序論
人工知能技術の急速な発展に伴い、大規模な言語モデル（LLMs）がソフトウェア工学の分野でますます広く使われるようになりました。これらのモデルが実際のソフトウェア工学タスクでどれくらいのパフォーマンスを発揮するかを評価するために、OpenAI は SWE-Lancer と呼ばれるベンチマークテストを発表しました。SWE-Lancer は、実際の開発シーンをシミュレートし、複雑でフルスタックのタスクを処理する能力を評価する包括的で挑戦的なテストプラットフォームを提供します。
SWE-Lancer の主な機能
（一）実際のタスク評価
SWE-Lancer には、Upwork プラットフォームから 1488 の実際のソフトウェア工学タスクが含まれており、その総価値は 100 万ドルに達します。これらのタスクは、単純なバグの修正から複雑な大規模な機能の開発までをカバーし、個人貢献者（IC）タスクと管理タスクの 2 種類に分かれています。IC タスクは、機能の実装やバグの修正など、個々のソフトウェアエンジニアの責任をシミュレートするもので、管理タスクはモデルが技術リーダーの役割を果たし、複数の解決策から最適な解決策を選択することを求めます。
（二）エンドツーエンドテスト
伝統的なユニットテストとは異なり、SWE-Lancer はエンドツーエンドテスト方法を採用し、実際のユーザーの作業フローをシミュレートします。この方法は、単一の機能の実装だけでなく、全体の開発タスクの連続性和正確性を保証します。この方法により、SWE-Lancer はモデルが実際の開発環境でどのように動作するかをより包括的に評価することができます。
（三）マルチオプション評価
SWE-Lancer のタスク設計では、モデルが複数の解決策から最適な提案を選択することが求められます。この設計は、ソフトウェアエンジニアが実際の工作中で直面する意思決定の場面をシミュレートし、モデルのコード生成能力、技術的な判断と意思決定能力を試します。
（四）フルスタックエンジニアリング能力テスト
SWE-Lancer のタスクはフルスタック開発を含んでおり、モバイル端末、Web 端末、API の相互作用などに及び、モデルの包括的な能力を全面的に試します。これらの複雑なタスクを通じて、SWE-Lancer はモデルが複雑なシステムの相互作用やデータベースの操作など、多方面的な課題を処理する能力を評価することができます。
SWE-Lancer の技術的原理
（一）エンドツーエンドテスト（E2E Testing）
SWE-Lancer は、実際のユーザーの作業フローをシミュレートし、アプリケーションの全体的行为を検証するエンドツーエンドテスト方法を採用しています。伝統的なユニットテストとは異なり、この方法はコードの機能だけでなく、実際の環境でソリューションが正常に動作することを保証します。
（二）マルチオプション評価（Multi-Option Evaluation）
SWE-Lancer のタスク設計では、モデルが複数の解決策から最適な提案を選択することが求められます。この設計は、ソフトウェアエンジニアが実際の工作中で直面する意思決定の場面をシミュレートし、モデルのコード生成能力、技術的な判断と意思決定能力を試します。
（三）経済価値マッピング（Economic Value Mapping）
SWE-Lancer のタスクの総価値は 100 万ドルに達し、単純なバグの修正から複雑な大規模な機能の開発までのタスクタイプをカバーしています。この設計は、タスクの複雑性和重要性を反映し、モデルのパフォーマンスがもたらす潜在的な経済的影響を示しています。
（四）ユーザーツールシミュレーション（User Tool Simulation）
SWE-Lancer は、ユーザーツールモジュールを導入し、モデルがアプリケーションをローカルで実行し、ユーザーの相互作用をシミュレートしてソリューションの有効性を検証することをサポートしています。
最初の SWE-Lancer テスト結果
OpenAI は、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet などのモデルを用いて SWE-Lancer 上でテストを行い、結果は以下の通りです。
個人貢献者タスクでは、最高のパフォーマンスを発揮した Claude 3.5 Sonnet の合格率は 26.2% で、GPT-4o の合格率は 8% でした。
管理タスクでは、Claude 3.5 Sonnet の合格率は 44.9% で、GPT-4o の合格率は 37.0% でした。
高価値で複雑なタスクでは、モデルの合格率は一般的に 30% 以下であり、モデルが複雑なタスクを処理する能力はまだ人間よりも劣ることが示されました。 これらの結果は、大規模な言語モデルがいくつかのタスクで優れたパフォーマンスを発揮するにもかかわらず、複雑なソフトウェア工学タスクを処理する際にはまだ課題が残されていることを示しています。
SWE-Lancer の应用场景
（一）モデルのパフォーマンス評価
SWE-Lancer は、実際で複雑なテストプラットフォームを提供し、異なる言語モデルがソフトウェア工学タスクでどのように動作するかを評価し、比較することができます。これらのテストを通じて、研究者はモデルの強みと弱みを深く理解することができます。
（二）ソフトウェア開発支援
SWE-Lancer は、ソフトウェア開発における人工知能の活用を最適化するのに役立ちます。例えば、自動コードレビュー、エラー修正提案などがあります。これらのツールを通じて、開発者は開発効率とコードの品質を向上させることができます。
（三）教育とトレーニング
SWE-Lancer は、ソフトウェア工学のベストプラクティスと直面する課題を理解するための教育ツールとして使うことができます。実際のタスクをシミュレートすることで、学習者はソフトウェア開発のスキルをよりよく身につけることができます。
（四）業界標準の制定
SWE-Lancer のタスク設計と評価方法は革新的であり、人工知能がソフトウェア工学の分野で実用性を評価する業界標準となる可能性があります。
（五）研究と開発のガイダンス
SWE-Lancer のテスト結果を通じて、研究者は現在の言語モデルがソフトウェア工学の分野でどのように動作するかを深く理解し、その不足な点を発見し、将来の研究と開発の方向性を示すことができます。
リソース
プロジェクトの公式ウェブサイト：https://openai.com/index/swe-lancer/ GitHub リポジトリ：https://github.com/openai/SWELancer-Benchmark 論文のアドレス：https://arxiv.org/abs/2502.12115
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