近年、大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、多くの分野でその活用が期待されています。しかし、その強力な性能を享受するには、クラウドベースでの運用が主流であり、API利用コストや外部APIへソースコードを送信することへのセキュリティ、プライバシー懸念といった課題がつきまといます。

こうした背景から、これらの課題を解決するアプローチとして、ローカル環境で動作する「小規模言語モデル（SLM）」、あるいは「ローカルLLM」が大きな注目を集めているのです。

本記事では、このローカルLLMがソフトウェア開発の現場、特にPythonの単体テストを自動生成するタスクにおいて、どの程度の実用性を持つのかを具体的なモデルで検証し、その可能性と現状の課題を確認していきます。

ローカルLLM（SLM）がソフトウェア開発で注目される理由

従来のクラウドベースの大規模言語モデル（LLM）が強力な性能を持つ一方で、その利用には常にコストやセキュリティの課題が伴います。ローカルLLM（小規模言語モデル、SLM）は、これらの課題を根本から解決し、ソフトウェア開発のプロセスに新たな価値をもたらす存在として、急速に注目を集めています。その理由は、大きく4つの利点に集約されます。

計算コストとリソース要件の大幅な削減

ローカルLLMは、比較的小さなモデルサイズで設計されており、少ない計算リソースとメモリで動作します。これにより、高価なGPUサーバーを必要とせず、一般的な開発者のラップトップやオンプレミスのサーバーでも高速な推論（レスポンス）が可能です。結果として、開発・運用コストを劇的に抑えることができるだけでなく、インターネット接続が不安定な環境や、セキュリティポリシー上外部アクセスが制限される環境でもAIの恩恵を受けられるようになります。特に、応答速度が重要となるリアルタイムアプリケーションや、エッジデバイス、モバイル環境での活用に大きな可能性を秘めています。

プライバシーとセキュリティの劇的な向上

クラウド型のLLMを利用する場合、企業の生命線ともいえる機密性の高いソースコードや、個人情報（PHIなど）を含むデータを外部のサーバーへ送信する必要があります。このプロセスには、情報漏洩のリスクが常につきまといます。ローカルLLMは、すべてのデータ処理を組織内の閉じたネットワークで完結させるため、こうしたリスクを完全に排除します。開発者は、自社の知的財産や顧客データを外部に晒すことなく、安全にAIの支援を受けられるのです。

特定領域への高い適応性とファインチューニングの容易さ

汎用的なクラウドLLMと異なり、ローカルLLMは特定の目的に特化させたファインチューニング（追加学習）が比較的容易です。例えば、企業独自のコーディング規約や設計思想、特定のフレームワークに関する知識を追加学習させることで、組織の標準に準拠した高品質なコードやドキュメントを自動生成させることが可能になります。これにより、単なるコード生成ツールに留まらず、組織文化に深く根ざした「開発アシスタント」として機能します。

既存LLMとの補完的役割と多様な貢献

ローカルLLMは、大規模なクラウドLLMを完全に置き換えるものではなく、むしろ補完し合う関係を築きます。例えば、日常的な定型タスク（docstring生成、ログ出力コードの挿入、簡単なユニットテスト作成など）はローカルLLMに任せ、より高度で複雑なアーキテクチャ設計の相談などはクラウドLLMを利用するといった、ハイブリッドな活用が可能です。このように、ローカルLLMは開発ワークフローの様々な場面で効率化を促進し、開発者一人ひとりの生産性を最大化する強力なパートナーとなり得るのです。

Python単体テスト自動生成の検証方法と対象モデル

今回の検証では、ローカルLLMが指定されたPythonコードに対し、どの程度正確で実用的な単体テストを自動生成できるかを比較します。単純なコード生成能力だけでなく、テストにおける「お作法」をどれだけ理解しているかが評価のポイントとなります。

検証タスクの概要

検証にあたり、テスト対象として簡単なAPIクライアントクラスを用意しました。このクラスに対して、pytest形式の単体テストコードを生成するよう各モデルに依頼します。

テスト対象のPythonコード (weather_client.py)

