拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から「PythonにAIを入れればバグが減る」と言われて困っておりまして、実際どれほど期待してよいか見当がつきません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。今日は『型（Type Checking）』と『ニューラルバグ検出器（Neural Bug Detector、NBD）』の関係を実務視点で分かりやすく説明しますね。
型チェックと言われてもピンと来ません。現場では「動くコード」が最優先で、型注釈もあまりしていません。それでも影響はあるのですか。
その疑問も鋭いですね。要点を3つで先にお伝えします。1) 型チェックは人間が見落としやすい型の不整合を自動で見つける。2) NBDは学習データに依存するため、型関連のバグが多いとそこに特化してしまう。3) 型を使えばNBDと型チェッカーを組み合わせてより効率的にバグを捕まえられる、です。
これって要するに、型で見つかるバグをAIに学習させるとAIがその部分ばかり得意になって、もっと重要な論理バグを見逃すということですか？
まさにその通りです！素晴らしい整理です。付け加えると、型チェッカーは説明可能性が高く計算コストも小さいため、まず型チェッカーで自動検査し、それでも残る問題にNBDを当てる運用が合理的です。
導入コストと効果のバランスが気になります。型注釈を全社で増やすのは現実的でしょうか。現場は怖がっています。
そこで現実的な進め方を3点まとめます。1) まずは重要モジュールに限定して型注釈を付ける。2) CI（継続的インテグレーション）で型チェッカーを回し説明可能な不具合を先に排除する。3) 残りの不具合に対してNBDを適用して検出力を補う。こうすれば投資対効果は高まりますよ。
なるほど。では、学習データの問題はどう扱えばよいでしょうか。過去のバグログが型関連で偏っていると聞きますが。
良い観点です。学習データから型関連のバグを除外して訓練すると、NBDは型外の複雑なバグに対して鋭くなります。つまりデータをどう選別するかが実務での性能を左右します。
それは運用がかなり重要ということですね。最後に、経営判断として何を優先すべきか教えてください。
安心してください。要点を3つでお伝えします。1) まず型チェッカーを導入して説明可能なバグを削減する。2) 次にNBDを型チェッカーで補えない領域に投入する。3) 最後に学習データの品質管理を行い、偏りを避ける。投資対効果の観点からもこの順が現実的です。
分かりました。つまり、まず型チェッカーで取り切れる問題を潰して、残りをAIに任せる。学習データは偏りを取ってから学習させる、ということで間違いないですね。ありがとうございました、拓海先生。
