日本ソフトウェア科学会第 38 回大会 (2021 年度) 講演論文集

機械学習応用システムの要求工学に関する一考察: 要求
獲得上の課題特定のセンスメイキング論的アプローチ
中木 裕章

岸本 眞一郎吉岡信和

近年の ICT の高速化・大容量化とともに, 機械学習の理論構築と技術開発に関する研究が精力的に報告されている.
それに伴い, 機械学習応用システム設計開発の需要と供給は近年大幅な増加の傾向にある. 他方, 従来の機械学習研究のパースペクティブは主に理学指向であった. 近年の需給増加の時代においては工学的指向からシステム設計開発手法の体系的な分析と構築が急務である. 本研究では, 機械学習の要求獲得のためにユーザー, 要求エンジニア, データ
サイエンティスト, ソフトウェアエンジニアの依存関係を文献調査により明らかにする.

With the recent acceleration and capacity-enlargement of ICT, science and technology of machine learning
have been reported vigorously. As a result, the demand for and supply of machine learning system design anddevelopment in industry have been increasing signiﬁcantly in recent years. On the other hand, the previous
studies in the area has been carried out from the point of view of academic or basic-scientiﬁc perspectives.
In the recent era of increasing supplies and demands, systematically analyze and construct system designand development methodologies from some engineering perspectives are required. In this study, a literature
survey on the dependency among users, requirements engineers, data scientists, and software engineers isdemonstrated for identifying the requirements acquisitions for design and developments of machine learning
systems.

近年の ICT の高速化・大容量化に下支えされつつ, 機

1 はじめに

械学習理論にもとづく帰納的推論アルゴリズムの基礎

20 世紀前半に端を発した人工知能の理論構築と技研究が大きく進歩を遂げたた [29]. たとえば第３次 AI

術開発は, はじめは数学者, 論理学者, 分析哲学者らにブームでは, これまでの技術理論や応用の革新性だけよる純粋理学的な探究としてスタートした（第１次ではなく, 社会との関係性といった安全性・信頼性等

AI ブーム）.20 世紀中頃から後半にかけての第２次の社会的要請を充足するための研究開発にも取り組

AI ブームでは, 知識表現やセマンティックウェブに関みが広がっている [27].

する基礎研究, その応用としてのエキスパートシステ

機械学習を応用した IT システム（以降「機械学習ムの設計開発が盛んにおこなわれた [3]. そして近年,

応用システム」と呼称.）は, 可読性の高い開発言語でいわゆる第３次 AI ブームと呼ばれる昨今においては,ある R や Python の普及による技術の民主化を伴い,その需要と供給は近年大幅に増加するとみられる [26].

Consideration on Requirements Engineering for
Machine-Learning Systems: Sensemaking Approachfor Identifying Issues of Requirements Acquisition.
Hiroaki Nakaki, Shinichiro Kishimoto, 北陸先端科学
技術大学大学院大学 先端科学技術研究科 知識科学
系, Dept. of Graduate School of Advanced Scienceand Technology, Science and Technology, Japan Advanced Institute.
Nobukazu Yoshioka, 早 稲 田 大 学 理 工 学 術 院 総 合 研
究 所, Waseda Research Institute for Science andEngineering.

他方, 従来の機械学習研究のパースペクティブは主に理学指向であった [23]. それゆえ近年の需給増大に向かう時代においては, 工学的アプローチから課題を分
析し, システム設計開発手法の構築を図る試みが急務といえる.
実学としてのソフトウェア工学は, 現代社会において不可欠の経営基盤である情報技術を取り扱う性質
上, その射程に経営課題の発見と解決を（少なくとも

暗黙のうちに）含んでいる. 事実, たとえばわが国の囲で考える. 実現可能な要求を規定するためには, 委AI 白書（2020）では, 企業の AI 導入の動機となる課

託側と受託側のステークホルダ間との対話によるニー

題意識について「技術課題としてではなく, 経営課題

ズとシーズのすり合わせが重要となる. しかしながとして捉える」必要が主張されている [8]. 一方で, 機ら, ニーズとシーズのすり合わせ対話には,「知識範囲械学習を含んだ AI 導入に取組み中の企業はわずかの違い」による障害がある. すなわち, ユーザーは応20 ％に留まっているとする報告もある [5]. わが国の用問題に対するニーズの知識やドメイン知識がある.

産業社会における AI 普及の現状からみて、経営課題

一方, 受託側は技術実現性や機械学習といったシーズを意識した AI 導入の達成には越えるべき障壁が存在の知識がある [23]. ユーザーはこれらの知識と機械学していることが示唆される. 以降, この「越えるべき習知識を元に課題解決の方法を提案し, 受託側はユー

障壁」のひとつとして, われわれは要求工学上の問題

ザーの問題について深く理解する努力が必要になる.

に着目する.