# weather_client.py

import requests
from typing import Optional


class WeatherAPIError(Exception):
    """天気APIからのエラーを表す例外クラス。"""
    pass


class WeatherClient:
    """
    天気情報を取得するためのクライアントクラス。
    OpenWeatherMap APIと互換性を持つ。
    """

    BASE_URL = "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"

    def __init__(self, api_key: str):
        if not api_key:
            raise ValueError("APIキーは必須です。")
        self.api_key = api_key

    def get_temperature(self, city_name: str, unit: str = "metric") -> float:
        """
        指定した都市の現在の気温（摂氏）を取得する。

        Args:
            city_name (str): 都市名（例: Tokyo）
            unit (str): 単位（metric=摂氏, imperial=華氏）

        Returns:
            float: 気温

        Raises:
            ValueError: 都市名が空
            WeatherAPIError: API呼び出しの失敗
        """
        if not city_name:
            raise ValueError("都市名は空ではいけません。")

        params = {
            "q": city_name,
            "appid": self.api_key,
            "units": unit
        }

        try:
            response = requests.get(self.BASE_URL, params=params, timeout=5)
            response.raise_for_status()
        except requests.RequestException as e:
            raise WeatherAPIError(f"APIリクエストに失敗しました: {e}") from e

        data = response.json()
        if "main" not in data or "temp" not in data["main"]:
            raise WeatherAPIError("APIレスポンスに気温情報が含まれていません。")

        return data["main"]["temp"]

このコードは、外部APIへの依存（requests）、正常系・異常系のシナリオ、そして適切な例外処理を含んでおり、テストコードの網羅性を評価するのに適しています。

テストコード生成に使用するプロンプト

すべてのモデルに対し、以下の共通プロンプトを使用しました。テストフレームワークやモックライブラリを具体的に指定し、生成されるコードの品質を一定の基準で評価できるように要件を定義しています。

指定したPythonコードに対して、pytest形式のユニットテストを作成してください。必要に応じてpytest-mockを使ってモック処理を行ってください。テストは関数やメソッドごとに網羅性を持たせ、正常系と異常系の両方を考慮してください。

【要件】
- 使用フレームワーク: pytest
- モックが必要な外部依存（例: HTTPリクエスト、DBアクセスなど）は pytest-mock を使ってモックしてください。
- 各テスト関数には説明的な名前を付けてください。
- アサーションで期待される挙動を明示してください。
- カバレッジを高めるため、各条件分岐も考慮してください。

【出力形式】
- `tests/` ディレクトリ内にあるようなテストファイルの体裁を模倣してください。
- ファイル名: `test_<モジュール名>.py`
- 必要に応じて `conftest.py` の利用も検討してください。

---

以下のPythonコードについて、単体テストを作成してください。

{{ input }}

評価に用いた5つの主要なローカルLLM

今回の比較検証では、2025年6月時点で注目されている以下の5つの主要なローカルLLMを選定しました。

• Gemma 3 (Google DeepMind)
• Qwen 3 (Alibaba Cloud)
• Devstral (Mistral AI)
• Phi 4 (Microsoft Research)
• DeepSeek-R1 (DeepSeek AI)

これらのモデルは、それぞれ異なるアーキテクチャや学習データを持っており、例えばDevstralはコード生成に、DeepSeek-R1は推論能力に特化しているなど、その特性は様々です。これらのモデルごとの個性が、テストコードの品質にどのような違いを生むのかを、次のセクションで詳しく見ていきます。

