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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-23 09:40 大規模言語モデルを用いたチャットログからの論理的根拠抽出に関する妥当性評価 ○野口颯之介・塩澤秀和・田中昂文（玉川大）  SS2026-18 KBSE2026-18 |
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| 抄録 | （和） | アジャイル型のソフトウェア開発では各種の会議およびチャット等で開発に関する議論が行われ，その内容が成果物変更の理由（論理的根拠）となる．そのため，論理的根拠が分散し，参照が難しくなるという問題がある．そこで，本研究では大規模言語モデル（LLM）を使用し，成果物の変更に対してチャット上の会話から論理的根拠を抽出する手法を開発する．本稿では，LLMを使用して模擬的な開発データを作成し，作成された会話および成果物変更のログに対して提案手法を適用することで，本手法で抽出される論理的根拠の妥当性評価を実施した．その結果，適合率は0.556，再現率は0.753，F1スコアは0.639であり，根拠抽出の自動化には至らなかったものの，人手による根拠選択の候補として使用する目的においては一定の有効性が認められた． |
| （英） | In agile software development, discussions regarding development take place in various meetings and chat sessions, and the content of these discussions serves as the rationale for changes to artifacts. Consequently, there is a problem where this rationale becomes scattered, making it difficult to reference. Therefore, this study develops a method that uses a large language model (LLM) to extract the rationale for changes to artifacts from chat conversations. In this study, we generated simulated development data using an LLM and evaluated the validity of the rationale extracted by our proposed method by applying it to the generated conversations and logs of artifact updates. The results showed a precision of 0.556, a recall of 0.753, and an F1 score of 0.639. Although the method did not achieve full automation of rationale extraction, it was found to be reasonably effective for use as a source of candidate rationales to assist in manual selection. | |
| キーワード | （和） | 成果物変更 / 根拠抽出 / 大規模言語モデル / / / / / |
| （英） | Artifacts Changes / Rationale Extraction / Large Language Models / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 126, KBSE2026-18, pp. 103-108, 2026年7月. | |
| 資料番号 | KBSE2026-18 | |
| 発行日 | 2026-07-15 (SS, KBSE) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | SS2026-18 KBSE2026-18 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS KBSE IPSJ-SE |
| 開催期間 | 2026-07-22 - 2026-07-24 |
| 開催地（和） | 札幌市教育文化会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ソフトウェア工学全般／知能ソフトウェア工学全般／ソフトウェアサイエンス全般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2026-07-SS-KBSE-SE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 大規模言語モデルを用いたチャットログからの論理的根拠抽出に関する妥当性評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Rationale Extraction from Chat Logs Using Large Language Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 成果物変更 / Artifacts Changes |
| キーワード(2)（和/英） | 根拠抽出 / Rationale Extraction |
| キーワード(3)（和/英） | 大規模言語モデル / Large Language Models |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野口 颯之介 / Sonosuke Noguchi / ノグチ ソウノスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 玉川大学 (略称： 玉川大) Tamagawa University (略称： Tamagawa Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塩澤 秀和 / Hidekazu Shiozawa / シオザワ ヒデカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 玉川大学 (略称： 玉川大) Tamagawa University (略称： Tamagawa Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 昂文 / Takafumi Tanaka / タナカ タカフミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 玉川大学 (略称： 玉川大) Tamagawa University (略称： Tamagawa Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-23 09:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | SS2026-18, KBSE2026-18 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.125(SS), no.126(KBSE) |
| ページ範囲 | pp.103-108 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-07-15 (SS, KBSE) |
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