一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATIONCOMMUNICATION ENGINEERS
一般社団法人AND
電子情報通信学会

信学技報
IEICE Technical Report
SS2023-50(2024-03)
信学技報

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

IEICE Technical Report

ニーズに基づくサービス開発の効率化に向けたソフトウェアアップサイクル手法の検討
中田 匠哉†

陳思楠†

佐伯 幸郎††

中村 匡秀†,†††† 神戸大学 〒657–8501 神戸市灘区六甲台町 1–1††† 理化学研究所・革新知能統合研究センター 〒103–0027 東京都中央区日本橋 1–4–1†† 高知工科大学 〒782–8502 高知県香美市土佐山田町宮ノ口 185
E-mail: †tnakata@es4.eedept.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp,††††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp
あらましSociety5.0 の実現に向けて，本研究では，個々のユーザニーズに応じたサービスの効率的な開発手法を探求する．デジタルデバイスの進化とユーザ層の多様化により，サービスニーズは急速に変化し，それに伴う個人適応の必要性が高まっている．本研究では，ユーザの具体的なニーズを理解し，それに基づいたサービス開発を可能にする技術の開発に注力する．先行研究で開発されたヴァーチャルエージェント（VA）を用いた対話型ニーズ抽出システ
ムと，ソフトウェアアップサイクル事例システム（SUCCEED）の活用により，ユーザニーズの自動抽出と開発者への知見提供を実現する．新規未開発サービスに対する対話型ニーズ抽出手法とニーズに基づく開発事例取得手法を提案し，これにより，サービス個人適応の開発型アプローチの効率化に貢献することを目指す．
キーワード

ソフトウェア開発，ソフトウェアアップサイクル，要求工学，サービス，LLM, VA

Exploring Software Upcycling Methods to
Support Eﬀective Need Fullﬁllment Service Development
Takuya NAKATA† , Sinan CHEN† , Sachio SAIKI†† , and Masahide NAKAMURA†,†††† Kobe University, Rokkodai-cho 1–1, Nada-ku, Kobe, Hyogo, 657–8501 Japan††† Riken AIP, 1–4–1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo, 103–0027 Japan†† Kochi University of Technology, 185 Tosayamadacho Miyanokuchi, Kami, Kochi, 782–8502 Japan
E-mail: †tnakata@es4.eedept.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp,††††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp
Abstract To advance the realization of Society 5.0, this research explores eﬃcient methodologies for developing services
tailored to individual user needs amidst the rapid evolution of digital devices and diversiﬁcation of user demographics. This
study focuses on creating technologies that enable service development based on a deep understanding of speciﬁc user needs.
Utilizing a conversational needs extraction system developed from previous research with a virtual agent and leveraging the
Sharing Upcycling Cases with Context and Evaluation for Eﬃcient Software Development System (SUCCEED System), thiswork proposes methods for the automatic extraction of user needs and the acquisition of development cases for newly undeveloped services. By introducing a dialogue-based approach to identify user needs and retrieve relevant development insights,
the study aims to contribute to the eﬃciency of adaptive service development approaches.
Key words software development, software upcycling, requirement engineering, service, LLM, virtual agent
き活きと快適に暮らせる社会を目指している [1]．近年，デジ

1. は じ め にタルデバイスの進化やユーザ層の多様化に伴ってサービスの利内閣府が提唱する Society5.0 では，必要なモノやサービスを用シーンが非常に多彩になり，各ユーザが求めるサービスが急必要な人に，必要な時に，必要なだけ提供し，あらゆる人が活

速に多様化している．単身世帯の高齢者が求めるスマート家電-7-This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published eleswhere.
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Copyright©2024 by IEICE
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サービスだけを例にとっても，介護サービスをどれだけ利用し化も進んでいる [9]．タッチパネルの普及により高齢者や子どているか，要介護度や健康状態はどうか，こだわりのある家電

もがデジタルデバイスを操作しやすくなっている．また，読みは何か，どれくらいの金額が望ましいか，など，ユーザごとに上げ機能・音声入力・字幕などのアクセシビリティを向上させサービスに求める条件は全く異なる．サービス個人適応は，個る機能が搭載されるサービスも増えている．