各ローカルLLMが生成したテストコードの評価

それでは、実際に各ローカルLLMが生成した単体テストコードを見ていきましょう。検証を通じて、モデルごとに異なる強みと改善点を持つことが明らかになりました。

Gemma 3 の評価

生成されたテストコード

# tests/test_weather_client.py
import pytest
import json
from weather_client import WeatherClient, WeatherAPIError
from unittest.mock import MagicMock, patch

def test_weather_client_init(capsys):
    """WeatherClientの初期化テスト"""
    with pytest.raises(ValueError) as excinfo:
        WeatherClient(api_key="")
    assert "APIキーは必須です。" in str(excinfo.value)

def test_get_temperature_success(mocker, mock_requests):
    """正常系: 気温を取得する"""
    mock_response = MagicMock()
    mock_response.status_code = 200
    mock_response.json.return_value = {
        "main": {"temp": 25.5, "humidity": 60},
        "city": "Tokyo"
    }
    mock_requests.get.return_value = mock_response
    client = WeatherClient("YOUR_API_KEY")
    temperature = client.get_temperature("Tokyo")
    assert temperature == 25.5
    mock_requests.get.assert_called_once_with(
        "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather",
        params={"q": "Tokyo", "appid": "YOUR_API_KEY", "units": "metric"}
    )

def test_get_temperature_success_imperial(mocker, mock_requests):
    """正常系: 華氏で気温を取得する"""
    mock_response = MagicMock()
    mock_response.status_code = 200
    mock_response.json.return_value = {
        "main": {"temp": 77.0, "humidity": 60},
        "city": "Tokyo"
    }
    mock_requests.get.return_value = mock_response
    client = WeatherClient("YOUR_API_KEY")
    temperature = client.get_temperature("Tokyo", unit="imperial")
    assert temperature == 77.0
    mock_requests.get.assert_called_once_with(
        "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather",
        params={"q": "Tokyo", "appid": "YOUR_API_KEY", "units": "imperial"}
    )

def test_get_temperature_failure_invalid_api_key(mocker, mock_requests):
    """異常系: 無効なAPIキーで呼び出す"""
    mock_response = MagicMock()
    mock_response.status_code = 200
    mock_response.json.return_value = {}
    mock_requests.get.return_value = mock_response
    client = WeatherClient("")
    with pytest.raises(WeatherAPIError) as excinfo:
        client.get_temperature("Tokyo")
    assert "APIキーは必須です。" in str(excinfo.value)

def test_get_temperature_failure_api_error(mocker, mock_requests):
    """異常系: API呼び出しでエラーが発生した場合"""
    mock_response = MagicMock()
    mock_response.status_code = 500
    mock_response.raise_for_status.side_effect = WeatherAPIError("APIエラー")
    mock_requests.get.return_value = mock_response
    client = WeatherClient("YOUR_API_KEY")
    with pytest.raises(WeatherAPIError) as excinfo:
        client.get_temperature("Tokyo")
    assert "APIリクエストに失敗しました" in str(excinfo.value)

def test_get_temperature_failure_no_temperature_data(mocker, mock_requests):
    """異常系: APIレスポンスに気温データが含まれていない場合"""
    mock_response = MagicMock()
    mock_response.status_code = 200
    mock_response.json.return_value = {"city": "Tokyo"}
    mock_requests.get.return_value = mock_response
    client = WeatherClient("YOUR_API_KEY")
    with pytest.raises(WeatherAPIError) as excinfo:
        client.get_temperature("Tokyo")
    assert "APIレスポンスに気温情報が含まれていません" in str(excinfo.value)

評価

全体的なテストケースの網羅性（正常系・異常系）は高く、テスト構造も整理されています。assertも具体的で、ベースとしては非常に高水準です。しかし、致命的な欠点として、定義されていないmock_requestsというfixtureに依存しており、このままでは実行エラーとなります。また、一部のテストでAPIキーの扱いに関するロジックに誤解が見られ、手直しなしでの利用は困難です。ポテンシャルは高いものの、実用には一手間必要なコードといえます。

