ソフトウェア開発の現場で、コードレビューは品質と安全性を確保するための重要なプロセスだ。しかし、膨大なコードを人力で確認するのは非常に手間がかかる。そこで登場したのが、大規模言語モデル（LLM）を用いたコードレビューの自動化である。
最新の研究では、LLMがセキュリティ脆弱性の検出とソフトウェア機能検証において高い性能を示すことが明らかになった。例えば、OpenAIのGPT-4は、脆弱性検出で95.6%の精度を達成し、機能検証でも88.7%の精度を記録した。まさに、人間のレビュアーに匹敵する性能と言えるだろう。
ただし、実用化に向けては課題も残されている。より大規模で複雑なコードベースでの性能検証や、モデルの判断根拠を説明できるようにすることなどだ。それでも、LLMがコードレビューを大きく変革する可能性は十分にある。
本記事では、この画期的な研究の概要と実験結果を詳しく解説。併せて、LLMがソフトウェア開発の現場にもたらすインパクトと、今後の展望についても考察する。
この記事でわかること
・大規模言語モデル（LLM）がコードレビューの自動化に応用できることがわかる
LLMを用いることで、セキュリティ脆弱性の検出とソフトウェア機能検証を自動化できる可能性が示された。
・LLMがコードレビューにおいて高い性能を達成できることがわかる
OpenAIのGPT-4は、脆弱性検出で95.6%の精度、機能検証で88.7%の精度を達成した。
・LLMをコードレビューに実用化するための課題がわかる
より大規模で複雑なコードベースでの性能検証や、モデルの判断根拠の説明可能性などが課題として挙げられる。
・コードレビューの自動化に向けた研究の方向性がわかる
特殊なタスクに特化したモデルや、大規模なデータセットを用いた実験、ユニットテストや静的コード解析との比較などが今後の研究の方向性として考えられる。
・LLMがソフトウェア開発の現場に与える影響がわかる
コードレビューの自動化により、開発者の負担が軽減され、ソフトウェアの品質と安全性が向上する可能性がある。
目次
1.セキュリティと機能評価の自動化への第一歩
コードレビューは、ソフトウェア開発プロセスにおいて欠かせない作業である。しかし、その重要性にもかかわらず、レビューの実施には多大な時間と労力を要するのが現状だ。開発者はしばしば、膨大なコードの山に埋もれながら、潜在的なバグや脆弱性を見落とすリスクと戦わなければならない。
そんな中、大規模言語モデル（LLM）によるコードレビューの自動化に関する研究が注目を集めている。LLMとは、膨大なテキストデータから言語の特徴を学習した人工知能モデルのことだ。GPT-3やBERTなどの有名モデルは、自然言語処理の分野で目覚ましい成果を上げてきた。
この研究の著者らは、LLMの能力をコードレビューに応用することで、レビュープロセスの効率化と質の向上を目指している。具体的には、以下の2つのタスクに着目した。
1. セキュリティ脆弱性のあるコードへのフラグ立て
2. ソフトウェアの機能検証（コードが意図した機能を満たしていることの確認）
これらのタスクは、高品質なコードレビューに不可欠な要素である。脆弱性を見逃せば、システムがサイバー攻撃に晒される危険性がある。また、意図した機能を満たさないコードは、バグを生み出し、ユーザー体験を損ねかねない。
著者らは、LLMを用いることで、これらのタスクを自動化できると考えている。つまり、人間のレビュアーに代わって、AIがコードをチェックし、問題点を指摘してくれるのだ。これが実現すれば、レビューにかかる時間と労力を大幅に削減できる。
さらに、LLMは単なるルールベースのツールとは異なり、膨大なコードから学習した知識を活用できる。つまり、人間のレビュアーでは気づきにくい潜在的な問題点も発見できる可能性がある。
ただし、LLMをコードレビューに応用するためには、まだ多くの課題が残されている。例えば、モデルの精度や再現性、説明可能性などだ。また、LLMによる指摘をいかに人間のレビュアーに伝えるかといったUIの問題もある。
とはいえ、この研究は、LLMがコードレビューの自動化に大きな可能性を秘めていることを示した点で画期的だ。今後の研究の進展によって、より効率的で高品質なレビュープロセスが実現される可能性は高い。
