2023 Fiscal Year Research-status Report
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21K11823
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| Research Institution | Nanzan University |
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Principal Investigator |
佐伯 元司 南山大学, 理工学部, 教授 (80162254)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 要求獲得 / 要求進化 / 不吉な臭い / 曖昧性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，主に水平方向の進化（要求の詳細化）について以下のような研究を行った．
1)要求仕様書からの曖昧箇所の検出と修正：
要求仕様書において曖昧さを引き起こす単語に着目し,曖昧語リストを作成した．まず,被験者実験により25 の仕様書で 108 の曖昧語を検出し，さらに Word2Vec と cosine 類似度を用いて,108語と類似する単語を検出し,最終的に 436 の曖昧語とみられる単語をリスト化できた．被験者実験の結果,その中で218 単語が曖昧語としてみなされた.また,被験者による曖昧の判断には差があり,それらの差を数値化することにより単語の曖昧度を明確にする手法を開発した．自動化ツールによる評価の結果，仕様書中の深刻な曖昧語の検出が行え，曖昧でない語句への修正を支援することができた．文中の係り受け関係による曖昧性については，文の形態素解析により品詞の出現パターンによって語句間の係り受け関係が複数存在する文を抽出し, 係り元の単語と係り先の単語を特定する．両者の意味的類似度を同様に計算し，類似度の差が見られた場合は類似性の高い語句に係ると判断し曖昧性はないとする．逆に差がない場合はどちらに係るか判定不能とし曖昧性があると判定する．評価実験を行った結果，曖昧でない係り受けの適合率はよかったが，曖昧である係り受けの検出の適合率はそれほど高くはなかった．抽出した係り受け関係を提示することにより，修正の支援が行えることを確認した．
2) ゴール指向要求分析法iStarにおける不吉な臭いの検出：昨年度までの成果をもとに，さらに不吉な臭いの検出法の精度をあげるために，自然言語で記述されたゴール記述に生成AIの適用可能性を検討し，意味的な不吉な臭いの検出と修正を試行し，これまでのWord2Vecを使う手法よりも有望な見通しが得られた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
水平軸方向の（要求の詳細化）については，不吉な臭いと曖昧性の検出・改善を取り上げ，自動化手法の開発と評価を行っていった．生成AIの活用についても，精度改善の上で有望な見通しが得られた．垂直軸（要求変更による改版）方向の進化については，昨年度まで自然言語文章の意味的類似度に基づく波及解析による進化支援を行うツールを開発し評価を行っており，両者を組み合わせるための技術開発についても進んでおり，全体としては順調に進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
生成AI技術を活用し，各支援ツールのさらなる自動化と高性能化をはかる．また，不吉な臭い改善の観点での進化操作のモデル化を進め，要求獲得プロセスからの進化とそれに伴う要求詳細化の事例分析と評価を進めていく．
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| Causes of Carryover |
年度当初までのコロナウィルスの影響により出張や研究打ち合わせ，謝金を使ったツール評価などが十分に行えなかったり，生成AIの適用など新しい技術の導入の検討を行ったりしたため，一部の研究費の使用が先送りになった．次年度は先送り分を含めて，検出精度をより向上させるために，Transformerベースの生成AIを技術を活用する方針で進める．そのための，既存コンピュータの性能強化，評価実験のための謝金，成果の学会発表などに使用する．
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