| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2025-03-12 10:45
要求仕様書変更の波及解析を行うためのChatGPTのプロンプト作成 ○浅田凜香・佐伯元司(南山大) SS2024-74 |
| 抄録 |
(和) |
要求変更が起きた際にその要求仕様書には変更対象文以外にも変更の影響を受ける文が存在する.このような文を人手で見つけるのはコストや時間がかかるだけでなく漏れも発生するため自動化が望まれる.本研究では,自動化の一手法としてChatGPTを使って検出する.ChatGPTに与えるプロンプトで,同じ言葉や類義語が出ている文やデータや制御依存の関係にある文を探すように指示する.その結果,変更対象が機能である場合にはデータ依存や類義語に関するプロンプトを与えることで適合率や再現率が向上することが分かった. |
| (英) |
When requirements change occurs, there are other sentences in a requirements specification are affected by the change in addition to the changed sentence. Manually finding such requirement sentences is not only costly and time-consuming, but also error-prone such as missing the affected sentences, so automated detection of the sentences is necessary. One of the automated techniques is detection using ChatGPT, a generative AI technology. We use prompts given to ChatGPT to look for the sentences that have the same words or synonyms, or sentences that have a data or control dependency relationship to the changed sentence. As a result, when the target of the change is a function, our experimental results showed that giving prompts about data dependencies and synonyms improves the precision rate and recall one. |
| キーワード |
(和) |
要求工学 / プロンプトエンジニアリング / 波及解析 / / / / / |
| (英) |
requirements engineering / prompt engineering / impact analysis / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 124, no. 429, SS2024-74, pp. 182-187, 2025年3月. |
| 資料番号 |
SS2024-74 |
| 発行日 |
2025-03-03 (SS) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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SS2024-74 |