また, すり合わせの障害には, 知識範囲の違いに起因する「知見の抽出」の課題がある. 要求抽出の際に,

1. 1 機械学習要応用システムの要求工学

ビッグデータからビジネスに活用できる知見を引き要求工学とは, ソフトウェアが持つべき機能や性能出すには, 要求エンジニアはデータ分析知識が不足しなどの特性を定義したり管理したりするための技術ているため, データサイエンティストとの協業によりや技法を意味する. ソフトウェア開発で避けるべきこ

ビッグデータからの「知見の抽出」が不可欠となるかとは,「ユーザーのニーズを満たしていない機能を作らである [1] [23].

ること」である [6]. しかしながら,「多くの企業は AI

また, すり合わせの障害には「機械学習の機能課題」

プロジェクトへの理解と期待が曖昧で, かつビジネスもある. 機械学習応用システムでは, 要求獲得が最も価値を実現する方法をよく知らないままさまざまな難しい作業の１つである [9]. 多くの機械学習ソフト開AI モデルを開発しているため, ビジネス目標を定義

発は, 機械学習では何が導出されるか事前に予測する

し,AI 開発をどの様に行うかを理解することが重要」

ことが困難であるからである. 特に, モデルを仮定すである [18]. ユーザーのニーズを満たした機能を作る

る前に現実的な立場で, データの示唆する情報を多面ために, 要求獲得や定義の重要性が増している.

的に捉える探索的データ解析の初期調査レベルから始まる案件に多く, 要求エンジニアやデータサイエン

1. 2 課題

ティストが果たすべき役割は多い. 主な要因は,「実機械学習応用システムではニーズを満たした機能

装の不確実性と機能の予測不可能性であり, 性能（精を提供するための要求獲得や定義において,「実現可度）, 開発期間やコスト, 費用対効果などを事前に保能な要求の規定が難しい」 [1] という課題がある. こ

証できないことである」 [9].

の課題には 3 つの要因があると考えられる. すなわち,

このように, ステークホルダ間のすり合わせには,

ステークホルダ間の「知識範囲の違い」, ビッグデー「知識範囲の違い」「知見の抽出」「機械学習の機能課

タからの「知見の抽出」, 機能の予測不可能性と実装

題」の 3 つの障害があり, ステークホルダの協業は必の不確実性による「機械学習の機能課題」である.

須である. 「知識範囲の違い」については, 機械学習ソ「知識範囲の違い」は, たとえば委託側と受託側でフトウェアだけではなく, 従来のソフトウェアやビッ

次のようなものがある. ユーザーは課題解決を考える

グデータソフトウェアにも共通する課題であり, 多く

際に, 機械学習を活用した応用問題に直接的に対応しの研究が行われている. またビッグデータからの「知た解決目標を考える傾向がある. すなわち, 機械学習を見の抽出」については, ビッグデータ分野にて既に多応用問題に適用可能な範囲について考える. 一方, 受

くの研究があるが, ビッグデータを扱う機械学習応用

託側は機械学習の工学的に定義された問題設定を行う

システムにおいても同様の課題があり, 実際, ステーク傾向がある. すなわち, 機械学習の技術的に可能な範ホルダの協業についての研究も行われている [9]. 「機械学習の機能課題」は, 従来のソフトウェア開発にはし て, 次 の よ う な 要 求 獲 得 プ ロ セ ス の 提 案 を 行 な無い, 機械学習応用システムの独自の課題である. そっている Requirements elicitation,Data acquisitionのため, 要求エンジニアとデータサイエンティストの(New Process),Data analysis and value discovery

協業による要求獲得能力の向上を図る [1]. など, 研究(New Process),Use cases consolidation (New Pro-が盛んになってきている. しかしながら,「機械学習cess), Requirement negotiation,Requirement mod-の機能課題」を克服し要求獲得を行うために必須とな

elling,Requirement validation,Requirement Speciﬁ-

るステークホルダの依存関係や協業のために必要な

cation.

要件は未だ明らかになっていないため, 「実現可能な機械学習の機能課題：(1) 要求エンジニア・データ

要求を規定すること」は依然難しい. そこで本研究でサイエンティストの役割：Vogelsang によると, 要求は,「機械学習の機能課題」を克服し, 要求獲得に必要

エンジニアとデータサイエンティストの協業は, ユーなステークホルダの依存関係について, 文献調査によザーの要求獲得において不可欠である [23]. 同研究でり明らかにする.

は, 要求エンジニアは (a) 機械学習の性能指標を理解

本論文の構成は,6 節で構成する.2 節は背景と関連する必要があり,(b) 説明可能性, 差別のないこと, お研究の記述,3 節は既存研究調査に採用した方法の紹

よび特定の法的要求などの新しい品質要求を意識す介,4 節は調査の結果と分析,5 節はこれらの結果の議る必要があり, (c) 要求工学プロセスに機械学習の特論, 最終の 6 節で本研究の結論について述べる.