人の好みに合わせてサービスを推薦・提供する技術であり，多サービスの多様化に伴ってサービス個人適応への期待が高様化するユーザニーズにきめ細やかに対応した高い利用満足度

まっている [10]．サービス個人適応とは，個人の好みに合わせでのサービス提供が期待される [2], [3]．スマートフォンのアプてサービスを推薦・提供する技術である．ユーザのサービス利

リケーションストアに代表されるサービス市場には膨大なサー用満足度の向上やそれに伴う利益が見込めるほか，計算機資源

ビスが存在しており，ユーザのサービス利用履歴等をもとにおや電力などの限られたリソースを適切なユーザに分配する効果

すすめのサービスを提示することができる [4], [5]．一方で，各も期待できる．サービス個人適応には 2 種類のアプローチがニーズが既存サービスで完全に満たされるとは限らず，ユーザ存在する．発掘型アプローチでは，市場に存在する膨大な既存の要求を満たすサービスを新規に開発するアプローチも存在す

サービスの中から各ユーザに適切なサービスを発掘して提供する．しかしながら，きめ細やかなサービス開発は開発コストがる．推薦システムを用いたサービス推薦などの手法が存在する．

増大するだけでなく，そもそもユーザのニーズを正しく汲み取開発型アプローチでは，ユーザニーズに合わせたサービスを開ることが困難である．そこで，サービス個人適応を開発型アプ

発によって新たに生み出して提供する．しかしながら，ユーザ

ローチで実現するために解決すべき課題として，ユーザが求めが求めるきめ細やかなサービスを開発することは容易ではない．

るサービス概要の把握と，抽出したニーズに基づく効率的な開また，多くのユーザの要求を個別に満たすには，多くのサービ

発手法の発見の 2 つの課題に着目する．

スや機能を開発する必要があり，莫大な開発コストがかかるた

本研究では，ユーザニーズを満たすサービスを効率的に開発め現実的ではない．

する手法の構築に取り組む．ユーザが求めるサービスの概要と2. 2 ユーザニーズ抽出

その開発に役立つ技術を発見し，開発者に提示することでユー

ソフトウェアの開発はエンドユーザ・システム管理者・開発ザが求めるサービスのきめ細やかで効率的な開発を実現する．

会社などのステークホルダーの要求に基づいて行われる．特に，我々の研究グループが先行研究で行った，ヴァーチャルエー

ユーザに合ったサービスの開発では，ユーザが重要なステーク

ジェント（VA）を用いた対話型ニーズ抽出システムと，ソフホルダーであり，ユーザニーズが重要となる．しかしながら，

トウェアアップサイクル事例システム（SUCCEED）を活用す

多くのエンドユーザに直接ニーズのヒアリングを行うことは困る [6], [7]．様々なユーザのサービスニーズを取得するために，難である．

先行研究では実現できていなかった，新規の未開発サービスに先行研究では，対話に基づくユーザニーズの自動抽出に取ついての対話型ニーズ抽出手法を新たに提案・実装する．また，り組んだ [7]．従来は専門家が行っている要求のヒアリングを抽出したニーズをもとに SUCCED システムからソフトウェア

ヴァーチャルエージェント（VA）が行う．ユーザの自由発話開発の知見を検索する手法を開発する．ケーススタディとして，

からユーザがいつ，どこで，誰が，誰を，どうして，どのよう対話によるユーザニーズの自動抽出から開発者への開発知見のに，何をしたいかを 6W1H（when，where，who，whom，why，提供までの動作フローを実行する．本研究を通じて，サービス

how，what）の形式でニーズの要旨を抽出する．VA はニーズ

個人適応の開発型アプローチの効率化に貢献する．

に不足がないか問いかける形で潜在的なニーズを引き出す対話

2. 準を行う．how（どのように）要素はユーザが利用したいサービ

備

ス名を直接示す．VA がユーザの日常に寄り添うことで，ニー

2. 1 サービスの多様化

ズの時系列データを抽出する．先行研究の限界として，サービ

近年，ユーザが求めるサービスの多様化が急速に進行していス名が既知であるような既存サービスに関するニーズしか抽出

る．要因として，サービス利用形態の多様化が挙げられる．まできず，新規サービスや未知サービスのニーズの抽出ができな

ず，現代のサービスの利用に必須となったデジタルデバイスのいことが上げられる．また，抽出したニーズに基づいて開発型

多様化が進んでいる．自宅やオフィスなどで使用する固定型のアプローチでサービス個人適応に取り組むためには，抽出したデスクトップパソコンや，出張先や会議室などで持ち運んで利

