2023 Fiscal Year Annual Research Report
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19K11907
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| Research Institution | Kogakuin University |
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Principal Investigator |
位野木 万里 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 教授 (10739634)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 技術文書の理解支援 / 要求仕様書の要約 / 要求工学 / 自然言語処理 / 大規模言語モデルの活用 / 自動要約 / 記述状況の要約 / 知識継承 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、大規模情報システムの要求仕様書の効率的な理解のために、記述内容を(1)システム構築の背景や目的、(2)機能要求、(3)非機能要求に分類し、各分類に対して自然言語処理技術に基づく要約技術を用いることを提案し、使い分けの手法と要約データの生成ツールを開発した。(1)～(3)に加えて、重要な要求が要求仕様書のどのページにどれぐらい記述されているかを表す記述状況に関する要約を自動生成する方法と、記述状況を用いた文書の理解支援手法を提案した。
記述状況の要約の生成には、自然言語処理技術により決定する対象文書全体の要約情報を活用している。様々な大規模言語モデルによる要約技術を適用可能にするために、ツールのアーキテクチャを汎用化し、自然言語処理モデルBERTの抽出型要約と、OpenAIのGPT3, GPT3.5等の抽象型要約を用いた場合の記述状況可視化を試行した。また、要約対象を技術文書に拡大した適用評価を行った。
本適用結果をまとめ、実技術者や管理者等にヒアリングを行った。ヒアリングから次の評価を得た：(i)要求仕様書に加えて，論文，特許明細書，技術レポート，企画書等のさまざまな技術文書への活用は有効である。(ii)大規模文書の場合には、文章を章別に区切り、章別の重要トピックに対する記述状況を章横断で可視化することで、全体理解の加速が期待できる。(iii)組織に蓄積されている多数の技術文書を人手のみで参照し理解することは困難なため、記述状況の要約技術を用いて、ベテラン技術者が指定した重要概念が文書のどこに記述されているかを可視化し共有することで、若手技術者へのノウハウの伝達を加速し、組織の知識継承に有効である。
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[Journal Article] 技術委員会 デジタル技術部会 要求工学グループ 活動報告「Digital Transformationのための要求 獲得実践ガイド」の出版にあたって2023
Author(s)
位野木万里, 斎藤忍, 野村典文, 天野めぐみ, 梶野晋, 小川英孝, 副島千鶴, 田中貴子, 前田和彦, 北川貴之, 大下義勝, 鈴木ひろみ, 中村一仁, 森田功, 有本和樹, 竹内智哉, 辻村朋大
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Journal Title
情報サービス産業協会 JISA 会報（JISA Quarterly）
Volume: 149
Pages: 74-80
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