AIBR プレミアム
拓海先生、本日はある論文について教えていただきたいのですが。部下から「コードの中の類似関係をAIで取れる」と聞いて驚いております。正直、何が変わるのか見当がつかなくてして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく聞こえる話を噛み砕いて説明しますよ。まず結論だけ先に言うと、テキストの統計情報だけでなく、実際のソフトウェア実装の情報を組み合わせると、クラス同士の“同位語（coordinate term）”関係を高精度に見つけられるんです。
テキストの統計情報だけだとダメで、実装の情報を足すと良くなると。これって要するに、書かれている言葉だけ見るより、実物を見て判断するということですか？
その通りです！比喩で言えば、商品カタログの文字情報だけで競合商品を比べるより、実際に倉庫を見て寸法や使い方を確認した方が判断が正確になる、という感覚です。要点を3つにまとめると、1）テキストとコードの両方を見る、2）クラスの使われ方を数値化する、3）それらを機械学習で統合する、です。
なるほど。現場に導入する場合、手間やコストの不安があるのですが、どの部分に一番労力がかかりますか？導入の投資対効果を知りたいのです。
良い質問ですね。現場コストは主にデータの準備とエンティティ（entity）連結作業、つまりテキスト中の語と実際のクラスを対応付ける作業にかかります。ただ、ここでのポイントは完全性を求めるより、高頻度で使われるクラスに集中すれば十分有益という点です。投資対効果は、検索や補完、リファクタ支援などで即効性のある改善が見込めますよ。
実務で使えるなら前向きに考えたいです。具体的にどんな成果が出るのですか？使い方のイメージを教えてください。
例えば、類似クラスを自動で提案することで、開発者の検索時間を短縮できる。また、コード補完（token completion）やリファクタ支援の品質が上がる。さらに、社内ライブラリの関係性を可視化して、設計の改善点を見つけやすくなるという実務効果があります。順を追えば導入障壁も小さいです。
これって要するに、社内のコード資産をちゃんと“理解”してくれる仕組みを作るということですね？
はい、その表現で合っていますよ。最終的には“コードの語彙”を整理して業務で使いやすくする仕組みです。大丈夫、一緒にロードマップを描けば着実に進められますよ。
分かりました。では最後に、私の言葉でまとめますと、テキスト上の言葉だけでなく実際のクラスの使われ方を見ることで、似た役割のクラス同士を高い精度で自動的に見つけられる、という理解で合っていますか？
その通りです！正確な理解ですね。今はまず高頻度部分から始めて、段階的に適用範囲を広げていきましょう。一緒に進めれば必ず成果が出せるんです。