殊性を統合する必要があることを提案している. (2)ステークホルダの協業：AI エンジニアの業務は, ユー

2 関連研究ザーのニーズや、AI ソフトウェアのビジネス面やド2. 1 従来のソフトウェア開発における要求工学

メイン知識をつなげるため, ユーザーと自社の間で反研究

復的かつ継続的な要求獲得アプローチを行うことを提従来のソフトウェアの要求獲得は,「正確な要求」を案している [17]. また,AI 開発のためには各ステーク

追求することであった. すなわち,「要求を定義する

ホルダの協業は必須であり, AI 開発の実態について 7

ことの第一義は、要求を漏れなく入手し, ソフトウェ

社のインタビュー調査研究が行われている [18]. しかアエンジニアに正確に伝えること」であり, また「こしながら, これらの研究においてステークホルダの相れまでにも多くの要求工学関係の技術が提案されて互依存関係については, 明らかになっていない.

きたが，それらの多くが要求を正確に定義するため従って, 機械学習応用システムでは,「技術的に可能の技術」であった [28]. また, 従来のソフトウェア工学な範囲」と「応用問題に適用可能な範囲」のすり合わ

では, 継続的実験やリーンスタートアップなどのアプせのため, 要求エンジニア, データサイエンティスト

ローチにより, 開発中の製品が市場や顧客のニーズとだけではなく, ユーザーやソフトウェアエンジニアを適合するか仮説を立て検証することで,「作業の無駄含めたステークホルダの協業は必須である. しかしなを省く」 [6] という正確な要求を追求する手法についがら, 協業に必要な要件は明らかになっていないため,ても研究が行われてきた. そして「正確な要求」の追実現可能性のある要求を規定することが難しい. そこ

求は, 従来のソフトウェアだけでなく, 機械学習応用で本研究では, 機械学習の要求獲得に必要なステークシステムにおいても同様に研究が行われている [18].

ホルダーの依存関係について, 文献調査により課題を明らかにする.

2. 2 機械学習工学の要求工学における課題
知見の抽出：ビッグデータの要求工学プロセスにけるステークホルダの協業について, 近年, 研究が行われ3 既存研究調査
3. 1 スコープている. 例えば,Nguyen-Duc A らは”BIG DATA RE-

機械学習応用システムの要求獲得においては, 要求QUIREMENT ENGINEERING PROCESS” [17] とエンジニアによるユーザーからの要求獲得だけでは

い. そこで次のリサーチクエスチョン (RQ) を設定
した.
ユーザー

要求
エンジニア

データサイ
エンティストソフトウェアエンジニア

RQ：機械学習応用システムの要求工学において, 要
求エンジニア, データサイエンティスト, ソフトウェ
アエンジニアが相互に連携し, 要求獲得を行うために従来の要求⼯学における⼀般的なステークホルダの範囲

本研究におけるステークホルダの範囲

必要な要件は何か.

3. 3 調査方法
本調査では, ソフトウェア工学分野の文献リサーチを
対象とする

図1

ステークホルダの対象範囲

Systematic literature review process[2] を調査方法として採用する. 調査は次の 3 つのフェーズで構成される. フェーズ 1：計画レビュー、なく, 元来それ自体では意味を持たないデータの意味

フェーズ 2：実行レビュー、フェーズ 3：書類レビュー.

づけやユーザーに対してビッグデータから得たイン

まず, フェーズ 1 の計画レビューでは,(1) レビュー

サイトや機能アイディアについて, ユーザーのニーズ

プロトコルの設定（(a) 解釈フレームワーク, (b) 解釈との妥当性確認が必要となる. また, 要求エンジニア,

対象データセット,(c) 解釈プロセス）, 及び (2) プロ

データサイエンティストやソフトウェアエンジニアなトコルの妥当性確認の方法について次のように定義

どの専門的知見を持った各ステークホルダの協業も必する. フェーズ 1：計画 (1) レビュープロトコルの設要となる. このため本調査では, ユーザー, 要求エンジ

定：(a) 解釈フレームワーク：多くのソフトウェア開

ニア, データサイエンティスト, ソフトウェアエンジ

発プロジェクトが要求定義段階で直面している課題

ニアの各ステークホルダをスコープに含める. 以下にについて, 一般的な要求工学が取り扱うプロセスと活本研究でスコープに含めるステークホルダの対象範

動概念を表 1 の通り整理し, 文献調査における解釈フ

囲を図 1 に記す.

レームワークとした. 尚, 解釈フレームワークの作成にあたっては, software engineering, 9th edition [22]3. 2 リサーチクエスチョン

を参考にプロセス分類を行い, さらに詳細な検討を行

データで構成された機械学習の活用には, 利点とうため各プロセスに含まれる概念に分けた.

難しさがある. 機械学習を活用することの主な利点(b) 解釈データセット：既存研究の文献抽出は, 網羅

は,(a) ソフト開発プロセスやシュミレーションの高速

的に文献が収録され, かつグローバルで広く活用され化, (b) 大量で複雑なデータの可視化,(c) 新しい知見ている Elsevier 社の Scopas システムより行う. また,の発見がある. 一方, 機械学習を活用することの難し

次の検索キーワードを用いて同システムより文献検さは,(c) 何が導出されるか不明確といった機能の「予索を行う. 検索キーワード：requirement engineering,

測不可能性」があり, これによってユーザーの期待や

machine learning, big data, AI. (c) 解釈プロセス：

エンジニアの期待とシステム構築結果のギャップが生抽出した文献データは, 以下の手順で解釈を行い分類

じる,(d) 訓練済みモデルを正しく評価できないといっする. 1. 各文献の抄録より, 解釈フレームワークの定た実装の「不確実性」, (e) 知識やノウハウの再利用

義に基づいてどのプロセスについて行われた研究かが難しい, といった点が考えられる.