ニーズをどのようにサービスの開発に繋げればよいかが自明で用するノートパソコン，場所を問わずどこでも利用できタッチないという問題がある．

2. 3 ソフトウェアアップサイクル

パネルを搭載した小型のスマートフォン，スマートフォンよりも大きな画面を搭載したタブレット，両手が使えない状態でもソフトウェアアップサイクルとは，既存のソフトウェア開発

音声で操作できるスマートスピーカー，腕時計のように持ち運の知見を発掘し，新たな開発に役立てる技術である [11]．ソー

べて心拍数が測定できるスマートウォッチに代表されるウェアスコードだけでなく，より抽象的な設計・概要なども広く活用

ラブルデバイスなど，利用シーンや用途の異なるデバイスが非する．知見を活かした開発の効率化が期待できる．

常に多く存在する [8]．同じデジタルデバイスであっても，Web先行研究では，ソフトウェアップサイクル事例共有システム

カメラやインターネット環境の有無などで利用できるサービス（SUCCEED）を開発した [7]．アップサイクル事例とは，過去が大きく変化する．また，サービスを利用するユーザ層の多様に行った何らかの開発の中で役立ったソフトウェア素材（ソー

-8-

—2—

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図 1 ユーザニーズとアップサイクル事例によるサービス効率開発

スコード・設計図など）を，その開発に至った背景と製品の事

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後評価を付加情報として含めたものである．各事例は，開発背景を表す context，開発に用いた素材を表す materials，具体

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的な開発手法を表す recipe，開発の評価を表す result の 4 つの要素を持つ．SUCCEED システムは，アップサイクル事例をགྷ๮

登録・閲覧できるシステムである．過去の事例を参考にして素

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い開発を効率的に進めることが期待できる．検索機能があり，

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キーワードを用いた事例の検索が可能である．SUCCEED シス//0

テムの問題として，閲覧者がどのようなサービスを開発したい
かのアイデアを事前に持っていない場合には，SUCCEED シス//0

図 2 （A1）新規サービスニーズの抽出手法

テムでアップサイクル事例だけを閲覧しても，各事例が具体的にどのようなサービス開発に役立つかが分かりにくい点が挙げ

個人適応の実現に近づく．サービス概要の発見に当たっては，られる．

未知のサービスへのユーザニーズの抽出を可能とすることで実

2. 4 課題

現する．開発に役立つ技術の発見に当たっては，ニーズに基づ以上の問題を踏まえて，サービス個人適応を開発型アプロー

いたアップサイクル事例の検索を可能とすることで実現する．

チで実現するために解決すべき課題として以下の２点に着目

図 1 は本研究のコンセプトをまとめたものである．本研究は以する．

下の 3 つのアプローチで行う．

（P1） ユーザが求めるサービス概要の把握（A1） 新規サービスニーズの抽出（P2） 抽出したニーズに基づく開発手法の発見（A2） ニーズの充足に役立つアップサイクル事例の取得（P1）では，どのようなサービスを開発すべきかを明らかに（A3） ニーズと開発アプローチの提示するために，各エンドユーザが具体的にどのようなサービスを

3. 2 （A1）新規サービスニーズの抽出求めているかを把握することが必要となる．特に，どのように先行研究の対話型ニーズ抽出システムを発展させ，未開発ユーザからサービスニーズを引き出すかが要点である．（P2）

サービスに関するユーザニーズの抽出を実現する．図 2 に抽出では，目標のサービス開発が楽なのか困難なのか，具体的にどの流れを示す．未開発サービスニーズの抽出は次の 3 ステップのような実現方法があるのかを明らかにするために，抽出したで行う．

