大規模言語モデルによる要求仕様書の品質評価

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―.