を内容より判定する. 2. 次に, 抄録の内容より各プロ

しかし将来, ステークホルダが協業を行うための要

セスのどの概要に相当するかについて, 解釈フレーム

求獲得プロセスや手法の研究が一層必要であり, 研

ワークに記載した定義より判定する. 3. 上記 1 及び究も行われ始めている. だが, これらのステークホル

2 項の判定の結果を解釈フレームワークに基づいて一ダーの協業に必要な要件は, 未だ明らかになっていな覧化する. (2) プロトコルの妥当性確認レビュープロ

文献を 40 件加え, 調査対象は合計 234 件となった
プロセス

概念

要求獲得

対象領域が抱えている問題の理解(https://docs.google.com/spreadsheets/d/1R7So
ビジネス活動を分析者が正確に理解するための作業
個々の当事者が抱えている問題を分析し特定す
る作業

・現状認識
・問題理解（分析）
要求分析

問題を解決するための⽅法の発⾒
・問題定義
・問題解決
・⽅法策定

2BtLTcZ3y1Fd6 /edit?us =sharingouid=100
625203759564252109rtpof =truesd=true). そのうち15 件が初期仮説に該当し, 内訳は以下の通りであった.
（内訳）

解決すべき問題の定義
問題の解決法の決定
スシテムによる問題解決の実現⽅法の策定
要求分析技術*を含む(1) 機械学習エンジニアが, 要求獲得作業に参画する必要がある:[該当数：4 件]. ・”A Multiple Case Studyof Artiﬁcial Intelligent System Development in In-

要求仕様化 ソフトウェアによる実現⽅法の定義

dustry” [18] ・”A Requirement Engineering Model・モデリング・要求記述

要求をシステム設計者に正確に伝える作業仕様化された要求が適切な要求であることを保
証する

要求確認

・妥当性確認

要求管理

・要求変更時の要求追跡
・要求変更記録要求の再利⽤

*要求分析技術とは、⾃然⾔語処理、オントロジーなどの⾃然⾔語としての仕様書を扱う技術と、顧客との交渉、要求の優先順位付けや要求選択などの合意形成に関するコミュニケーション技術、
リスク管理や影響波及分析などのマネジメント技術を指す。

for Big Data Software” [1] ・”Continuous experimentation on artiﬁcial intelligence software: A research agenda” [17] ・”An MDE Method for Improving Deep Learning Dataset Requirements Engineering using Alloy and UML” [25](2) 要求獲得を行う者が, 機械学習エンジニアリング

表1

ステークホルダの範囲について理解する必要がある:[該当数：1 件]. ・”Re-quirements engineering for machine learning: Perトコルの妥当性を確認するため, 上述した調査方法に

spectives from data scientists” [23]ついて第 3 者によるチェックを実施する.

(3) 機械学習だけではなく, 形式知が必要である（要求フェーズ 2：実行レビュー実行レビューフェーズ 2

獲得に関する工夫やノウハウの提案）:[該当数：10 件].

の実行レビューは, 次の手順で作業を行う.a) 関連研究

(3) の内訳：(a) モデリングフレームワークを用いて要の特定,b) 主要研究の選定,c) 調査品質の評価,d) デー

求獲得を行うべき: [該当数：7 件]. ・”Business-driven

タ抽出,e) データ統合

data analytics: A conceptual modeling framework”

フェーズ 3：フェーズ 3 の書類レビューは, 次の手[13] ・”Conceptual modeling for business analyt-

順で作業を行う.a) 分類・集計結果,b) 分類・集計が上

ics: A framework and potential beneﬁts” [12] ・”To-述したフェーズ１及びフェーズ 2 で規定した手順通り

wards accountability for machine learning datasets:

行われているかについて, 第 3 者による確認を行う.

Practices from software engineering and infrastruc-

上述した分類基準により調査を行うにあたり, ス

ture” [7]・”Modeling machine learning requirements

テークホルダの協業を行うための分類仮説を設定しfrom three perspectives: a case report from theた. 「機械学習が分かる人が、要求獲得プロセスに入

healthcare domain” [16] ・”A Big Data Conceptual

り要求獲得の作業を行う」などの協業や要求獲得ノウ

Model to Improve Quality of Business Analytics”

ハウの蓄積を必要とする記述があるかどうかについ[19] ・”From Business Goals to Analytics and Ma-て確認を行う.

chine Learning Solutions: A Conceptual Modeling
Framework” [14]・”Engineering the Black-Box Meta

