大規模プロジェクトにおける参加型プロンプティングを用いたオントロジー要件工学の改善

Belangrijkste concepten

参加型プロンプティングを用いて、ユーザーが効果的にオントロジーユーザーストーリーを作成できるよう支援する。

Samenvatting

本研究では、オントロジー要件工学(ORE)の課題を解決するため、参加型プロンプティングを用いたアプローチを提案している。
ORE では、ドメイン専門家からユーザー要件を収集するために、インタビューやコラボレーションフォーラムなどの手動プロセスが主に使われてきた。しかし、これらのプロセスは非効率的で複雑であるため、包括的で一貫性のある要件収集が困難であった。
本研究では、参加型プロンプティングを用いて、ユーザーがLLMを効果的に活用してユーザーストーリーを作成できるよう支援する。具体的には以下の3ステップを実施した:

1. ユーザーがオントロジーに基づいたユーザーストーリーを作成
2. ユーザーが LLMに質問をし、研究者がプロンプトを改善
3. ユーザーがLLMの出力を評価し、さらなる改善点を提案

この参加型アプローチにより、ユーザーストーリー作成のための事前定義されたプロンプトテンプレートが開発された。これらのテンプレートは、ペルソナ、目標、シナリオ、サンプルデータ、データリソースの作成と改善に役立つ。
この構造化アプローチにより、ユーザーはより効果的に改善点を特定し、質問を適切に表現できるようになり、ユーザーストーリーの品質とオントロジー工学の実践が向上する。

Statistieken

参加者は、オントロジー要件工学、知識グラフ、LLMに精通しており、分野の専門家である。
参加型プロンプティングのプロセスを通じて、ユーザーストーリー作成に役立つ事前定義されたプロンプトテンプレートが開発された。
最終的に生成されたユーザーストーリーは、関連性、明確性、有用性の観点から高い満足度を得た(4以上の評価)。

Citaten

"参加型プロンプティングにより、ユーザーが効果的にLLMを活用してユーザーストーリーを作成できるようサポートできました。"
"事前定義されたプロンプトテンプレートは、ペルソナ、目標、シナリオ、サンプルデータ、データリソースの作成と改善に役立ちました。"
"この構造化アプローチにより、ユーザーはより効果的に改善点を特定し、質問を適切に表現できるようになりました。"

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Improving Ontology Requirements Engineering with OntoChat and Participatory Prompting

by Yiha... om arxiv.org 09-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2408.15256.pdf

Diepere vragen

オントロジー要件工学におけるユーザーストーリー作成の自動化に向けて、LLMの能力をさらに高めるにはどのようなアプローチが考えられるか。

オントロジー要件工学（ORE）におけるユーザーストーリー作成の自動化を進めるためには、以下のようなアプローチが考えられます。まず、LLM（大規模言語モデル）のトレーニングデータを多様化し、特定のドメインに特化した知識を強化することが重要です。これにより、ユーザーストーリーの生成において、より具体的で関連性の高い情報を提供できるようになります。また、ユーザーからのフィードバックをリアルタイムで反映させる仕組みを導入することで、LLMの応答精度を向上させることが可能です。さらに、参加型プロンプティングの手法を活用し、ユーザーが自らのニーズに基づいてプロンプトを調整できるようにすることで、LLMの生成能力を最大限に引き出すことができます。これにより、ユーザーは自分の要求に合ったユーザーストーリーをより効果的に生成できるようになります。

ユーザーストーリーの作成プロセスにおいて、ユーザーの創造性とLLMの生成能力をどのように最適に組み合わせることができるか。

ユーザーストーリーの作成プロセスにおいて、ユーザーの創造性とLLMの生成能力を最適に組み合わせるためには、協働的なアプローチが必要です。具体的には、ユーザーが初期のアイデアやコンセプトを提供し、それに基づいてLLMが詳細なストーリーを生成するというプロセスを構築します。この際、ユーザーは自分の専門知識や経験を活かして、LLMに対して具体的なプロンプトを提供することが求められます。さらに、生成されたストーリーに対してユーザーがフィードバックを行い、LLMがそのフィードバックを反映させて再生成することで、より洗練された結果を得ることができます。このように、ユーザーの創造性とLLMの生成能力を相互に補完し合うことで、質の高いユーザーストーリーを効率的に作成することが可能になります。

オントロジー要件工学の文脈以外で、参加型プロンプティングを活用できる可能性のある分野はどのようなものがあるか。

参加型プロンプティングは、オントロジー要件工学以外にも多くの分野で活用できる可能性があります。例えば、教育分野では、学生が自らの学習ニーズに基づいて質問を生成し、AIがそれに応じた教材やリソースを提供することで、個別化された学習体験を実現できます。また、マーケティング分野では、消費者が自らの嗜好やニーズを反映させたプロンプトを用いて、AIがターゲットに合った広告やコンテンツを生成することが可能です。さらに、医療分野においては、患者が自分の症状や治療に関する質問をAIに投げかけることで、より適切な情報やアドバイスを得ることができるでしょう。このように、参加型プロンプティングは、さまざまな分野でユーザーのニーズに応じた情報生成を促進し、より良い成果を生み出すための有力な手法となるでしょう。