| 研究課題/領域番号 |
18K11237
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60050:ソフトウェア関連
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| 研究機関 | 南山大学 (2021)
東京工業大学 (2018-2020) |
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研究代表者 |
佐伯 元司 南山大学, 理工学部, 教授 (80162254)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 要求工学 / ゴール指向要求分析法 / ユースケースモデル / 詳細化 / 不吉なにおい |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，要求獲得の際に段階的に開発されていく生成物に含まれる，獲得漏れ，不適切な獲得・詳細化の兆候である「不吉なにおい」を自動的に検出し，改善していく手法を開発する．まず現実の要求獲得で生じる「不吉なにおい」を収集・分析し，その特徴をもとに分類する．「不吉なにおい」の検出を自動化するために，その構造的な特徴と意味的な特徴を数値化するメトリックスを開発し，メトリックスの値によって検出し分類を行う支援ツールを開発する．分類結果に基づいて，改善手法を示唆する．本研究では，ゴール指向分析法とユースケース法の２つの要求獲得法を取り上げ，支援ツールを開発する．
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| 自由記述の分野 |
ソフトウェア工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
低品質な要求仕様書は，開発の後段までその影響が及び，最終成果物が顧客の真の要求を満たさないものになってしまうばかりか，最悪，開発をやり直す事態になりかねない．要求仕様書の構造的な特徴より，低品質箇所を検出するための手法は，これまで個別に提案されてきたが，仕様書を作り出す前の作業である要求獲得作業の中の本質的な作業である段階的詳細化過程で後工程に悪影響を及ぼすと思われる「不吉なにおい」を定義し，その検出・改善手法まで開発した研究はなく，本研究はその点が独創的である．また，本手法は低品質な仕様書が生み出される前の段階での検出・改善であり，その後段への効果も大きい．
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