2.実験方法と使用データセットの解説
続いてこの研究で用いられた実験方法と、使用されたデータセットについて詳しく解説していこう。
研究チームは、LLMがコードレビューのタスクをどの程度こなせるのかを評価するために、複数の実験を行った。実験では、ゼロショットプロンプトと連想プロンプトという2つの手法を用いて、最終的な「承認または拒否」の推奨事項を得ている。
ゼロショットプロンプトとは、モデルに特定のタスクを直接指示する方法だ。例えば、「このコードにセキュリティ脆弱性があるかどうかを判定してください」といった具合である。一方、連想プロンプトは、モデルに一連の質問を投げかけ、その回答を組み合わせることでタスクを達成する方法だ。
実験に使用されたデータセットは、以下の3つである。
1. HumanEval：164のPythonコードスニペットを含むデータセット。ただし、関数が1つだけで、docstringも1つだけのスニペットに絞られ、最終的に148のスニペットが使用された。
2. MBPP：974のPythonコードスニペットを含むデータセット。このうち、テスト用に指定された500のスニペットから、関数が1つで、docstringが1つ以下のものが選ばれ、最終的に476のスニペットが使用された。
3. SecurityEval：Common Weakness Enumeration（CWE）システムに基づいて、セキュリティ脆弱性を含む121のPythonコードスニペットを収集したデータセット。ただし、Web上から収集されたスニペットや、関数が1つでdocstringも1つでないスニペットは除外され、最終的に36のスニペットが使用された。
これらのデータセットには、意図的にLLMが学習したことのないコードスニペットが選ばれている。また、SecurityEvalからは2022年後半に公開された、作者自身が作成したスニペットのみが使用された。
実験では、SecurityEvalのスニペットを「脆弱性あり」、HumanEvalとMBPPのスニペットを「脆弱性なし」として扱っている。ただし、実際のコードベースでは脆弱性を含むコードの割合は5%程度であることが知られており、今回の実験データもそれを反映したものとなっている。
LLMには、OpenAIの3つの独自モデルと、6つのオープンソースモデルが使用された。オープンソースモデルは、2023年8月時点でHugging Face Open LLM Leaderboardに掲載されていた影響力の大きなモデルから選ばれ、リソースとハードウェアの制約から、小規模版が使用されている。
以上が、この研究で用いられた実験方法と使用データセットの概要だ。
3.実験結果と考察
いよいよ実験の結果と、そこから得られる考察について詳しく見ていこう。
研究チームは、4つのリサーチクエスチョン（RQ）を設定し、それぞれについて実験を行った。以下、各RQの結果を順に見ていく。
RQ1: LLMはコードのセキュリティ脆弱性をフラグ立てできるか？
この実験では、ゼロショットの二値分類を用いて評価が行われた。脆弱性ありのスニペット（SecurityEval）を正例、脆弱性なしのスニペット（HumanEvalとMBPP）を負例として、モデルは「脆弱性あり」か「脆弱性なし」かを予測する。
結果は、OpenAIの独自モデルであるText-davinci-003が最も高い性能を示し、精度95.6%、F1スコア37.9%を達成した。一方、オープンソースモデルの性能は軒並み低く、F1スコアはランダムな予測とほぼ同等かそれ以下だった。
RQ2: LLMはソフトウェアの機能検証ができるか？
この実験でも、ゼロショットの二値分類が用いられた。各スニペットに対し、正しいタスク説明と誤ったタスク説明を用意し、モデルがコードと説明の組み合わせを「正しい」か「誤り」かを予測する。
結果は、オープンソースモデルが精度50%前後、つまりランダムな予測とほぼ同等の性能を示したのに対し、OpenAIのGPT-4が精度88.7%、F1スコア88.2%と高い性能を達成した。
RQ3: LLMはセキュリティ脆弱性のフラグ立てとソフトウェア機能検証を同時にできるか？
