ソフトウェア工学における大規模言語モデルの現状を調査：LLMの適用と成果

9月11日、ソフトウェア工学（SE）における大規模言語モデル（LLM）に関する包括的な調査が公開された。本調査は、SE分野におけるLLMの活用に焦点を当てており、コード生成やテスト、要件エンジニアリングなど、多岐にわたるタスクの自動化におけるLLMの役割を体系的に整理し、LLMがSEの各種業務にどのように適用され、どのような成果を上げているかを明らかにしている。

本調査の成果物はGitHubリポジトリで公開されており、今後も継続的に更新される予定である。ただ、実際のドキュメントは非常にボリュームがあるため、以下にChatGPTを使って要点をまとめたものを紹介する。

LLMのSE業務への適用とその成果

LLMは、ソフトウェア開発の各フェーズで大きな成果を上げており、以下のように様々なタスクに適用されている。

1. 要件エンジニアリング

LLMは、要件エンジニアリングのさまざまなプロセスで利用されている。たとえば、曖昧性検出、要件分類、要件トレーサビリティ、要件品質保証などのタスクがある。これにより、要件仕様の改善や誤解を防ぐ効果が期待されている。

• 曖昧性検出: LLMを用いた自然言語解析により、曖昧な要件を特定し、明確化を図ることが可能となった。
• 要件のトレーサビリティ: 自動的に要件の追跡リンクを生成し、開発の進捗や変更に対する影響を把握しやすくしている。

2. コード生成と補完

LLMはコード生成やコード補完のタスクにおいて非常に有効であり、プログラムの自動生成や効率的なコード補完をサポートしている。これにより、開発者の生産性が向上し、単純なコード作業を自動化することで、より複雑な問題に集中できるようになっている。

• コード補完: CodexやCodeBERTのようなモデルが、開発者が書きかけのコードを補完し、ミスの防止や効率向上を実現している。
• コード生成: 複雑なアルゴリズムやデザインパターンの自動生成が可能となり、コーディングにかかる時間を大幅に削減している。

3. ソフトウェアテスト

LLMは、テスト生成やテストケースの自動化においても成功を収めている。これにより、手動で行われていたテストの作業負担が軽減され、より多くのケースでのテストが効率的に実施可能となっている。

• テスト生成: 自動テストケース生成により、コードの欠陥や脆弱性を早期に発見し、品質保証を強化することが可能になっている。
• バグ修正と脆弱性検出: LLMは、コード中のバグやセキュリティ上の脆弱性を自動的に特定し、修正提案を行うことで、システムの安全性を向上させている。

4. バグ修正とコードメンテナンス

LLMは、バグ修正やコードレビューといったメンテナンス作業にも大きく寄与している。自動コードレビューやバグ修正提案を通じて、ソフトウェアの品質向上に貢献している。

• バグ修正: LLMがコードのバグを自動的に特定し、修正案を提示することで、バグ修正の効率が向上している。
• コードレビュー: コードレビューの自動化により、開発者の負担を軽減し、レビューの精度を向上させている。

5. その他の応用例

LLMはその他にも、要件の要約、コードの翻訳、リファクタリング支援、データ分析など、SEの幅広い業務において活用されている。

今後の課題と可能性

本調査は、LLMのSE業務における応用がすでに多岐にわたることを示しており、その成果は顕著である。しかし、課題もいくつか残っており、特にLLMをSE業務に完全に統合するためには、より高精度なテストケースの生成や、データセットの質向上、モデルのパフォーマンス向上が必要とされている。また、ドメイン特化型LLMの開発や、クリーンな評価データセットの構築などが今後の重要な研究課題として挙げられている。

詳細は[A Survey on Large Language Models for Software Engineering]を参照していただきたい。