戦略的ＡＩ活用による要求工学知識体系の実践ガイド

本書ではDXを実現するための要求獲得や価値創出を、AIを用いて効率化・高品質化するための技術や手法を解説しています。ソリューション開発におけるAI活用に焦点を当て、問題発見や価値創出のためのモデリング技術を、AIを用いて効率化・高品質化する方法や実施例を詳しく紹介 。深層学習や大規模言語モデルによる要求の自動分類、生成AIを活用した要求仕様書の自動生成など、具体的な手法を多数掲載しています。
技術者、開発者、経営者、情報学系の学生を含めた幅広い読者を対象としており、各章は独立して読むことができるため、興味のあるテーマから読み進められます 。AIの利活用で直面するであろう課題をモデルケースとして扱い、実践的なノウハウを共有しつつ、AI導入によって変革が予想されるソフトウェア工学と要求工学の未来像についても展望しています。AIの戦略的活用を前提とした実践ガイドになる一冊。

目次

第1章 DXを加速する要求獲得とは: REBOK (DX編) Overview
1.1 はじめに
1.2 要求工学プロセス
1.3 REBOK (DX編)の要求獲得技術
1.4 AI時代に何が必要か
1.5 まとめ

第2章 生成AIと連携した意味のイノベーションによるアイデア創出
2.1 はじめに
2.2 課題と解決策へのアプローチ
2.3 アイデア創出のためのプロンプト連鎖
2.4 実施例
2.5 考察
2.6 まとめ

第3章 生成AIによる企業変革とシステム要件定義の変化
3.1 はじめに
3.2 生成 AIが業務の主体を変える
3.3 人とAIが共存する Digital Enterprise
3.4 DigitalEnterpirse 時代のシステムに必要な要件定義
3.5 まとめ

コラム 1:生成AIでペルソナの理解を深める
コラム 2:生成 AIで描く未来志向のサービス企画

第4章 深層学習を用いた要求仕様の分類支援
4.1 はじめに
4.2 要求を分類するとは
4.3 深層学習を用いた要求仕様の分類
4.4 実施例
4.5 考察
4.6 まとめ

第5章 大規模言語モデルを用いた要求仕様の分類支援
5.1 はじめに
5.2 なぜ大規模言語モデルを利用するのか
5.3 要求仕様分類に大規模言語モデルを用いる
5.4 実施例
5.5 実験結果
5.6 考察
5.7 まとめ

第6章 生成AIと要求工学の知見を融合させた要求定義支援手法
6.1 はじめに
6.2 要求定義に必要な知識
6.3 要求定義に活用できるプロンプトエンジニアリングパターン
6.4 プロンプト連鎖による要求定義支援手法と支援ツール
6.5 実施例
6.6 考察
6.7 まとめ

ほか

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