近年，大規模言語モデルを用いた自動プログラム修正が高い性能を示しているが，クラウド型モデルにはプライバシーやコストの課題がある．本研究では，セキュアなローカル環境で動作する10種のモデルを対象に，コード修復能力とフィードバック応答特性を評価した．実験の結果，モデルサイズと修復性能は必ずしも相関せず，エラー情報を活用して性能を向上させる「学習者型」と，逆に低下させる「混乱型」という対照的な特性を確認した．特に中規模モデルが大規模モデルを凌駕する事例が観測され，パラメータ数よりもモデルの特性が重要であることが示唆された．本稿では，これらの知見に基づき，実環境でのモデル選択指針について議論する．

ソフトウェア開発のライフサイクルにおいて，バグの発見と修正は多大なコストと時間を要する工程である．近年の大規模言語モデルの飛躍的な性能向上により，これらを自動化する自動プログラム修正技術が実用段階に入りつつある．ChatGPTやClaudeといったクラウド型モデルを用いた手法は高い修正能力を示しているが，企業内の機密コードを外部サーバーへ送信する必要があるため，セキュリティやプライバシーの観点から導入が困難な場合が多い．この課題に対し，自社環境で構築・運用可能なローカルLLM（オープンソースLLM）が注目されている．ローカルLLMはデータ流出のリスクがなく，推論コストを固定化できる利点がある．しかし，クラウド型モデルと比較してパラメータ数が制限されるため，本来のプログラミング能力や，複雑な指示に従う能力には課題が残るとされてきた．既存研究の多くは，初期生成の正解率（Pass@1）に焦点を当てているが，実際の開発現場では，コンパイルエラーやテスト結果をもとに修正を繰り返すプロセスが一般的である．したがって，単発の生成能力よりも，外部からのフィードバックを受け入れ，自身の出力を改善する「自己修復能力」の評価が重要となる．そこで本研究では，3.8Bから46.7Bまでの多様なパラメータ数を持つ10種類の代表的なローカルLLMを選定し，テスト駆動型のフィードバックを与えた際の修復挙動を分析する．単純な再生成やエラーログの提示に加え，思考を促すプロンプトを用いた提案手法（StrategicFeedback）を適用することで，各モデルが持つ潜在的な修正能力を明らかにする．さらに，モデルサイズと修正性能の相関関係を調査し，スケーリング則だけでは説明できないモデル固有の特性について考察を行う．