Qwen 3 の評価

生成されたテストコード

# tests/test_weather_client.py
import pytest
from unittest import mock
from weather_client import WeatherClient, WeatherAPIError

def test_init_valid_api_key():
    """APIキーが有効な場合、正常に初期化される"""
    client = WeatherClient("valid_key")
    assert client.api_key == "valid_key"

def test_init_empty_api_key():
    """APIキーが空の場合、ValueErrorが発生する"""
    with pytest.raises(ValueError, match="APIキーは必須です。"):
        WeatherClient("")

def test_get_temperature_invalid_city_name():
    """都市名が空の場合、ValueErrorが発生する"""
    client = WeatherClient("api_key")
    with pytest.raises(ValueError, match="都市名は空ではいけません。"):
        client.get_temperature("")

def test_get_temperature_success(mocker):
    """正常なAPIレスポンスの場合、気温が取得される"""
    mock_response = mock.MagicMock()
    mock_response.status_code = 200
    mock_response.json.return_value = {"main": {"temp": 25.5}}
    mock_response.raise_for_status = mock.MagicMock()
    mocker.patch("requests.get", return_value=mock_response)

    client = WeatherClient("api_key")
    result = client.get_temperature("Tokyo")
    assert result == 25.5

def test_get_temperature_api_request_error(mocker):
    """APIリクエストが失敗した場合、WeatherAPIErrorが発生する"""
    mocker.patch("requests.get", side_effect=requests.RequestException("Timeout"))
    client = WeatherClient("api_key")
    with pytest.raises(WeatherAPIError, match="APIリクエストに失敗しました: Timeout"):
        client.get_temperature("Tokyo")

def test_get_temperature_api_404(mocker):
    """APIが404を返した場合、WeatherAPIErrorが発生する"""
    mock_response = mock.MagicMock()
    mock_response.status_code = 404
    mock_response.raise_for_status = mock.MagicMock(
        side_effect=requests.RequestException("404 Not Found")
    )
    mocker.patch("requests.get", return_value=mock_response)

    client = WeatherClient("api_key")
    with pytest.raises(WeatherAPIError, match="APIリクエストに失敗しました: 404 Not Found"):
        client.get_temperature("Tokyo")

def test_get_temperature_missing_data(mocker):
    """APIレスポンスに必要なデータが含まれない場合、WeatherAPIErrorが発生する"""
    mock_response = mock.MagicMock()
    mock_response.status_code = 200
    mock_response.json.return_value = {"invalid": "data"}
    mocker.patch("requests.get", return_value=mock_response)

    client = WeatherClient("api_key")
    with pytest.raises(WeatherAPIError, match="APIレスポンスに気温情報が含まれていません。"):
        client.get_temperature("Tokyo")

def test_get_temperature_unit_imperial(mocker):
    """unitパラメータが'imperial'の場合、APIに正しく送信される"""
    mock_response = mock.MagicMock()
    mock_response.status_code = 200
    mock_response.json.return_value = {"main": {"temp": 89.5}}
    mocker.patch("requests.get", return_value=mock_response)

    client = WeatherClient("api_key")
    client.get_temperature("Tokyo", unit="imperial")

    calls = mocker.patch("requests.get").call_args
    assert calls[0][1]["units"] == "imperial"

評価

テストケースの網羅性は良好で、特にpytest.raisesにmatch引数を指定し、例外メッセージまで正確に検証しようとする姿勢は評価できます。モックの使い方も簡潔で実用的です。しかし、requestsライブラリをインポートし忘れているため、そのままでは動作しません。また、API呼び出し時のパラメータ検証ロジックにも誤りがあり、細かな点で修正が必要な部分が残っています。

Devstral の評価

生成されたテストコード

# tests/test_weather_client.py

import pytest
from unittest.mock import Mock, patch
from weather_client import WeatherClient, WeatherAPIError

@pytest.fixture
def client():
    return WeatherClient(api_key="fake_api_key")

def test_init_with_empty_api_key():
    with pytest.raises(ValueError) as excinfo:
        WeatherClient(api_key="")
    assert str(excinfo.value) == "APIキーは必須です。"

@patch('weather_client.requests.get')
def test_get_temperature_success(mock_get, client):
    # モックの設定
    mock_response = Mock()
    mock_response.json.return_value = {
        "main": {"temp": 20.0}
    }
    mock_response.raise_for_status = Mock()
    mock_get.return_value = mock_response

    # テスト実行
    temperature = client.get_temperature("Tokyo")

    # アサーション
    assert temperature == 20.0
    mock_get.assert_called_once_with(
        "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather",
        params={"q": "Tokyo", "appid": "fake_api_key", "units": "metric"},
        timeout=5
    )

