CRScoreの紹介：コードレビューを評価する新しい方法

最近、自動化コードレビューがテック界で注目を集めてるよ。つまり、ソフトウェア開発者が書いたコードをチェックして改善するために、機械がもっと使われるようになったってこと。プロセスの大きな部分は、コードレビュー中にされたコメントを機械が評価することなんだけど、今の方法はほとんどが人間が書いたコメントとの比較に頼ってるんだ。これが問題で、同じコードに対して多くの有効なコメントがあるから、機械がその質を公平に測るのが難しいんだよね。

この問題に対処するために、CRScoreっていう新しい評価方法を紹介するよ。これは人間が書いた基準に頼らずに、コメントの質を評価するんだ。具体的には、簡潔さ（コメントがどれだけ短いか）、包括性（提供する情報の量）、関連性（コメントがコードにどれだけ関係しているか）などの重要な側面に基づいて質を測る。

CRScoreは、コードに潜む問題を大規模な言語モデル（LLM）や静的コード解析ツールで検出して、それに基づいて評価するんだ。こうすることで、CRScoreは人間の判断とよく一致する有効で詳細なスコアを提供できる。私たちの調査では、CRScoreは人間の意見と良い相関を示して、スピアマンの相関という統計テストで0.54のスコアを出したんだ。これは、従来の人間の基準に頼る方法と比べて、評価がより敏感だってことを意味してる。

CRScoreを紹介するだけじゃなくて、私たちは2600件のレビューから成るデータセットも作成したよ。このデータセットは、コード品質を評価するための自動メトリクスを開発するのに役立つんだ。

#コードレビューの重要性

コードレビューはソフトウェアの品質を確保するために重要なプラクティスなんだ。これによって、開発者はバグを見つけたり、自分のコードが特定の基準を満たすか確認したりできる。多くのソフトウェアエンジニアは、GitHubのレビューコメント機能のようなシンプルで非同期のツールを好むんだけど、これは対面のフォーマルなレビューより便利なことがよくあるんだ。この好みが、自動的に自然言語のコメントを生成するプロセスへの関心を高めてる。

しかし、ほとんどの自動コメント生成を評価するためのベンチマークは、依然として従来の基準に基づくメトリクス（例えばBLEU）に大きく依存しているんだ。これらの方法は、特に参照コメントの質が低かったり、範囲が限られていたりする場合には効果的ではないことが示されてる。

コードレビューはコードのさまざまな問題を扱えるから、1つの参照コメントだけだと自動システムが不公平に評価されることがある。具体的な例を挙げると、特定のコード変更について「真実」のレビューがパフォーマンスの問題に注目する一方で、機械生成のレビューはコードの異常な状態のような別の有効な懸念を強調するかもしれない。正当なものであっても、機械生成のレビューは参照と十分に似たフレーズを共有しなかったために低いBLEUスコアを受け取った。

この制限に対処するために、CRScoreを開発したんだ。これは既存の参照に依存しない、より効果的な評価方法だよ。CRScoreは、コメントの質を3つの主要な次元（包括性、簡潔さ、関連性）を使って測るように設計されてる。

#CRScoreの仕組み

CRScoreは、2ステップのプロセスでコメントを評価するよ。まず、コードに関連する可能性のある主張や問題を含む「擬似参照」のリストを生成する。これは実際の参照ではなく、有効なコメントになり得るものに基づいてる。次に、意味的なテキスト類似性（STS）という方法を使って、レビューコメントを生成した擬似参照に合わせるんだ。

擬似参照を生成するために、私たちは大規模な言語モデルとコード分析ツールの組み合わせを使う。これらのツールは、フォーマットエラーや問題のあるデザインパターン、コード内の他の問題を特定できる。これら2つの方法を組み合わせることで、より多くのレビューのトピックを網羅した包括的な擬似参照を作成できる。

擬似参照ができたら、CRScoreはコメントがこれらのトピックにどれだけうまく対処しているかを、前述の3つの質の次元に基づいて計算する。簡潔さは、コメントが情報をどれだけ効率よく提供しているかを測る。包括性は、必要な情報がすべて含まれているかをチェックする。関連性は、コメントがコード変更に関してトピックに沿っているかを考慮する。

#CRScoreの検証

CRScoreが効果的であるためには、生成された擬似参照が正確で必要な主張をすべて含んでいることが重要だよ。さらに、CRScoreが出すスコアは、人間のレビュー品質の判断と相関している必要があるんだ。

私たちの人間の評価者が生成された擬似参照の質を分析した結果、約82.6％が正確であることが確認された。この高い正確性は、CRScoreが人間の好みに沿った信頼できる評価を提供できることを示唆している。

さらに、異なるシステムで生成されたレビューの評価を集めて、CRScoreをさらに検証したよ。私たちの調査結果は、CRScoreが人間の評価とよく一致し、従来の基準に基づくメトリクスを上回っていることを示している。

#従来のメトリクスとの比較

BLEU、ROUGE、BERTScoreのような基準メトリクスは、生成されたテキスト、特にコードレビューコメントを評価するために歴史的に使用されてきた。これらのメトリクスは、機械生成のコメントが人間が書いた参照とどれだけ類似しているかを単語の重複を見て計算する。

