大規模言語モデルを用いたソフトウェア要件仕様書の作成と検証: 実証的評価

Core Concepts

大規模言語モデルを用いることで、ソフトウェア要件仕様書の作成と検証を自動化し、開発プロセスの効率化が可能である。

Abstract

本研究では、大規模言語モデルであるGPT-4とCodeLlamaを用いて、大学のクラブ管理システムのソフトウェア要件仕様書(SRS)を作成し、人間による基準と比較評価を行った。
SRS作成の評価では、以下の知見が得られた:

CodeLlama34bは人間の初級ソフトウェアエンジニアレベルに匹敵する質の高いSRSを生成できる
ChatGPTは簡潔で冗長性の低いSRSを生成するが、完全性が若干劣る
CodeLlama34bはSRS内の要件間の整合性が高い一方、ChatGPTはやや整合性に欠ける
要件の検証と修正の評価では、以下の知見が得られた:

ChatGPTは要件の品質を正確に評価し、適切な修正を提案できる
CodeLlama34bの要件評価は必ずしも正確ではなく、修正提案も適切ではない場合がある
SRS作成の所要時間を比較すると、大規模言語モデルを使うことで人間の初級ソフトウェアエンジニアと比べて7~47倍の時間短縮が可能であることが示された。
以上より、大規模言語モデルはソフトウェア要件定義の自動化に有効活用できる可能性が示された。ただし、モデルの選択や適切なプロンプト設計が重要であり、今後の研究が必要である。

Stats

プラットフォームは最大10,000人の同時ユーザーに対応し、ピーク時の機能を維持する必要がある。
プラットフォームのレスポンス時間は通常時500ミリ秒以内とする。
プラットフォームのコードベースは可読性、モジュール性、ドキュメンテーションに配慮する必要がある。
プラットフォームはメジャーブラウザとの互換性を持つ必要がある。
ユーザーデータの管理は大学のデータ保護ポリシーに準拠する必要がある。

Quotes

"プラットフォームは最大10,000人の同時ユーザーに対応し、ピーク時の機能を維持する必要がある。"
"プラットフォームのレスポンス時間は通常時500ミリ秒以内とする。"
"プラットフォームのコードベースは可読性、モジュール性、ドキュメンテーションに配慮する必要がある。"
"プラットフォームはメジャーブラウザとの互換性を持つ必要がある。"
"ユーザーデータの管理は大学のデータ保護ポリシーに準拠する必要がある。"

Key Insights Distilled From

Using LLMs in Software Requirements Specifications: An Empirical Evaluation

by Madhava Kris... at arxiv.org 04-30-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.17842.pdf

Deeper Inquiries

大規模言語モデルを用いたSRS作成の限界はどこにあるか?

大規模言語モデル（LLMs）を使用してSRS（Software Requirements Specification）を作成する際の主な限界は、以下の点にあります。

文脈理解の限界: LLMsは大量のデータから学習するため、特定の文脈や業界知識に欠ける場合があります。特定の業界やドメインに特化した要件を生成する際には、追加の調整やトレーニングが必要となる可能性があります。

要件の抽象性への対応: 複雑なソフトウェア要件はしばしば具体性を欠くことがあり、LLMsが適切に理解し、適切な要件を生成することが難しい場合があります。特に、非機能要件やセキュリティ要件などの抽象的な要件に対応する際に課題が生じることがあります。

信頼性と検証の問題: LLMsが生成する要件の信頼性や検証可能性を確保するためには、人間の検証や追加の手法が必要となる場合があります。自動生成された要件の品質を保証するためには、人間の専門知識や判断が引き続き重要となります。

適切な評価基準の確立: LLMsを使用したSRS作成の評価基準を適切に設定し、生成された要件の品質を客観的に評価することが重要です。適切な評価基準が欠如すると、生成された要件の適合性や完全性に疑問が残る可能性があります。

これらの限界を克服するためには、LLMsと人間の協調作業や追加の品質管理手法の導入が重要となります。

人間とAIの協調作業によりSRS作成の質をさらに高められる可能性はあるか?

人間とAIの協調作業により、SRS作成の質を向上させる可能性は大きいと言えます。以下にその理由を示します。

AIの効率的な生成能力: AIは大量のデータを素早く処理し、要件を生成する際に効率的に作業を進めることができます。これにより、人間が行うよりも迅速かつ効果的に要件を作成することが可能となります。

人間の判断力とAIの精度の組み合わせ: 人間はAIが生成した要件を検証し、追加のコンテキストや専門知識を提供することで、要件の品質を向上させることができます。AIの精度と人間の判断力を組み合わせることで、より優れたSRSを作成することが可能となります。

自動化と品質管理の統合: AIを活用することで、SRS作成プロセスを自動化し、同時に品質管理を強化することができます。人間が行う反復的な作業や手作業のエラーを減らし、要件の一貫性や正確性を向上させることができます。

迅速なフィードバックと改善: AIを使用することで、要件の生成や検証プロセスが迅速化され、迅速なフィードバックを受けることができます。これにより、必要に応じて要件を修正し改善することが容易となります。

人間とAIの協調作業により、SRS作成の効率性と品質が向上し、ソフトウェア開発プロセス全体の効率化に貢献することが期待されます。

大規模言語モデルの適用範囲は要件定義以外にどのようなソフトウェア開発プロセスに広がる可能性があるか?

大規模言語モデル（LLMs）は要件定義に限らず、さまざまなソフトウェア開発プロセスに適用される可能性があります。以下にその例を示します。

コード生成: LLMsはプログラムコードの生成にも活用されることがあります。特定のタスクや機能に基づいてコードを生成し、開発プロセスを効率化することができます。例えば、特定の機能やアルゴリズムに基づいてコードスニペットを生成するなどが挙げられます。

テストケース生成: LLMsはテストケースの生成にも活用されることがあります。特定の機能や要件に基づいてテストケースを自動生成し、ソフトウェアの品質保証プロセスを支援することができます。

ドキュメンテーション: LLMsはソフトウェアのドキュメンテーション作成にも活用されます。開発されたソフトウェアの機能や仕様を記述し、開発者や利用者に向けてわかりやすいドキュメントを生成することが可能です。

プロジェクト管理: LLMsはプロジェクト管理においても活用されます。タスクのスケジューリングやリソースの割り当て、進捗管理などのプロジェクト管理タスクを支援し、プロジェクト全体の効率化に貢献します。

大規模言語モデルの適用範囲は多岐にわたり、ソフトウェア開発プロセス全体において効果的に活用されることで、効率性や品質の向上が期待されます。