@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00227285, author = {伊部, 早紀 and 倉田, 早織 and 長岡, 武志 and 古畑, 彰夫 and 後藤, 和之 and 福居, 誠二 and 北川, 貴之}, book = {ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2023論文集}, month = {Aug}, note = {情報システムの要求定義では,ステークホルダの要求を的確に把握することが重要である.ステークホルダの要求は,要求仕様として記述される.要求定義の担当者は,要求仕様を分類することで,仕様に重複・矛盾・漏れがないことを確認する.要求仕様の分類に関するノウハウは,経験豊富な担当者の暗黙知となっている場合が多いため,経験が浅い担当者では,要求仕様の分類に多大な時間を要したり,分類の結果に一貫性を欠くことがある.これまでに著者らは,要求仕様が機能要求と非機能要求のどの種別に属するのかを,CNN による深層学習を用いて自動分類する手法を試行した.しかし実際の業務では,プロジェクト毎に要求の種別が異なっており,プロジェクトの特性に応じて種別を使い分けている.このため,種別が異なる度にアノテーションデータの作成が必要となり,多大なコストを要する.近年では,巨大なパラメータを持つ生成系言語モデルの台頭により,少量の例示のみによる推論が可能になりつつある.本稿ではこれに着目し,大規模言語モデルを活用した要求仕様自動分類の実験を行い,従来手法と比較し,考察を行った.}, pages = {86--93}, publisher = {情報処理学会}, title = {大規模言語モデルを用いた要求仕様自動分類}, volume = {2023}, year = {2023} }