サービスニーズの実現に関連する開発手法を発見することが必

Step 1-1. ユーザの発言からサービスを抽出要となる．特に，ユーザが使いたいサービス・機能がどんな技

Step 1-2. ユーザの発言からニーズを抽出術で実現できるかが重要である．

Step 1-3. 未知のサービスであれば新規サービスの概要を登録
本研究では，サービスを管理するためにサービスリポジトリ

3. 提 案 手 法を新たに用意する．サービスリポジトリは，少なくとも以下の

3. 1 目的とキーアイデア

３要素を持つサービスデータモデルを定義し，これらのサービ

本研究の目的は，ユーザニーズを満たすサービスを効率的にスの登録・取得機能を提供する．

開発する手法を検討することである．キーアイデアは，ユーザ

要素 1

サービス名

が求めるサービスの概要とその開発に役立つ技術を発見するこ

要素 2

サービス概要文とである．開発すべきサービスの概要とその開発に役立つ技術

要素 3

開発フラグ（開発済み，または未開発）

を開発者が同時に取得することで，ニーズを満たすサービス開Step 1-1. では，ユーザの発言からサービスの抽出を行う．サー発を効率化し，開発型アプローチによるきめ細やかなサービス

-9-

—3—

ビス名はサービスの最も核心的な内容を表現した要素であるため，サービスの抽出に当たって必須な要素である．そのため，ࡠ‫ۂ‬ϓϫʖ本ステップではユーザの発言からサービス名と推測される単語を全て抽出する．例えば，「動画サイトで文書作成ツールの使

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い方を閲覧したい」というユーザの発言があった場合，「動画

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サイト」や「文書作成ツール」といった複数の単語がサービス名と推測でき，これらを全て抽出する．発言で意図したサービ//0

ス名がどれであるか絞り込む作業は Step 1-2. で行う．先行研究

Πρϕγ΢έϩࣆྭ‫༙ڠ‬εητϞ
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では，発言の文章からサービスリポジトリに登録されたサービ
図 3 （A2）ニーズ充足に役立つ事例の取得手法

ス名で文字列検索を行うことでサービスの抽出を行った．本研
究では，サービスリポジトリに未登録のサービスを抽出するために，発言からサービス名を自動生成する．サービス名の自動Step 2-2. キーワードでアップサイクル事例を検索

生成には大規模言語モデル（LLM）を活用する [12], [13]．LLM

Step 2-1. では，ユーザニーズを的確に表現するキーワードの入力としてユーザの発言を与え，サービス名の生成を命令すを抽出する．6W1H ニーズデータモデルでは，6W1H の各要ることで，サービス名の自動生成が実現できる．先行研究の文素が単語ではなく文で表現されている．そのため，SUCCEED

字列検索で抽出したサービス名と本研究で新たに自動生成したシステムの検索機能をそのまま利用することができない．特サービス名を合わせて，サービス名候補文字列リストとする．

徴的なキーワードを単語としていくつか抽出する必要がある．

Step 1-2. では，ユーザの発言からニーズ抽出を行う．先行研

キーワードの抽出は LLM を用いて実現できる．LLM の入力

究では，LLM を用いて抽出を行った．LLM の入力はユーザのに 6W1H ニーズを与え，出力としてサービスの特徴を表現する

発言と文字列検索のみで抽出したサービス名候補文字列リスト

キーワードのリストを得る．また，6W1H の各要素には役割がである．LLM の出力は 6W1H 形式のニーズである．6W1H 形

あることから，要求の核を抽出したければ what 要素を，サー式においては how 要素が利用したいサービス名をそのまま表現

ビススコープを抽出したければ how 要素を，技術的制約を抽出し，必ずサービス名候補文字列リストの中から選ばれる．本研

したければ why 要素を特に注目することで，目的別にキーワー

究では，LLM に入力として与えるサービス名候補文字列リスドを取得できる．抽出の例として，what 要素が「音楽をかけてトに Step 1-1. で自動生成したサービス名を新たに加える．これほしい」である場合を考えると，キーワードとして「音楽」がにより，how 要素にサービスリポジトリに登録済みの既存サー抽出される可能性が高い．

ビスだけでなく，未知のサービスを選ぶことができるようにな

Step 2-2. では，アップサイクル事例の検索を行う．Step 2-1.