@patch('weather_client.requests.get')
def test_get_temperature_empty_city_name(mock_get, client):
    with pytest.raises(ValueError) as excinfo:
        client.get_temperature("")
    assert str(excinfo.value) == "都市名は空ではいけません。"

@patch('weather_client.requests.get')
def test_get_temperature_request_exception(mock_get, client):
    mock_get.side_effect = requests.RequestException("Network error")

    with pytest.raises(WeatherAPIError) as excinfo:
        client.get_temperature("Tokyo")
    assert "APIリクエストに失敗しました: Network error" in str(excinfo.value)

@patch('weather_client.requests.get')
def test_get_temperature_invalid_response(mock_get, client):
    mock_response = Mock()
    mock_response.json.return_value = {"invalid": "response"}
    mock_response.raise_for_status = Mock()
    mock_get.return_value = mock_response

    with pytest.raises(WeatherAPIError) as excinfo:
        client.get_temperature("Tokyo")
    assert str(excinfo.value) == "APIレスポンスに気温情報が含まれていません。"

@patch('weather_client.requests.get')
def test_get_temperature_with_imperial_unit(mock_get, client):
    mock_response = Mock()
    mock_response.json.return_value = {
        "main": {"temp": 68.0}
    }
    mock_response.raise_for_status = Mock()
    mock_get.return_value = mock_response

    temperature = client.get_temperature("Tokyo", unit="imperial")
    assert temperature == 68.0

評価

@pytest.fixtureを用いてテストのセットアップを共通化するなど、可読性と保守性に優れたpytestらしい書き方をしている点が最大の特徴です。@patchデコレータの使い方も適切で、クリーンなテストコードとなっています。一方で、このモデルもrequestsライブラリのインポートが漏れており、実行には修正が必要です。また、一部のテストでassertが不足している点も見受けられました。

Phi 4 の評価

生成されたテストコード

# tests/test_weather_client.py

import pytest
from unittest.mock import patch, Mock
from weather_client import WeatherClient, WeatherAPIError

def test_init_with_valid_api_key():
    """有効なAPIキーでインスタンス化された場合に期待通り動作することを確認します。"""
    api_key = "valid_api_key"
    client = WeatherClient(api_key)
    assert client.api_key == api_key

def test_init_with_empty_api_key_raises_value_error():
    """空のAPIキーで初期化した場合にValueErrorが発生することを確認します。"""
    with pytest.raises(ValueError, match="APIキーは必須です。"):
        WeatherClient(api_key="")

def test_get_temperature_with_valid_input_and_successful_response(mocker):
    """有効な入力で成功したAPIレスポンスが返された場合に気温を正しく取得することを確認します。"""
    api_key = "valid_api_key"
    client = WeatherClient(api_key)

    mock_response = Mock()
    mock_data = {
        "main": {"temp": 25.0}
    }
    mock_response.json.return_value = mock_data
    mock_response.raise_for_status.side_effect = None

    with patch("weather_client.requests.get", return_value=mock_response):
        temperature = client.get_temperature(city_name="Tokyo")
        assert temperature == 25.0

def test_get_temperature_with_successful_api_call_but_missing_temp_raises_weatherapierror(mocker):
    """API呼び出しは成功したが、レスポンスに気温情報が含まれていない場合にWeatherAPIErrorを発生することを確認します。"""
    api_key = "valid_api_key"
    client = WeatherClient(api_key)

    mock_response = Mock()
    mock_data = {
        # tempキーが存在しない
        "main": {}
    }
    mock_response.json.return_value = mock_data
    mock_response.raise_for_status.side_effect = None

    with patch("weather_client.requests.get", return_value=mock_response):
        with pytest.raises(WeatherAPIError, match="APIレスポンスに気温情報が含まれていません。"):
            client.get_temperature(city_name="Tokyo")

def test_get_temperature_with_request_exception_raises_weatherapierror(mocker):
    """リクエスト例外が発生した場合にWeatherAPIErrorを発生することを確認します。"""
    api_key = "valid_api_key"
    client = WeatherClient(api_key)

