ソフトウェア開発においてバグの発生を避けることはできない。バグが発生した場合、通常であれば、開発者がバグの原因箇所を特定し、その原因箇所のコードを修正することで発生したバグを取り除く。近年、このデバッグ作業を効率化する一つの手段として自動バグ修正技術が注目を集めている。自動バグ修正技術を利用することで、開発者の手をまったく介さずに自動でバグを取り除くことができる。本講演では、自動バグ修正におけるバグ原因箇所特定技術やバグ原因箇所のコードを自動で書き換える技術を紹介する。

ゲーム産業における開発は岐路に立ちつつあります。ディープラーニングやジェネレーティブAIの余波を受けて、伝統的なデータドリブンの開発から、生成的開発工程へ向けた変化を受け入れねばなりません。しかし、デジタルゲームは製品であり、一層高い品質と安全性が求められます。ディープラーニングもジェネレーティブAIも、ゲーム産業の基準において高い要求のもとに研究を行わねばならず、その研究・開発のポイントはあまりゲーム産業外に共有されることはありませんでした。しかし、これらの研究には大学や研究機関との連携が必要であり、本講演でゲーム開発の変化をご説明することで、ゲーム産業と大学研究を結ぶ機会となりましたら幸いです。前半においては、ゲーム産業がソフトウェア工学を応用し、効率的な人工知能アーキテクチャ、フレーム、モデルを構築してきた事例をご紹介いたします。後半においては、それらがいかに動的な生成システムへ変化し得るかを解説いたします。

大規模言語モデルは、2022年度11月に登場したOpenAI社のChatGPTによって社会現象的に認知が高まり、同時に、ソフトウェア開発への応用が大いに期待されている。本講演では、大規模言語モデルとソフトウェア開発への応用の研究動向を紹介しながら、具体的にソフトウェア工学タスク（コード生成、コード要約、コード修正、ドキュメント生成、テスト生成など）、現在の大規模言語モデルでどの程度のことが可能か紹介する。また、講演者が開発中のChatGPTを応用したプログラミング支援システムを紹介し、開発者とユーザの視点から課題と展望を述べる。最後に、今後大規模言語モデルや生成系AIの活用がソフトウェアアーキテクチャや開発プロセスに与える影響を考えていきたい。