大規模言語モデルによる要求仕様書の品質評価

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