る．また，how 要素を抽出することで利用したいサービス名ので抽出したキーワードで SUCCEED システムを検索する．各抽出ができるため，Step 1-2. を行うことでサービス名候補文字

キーワードごとに文中にキーワードを含む事例のリストを取得

列リストからユーザが真に望むサービス名を特定することがですることができる．ただし，キーワードを含む事例が存在しな

きる．

い場合は事例を取得することができない．本ステップで得られStep 1-3. では，新規サービスの概要を登録する．先行研究でた事例のうち開発に役立つ事例がどれであるかは不明であるたは，サービスリポジトリに手作業で開発済みサービスを登録しめ，取得した全ての事例を開発を支援する可能性がある知見とていた．本研究では，自動で新規サービスを登録する．まず，する．
（A2）では，以上の 2 ステップによって，ニーズの実現に役

Step 1-2. で特定したサービス名でサービスリポジトリを検索し，サービスが既存か新規かを判定する．サービスが新規の場合の立つ可能性があるアップサイクル事例の取得が実現できる．

3. 4 （A3）ニーズと開発アプローチの提示

みサービスリポジトリに登録を行う．サービスデータモデルで必須項目としたサービス概要文は，LLM を活用して生成する．

ユーザニーズと開発アプローチを提示することでサービス開

すなわち，LLM の入力に 6W1H 形式のニーズを与え，出力と発者を支援する．ユーザニーズの提示では，（A1）で取得した

して自然な言語を得る．LLM を用いてニーズの概要文を得る

ユーザの 6W1H ニーズを提示する．ユーザがサービスを具体的処理は先行研究でも行われており，この技術をサービス概要文にどんなユースケースで利用したいかを知ることができる．開の生成に応用した．これにより，新規サービスのサービスリポ

発アプローチの提示では，（A2）で取得したアップサイクル事

ジトリへの登録が可能となる．

例のリストを提示する．これらの事例は同時に提示するユーザ（A1）では，以上の 3 ステップによって，新規サービスに関

ニーズの実現に役立つ可能性がある知見である．開発者は，開するユーザニーズの抽出とサービス概要の取得が実現できる．

発目標サービスの実装に役立つ可能性がある知見を得ることが

3. 3 （A2）ニーズの充足に役立つアップサイクル事例の取得できる．

先行研究の SUCCEED システムを活用し，（A1）で抽出した開発者にとってのメリットは 2 つある．第一のメリットとしニーズを実現するサービスの開発に役立つ知見を取得する．図

て，開発する価値があるサービスを知ることができる．各ユー

3 に知見を取得する流れを示す．次の２ステップで行う．

ザが求めるサービスを VA を介して間接的にヒアリングするこ

Step 2-1. ニーズを表現するキーワードを抽出とができる．第二のメリットとして，サービスの仕様および開- 10 -—4—ƃƇɑɑś ɑࣙ෾͹෨ԲͲɑřɑɑśɑຘ൫৺Ζ઴Ͷɑřɑɑśɑࣙ෾ɑřɑɑśɑɑřɑɑśɑೖ‫ى‬Νକ͜ΖͪΌɑřɑɑśɑೖ‫ى‬Νͯ͜Ζɑřɑɑśɑೖ‫ى‬؇ཀྵγʖϑηɑƈƄ
図 5 対話によって抽出した 6W1H ニーズƇɑ ɏɑś ɑೖ‫ى‬؇ཀྵγʖϑηɑřɑ ɑś ɑωʖθபड़Ͳ൅‫و৿ͪ͢ݡ‬γʖϑηɽགྷ๮ͺɼೖ‫ى‬Νକ͜ΖͪΌɼೖ‫ى‬؇ཀྵγʖϑηΝཤ༽͢ͱೖ‫ى‬Νͯͪ͜͏ɽɑřɑɏɑśɥƈ

図 4 対話型ニーズ抽出システムによるニーズ抽出画面

発手法の一部を同時に知ることができる．これにより，得た知
見を活かしてサービス全体やサービスの一部機能を効率的に開発することができる可能性がある．また，LLM に仕様と開発

図 6 対話によって抽出した新規サービス

手法を入力として与えることで，サービスの自動開発を試みることもできる．具体的な開発を決断しなかった場合でも，ユーとの対話で不足要素を補った．対話の結果，図 5 に示す 6W1H

