| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2024-02-26 |
| タイトル |
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タイトル |
要求工学の知見をプロンプト設計に組み込んだ生成AIを活用した要求定義支援手法 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Integrating Requirements Engineering Knowledge into Designing Prompts: A Support Method for Requirements Definition with Generative AI |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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工学院大学 |
| 著者所属 |
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工学院大学 |
| 著者所属 |
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工学院大学 |
| 著者所属 |
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工学院大学 |
| 著者所属 |
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工学院大学 |
| 著者所属 |
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株式会社日本インテリジェンス |
| 著者所属 |
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工学院大学 |
| 著者名 |
中野, 丈
島川, 遼太郎
杉村, 康気
宅間, 健生
村野, 遼
奥田, 博隆
位野木, 万里
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| 著者名(英) |
Jo, Nakano
Ryotaro, Simakawa
Genki, Takuma
Ryo, Murano
Koki, Sugimura
Hirotaka, Okuda
Mari, Inoki
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ChatGPT などの生成 AI がプログラミングを含むソフトウェア開発タスクの自動化に活用されている．生成 AI の応答品質を最適化するために，プロンプトエンジニアリングが重要であり，Zero-shot，Few-shot，Generated knowledge prompting, Directional stimulus prompting などのプロンプトが提案されている．要求工学では，要求の種類，要求間の関係，機能中心やデータ中心などの要求定義プロセスを含む高品質に漏れなく要求を定義するための知見が提案されている．しかし，一般的なプロンプトエンジニアリング手法を生成 AI 上で実行して，スムーズに要求が定義できるかどうかや，要求工学の知見をどのように生成 AI に組み込むことが妥当なのかは明らかになっていない．本稿では，要求定義の過程でプロンプトエンジニアリングと要求工学の知見を組み合わせる方法について提案する．具体的な事例を用いた適用評価を通じて，それらの組み合わせが要求定義にどのように貢献するかを明らかにする． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10112981 |
| 書誌情報 |
研究報告ソフトウェア工学（SE）
巻 2024-SE-216,
号 9,
p. 1-7,
発行日 2024-02-26
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8825 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-SE24216009.pdf (834.3 kB)