4 結果と考察

Model of Data Exploration” [25]4. 1 分析結果(b) リファレンスモデルを用いて要求獲得を行うべき:

上 述 し た 調 査 方 法 に 基 づ い て 作 業 を 行った 結[該当数：1 件]. ・”A Reference Model for Big Data

果,Elsevier 社 の Scopas シ ス テ ム よ り 194 件 抽 出

Analytics” [20]

さ れ, そ の 他 Scopus 最 で 公 開 さ れ て い な い 新 の(c) ソフトウェア開発の各フェーズにタスクセットを設定し活用すべき: [該当数：1 件]. ・”Emerging

環境全てに囲まれた一部とも言える. 今後, この様なand changing tasks in the development process for

考え方やビジネスモデルが増えていくことが推察さ

machine learning systems” [10]れる.

(d) デザインパターンを作成し、機械学習を他のケース［将来］「絶対的なビジネス環境の真理や要求」の探索に転用しやすくする:[該当数：1 件]. ・”Identifying andではなく,「要求の見方や認識は, ユーザーと自社, おAnalyzing Data Model Requirements and Technol-

よび自社内の複数のステークホルダーの相互依存関係

ogy Potentials of Machine Learning Systems in theの上で成立する」という視点による研究が必要ではな

Manufacturing Industry of the Future” [21]いか. しかしながら, 機械学習応用システムの要求工

上記の分類結果より, 次の考察を行った.

学で求められるユーザーや要求エンジニア, データサ

(1)「機械学習が分かる人」が要件獲得に参画するだ

イエンティスト, ソフトウェアエンジニアのステーク

けではなく, 要求獲得を行う者が機械学習エンジニア

ホルダの相互依存関係或いは協業の要件については,

リングについて理解する必要がある.

未だ明らかになっていない.

(2) 機械学習応用システムにおける要求獲得に関する「手法」（フレームワーク）を活用して要求獲得を支

4. 3 センスメイキング理論（理論と概要）

援する方法もある.

そこで, 相互依存的（関係論的）な視点を前提と(3) 要求獲得者と機械学習エンジニア相互の要求獲得

して, 主体（自組織の各ステークホルダー）と客体に関する「手法」に関する研究は, 今回の調査では確（ユーザーおよび周囲の環境）の関連性について, ダ

認できなかった.

イナミックに循環するプロセスとして捉えるミクロ
組織心理学の分野におけるセンスメイキング論 [24] に

4. 2 主体と客体についての考察着目した. プロセスは主に予測や期待していないこと上述した結果について, 異なるステークホルダが協について (1) 感知/Scanning（情報を感知する）した業すること, 及び要求獲得のための手法は, 要求獲得

後,(2) 解釈・意味づけ/Interpretation し,(3) 行動・行の正確さや効率化のために必要な方法と考える. 異な為/Enactment（行動して環境に働きかける）するプ

る専門知識を持つステークホルダが多視点で要求獲ロセスである.

得に参画することで, 網羅的に検討できると思われる

解釈・意味づけのプロセスでは, 異なるステークホからである. だが, 実装の不確実性や機能の予測不可

ルダ（多視点）によって捕らえられた要求の認識をす

能性のより高い機械学習応用システムでは, 要求の見り合わせていくことが肝要となる. すなわち, 同じ環方や認識は, ユーザーを含めたステークホルダの相互境でも感知されたユーザーおよびユーザーを取り巻

依存関係の上で成立するという面もあると思われる.

く周囲の環境をどう解釈するかによって, 意味合いは［従来］万物には共有の真理があるとする考え方が主

ステークホルダによって異なる. 特に, 市場環境の変流であった。例えば,「自分がいま直面しているビジ

化などにより先が見通しにくい状況や, 前例が無いコネス環境は, 周囲の誰にも同じように見える. 従って,

ンテクストなどにおいては, 要求の「正解」を見つけ事業環境を正確に分析すれば, 普遍的な真実・真理がることは不可能である. そこで多義的な解釈を収束さ得られる」とする、実体論的なパースペクティブに基せるプロセスは非常に重要となる. つまり, 多様な解づく考え方である.

釈から特定の要求を選別し, 意味づけを行い, 異なる［現状］IoT の普及に伴い, カスタマージャーニーな

ステークホルダが納得 (sensemaking) し, ユーザーをど, モノの売り切りモデルから売った後もユーザー行含めたステークホルダでの要求の解釈の方向性を決動を把握してサービスを売る等, 循環的なビジネスモめることである. センスメイキンング理論の提唱者でデルが出現し始めている. 自社は, ユーザーと切り離ある Weick によれば,「納得性」(plausibility) につい

せず, むしろユーザーや更にその外部にあるデジタルて次のように見解を述べている.

