AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が「コミットメッセージ自動生成（CMG）は導入すべきです」と言い出しまして、現場でも議論になっているんですけど、評価の話を聞くとよく分からなくて。研究では自動スコアを使うことが多いようですが、現場目線での成否はどうやって確かめればいいんですか？
素晴らしい着眼点ですね！まず結論をお伝えすると、研究と実運用の評価をつなぐには「ユーザーが実際にどれだけ手直しするか」を評価軸にするのが現実的で、これが運用での受け入れをよく反映するんですよ。
なるほど、でも研究でよく見るBLEUやROUGEみたいな自動評価と何が違うんですか？これって要するに、評価を現場に近づけるための指標を替えるということですか？
はい、まさにその通りですよ！実務で大事なのはユーザーが生成物をそのまま受け入れるかどうかで、従来の自動類似度指標は人の好みや編集コストを必ずしも反映しないんです。簡単に言うと、要点は三つあります。第一にオンラインでの「編集回数」を使って評価軸を決めること、第二にそれを模擬するオフラインデータセットとツールを作ること、第三にオフライン実験がオンラインでの振る舞いを予測するように指標を選ぶことです。
なるほど。で、例えば導入検討の現場ではどんな手順で評価すればいいんでしょう。すぐに社内で試してみたいんですが、時間がかかるのは困るんです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。実務的には、まずは少数の現場ユーザーでオンライン指標（ユーザーが加える編集の回数や編集量）を観察します。そのデータを元に、オフラインで高速に試せる自動指標を選定し、モデル改良ごとにオフライン実験で絞り込む運用が現実的です。こうすれば全ての変更で長いオンライン実験を回す必要がなくなりますよ。
それはコストの面で助かりますね。で、実際にどれくらいのデータを用意すればオフライン指標が信用できるんですか？うちのような中小でも再現できる規模感を教えてください。
いい質問です。研究ではまず小規模でも質の高いペアデータを作ることを推奨しています。例えば57件の生成メッセージと専門家による編集ペアを作って、どの自動指標がオンラインの編集行動と相関するかを検証することで、実用的な指標を見つけられます。量よりも『実際の編集フローを模した質』が重要なんですよ。
なるほど、少数でも精度の高い検証が鍵ですね。これって要するに、研究の自動指標を鵜呑みにせず、実際のユーザー行動に合わせた指標を作るってことですか？
その通りですよ。要点を三つにまとめますね。1) オンラインで観察できる実際の編集負荷を基準にすること、2) その基準に合致するオフライン指標を小規模データで検証して選ぶこと、3) 選んだ指標でモデル改善のスクリーニングを行い、最後に最終的な改良だけオンラインで確かめることです。これで投資対効果が高い運用が可能になりますよ。
分かりました。投資対効果を見ながら段階的に進めるイメージですね。ではまず小さく試して、オフラインでフィルタをかけて本当に良いものだけを本番に出す、と。
まさにその通りです。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。まずは57件程度の編集ペアを作るところから始めましょう。そこからどの自動指標が実際の編集量と一致するかを確かめていきましょうね。
分かりました。要は、小さく始めて、ユーザーがどれだけ直しているかを見る。良い指標を選んで本当に効くものだけを本番に回す。現場での手戻りを減らすことが最終目的ですね。では、その理解で社内提案をまとめます。