しかし、研究によると、これらのメトリクスはしばしば人間の判断を正確に反映できないことが示されている。例えば、BLEUは主に正確な単語の一致に依存していて、レビューの全体的な意味を捉えられないことがある。同様に、BERTScoreは意味的な類似性を考慮する一方で、生成されたコメントが参照に似ているエラーを含む場合には失敗することもある。

自動化されたコードレビューアプローチが増えてきた今、より堅牢な評価方法を開発することが重要なんだ。研究では、従来の基準に基づくメトリクスがコードレビュータスクには不十分であることが示されている。これは、コメントの多面的な性質を考慮するようには設計されていないからだ。

#CRScoreの質の次元

CRScoreは評価のために3つの主要な質の次元に焦点を当ててる：

1. 簡潔さ：必要な情報をどれだけ効率的に伝えるかを測る。コメントは短くても情報が必要だよね。
2. 包括性：コメントがコード変更に関するすべての重要な情報を伝えているかをチェックする。包括的なレビューは、潜在的な懸念や影響を詳しく扱うべきだ。
3. 関連性：コメントがレビュー対象の具体的なコード変更に関連しているかを評価する。コメントはコードの問題に直接関連するべきだよ。

これらの次元は、コードレビューのバランスの取れた評価を作成し、従来のメトリクスでは見逃されるかもしれない質のニュアンスを捉えるのに役立つ。

#擬似参照の生成

CRScoreの革新的な機能の一つは、擬似参照の生成だ。これを使って、コード変更に関連する主張を二つのレベルで生成する：

1. 低レベルの変更：これは、関数を新たに追加したり既存のものを修正したりするなど、コード内の具体的な変更を表す。
2. 高レベルの影響：これは、変更が全体の機能やパフォーマンスにどのように影響するかを考える。

このアプローチを実現するために、関連データで微調整された大規模なオープンソースモデルを使用してる。無駄な変数やパフォーマンスの懸念、フォーマットエラーなどの一般的な問題を検出するために静的分析ツールも取り入れてる。この組み合わせにより、生成された擬似参照が正確で関連性のあるものになるようにしてる。

#類似性計算

生成された擬似参照とレビューコメントの類似性を計算するために、CRScoreはSentence Transformerモデルを使用するよ。意味的なテキスト類似性を計算して、コメントがキイ問題にどれだけうまく対処しているかを擬似参照に基づいてマッチングするんだ。

このアプローチは、コメントが擬似参照にどれだけ関連しているかを捉える。高い類似性スコアは、レビューコメントが関連するトピックに効果的に対処していることを示す。

CRScoreは高い類似性のカットオフを決定するためのしきい値を使って、最も関連性の高いコメントが最終的なスコアに寄与するようにしてる。このプロセスを通じて、CRScoreは生成された擬似参照とコメントがどれだけうまく関わっているかに基づいて、質の3つの主要な次元を評価する。

#レビューの質の次元の評価

CRScoreがレビューの質を効果的に捉えるために、人間の評価者が複数のシステムによって生成されたレビューのセットに対して判断を提供するように依頼した。彼らは、簡潔さ、包括性、関連性の次元に基づいてレビューを評価した。

結果は、CRScoreが人間の評価とうまく一致する能力があることを示してる。重要なのは、CRScoreが異なるレビュー生成システムのパフォーマンスに基づいて強い能力を示し、どのように人間がそれらを評価したかを反映していることだ。

#学んだ教訓と今後の方向

CRScoreの開発を通じて、私たちはアプローチのいくつかの制限に気づいた。擬似参照生成パイプラインは一般的には良いパフォーマンスを発揮するけど、時には必要な参照が少なく生成されることもあった。これが、特にコメントが短かったりインラインのコードスニペットを含んでいたりする場合に、レビューのスコアが不正確になる原因になったりした。

今後のCRScoreのバージョンを改善するために、擬似参照生成パイプラインを拡張するつもりだ。これは、コードのセキュリティや効率性など、さまざまな問題を検出できるコンポーネントを追加することを意味してる。それに加えて、コードの独特の特性を捉えられるより良いモデルを開発すれば、意味的な類似性を効果的に計算する能力が向上するだろう。

さらに、私たちの現在の研究は、Python、Java、JavaScriptの3つの主要なプログラミング言語に焦点を当てたけど、他の言語も探求することで、コードレビューコメントがどのように異なり、CRScoreの適応性を向上させるかをより広く理解できるようになる。

結論として、CRScoreはコードレビューコメントを評価する上で重要な進展を示している。従来の基準に基づくメトリクスから離れることで、自動化システムが直面する重要な課題に対処している。人間の判断に合致した質の次元に焦点を当てることで、CRScoreはソフトウェア開発におけるより効果的な自動レビュープロセスへの道を開いている。私たちがアプローチを洗練し続ける中で、CRScoreはコードレビュー評価の今後の進展に向けて期待できるツールだよ。