・Divers as these situations may seem, eﬀorts are

く変化し, 経験や前例の無い状況状況や, 見通しの難made to construct a plausible sense of what is hap-

しい世界で, 組織がどのように柔軟に意思決定し, 新pening, and this sense of plausibility normalization

しいものを生み出していけるかに, センスメイキング

the breach, restores the expectation, and enables

理論は大きな示唆を与えている.

projects to continue.(Weick et al.,2005,p419)

センスメイキングの５段階プロセス：センスメイキ

・the concept of sensemaking suggestions that plau-

ング理論は, 組織研究を行なっていた Weick によってsibility rather than accuracy is the ongoing stan-

唱えられ, 後に主にはミクロ組織心理学の分野に影響

dard that guides learning.(Weick et al.,2005,p419)を及ぼした.Madsbjerg らは, センスメイキング理論

そして, 主体は客体と分離できないため, 組織は行を要求獲得や分析に適用し, 同理論の実践について５

動して客体（あるいは環境）に働きかけて環境への認

つのプロセスを提案した [11]. (1) 問題を捉え直す（問識を変える. また, 環境に働きかけることで, 新しい要

題を人の体験として見る. 顧客視点で見る）. (2) デー

求を感知する. このように行動・行為によって, 認識さタを集める（仮説検証や正確さの追求ではなく, 先入れた環境への解釈について納得性を高めることがで観の無い方法で集める）. (3) データのパターンを探きる. また,Weick は論文の中でセンスメイキング のす. (4) 鍵となるインサイトを生み出す（データから特性について表 2 の通り 7 つの要素を説明している.

真実を発見する）. (5) 事業にインパクトをもたらす.

4. 4 センスメイキング論にもとづく解釈フレーム
No.

特性

1

アイデンティティ
(Identity)

2

振り返り(Retrospect)3

概要
常に環境の中での⽴ち位置を知る
過去のデータの⾒直しや事後的な振り返りによってセン
スメイキングできる

⾏動・⾏為
⾏動することで環境に働きかけることができる(Enactive of environments)

4

社会性(Social context)

主体と客体は切り離せず,常に客体（他者）との関連性の
中で起きる

5

継続性
(Ongoing)

センスメイキングのプロセスは、繰り返される循環プロ
セスである

6

環境情報の部分的感知(Salient cues)

7

最もらしさ
(Plausibility)

認識・解釈されたものは常に全体の⼀部でしかない

ワークの提案
本研究では以降、Madsbjerg のセンスメイキング
論の視点からみた要求工学のあるべき姿についての考察を示す。この考察のためには、センスメイキング論に従って機械学習応用システムの要求工学のあり方を分析・評価するための解釈フレームワークが必要である。ゆえに、本研究ではこの必要とされる解釈フ
レームワークについても構成・提案する。
解釈フレームワークの構成は以下の手順によりおこなった。すなわち、Madsbjerg の 5 段階プロセス「正確性」ではなく,「説得性」を持って主体（⾃組織）や客体（ユーザー）をセンスメイキングできるにおける各工程の目的に応じ,3-3 レビュープロトコル
で示した機械学習応用システムの要求工学のプロセ

表2

センスメイキング の 7 つの特性

スと概念を適用した. そして, センスメイキングの 5段階の各プロセスに対して, 機械学習応用システムの要求獲得に必要となる表 3 に示した要求工学プロセ

メンバーが主観的に事象を見つつも, 変化する状況

スと概念を記述した. 次に, センスメイキングの 5 段の中で共同化された主観がアップデートされながら組

階の各プロセスに必要となる要件を機械学習応用シ

織として整合性の取れた振る舞いや原因の所在を想ステムの要求獲得作業と比較し, 対応する項目として定することで, 事象を客観視する他の説明的プロセス「多視点」「双方向性」「持続性」「共創性」「戦略性」とは大きく異なる.

を列挙した. これらの考察により, 上記５つの項目か一般に, 要求分析で重視されるのは, 客観的な情報とらなる解釈フレームワークを設計した.

それに基づいた正確な分析である. しかしこれは「正解釈フレームワーク：センスメイキングの 5 つの解」があることが前提となる. 一方, 市場環境が大きプロセスより, 機械学習応用システムの要求獲得にはが必須となる「多視点」および「共創性」に該当した
文献について, 文献内容を基に「分析のみ」,「仮説抽プロセス ／概念

必要要件

内容① 問題を捉え直す（問題を⼈の体要求エンジニア,データサイエンティスト,ソフ
験として⾒る。顧客視点で⾒る）
多視点 トウェアエンジニアなど,専⾨知識や知⾒を組【要求獲得】［現状認識］
み合わせて問題を再定義することが必要.
② データを集める（先⼊観の無い要求エンジニアデ,ータサイエンティスト,ソフ
⽅法で集める（X：仮説検証、正確
双⽅向性 トウェアエンジニアなどが双⽅向のコミュニさ）ケーションに基づく協業が必要.
【要求獲得】［現状認識］③ パターンを探す【要求獲得】［問題理解］・ユーザー/顧客の要求を収集するだけでは埋,もれている真相を⾒抜くことはできない観.察
持続性 によってパターンが浮かびあがることでそ,の真相が⾒えてくる.
・パターンを探す知⾒の蓄積が必要.

