掲載済み (2026-06-20号)
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「AIコーディング」がたった5年で急進化したワケ NTT「tsuzumi 2」開発者が分析:Interop Tokyo 2026

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概要

AIコーディングの劇的な進化を「ベース」「インストラクション」「推論」の3段階で整理し、学習データの量から質への転換が性能向上の鍵であることをNTTの開発者が詳説した。

詳細内容

NTT人間情報研究所の風戸広史氏が、2021年から5年間でAIコーディングが競技プログラミングレベルまで到達した背景を解説しました。LLMの進化は、コード補完を主とする「ベースモデル」、対話に応答する「インストラクションモデル」、そして複雑な課題を分解して解く「推論モデル」の3段階に分けられます。当初は159GBだった学習データは、StarCoder2では32.1TBまで巨大化しましたが、GitHubのデータ枯渇に直面。現在は単なる収集から、低品質なコードを削ぎ落とす「フィルタリング」や、LLMによる「コードの書き換え」といった『データの質』を追求するフェーズへ移行しています。国産LLM「tsuzumi 2」の開発知見を交え、AIエージェント時代を支える技術的変遷が語られました。