AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「APIを整備して外部連携を増やすべきだ」と言われまして、でも社内に仕様書がちゃんと残っていないケースが多くて困っているんです。要するに既存のウェブページから自動で仕様を取ってこれる、そんな技術はあるんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、AIを使ってドキュメント（ウェブの説明ページ）からAPI仕様を自動で抽出できる技術があるんです。今日はその研究の要点を、結論→理由→導入上の抑えどころの順で、わかりやすくご説明しますよ。
それはありがたい。実務的には、何が一番期待できるんですか。例えばコスト削減や工数削減という意味合いでのインパクトを教えてください。
いい質問ですね。要点は三つです。1つ目、既存のHTML説明文からベースURLやエンドポイントのパス、HTTPメソッドを自動抽出することで、手作業で仕様書を起こす工数を削減できます。2つ目、抽出した仕様は自動生成ツールやカタログに流し込めるため、外部連携の立ち上げが速くなります。3つ目、仕様が増えればAPIディレクトリの価値が上がり、エコシステム形成に寄与しますよ。
なるほど。で、具体的にどのように「抽出」するんですか。うちの現場は定型的ではないドキュメントが多く、ばらばらの書き方をされているんです。
素晴らしい着眼点ですね！その点を解決するために、この研究ではまずシードとなるドキュメントページを起点に関連ページをクロールし、機械学習の分類器とクラスタリングで候補を絞る手法を取っています。つまり、人の書き方のばらつきに対しては構造的手がかり（URLパターンやタグの配置）とテキスト上の特徴を組み合わせて耐性を持たせているのです。
これって要するにHTMLの見出しやコードブロック、URLの並び方などのパターンから機械が規則を学んで、仕様を組み立てるということですか？
その通りですよ！まさに要点を掴まれました。技術的にはベースURLの抽出、パステンプレート（path templates）と呼ばれるエンドポイントのテンプレート化、HTTPメソッド（GETやPOSTなど）の判別、という三点が核になっています。これらを組み合わせてOpenAPIのような機械に読み取れる仕様に変換するのです。
導入後の検証や精度の話はどうなりますか。誤抽出が多いと現場の信頼を失いそうで心配です。
素晴らしい着眼点ですね！論文では抽出結果を手作業で作ったゴールドスタンダードと比較することで評価しています。完全自動で完璧にはならないため、人のレビュー工程を残して半自動で運用するのが現実的です。ここをうまく運用設計すると投資対効果が出るんです。
現場への導入という観点では、どのくらいの技術リソースが必要でしょうか。うちのIT部門は人手が足りていません。
大丈夫、焦る必要はありませんよ。導入は段階的でよく、まずはターゲットとなる主要API群を一つか二つ選んで、抽出→人レビュー→改善のループを回すことをお勧めします。ポイントは自動化で最初から完璧を求めないこと、レビューワークフローを既存の業務に馴染ませることです。
それで最後に、要点を私の言葉で整理するとどう言えばよいですか。会議で説明する短い言葉が欲しいんです。
素晴らしい着眼点ですね！短く言うならこうです。1) ウェブ上のAPI説明からベースURL・パス・メソッドを自動で抽出できる、2) 完全自動は難しいが半自動運用で工数と時間が大幅に減る、3) 最初は主要APIで試し、改善を回しながら横展開する、です。これをそのまま会議でお使いください。
よくわかりました、拓海先生。要するに「ウェブの説明ページから機械がAPIの仕様を組み立ててくれて、人はその結果をチェックする形に変えると、整備コストが下がり外部連携が早くなる」ということですね。私の言葉で説明するとこれで合っていますか。
