AIBR プレミアム
拓海さん、最近若手が「OntoChat」とか「参加型プロンプティング」って言ってまして、うちみたいな現場でも関係ある話でしょうか。AIって結局投資対効果が見えないものでして、まず本質を教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！OntoChatは、専門家の知識を整理してデータや業務ルールに落とす作業を、対話型のチャットボットで支援する仕組みです。投資対効果で言えば、要件定義の時間短縮とミス削減で現場の手戻りを減らせるのが狙いですよ。
なるほど。じゃあOntoChatは要するに、現場の知恵を整理して仕様書に落とす作業をチャットで手伝ってくれるツールということですか。それで「参加型プロンプティング」は何をするんですか。
素晴らしい着眼点ですね！参加型プロンプティングは、ユーザーがチャットボットにうまく指示を出せないときに、研究者やファシリテーターがその問いを整えて効果的な入力（プロンプト）を作る手法です。屋台で言えば、屋台の人が焼き方をうまく伝えられないときに、隣の職人がレシピを整えて代わりに伝えるような役割をするんです。
つまり現場の人がうまく説明できなくても、介在者がプロンプトを整えればチャットが有効なアウトプットを出せる、と。うちの現場で導入した場合、誰がその介在役をやることになるんですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。現実的には三つの選択肢があります。第一に社内のBPR（ビジネスプロセスリエンジニアリング）担当が学ぶ方法、第二に外部のコンサルや研究者を短期的に入れる方法、第三に最初から使えるテンプレートを導入して現場に配る方法です。状況に応じて組み合わせると早く効果が出せるんです。
なるほど。導入コストと効果の見積もりが欲しいんですが、目安でどれくらい時間と工数がかかりますか。現場は忙しいので実作業が止まるのが一番怖いです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を三つでまとめると、まず最初の立ち上げフェーズは数日から数週間でプロトタイプが作れること、次に内部で運用を回せるようになるまでに数週間から数か月の学習が必要なこと、最後に最も効果が出るのは複数の現場からの意見をまとめて定型化したとき、つまり知識の再利用が進んだタイミングです。これらを踏まえれば工数は段階的に回収できるんです。
安全性や正確性の面での不安もあります。チャットが勝手に現場の運用ルールを間違って学んでしまうリスクはないですか。現場で間違った仕様が広まると取り返しがつきません。
素晴らしい着眼点ですね！そこで重要なのが、出力の検証プロセスと段階的導入です。チャットが生成するユーザーストーリーやcompetency question（CQ、能力検証問い）の草案は必ず人がレビューし、テスト可能な形に変換してから実運用するワークフローを組みます。ツールは提案を出す役割で、最終判断を人に残すことでリスクを管理できるんです。
これって要するに、人が最終確認する仕組みを入れておけばAIは効率化ツールとして使えるけれど、完全自動化はまだ危ないということですか。現場の合意形成が最重要だと。
その理解で合っていますよ。加えて、参加型プロンプティングを使えば現場の人が言葉に詰まっても、専門家が介在して適切な問いに変換することで、より実用的なアウトプットを短期間で得られるんです。これにより合意形成の質とスピードの両方を改善できるんですよ。
分かりました。最後に、私が会議で説明するときに使える一言をください。余計な専門用語は飛ばして、現場の経営判断者に刺さるようにお願いします。
いいですね、ぜひ使ってください。短くて効果的な表現はこうです。「まずは現場の知見を漏らさず取り出し、AIの支援で定型化して手戻りを減らす。最終判断は人で行う仕組みを作り、段階的に運用で効果を確かめる。」この一言で要点は伝わるはずです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。要するに、OntoChatと参加型プロンプティングは現場の言葉をきちんと引き出して定義化する補助具であり、AIをそのまま信用するのではなく、人が検証する運用を組めば実用的に使える、ということですね。自分の言葉で言うとそんな感じです。
結論（先に結論）
結論から述べると、本研究は対話型ツールと介在的な「参加型プロンプティング」によって、オントロジー要件工学（Ontology Requirements Engineering）における非専門家の参画を実用的に促進する点を示した。従来の手作業に比べて要件抽出と検証の初期段階を効率化できる可能性があり、特に現場知見の取り込みと検証ワークフローの整備により、業務への適用速度が向上する点が最大の貢献である。現場導入を進める際には人による最終チェックと段階的運用を前提にすれば、投資回収は現場の知識再利用が進む段階で期待できる。
