AI生成コード変更のレビュー・最適化支援技術の確立
本研究は，生成AIが自動生成したソースコード変更について，開発者がその妥当性を効率よく確認し，品質向上につなげるためのレビュー技術基盤の確立を目指す．リファクタリングをはじめとする多様な変更種をコード変更を意味的に捉える語彙体系としてとらえ，既存の変更資源を対象に，AIと人間分析者の協働によりこれを整備・拡充する．それらの自動検出・適用を…
株式会社エクスブリッジ
株式会社エクスブリッジ
論文トラッカー｜東海・関東の大学の研究者
東京科学大学 科研費の研究 2件（生成AIと行政DX）
本研究は，生成AIが自動生成したソースコード変更について，開発者がその妥当性を効率よく確認し，品質向上につなげるためのレビュー技術基盤の確立を目指す．リファクタリングをはじめとする多様な変更種をコード変更を意味的に捉える語彙体系としてとらえ，既存の変更資源を対象に，AIと人間分析者の協働によりこれを整備・拡充する．それらの自動検出・適用を…
本研究は，従来の一対一型の対話的デバッグ環境を根本的に刷新し，大規模言語モデル (LLM) と複数の開発者が協働可能な革新的なデバッグ手法の確立を目的とする．デバッグ時の観測操作や探索行動を記述可能な記述型デバッガと，LLM ベースの原因推定AI を組み合わせた協調型デバッグ環境を新たに構築する．これにより開発者による分析候補の選定や追加…
研究者の情報：CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典：CiNii Research・KAKEN（国立情報学研究所）、国会会議録検索システム（国立国会図書館）。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。
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