ChatGPT4oを用いた要件定義の工程支援とその効果に関する考察

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2024-09-10
• タイトル: ChatGPT4oを用いた要件定義の工程支援とその効果に関する考察
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 大規模言語モデル
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 愛媛大学／株式会社ピー・アール・オー
• 著者所属: 愛媛大学
• 著者所属: 愛媛大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ehime University / P.R.O Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ehime University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ehime University
• 著者名: 新山, 剛司; 阿萬, 裕久; 二宮, 崇
• 著者名(英): Takeshi, Niiyama; Hirohisa, Aman; Takashi, Ninomiya
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ソフトウェア開発のプロセスにおいて “要件定義” は最重要項目の 1 つである．要件を明確に，なおかつ漏れなく定義することはその開発を成功させる上で必要不可欠である．特に，この工程での定義が不十分であった場合，後の工程で開発の遅れやコストの超過といった問題につながることが多い．一方，人手による要件定義は重要であると同時にコストのかかる作業でもあり，さらには見落としや勘違いといったヒューマンエラーが起こりやすいものである．そこで本稿では “生成 AI 技術，具体的には ChatGPT4o を活用することで，要件定義作業をどの程度自動的に支援できるのか” という問いの下，実際のシステム開発事例にこれを適用して ChatGPT4o 活用の効果について検討を行っている．そこでは，開発目的としているシステムの概要情報を最初に一括してプロンプトで与えるパターンと情報を少しずつ対話型で与えるパターンの両方をそれぞれ試し，それらによって得られた出力を人手による要件定義と比較している．その結果，対話型パターンの方がより実用的な結果となることが確認され，ER 図の作成については工数の削減も確認されている．一方，プロンプトでの情報の与え方についてはいくつか課題点も報告されている．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In the software development process, "requirements definition" is one of the most critical elements. Clearly and comprehensively defining requirements is essential for the success of the development. In particular, if the definitions at this stage are insufficient, it often leads to problems such as delays in development and cost overruns in later stages. On the other hand, manual requirements definition is not only an important but also a costly task, and it is prone to human errors such as omissions and misunderstandings. Therefore, this paper examines "to what extent the use of generative AI technology, specifically ChatGPT-4, can automate and support the requirements definition process." The study applies ChatGPT-4 to an actual system development case, exploring its effectiveness. Two patterns were tested: one where an overview of the system to be developed is provided in a single prompt and another where information is provided interactively in small increments. The outputs obtained from these were compared with manually defined requirements. The results confirmed that the interactive pattern produced more practical results, and the use of ChatGPT-4 also resulted in reduced man-hours for creating ER diagrams. On the other hand, some challenges were also reported regarding the way information was provided through prompts.
• 書誌情報: ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2024論文集; 巻 2024, p. 117-122, 発行日 2024-09-10
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会