AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場で「コードの脆弱性を自動で見つけられる機械学習」みたいな話が出てきましてね。うちのエンジニアが説明しても抽象的で、投資して効果が出るかどうか判断できないんです。要するに、どれくらい手間が減るんですか？現場が受け入れられるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していけば投資対効果が見えるようになりますよ。今回の論文は「ソースコードから特徴を手作業で作らず、深層学習で自動的に学ぶ」手法についてです。要点は三つです：手作業を減らすこと、コードの文脈を長く捉えること、そして他プロジェクトでも通用しうることです。
手作業を減らすというのは良いですね。しかし、うちの現場は古いコードも多い。ツールを入れても、結局は現場のレビューで時間がかかるのではないですか？そこはどうなんでしょう？
良い視点ですよ。ここで使われるのはLong Short-Term Memory（LSTM）というモデルで、LSTM（LSTM）「長短期記憶」と呼びます。身近に例えると、ある単語が文中の後半に出てくる影響を覚えておくノートのようなものです。古いコードでも、関連する記述が離れて存在する場合に効果を発揮しますから、レビュー候補をより的確に絞れます。
これって要するに、昔の書き方でも重要な箇所を”文脈ごと”見つけられるということですか？要点は3つ、とおっしゃいましたが、ROIの観点で具体的にどのように効くんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！ROIに効く三つのポイントはこうです。第一に、手作業で設計する特徴量（ソフトウェアメトリクスなど）に頼らずに自動で学習できるため、準備工数が減るんですよ。第二に、誤検知を減らしレビュー工数を絞れるので人的コストが下がります。第三に、学習した特徴が他プロジェクトへ移転しやすければ、新規プロジェクトへの再利用でコストが下がります。
なるほど。準備工数とレビュー工数、あと再利用か。現場に入れる時の不安は、誤検知の多さとブラックボックス感なんです。現場の人間が納得できる説明はできますか？
いい質問ですね。LSTMで学ぶ特徴は可視化して評価できますし、既存のソフトウェア指標（software metrics）と比較してどの程度改善するかを数値で示せます。特に論文では、同一プロジェクト内（within-project）で平均58%の改善、異プロジェクト間（cross-project）では高い移転性能を示していますから、導入説明の根拠になりますよ。
改善率が高いと聞くと期待しますが、データを揃えたり学習させる工数はどれほどかかりますか？うちの工数を喰い潰してしまっては本末転倒です。
大丈夫です。ここも重要な点で、論文は既存のコードベースからトークン化したデータを抽出して学習する流れを示しています。初期はデータ整備に時間がかかりますが、一度パイプラインを作れば継続的に学習・改善できます。現場導入は段階的に、まずは重要なモジュール一つで検証すると安全です。
ありがとうございます。最後に私のために整理していただけますか？社内で説明する際の要点を3点でまとめてください。
もちろんです。要点三つは、（1）手作業の特徴設計を不要にし工数を圧縮できること、（2）コードの長い文脈を捉え誤検知を減らせること、（3）他プロジェクトへの知見移転で継続的なコスト削減が期待できること、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、まずは一部モジュールでこの自動学習を試して、準備工数とレビュー削減のバランスを見つつ、良ければ他へ広げる、という進め方ですね。まずは試験運用で現場の納得を得る、これが肝要という理解で進めます。