ザが望むサービスを実際に開発するかどうかを見積もる材料とニーズと図 6 に示す新規サービスが抽出された．6W1H ニーズ

してニーズと事例を活用することができる．

をキーワード抽出 API に入力したところ，
「日記」
「続ける」
「日

4. 実

記管理サービス」という 3 つのキーワードを取得した．これら

装のキーワードを用いて SUCCEED システムで事例検索を行った

LLM を用いた API を新たに 2 つ実装した．API とは，外部ところ図 7 に示す 1 件の事例が見つかった．

プログラムから処理を呼び出すインタフェースである．サービ

6. 考

ス名生成 API では，LLM の入力としてユーザの発話文を与え察る．LLM の出力として，ユーザが求めるサービス名のリストがケーススタディを通じて，提案手法を用いてユーザが VA と得られる．プロンプトには「ユーザが欲しいサービスについて対話をするだけで，開発者がニーズとサービス概要と開発事例要望を発言しています．発言から具体的なサービス名を抽出しを取得することができることが 分かった．また，ユーザの視点てください．発言中に具体的なサービス名が含まれていない場に立つと，提案手法は対話をするだけで開発してほしいサービ

合は，サービスを簡潔に表現する適切な文字列をサービス名とスの概要を開発者に伝える手法であると言える．

して生成してください．」という命令を含めた．キーワード抽提案手法の細かな改善点を述べる．まず，現状では，サービ

出 API では，LLM の入力として抽出した 6W1H ニーズを与え

スリポジトリ上でサービス名が衝突すると，後に抽出したニー

る．LLM の出力として，サービスの特徴を表現する 3 つのキー

ズの内容がサービスリポジトリに反映されない．そのため，1ワードがリストとして得られる．プロンプトには「このユーザ

つのサービス名に対してユースケースを複数個紐づけるなどしニーズの定義に従った JSON から，サービスを表現する代表的て抽出したニーズ情報を欠落なく開発者に伝える構造に改善すなキーワードの名詞を 3 つ抽出してください．」という命令をる必要がある．また，「日記管理サービス」のようにキーワー含めた．

ドの文字数が多すぎると SUCCEED システムで検索しても事例

API の設定詳細を述べる．使用した LLM モデルは，gpt-3.5-がヒットしない場合がある．改善案としては，キーワード抽出

turbo である．ユーザの意図しない結果が出力されにくくなる

API の出力において文字数や熟語に含まれる単語数を制限する

うにサンプリング温度は 0.0 とした．プロンプトには Few-shot

ことが挙げられる．SUCCEED システムを改良して曖昧一致検Prompting を活用し，各 API に 2 件の入出力を与えた．API の索を実装することでも改善できる．

実装言語は Python である．

提案手法の限界を述べる．まず，LLM を利用することでシ

5. ケーススタディ

ステムの品質が不安定になっている．また，複数のニーズから

ケーススタディとして，ニーズの抽出から事例の取得までのが支持するサービスほど開発価値が高いため，個人のニーズに横断的にサービス仕様を決めることができない．複数のユーザ

全体の流れを実行した．ノートパソコン上で対話型ニーズ抽出

とどまらない情報の提示が必要である．

システムを実行した画面を図 4 に示す．音声で「私は日記をつけるといつも 3 日坊主になってしまうんですよね．それを何とかしたいとおもっています．」というユーザ発言を入力し，VA- 11 -

7. ま と め
本研究では，ユーザニーズを満たすサービスを効率的に開発—5—

図 7 SUCCEED システムによる事例の検索結果する手法を検討することを目的として，ユーザが求めるサービスの概要とその開発に役立つ技術を発見するシステムの構
築に取り組んだ．先行研究を改善することで，未知のサービス
へのユーザニーズの抽出によってサービス概要の発見を実現
し，アップサイクル事例のニーズに基づくキーワード検索によって開発に役立つ技術の発見を実現した．今後の展望として，

SUCCEED システムへの十分な事例の蓄積によってシステムの質が高まるため，事例の自動蓄積を試みたいと考えている．また，ニーズと事例に基づく LLM を用いた自動開発に取り組む
ことで，ニーズ蓄積から開発までの全自動化を目指したい．
謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費 JP19H01138, JP20H05706,

JP20H04014, JP20K11059, JP22H03699, JP19K02973, 若手研究
23K17006 の助成を受けて行われている．
文

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