい質問です！ここではML4PG（ML4PG、機械学習補助ツール）というツールが中心で、従来は証明で使われた「戦略（tactics）」だけを見ていました。しかし今回の改良では、定義（definitions）、型（types）、補題（lemmas）の形まで見るようにして、より本質的な類似を掬い取れるようにしたんです。
定義や型まで見ると精度が上がりそうですね。ただ、学習というと大量のデータや難しい設定が必要になる印象があります。導入のハードルは高くないですか？
その点も配慮されていますよ。今回の論文は「recurrent clustering（再帰的クラスタリング）」という手法を導入して、証明中の小さな断片を切り出して特徴行列を作るんです。これにより、大きなデータがなくても局所的な類似を見つけられるようになるんですよ。
断片を切り出す、ですか。うーん、うちの現場だと「局所最適」と「全体最適」のバランスが問題です。局所的に似ているものを見つけて失敗するリスクはないですか？
良い懸念ですね。だからこそこの研究では「proof-patch（証明パッチ）」という単位を採り、最大で5ステップ程度の連続した断片で比較します。さらに出力は単なるリストではなく、オートマトン型の可視化で提示するため、どの段階でどんな戦略が似ているのかが分かりやすくなるんです。
なるほど、可視化があると現場にも説明しやすいですね。ところで、これって要するに過去の成功例を部分的に再利用してミスを減らす、ということですか？
その通りです！要点を3つにまとめると、1) 定義や型まで含めた類似検出で本質的な再利用が可能、2) 証明を小さなパッチに分けることで局所的なパターンを発見、3) オートマトン型の可視化で人が判断しやすくする、ということなんですよ。
素晴らしい整理です。最後に一つお聞きします。社内で実運用するにはどんな準備が必要ですか。データの整理、ルール作り、教育、どれから手を付けるべきでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！順序としては、まず目的を定めてどの種類の「過去の証明（設計図）」を再利用したいかを決めることです。その次に、対象を小さな断片に分けるルールを作り、最後に現場で判定しやすい可視化を用意して運用を始める、で十分に回せるんですよ。
わかりました。では私の言葉で整理します。過去の設計図を部分的に見て、本質的に似た箇所を検出する仕組みを作り、可視化で人が判断することで再利用を促進する、ということですね。