④ 鍵となるインサイトを⽣み出す
要求エンジニアデ,ータサイエンティスト,ソフ（データから「真実」を発⾒する） 共創性 トウェアエンジニアなどが共創し,データから【要求獲得】［問題理解］インサイトを⾒出す.
⑤ 事業にインパクトをもたらす【要求獲得】［問題理解］

戦略性

⾒出した「インサイト」はイノベーティブな戦略の⽴案につながる要素があることが必要.

出」に留まっているもの,「解決策の提案」まで行っているもの, および「実体論的」と「関係論的」に分類する.

4. 5 分類結果
分類 (1) の結果は次の通りであった.
・「多視点」に該当した研究は 5 件あり, うち 4 件が「実体論的」,1 件が「関係論的」であった. 「実体論的」と判定された 4 件のうち,「現状認識」に関するものが 3 件あり,AI 開発プロセス [18], データサイエ
ンティストとソフトウェアエンジニアの協業モデル[1], 要求エンジニアに必要な条件 [23] であった.「問題表35 つの要件理解」に関するものは 1 件あり, 要求エンジニア・ソフトウェアエンジニアの協業によるデータ探索モデル「多視点」「双方向性」「持続性」「共創性」「戦略性」の構築 [25] についてであった.「相対的視点」1 件の内の 5 つの要件が必要である. なかでも, データ自体に訳は, ステークホルダによる反復・継続的な要求獲得

は元来意味がないため「意味づけや解釈」は必須であする協業モデル [17] についてであった. ・「双方向性」

る点から,「多視点」と「共創性」は優先度の高い要に該当した研究は 2 件あり,「実体論的」および「問件である. 上述内容の一覧を表 3 に示す.

題理解」についてであった. 内訳は, ステークホルダ

既存研究の分類 4-1 で示した初期仮説に該当したが協業しビジネス分析を行えるビッグデータ分収集・

既存研究 15 件について, 本解釈フレームワークに基析フレームワーク [20] [4] についてであった. ・「持続

づいて分類し整理した. 分類については, 次の手順で性」に該当した研究は 6 件あり, 全て「実体論的」で行う.

あった. 内訳は,「現状認識」に関するもので, 持続的分類 (1)：本解釈フレームワークの 5 つの各要件にな分析のためのフレームワークに関する内容 3 件 [12]ついて, 各研究における要求の捉え方または認識が実[16] [15], 要求変更管理 1 件 [10] であった. また「問題体論的か, あるいは関係論的かによって分類する. 本

理解」に関するものは, 複数機能を維持するモデリン

論文にて述べる「実体論的」および「関係論的」とグフレームワーク 1 件 [13], デザインパターン・知見

は, 次の考え方を指す.

の転用 1 件 [21] であった. ・「共創性」に該当した研「実体論的」：要求には絶対的な真実や真理がある

究は 1 件あり,「実体論的」および「現状認識」につとする立場で, 主体は客体を正確に観察・分析するこいてであった. 内訳は, データサイエンティストとソとにより, その真実や真理を知りステークホルダと共フトウェアエンジニアの協業によるデータセット改善有できるとする考え方.

によるモデル駆動工学手法 [25] についてであった. ・「関係論的」：要求の見方や認識は, 主体と客体の関「戦略性」に該当した研究は 1 件あり,「実体論的」お係の上で成立すると考える立場. 主体と客体は互いによび「現状認識」についてであった. 内容は, データ

影響・依存し合い, かつ要求はステークホルダの捉え戦略として, データセット開発の透明性を維持するフ方や認識によって異なるため, 要求は認識主体の感じ

レームワーク [7] についてであった. 分類 (2) の結果

るコンテクストを通じてのみ認識されるとする.
分類 (2)：分類 (1) の結果, ステークホルダの協業は次の通りであった.
・「多視点」および「関係論的」に該当した 1 件につ要求の捉え⽅・認識
必要要件

実体論的

要求の捉え方・認識

関係論的

内容
現状認識

問題理解

現状認識

実体論的

問題理解

多視点

3

1

1

0

双⽅向性

0

2

0

0

持続性

4

2

0

0

共創性

1

0

0

0

戦略性

1

0

0

0

問題理解

現状認識

問題理解

分析のみ

1

0

1

0

仮説抽出

0

1

0

0

解決策提案

3

0

0

0

表5

表4

分類結果 (1)

関係論的

現状認識

分類結果 (2)以上の分類の結果,「多視点」および「関係論的」に該当した 1 件については, ビジネス目標または要求獲

いては, ビジネス目標または要求獲得にいて, 産業用

得にいて, 産業用 AI ソフトウェアを開発するためにAI ソフトウェアを開発するためにステークホルダがステークホルダが反復的に協業を行うことの必要性

反復的に協業を行うことの必要性を主張しているが,を主張しているが,「分析のみ」に留まっており,「仮分析のみに留まっている.

説抽出」や「解決策の提案」は明らかになっていない

以上の分類の結果, 関係論的な研究は 1 件のみであことが分かった. 分類 (2) の結果を表 5 に示す.

