| Project/Area Number |
20H05706
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Review Section |
Broad Section J
|
|---|
| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
MATSUMOTO Kenichi 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (70219492)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
畑 秀明 信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (00713041)
中村 匡秀 神戸大学, 工学研究科, 教授 (30324859)
石尾 隆 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (60452413)
門田 暁人 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 教授 (80311786)
KULA RAULA・GAIKOVINA (ラウラ ガイコビナ・クラ) 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 客員教授 (80749094)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-08-31 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥189,020,000 (Direct Cost: ¥145,400,000、Indirect Cost: ¥43,620,000)
Fiscal Year 2024: ¥40,300,000 (Direct Cost: ¥31,000,000、Indirect Cost: ¥9,300,000)
Fiscal Year 2023: ¥34,450,000 (Direct Cost: ¥26,500,000、Indirect Cost: ¥7,950,000)
Fiscal Year 2022: ¥41,340,000 (Direct Cost: ¥31,800,000、Indirect Cost: ¥9,540,000)
Fiscal Year 2021: ¥34,320,000 (Direct Cost: ¥26,400,000、Indirect Cost: ¥7,920,000)
Fiscal Year 2020: ¥38,610,000 (Direct Cost: ¥29,700,000、Indirect Cost: ¥8,910,000)
|
|---|
| Keywords | ソフトウェア再利用 / マイクロサービス / AI技術応用 / ブロックチェーン技術 / ソフトウェア開発運用支援 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究課題では，AI，自然言語処理，サービス化，ブロックチェーン等の最新デジタル技術を積極的に活用，連携させることで，ソフトウェア開発運用の今日的な技術的課題を解決し，これからのソフトウェアエコシステムを支える技術へと展開する．「プロダクトのアップサイクリング」，「人とAIの適材適所配置」，「外部技術情報ともリンクする品質管理」という従来にはない着想とアプローチにより，ソフトウェア開発運用に係る無駄を極力排除することで高い経済性と持続可能性を実現し，より一層の技術革新と新たな技術体系の構築にもつながる創造性の高い成果を目指す．
|
| Outline of Final Research Achievements |
This research shows that using generative AI effectively in software development needs the right amount of human input. For making old products new again ("product upcycling"), large language models (LLMs) worked well for looking at computer code and gathering user needs. However, it was still difficult to see how different code files connected. A new system for finding out what software users might need showed that ChatGPT can get a lot of requirements when figuring out what a system should do. But, talking for too long was still an issue. The research also pointed out that AI could create harmful software, and we need ways to protect against that. When it comes to using outside technical information, the research showed that generative AI can help organize and summarize information, which leads to new ways of learning and understanding things.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
学術的意義としては、AIと人間の協調による開発パラダイムの提唱、すなわち、AIの能力を最大限に引き出しつつ、人間の専門知識や判断を組み合わせる「ソフトウェアエコシステム」の必要性を明確に示し、今後のAI活用における重要な指針とした点を挙げることができる。
社会的意義としては、社会におけるの知識活用促進を挙げることができる。すなわち、アップサイクル事例と新たな開発ニーズを結びつけるソフトウェアエコシステムは、組織内や社会に蓄積された暗黙知の形式知化と活用を促進し、イノベーションの創出に寄与する可能性がある。
|
| Assessment Rating |
Ex-post Assessment
A: 期待どおりの成果があった
|
Assessment Rating |
Interim Assessment
A: 順調に研究が進展しており、期待どおりの成果が見込まれる
|