    mock_response = Mock()
    request_exception = requests.RequestException("Request failed")

    with patch("weather_client.requests.get", side_effect=request_exception):
        with pytest.raises(WeatherAPIError, match="APIリクエストに失敗しました: Request failed"):
            client.get_temperature(city_name="Tokyo")

def test_get_temperature_with_empty_city_name_raises_value_error():
    """空の都市名で気温を取得しようとした場合にValueErrorが発生することを確認します。"""
    api_key = "valid_api_key"
    client = WeatherClient(api_key)

    with pytest.raises(ValueError, match="都市名は空ではいけません。"):
        client.get_temperature(city_name="")

def test_get_temperature_with_default_metric_units(mocker):
    """単位が指定されていない場合にデフォルトのmetric（摂氏）を使用して正常に動作することを確認します。"""
    api_key = "valid_api_key"
    client = WeatherClient(api_key)

    mock_response = Mock()
    mock_data = {
        "main": {"temp": 25.0}
    }
    mock_response.json.return_value = mock_data
    mock_response.raise_for_status.side_effect = None

    with patch("weather_client.requests.get", return_value=mock_response):
        temperature = client.get_temperature(city_name="Tokyo")
        assert temperature == 25.0

def test_get_temperature_with_imperial_units(mocker):
    """単位が'imperial'（華氏）で指定されている場合に正常に動作することを確認します。"""
    api_key = "valid_api_key"
    client = WeatherClient(api_key)

    mock_response = Mock()
    mock_data = {
        "main": {"temp": 77.0}
    }
    mock_response.json.return_value = mock_data
    mock_response.raise_for_status.side_effect = None

    with patch("weather_client.requests.get", return_value=mock_response):
        temperature = client.get_temperature(city_name="Tokyo", unit="imperial")
        assert temperature == 77.0

評価

生成されたテストコードは、非常に丁寧な関数名とdocstringが特徴で、各テストの意図が極めて明確です。テストの網羅性も高く、初期化の成功ケースまで検証している点は他のモデルにはない優位性です。ただし、fixtureを利用していないためコードの重複が多く、with patch(...)を多用するスタイルはやや冗長に感じられます。品質は高いものの、より洗練させる余地は残されています。

DeepSeek-R1 の評価

生成されたテストコード

# tests/test_weather_client.py

import pytest
from unittest.mock import patch, MagicMock
from weather_client import WeatherClient, WeatherAPIError

def test_init_valid_api_key():
    # 正常系：有効なAPIキーでWeatherClientが正常に生成される
    client = WeatherClient(api_key="valid-key")
    assert isinstance(client, WeatherClient)

def test_init_invalid_api_key():
    # 異常系：空のAPIキーでWeatherClientを生成するとValueErrorが発生する
    with pytest.raises(ValueError):
        WeatherClient(api_key="")

@patch("weather_client.requests.get")
def test_get_temperature_valid_response(mock_requests_get):
    # 正常系：有効な都市名でAPIが正常に返答し、温度を取得できる
    mock_response = MagicMock()
    mock_response.status_code = 200
    mock_response.raise_for_status = lambda: None
    mock_response.json.return_value = {
        "main": {"temp": 25.6}
    }
    mock_requests_get.return_value = mock_response

    client = WeatherClient(api_key="mock-key")
    temp = client.get_temperature("Tokyo", unit="metric")
    assert temp == pytest.approx(25.6)
    mock_requests_get.assert_called_once_with(
        "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather",
        params={"q": "Tokyo", "appid": "mock-key", "units": "metric"},
        timeout=5
    )

@patch("weather_client.requests.get")
def test_get_temperature_valid_response_imperial(mock_requests_get):
    # 正常系：imperial単位でAPIが正常に返答し、温度を取得できる
    mock_response = MagicMock()
    mock_response.status_code = 200
    mock_response.raise_for_status = lambda: None
    mock_response.json.return_value = {
        "main": {"temp": 77.5}
    }
    mock_requests_get.return_value = mock_response

    client = WeatherClient(api_key="mock-key")
    temp = client.get_temperature("New York", unit="imperial")
    assert temp == pytest.approx(77.5)