1.概要と位置づけ
本研究は、OntoChatと呼ばれる会話型エージェントを中心に据え、ユーザーストーリーの生成、competency question（CQ、能力検証問い）の抽出と精錬、フィルタリング、そしてオントロジーのテスト支援を通じて、オントロジー要件工学（Ontology Requirements Engineering）が抱えるボトルネックを解消しようとするものである。従来の要件工学はインタビューやワークショップといった手作業を前提としており、大規模プロジェクトでは時間や人的コストが重荷となっていた。本研究はそこに大規模言語モデル（LLM）を活用することで、初期要件の生成と反復改善を自動化に近い形で支援し、要件抽出のスピードと一貫性を改善するという位置づけである。特に非専門家がチャットを使って仕様を表現する際に陥る表現不足を、「参加型プロンプティング」という研究者介在による入力整形で補う点が新しい。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は主に専門家による直接的なインタビューや共同設計を前提としており、非専門家が主体的に要件生成に関わるための支援は限定的であった。これに対して本研究は、LLMを用いた対話に研究者が介在してプロンプトを改善する手法を明確に導入している点で差別化される。また、単にチャットで応答を得るだけでなく、得られたユーザーストーリーをCQに変換し、そのCQでオントロジーの初期検証を行うワークフローを提示したことが実務的価値を高めている。さらに、テンプレート化されたプロンプトを用いることで、現場ごとのばらつきを低減し、スケーラブルな導入を可能にする点も特徴である。
3.中核となる技術的要素
技術的には二つの要素が中核である。一つ目は大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）による自然言語からのユーザーストーリー生成である。これは現場の言葉を一定の構造化可能な形式に変換する役割を果たす。二つ目は参加型プロンプティングという手続きであり、ユーザーの不正確な問いを研究者が介在して改善し、よりテスト可能で具体的なCQに変換するプロセスである。これらを組み合わせることで、非専門家でも検証可能な要件を短期間で作成できる運用が成立する。
4.有効性の検証方法と成果
本研究は参加型プロンプティングのユーザースタディを通じて、非専門家が単独でチャットに投げた場合よりも、研究者介在により生成されるユーザーストーリーの質が改善することを示した。評価は生成されたユーザーストーリーから抽出されるCQの有用性や、オントロジー検証に用いた場合のテスト成功率で行われている。結果として、プロンプトテンプレートに基づく介在があると、要件の具体性とテスト可能性が向上し、実務での活用可能性が高まるという知見が得られている。
5.研究を巡る議論と課題
議論点としては、まずLLMが生成する内容の正確性と信頼性の問題が残ることである。チャットによる提案はあくまで草案であり、誤った前提や抜けが含まれる可能性があるため、人による検証プロセスの設計が不可欠である。また、介在者に依存するワークフローはスケールの観点でコストを生む恐れがあり、どの程度テンプレートや自動化で対応できるかが今後の課題である。最後に、業界特有の用語や暗黙知をどのように形式化してオントロジーに落とし込むかという点も残された課題である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は二つの方向が現実的である。一つはテンプレート化と半自動化の推進であり、これにより介在の工数を減らし導入コストを下げることが期待される。もう一つは検証フローとガバナンスの設計であり、AIの提案をどの段階で誰が承認するかを明確にすることで実運用への適用性を高めることが必要である。これらを並行して進めることで、現場中心のオントロジー開発がより実務的かつ持続可能な形で実現できるだろう。
検索に使える英語キーワード
OntoChat, participatory prompting, ontology requirements engineering, competency questions, LLM-assisted requirements elicitation
会議で使えるフレーズ集
まずは現場の知見をチャットで引き出し、テンプレート化してミスを減らす方向で試験導入を提案します。次に、AI提案は必ず人が検証する体制にすることでリスクを管理します。最後に、短期での効果測定（要件抽出時間、手戻り削減）をKPIとして定め、段階的に拡張します。
