AIBR プレミアム
拓海先生、お時間をいただきありがとうございます。最近、部下から要求仕様の検証にAIを使うべきだと言われまして、正直どこから手を付ければ良いのかわかりません。今回の論文は何をしてくれるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡潔にいきますよ。要点は三つです：一つ、自然言語で書かれた要求仕様を論理的に表現できること。二つ、時間や出来事を扱えるEvent Calculus（EC：イベント計算）を使って振る舞いを表現すること。三つ、Answer Set Programming（ASP：アンサーセットプログラミング）でその仕様の穴や矛盾を見つけられること、ですよ。
つまり、我々が現場で書いている仕様書をそのまま機械に理解させて、抜けや矛盾を自動で教えてくれるということでしょうか。これって要するに、手作業でのチェックをAIが肩代わりしてくれるということ？
その理解でほぼ合っていますよ。ただし完全に肩代わりするわけではなく、知識を補助してくれるイメージです。具体的には、要求を形式化して時間的な条件や前提を明示し、仮定が不足している箇所や満たされない条件を見つけることができるんです。投資対効果（ROI）の観点では、初期整備が必要だが、繰り返しの検証コストを大幅に下げられる、というメリットがありますよ。
初期整備というのは、現場の人間が書いた仕様をどうやって機械が理解できる形にするか、という作業のことでしょうか。うちの現場は口語的で曖昧な表現が多いのですが、それでも大丈夫ですか。
素晴らしい着眼点ですね！論文ではCLEAR（Constrained Language Enhanced Approach to Requirements：制約付き自然文要求記述）という、ある程度構造化された自然言語を前提にしています。完全な自由文をそのまま理解するのは難しいが、簡単なルールやテンプレートを導入するだけで形式化がぐっと楽になるんです。これはIT投資で言えば、標準化のための初期投資に相当しますよ。
なるほど。では、具体的にどんな結果が返ってくるのかイメージが湧きません。要するに、設計段階の想定ミスや抜けを示すということでしょうか、それとももっと踏み込んで代替案まで出してくれるのですか。
良い質問です。論文で示されるのは主に「どの前提が欠けているか」「ある条件の下で仕様が満たされない理由は何か」を説明するアブダクティブ（abductive inference：仮説導出）な証跡です。代替案の自動生成までは標準ワークフローに含まれませんが、欠陥の根拠と必要な前提を示すため、設計者が修正すべきポイントは明確になりますよ。
技術的な責任は現場につけたまま、ツールがチェックを助けるということですね。導入の現場負荷を抑えるコツはありますか。人員や教育にどれくらい投資すべきでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。実務上のコツは三点に集約できます。まず、小さな要件セットから始めてテンプレート化すること。次に、ドメイン知識を整理した辞書やルールを用意しておくこと。最後に、ツール出力を人がレビューするプロセスを明確にすることです。これで初期教育負荷は抑えられますよ。
ありがとうございます。最後に私の理解をまとめますと、論文の方法はEvent CalculusとASPを使って、構造化した自然文の要求を論理表現に変換し、仮定の抜けや矛盾を『説明付きで』指摘してくれる。この指摘を元に現場で修正を入れていけば品質は上がる、という理解でよろしいでしょうか。
その通りです！素晴らしい要約ですね。大切なのはツールを魔法だと思わず、要求の形式化とレビューを組み合わせて運用することです。兄弟会社にも展開できるよう、段階的に進めましょう。大丈夫、必ず形になりますよ。