@patch("weather_client.requests.get")
def test_get_temperature_empty_city_name(mock_requests_get):
    # 異常系：空の都市名でget_temperatureを呼び出すとValueErrorが発生する
    mock_requests_get.side_effect = None  # モックリクエストは不要

    client = WeatherClient(api_key="mock-key")
    with pytest.raises(ValueError, match="都市名は空ではいけません。"):
        client.get_temperature("")

@patch("weather_client.requests.get")
def test_get_temperature_api_error(mock_requests_get):
    # 異常系：API呼び出しが失敗するとWeatherAPIErrorが発生する
    mock_requests_get.side_effect = requests.RequestException("Connection error")

    client = WeatherClient(api_key="mock-key")
    with pytest.raises(WeatherAPIError, match="APIリクエストに失敗しました: Connection error"):
        client.get_temperature("Tokyo")

@patch("weather_client.requests.get")
def test_get_temperature_invalid_api_response(mock_requests_get):
    # 異常系：APIが返すJSONに必要なキーがない場合、WeatherAPIErrorを発生させる
    mock_response = MagicMock()
    mock_response.status_code = 200
    mock_response.raise_for_status = lambda: None

    invalid_payloads = [
        {"main": {}},  # tempがないケース
        {},            # mainがないケース
        {"temperature": "dummy"}   # 無関係のキーがあるケース
    ]

    for payload in invalid_payloads:
        mock_response.json.return_value = payload
        with pytest.raises(WeatherAPIError, match="APIレスポンスに気温情報が含まれていません。"):
            client = WeatherClient(api_key="mock-key")
            client.get_temperature("Tokyo")

また、加えて以下のコードも生成しています。

# conftest.py

import pytest

@pytest.fixture
def mock_requests(monkeypatch):
    # requestsライブラリのモックを提供するfixture
    with patch('requests') as mock:
        client = WeatherClient("mock-key")
        monkeypatch.setattr(client, 'get', mock.get)
        yield client.api_key

評価

@patchデコレータを一貫して使用し、Pythonicで読みやすいスタイルが特徴です。特に、浮動小数点数の比較にpytest.approxを用いるなど、テストコードの品質に対する配慮が見られます。また、複数の不正なAPIレスポンスをループでまとめてテストするなど、DRY原則を意識した効率的な記述も評価できます。ただし、生成されたconftest.pyが実際には使われていないなど、若干ちぐはぐな点も見受けられました。

各モデルの生成コード比較まとめ

5つのモデルの評価をまとめると、以下のようになります。

モデル名	総合評価	長所	短所（要修正点）
Gemma 3	△	網羅性が高く、構造が整理されている	未定義のfixtureに依存し、実行不可
Qwen 3	◯	例外メッセージまで検証しており、実用的	import漏れ。モックの引数検証に誤りあり
Devstral	◯	fixtureを活用したpytestらしい設計で、可読性・保守性が高い	import漏れ。一部アサーションが不足
Phi 4	◎	網羅性が非常に高く、docstringが丁寧で意図が明確	コードの重複が多く、やや冗長
DeepSeek-R1	◎	Pythonicな書き方で洗練されている。pytest.approxなど細部への配慮も良い	生成されたconftest.pyが未使用など、一貫性に欠ける部分あり

ローカルLLM活用の現状と未来への提言

今回の検証を通じて、ローカルLLMがソフトウェア開発の現場に与える影響と、今後のさらなる可能性が見えてきました。

現状の評価：限定的なタスクでは即戦力

まず結論として、現時点においても、ローカルLLMは単体テストの自動生成といった限定的なタスクにおいて十分に実用的です。Phi 4やDeepSeek-R1が示したように、手直しを前提とすれば、テストコードの骨子を短時間で作成でき、開発工数の削減に大きく貢献し得ることが確認できました。完全に自動化できるレベルには達していないものの、開発者がゼロからコードを書く負担を軽減する「優秀なアシスタント」としての価値はあるようです。

