@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232931,
 author = {中野, 丈 and 島川, 遼太郎 and 杉村, 康気 and 宅間, 健生 and 村野, 遼 and 奥田, 博隆 and 位野木, 万里 and Jo, Nakano and Ryotaro, Simakawa and Genki, Takuma and Ryo, Murano and Koki, Sugimura and Hirotaka, Okuda and Mari, Inoki},
 issue = {9},
 month = {Feb},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2024}
}