大規模言語モデルによる曖昧要求文生成器の試作

抄録

ソフトウェア要求文書は自然言語で記述されることが多く，しばしば一意に解釈できない曖昧な要求文を含む．この曖昧な要求文は，開発者間で認識の齟齬を招き，開発の失敗や大きな手戻りの要因となり得る．そのため，近年では大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）により曖昧な要求文を検出する手法が研究されている．そして，N-Shot Promptingにみられるように，LLMにより曖昧な要求文を的確に指摘させるには，問題点が整理されている曖昧な要求文の例文が少なからず必要と考えられる．しかし，そのような例文を豊富に得ることは困難である．そこで曖昧な要求文例の獲得を支援するため，本稿では，要求文に敢えて曖昧な表現を注入し，注入前後でどのような曖昧さが生じているのかの情報を含めて，曖昧な要求文を自動生成する``曖昧要求文生成器''について紹介する．