今後の改善点：プロンプトエンジニアリングの深化

生成されるコードの品質をさらに向上させる鍵は、プロンプトのチューニングにあります。今回の検証では汎用的なプロンプトを使用しましたが、より具体的な指示を与えることで、出力の精度と一貫性を高めることが可能です。例えば、以下のような指示を追加することが有効でしょう。

• 「テストケースは正常系と異常系で明確にグループ化してください」
• 「Pythonのコーディング規約であるPEP8に準拠してください」
• 「fixtureを積極的に利用し、DRY（Don’t Repeat Yourself）原則に従ってください」

このように、人間が期待する「型」を明確に伝えることで、LLMの能力を最大限に引き出すことができます。

将来性：「開発エージェント」への進化

さらに一歩進んだ活用法として、プロジェクト全体を解析する「開発エージェント」としての進化が期待されます。これは、単発の指示に応えるだけでなく、ソースコードの変更差分を監視し、影響範囲を自律的に分析。そして、必要なユニットテストやドキュメントの更新、さらにはリファクタリング案までを自動で提案するような仕組みです。

このようなエージェントは、ローカル環境で動作するからこそ、全ソースコードを安全に解析できるという利点を最大限に活かせます。既存のCI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）パイプラインに組み込むことで、コードがコミットされるたびに品質チェックを自動で行うといった、高度な開発プロセスの自動化に繋げることもできます。

ローカルLLMの展望

今回の検証結果は、ローカルLLMが「限定的なタスクであれば即戦力」であり、「プロンプトと連携機構を強化すれば、さらなる飛躍が期待できる」存在であることを示しています。今後、モデル自体の性能向上はもちろんのこと、周辺ツールとの連携が進化することで、ローカルLLMはあらゆる開発者にとって不可欠な支援基盤へと成長していくことが強く期待されます。

おわりに

今回は、ローカルLLMがPythonの単体テスト自動生成というタスクにおいて、どの程度実用的に活用できるかを具体的なモデルの評価を通じて考察しました。結果として、若干の修正こそ必要ですが、まったく使い物にならないといわけではなく、開発効率の向上に貢献する強力なツールとなり得ることが示されました。

しかし重要なのは、ローカルLLMは決してテスト工程を完全に代替する「銀の弾丸」ではないということに気をつけるべきです。生成されたテストコードのレビューや、ビジネスロジックに深く関わる複雑なテストケースの設計は、引き続き人間の開発者が関与する必要があります。

今後は、AIが生成したコードを人間がレビューし、改良を加えていくような「ハイブリッドな開発ワークフロー」が主流となるでしょう。ローカルLLM技術の進化を正しく理解し、賢く活用していくことが、これからのソフトウェア開発を大きく変革していく鍵となるはずです。

More Information

• arXiv:2405.10243, Bibek Poudel et al., 「DocuMint: Docstring Generation for Python using Small Language Models」, https://arxiv.org/abs/2405.10243
• arXiv:2411.03350, Fali Wang et al., 「A Comprehensive Survey of Small Language Models in the Era of Large Language Models: Techniques, Enhancements, Applications, Collaboration with LLMs, and Trustworthiness」, https://arxiv.org/abs/2411.03350
• arXiv:2504.07343, Débora Souza et al., 「Code Generation with Small Language Models: A Deep Evaluation on Codeforces」, https://arxiv.org/abs/2504.07343
• arXiv:2504.19277, Ishan Kavathekar et al., 「Small Models, Big Tasks: An Exploratory Empirical Study on Small Language Models for Function Calling」, https://arxiv.org/abs/2504.19277
• arXiv:2505.16590, Renyi Zhong et al., 「Larger Is Not Always Better: Exploring Small Open-source Language Models in Logging Statement Generation」, https://arxiv.org/abs/2505.16590
• arXiv:2506.07695, Parsa Miraghaei et al., 「Towards a Small Language Model Lifecycle Framework」, https://arxiv.org/abs/2506.07695