その原因や影響範囲の把握及び修正対応など手戻車載ソフト開発を高品質かつ低コストに実現するりのコストが非常に高く，要求仕様段階において早ために，人手による作業をできる限り自動化するこ期に修正することが非常に重要となる．そのためにとが急務となっている．本研究では特に要求仕様書は要求仕様書についても設計文書におけるUMLやの品質評価(要求インスペクション)において大規模SysMLなどのように標準化された記述モデルとその言語モデル(LLM)による自動化が可能であるかを作成支援ツールの活用が望まれるが，車載ソフトに具体的な事例によって分析した．分析対象として過はそれぞれに特有の要求や制約があり,現状では十去に人手で行われたインスペクション結果を用い分に実運用できていない．て，どの程度それらの結果を再現することができるこれらの要因から要求インスペクションの自動化かという再現率及び人手では見逃されていた問題箇が困難なため，人手によるインスペクションにより所がどれくらい漏れなく指摘できるかという適合率要求仕様書それぞれの違いを埋め合わせなければなを評価し,LLM活用の有効性と課題を分析した．そらず,コストが高いと共に問題箇所の見逃しというの結果,LLM単独では必ずしも十分な精度を得るこミスも発生するという問題がある．さらに評価基準とができないが,正規表現や形態素解析などのルーが担当者の知識や経験によって変わってしまう恐れルベース処理や従来の自然言語処理による前後処理もある．これらの問題を解決するために要求インスと組合わせることで精度を向上できる示唆を得た.ペクションにおける評価基準の標準化[3]や形態素解析などの従来の自然言語処理手法により要求イン

スペクションを部分的に自動化する研究が進められ自動運転,コネックティッド・カー，電動化などてきた[4,5]．現在,LLMによってさまざまな自然言SDV(SoftwareDeﬁnedVehicle)によるクルマの進化に語処理におけるタスクを汎用的に遂行可能になってより自動車の開発におけるソフト開発の比重は年々きたことで，これまで要求エンジニアリングにおい増加しており，2030年には開発工数の半分がソフて部分的に検討されてきた自動化を一気通貫に実行ト開発になるとも予測されている1）．高品質なソフできる可能性が高まってきている[6,7,8,9]．特にト開発を効率的かつ低コストに実現するために，要要求仕様書の形式の違いに対して,従来の自然言語求仕様を明確に定義し,管理する要求エンジニアリ処理では個別に対応する必要があったが，LLMでング(RequrementsEngineering)[1]が重要となっていあれば形式の違いを吸収し，汎用的に対応できるのる．デジタル・トランスフォーメイション(DX)のではないかと期待できる．推進によって,要求仕様書のデジタル化はほぼ達成本研究では要求仕様書の表現品質の記述ガイドラされているものの,その形式はメーカーや製品ごとイン[3]に従った要求インスペクションをLLMに適に独自のフォーマットとなっている．また，現場に用し,どの程度自動化を実現することが可能であるおける慣習などの暗黙ルールなどによる担当者間でかを検討することを目的とする．そのために,過去解釈の不一致や自然言語による記述による曖昧さやに実際の製品において人手で行った要求インスペク表記揺れにより仕様が不明確となり,後工程においション結果とLLMで行った結果との比較を行う．て問題が発覚することが頻発している[2]．このよ1）https://www.nam.co.jp/market/column/analyst/2022/220921.html―3782―.