PDCとDM-SFT：LLMのSQLバグ修正強化への道（PDC & DM-SFT: A Road for LLM SQL Bug-Fix Enhancing）

田中専務

拓海先生、最近うちのエンジニアから「LLMにSQLのバグを直させられるようにしたら効率が上がる」と言われまして。ただ、どこから手をつければよいのかさっぱりでして。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まず端的に言うと、この論文は「データを賢く作る方法」と「学習時に重要部分だけを重点的に教える方法」で、LLMのSQLバグ修正能力を大きく伸ばせると示したんですよ。

田中専務

なるほど。で、その「データを賢く作る方法」と「重要部分だけを教える方法」って、要するに何が違うんですか？現場に導入するならコストや効果が気になります。

AIメンター拓海

良い質問ですよ。整理すると要点は三つです。1) PDC（Progressive Dataset Construction）は幅と深さの両面からバグ修正用データを増やすこと、2) DM-SFT（Dynamic Mask Supervised Fine-Tuning）は学習時に一部の正解コードをランダムに隠してモデルに部分修正を学ばせること、3) これらを組み合わせると性能が大きく上がり、学習コストも抑えられる点です。

田中専務

それは分かりやすい。じゃあ局所的に手を入れてもらう感じですか。これって要するに『部分問題を繰り返し学習させて全体の品質を上げる』ということ？

AIメンター拓海

その理解で本質をついていますよ。補足すると、PDCはまず広く多様な失敗例を集め（breadth-first）、次にあるパターンの深い変異を生成する（depth-first）という二段構えです。一方DM-SFTは学習時間を節約しつつ、モデルが“どこを直すべきか”に集中できるように設計されていますよ。

田中専務

投資対効果の話に戻します。学習コストが下がるのはありがたいが、どれほど現場での効果が出るものですか？うちのシステムはオンプレで、クラウドで大がかりに学習するのはハードルが高いのです。

AIメンター拓海

実務観点の懸念はもっともです。論文ではDM-SFTを使うことで学習ステップが大幅に減り、同等の性能に到達するのが早くなると示されています。つまりオンプレの限られたGPU資源でも段階的に導入しやすく、初期投資を抑えながら効果を検証できるんです。

田中専務

現場での運用面ではどう配慮すべきでしょうか。エンジニアが既存のSQLを書く習慣を崩さずにAIを活かさせたいのです。

AIメンター拓海

ここもポイントです。導入は段階的に、まずはログや失敗事例を集める仕組みを作り、その上でPDCでデータを増やす。次にDM-SFTでモデルを微調整して、提案が出せるインターフェースを作る。それを現場のレビューに回し、フィードバックでさらに改善していく流れが現実的ですよ。

田中専務

なるほど。最後に要点を三つで教えてください。忙しいので短くお願いします。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。結論三つです。1) PDCで多様なバグと修正例を用意すること、2) DM-SFTで学習効率を上げつつ部分修正能力を育てること、3) 段階的導入で現場レビューを回し投資対効果を検証すること。これで進めれば現実的に効果が出せますよ。

田中専務

分かりました。要するに「まずは失敗事例を集めて賢い教材を作り、学習時に直すべき箇所を重点的に教えることで、少ないコストで現場のSQL修正力を高める」ということですね。自分の言葉で言うとそうなります。ありがとうございました、拓海先生。