この実験では、ゼロショットプロンプトと連想プロンプトの両方が用いられ、最終的な「承認または拒否」の推奨事項が求められた。
結果は、オープンソースモデルの性能が低かったのに対し、OpenAIの独自モデルでは連想プロンプトを用いることで性能が大きく向上した。特にGPT-4は、精度が80.8%から87.2%に、F1スコアが76.6%から85.7%に上昇した。
RQ4: LLMはセキュリティ脆弱性に関するフィードバックを提供できるか？
この実験では、マルチクラスのゼロショット分類が用いられた。モデルはSecurityEvalの36のスニペットに対し、脆弱性の説明を生成する。生成された説明とCWEの脆弱性名との類似度を測ることで、説明の質が評価された。
結果は、独自モデルがオープンソースモデルを上回り、特にGPT-4は生成した説明の36.7%を真の脆弱性名に対応付けることができた。また、モデルのサイズが大きいほど性能が高くなる傾向が見られた。
以上の結果から、LLMがコードレビューのタスクにおいて一定の性能を示すことが明らかになった。特に、OpenAIの独自モデルは、セキュリティ脆弱性の検出とソフトウェア機能検証の両方で高い性能を達成している。また、連想プロンプトを用いることで性能が向上することも示された。
ただし、今回の実験ではあくまでも小規模なコードスニペットを対象としており、より大規模なコードベースでの性能は未知数である。また、モデルの説明可能性や再現性など、実用化に向けた課題も残されている。
とはいえ、LLMがコードレビューの自動化に大きな可能性を秘めていることが明らかになったことは事実だ。
4.実験結果の妥当性と今後の展望
最後に、これらの実験結果の妥当性を検討するとともに、今後の研究の展望について考えてみたい。
まず、実験結果の内的妥当性について考えてみよう。この研究では、RQ2の実験設定において、各データセットのプログラミングタスクがすべて一意であることを暗に仮定している。つまり、各タスクが異なる目的を達成しようとしているということだ。HumanEvalについてはこの仮定が成り立つと考えられるが、MBPPとSecurityEvalについては確かではない。
また、LLMの出力がランダムな要素を含むこと、入力の微妙な変化に対して出力が大きく変化する可能性があることにも注意が必要だ。この研究では、コードスニペットにランダムな変更を加えて複数回の実験を行うことで、これらの影響を軽減しようとしている。
次に、外的妥当性について考えてみよう。今回の実験では、オープンソースモデルの小規模版と、単一の関数だけを含むコードスニペットを対象としている。そのため、より大規模なオープンソースモデルやソースコードファイル全体に対する性能を保証することはできない。これらは今後の研究の課題として残されている。
また、特殊なタスクに特化したオープンソースモデル（Code Llamaなど）や、より大規模なデータセット（EvalPlusなど）を用いた実験、few-shotプロンプトの活用、ユニットテストや静的コード解析などの手法との比較なども、今後の研究の方向性として考えられる。
LLMをコードレビューに実際に応用するためには、まだ多くの課題が残されている。例えば、モデルの精度や再現性、説明可能性の向上、LLMによる指摘を人間のレビュアーに効果的に伝えるためのユーザーインターフェースの設計などだ。
また、LLMによるコードレビューの自動化が、ソフトウェア開発の現場でどのように受け入れられ、活用されていくのかも重要な問題だ。開発者の職務内容や役割分担、コミュニケーションのあり方など、開発プロセス全体に与える影響を慎重に検討する必要がある。
とはいえ、この研究は、LLMがコードレビューの自動化に大きな可能性を秘めていることを示した点で画期的だ。今後の研究の進展により、これらの課題が着実に解決され、より効率的で高品質なコードレビューが実現されることを期待したい。
そして、LLMによるコードレビューの自動化が、ソフトウェア開発の現場に広く浸透し、開発者の負担を軽減しつつ、ソフトウェアの品質と安全性を高めることに貢献することを願ってやまない。