り, 仮説抽出や解決策の提案は明らかになっていない
ことが分かった. 分類 (1) の結果を表 4 に示す.
分類 (2) の結果は次の通りであった.

5 本研究の可能性と限界, 将来展望
機械学習応用システムの要求獲得の重要な目標は,・「分析のみ」のものは 2 件あり,「実体論的」「関係論「技術的に可能な範囲」と「応用問題に適用可能な範的」各 1 件づつであった. 「実体論的」によるものは,囲」について, ユーザーと対話できるようになることは AI 開発用プロセス [18] についてであった.「関係論であり, 実現のためにはステークホルダの協業は必須的」によるものは, ステークホルダによる反復・継続である. 従って, ステークホルダの協業の要件を明ら的な要求獲得する協業モデル [17] についてであった.

かにすることが, 本研究の目的である.

・「仮説抽出」まで行って入りものは 1 件あり, ステー

研究の意義：従来のソフトウェア開発における要求

クホルダが協業しビジネス分析を行えるビッグデータ

工学においては, 絶対的なビジネスの環境の真理や要分収集・析フレームワーク [25] についてであった.

求の探索を基本とし, 事業環境を正確に分析すれば,・「解決策の提案」まで行っているものは 3 件あり, 要

普遍的な真実・真理が得られるとする「実体論」に基求の「現状認識」に関して, データサイエンティスト

づいていた. 実際, 要求工学分野の多くの研究は, いかとソフトウェアエンジニアの協業モデル [1], 要求エンにユーザーの行動観察をベースに,「正確な要求」をジニアに必要な条件 [23], データサイエンティストと追求するかに着目していた. だが,IoT 化の進展に伴ソフトウェアエンジニアの協業によるデータセット改

い, ユーザーおよび自社のステークホルダは基本的に

善によるモデル駆動工学手法 [25] についてであった.

常時オンラインに接続された状態にある. このような

デジタル化されたビッグデータ環境における要求獲得についてのより深い検証と考察が必要と考えられる。

の手法は, 従来より行われてきた行動観察と相違点がある. たとえば, 次のような点が考えられる.

6 結論［行動観察］

機械学習応用システムの要求獲得は, 従来のソフト・サンプル数は限られていても, ユーザーのニーズにウェア開発における要求獲得と著しく異なる. 機械学

関する情報, 利用文脈, ユーザーの意識, ユーザーの属

習応用システムの要求獲得は, 循環的な視点で要求を性情報を入手できる. 市場構造とニーズの見極めに捉え, 各ステークホルダーの協業が必須となる. この協は行動観察がかなり優位. ・ポジショニングやサービ業において, センスメイキング理論に基づいて分析をス・スペックの設計には, 行動観察（ユーザビリティ・行うことにより, ユーザー, 要求エンジニア, データサ

テスト）で大筋の方向やオプションの広がりを固め,

イエンティスト, ソフトウェアエンジニアの各ステー

ビッグデータで微調整することを繰り返すのが一般

クホルダの協業に必要な要件が明らかになった.

的. ・取り組みの効果検証の場合、意識の変容を知るには行動観察が適している. ・長期的なトレンドの大7 謝辞

局観を得るには行動観察が適している.

本研究は, 北陸先端科学技術大学院大学

東京社会［ビッグデータ］

人コース

講義「機械学習工学」, および当該講義

・全数を解析することで, 頻度の少ないテール部分のにて紹介された, 文部科学省 平成 29 年度「成長分野情報も得られる. ・ビッグデータはリアルタイムの情を支える情報技術人材の育成拠点の形成（enPiT）」

報が得られる. ・ニーズ発生場面での対策の立案は,enPiT-Pro 採択「スマートエスイー : スマートシス

ビッグデータでは容易だが, 行動観察では不可能. ・テム＆サービス技術の産学連携イノベーティブ人材

取り組みの効果検証の場合, 利用行動の変容を知るに育成」を契機としてスタートいたしました. 本研究のはビックデータが適している. ・長期的なトレンド

きっかけを下さった内平直志教授 (北陸先端大知識,から見えてきたパターンの延長による近未来予測は,

当該講義を企画・担当) に感謝いたします．

ビッグデータが適している.
従って, 機械学習もビッグデータと同様に「機械学習をどう使うか」が課題となる. しかし, これまでの議論で見てきたように「機械学習の機能課題」, すな
わち, 何が導出されるか分からない予測不可能性と実装の「不確実性」がある. 機械学習応用システムにおける要求獲得は,「機械学習をどう使うか」という視点ではなく, ユーザーや自組織のデジタル環境を前提にした, 相対的な視点による要求の捉え方と手法が必要となる. 従って本研究の意義は, 機械学習応用シス
テムの要求獲得において, 関係論的な視点に基づいた
ステークホルダの協業の課題について提案した点にある.
今後の課題：本研究は既存の文献調査を基にステークホルダの協業要件について検討を行なってきたが,実務環境への適用可能性についての検討の余地がある. さらには, 実務環境への適用を視野に入れ, 今後は構成した解釈フレームワークの適用可能性や妥当性

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