拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「要件定義にAIを使おう」と言われて困っておりまして。特に非機能要件という言葉が出てきて、現場でも経営でも掴みどころがありません。これって要するに投資に見合う成果が出るものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を3つで整理しますよ。第一に、非機能要件（Non-Functional Requirements, NFRs）とは製品の品質に関わる条件で、例えば性能や信頼性のことですよ。第二に、今回の研究はそのNFRを機械的に生成する仕組みを試したもので、要件エンジニアの補助ツールになり得ます。第三に、ROIは導入の仕方次第で十分に見込める、という結論を示しています。
要するに、人手で見落としがちな品質要件をAIに洗い出してもらい、設計段階での抜けや手戻りを減らすということですか。ですが、AIが出す要件に現場が従うのは怖い。どう信頼すれば良いのですか。
その不安は正当です。今回の研究では複数の大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）を比較し、専門家による検証を添えて出力の妥当性を評価しています。ですから最初から全面的に任せるのではなく、専門家レビューと組み合わせる「二重チェック」の枠組みで使えば現場の信頼は築けますよ。
なるほど。実際にどれくらい正確なのか、数字で示されているのですか。例えば業務の仕様書から出したNFRが現場で使えるレベルかどうかを判断する基準はありますか。
良い質問です。研究では生成したNFRの一部を専門家に評価してもらい、有効性（validity）や適用度（applicability）を5点尺度で評価しました。中央値が5.0、平均で4.6前後という結果が出ており、実務での補助としてかなり実用的であることが示されています。とはいえ、モデル間で出力のばらつきがあり、最適なモデル選定は重要です。
モデルにバラつきがあるというのは、使い方次第で結果が変わるということですね。現場負担やコスト面ではどうでしょうか。初期導入に大きな投資が必要なら慎重になります。
導入戦略が鍵です。まずは小さなプロジェクトや既存の仕様書でトライアルを行い、出力の精度とレビュー体制を整えることが重要です。次に、社内の要件担当者がAIの提案を速やかに検証できるワークフローを作ることで、人件費や手戻りによるコストを削減できます。最後に、モデルやプロンプト（prompting）の改善を継続することで精度は上がりますよ。
これって要するに、AIは万能な代替ではなく、専門家と組ませることで初めて投資対効果が出るということですね。専門家のチェックを前提にするなら導入は現実的に見えます。
その通りです！ポイントは三つ。小さく始めること、専門家によるレビューを常に入れること、そして改善を回し続けることです。これを守れば、非機能要件の抜け漏れを減らし、開発の手戻りを抑えられますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で整理すると、まずは現場仕様からAIに非機能要件を出してもらい、品質を高める観点で専門家が判定する仕組みを小規模に試す。そこで得た知見を元に導入範囲を拡大していく、という段階的な運用を検討します。ありがとうございました。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究は、大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）を用いて、ソフトウェア開発における非機能要件（Non-Functional Requirements, NFRs）を自動生成する実験的な枠組みを提示し、実務的な補助ツールとしての可能性を示した点で重要である。従来は経験と議論に依存していた非機能要件の抽出を、体系的なプロンプト設計と多様なモデル比較により半自動化できることを示した。これにより要件定義段階での抜けや設計手戻りを減らすことで、開発コストとリスクを低減できる余地がある。特にISO/IEC 25010:2023の品質モデルに整合させる点で、実務への接続性を高めている。先行技術と比べて実験規模は限定的だが、実証データと専門家評価を組み合わせた点が実務家にとって採用判断の材料になる。
本研究は、機械が提案するNFRの妥当性と現場適用性を具体的数値で示した点で、単なる概念実証を超えている。評価方法として、複数のLLMを同一パイプラインで比較し、生成物の有効性（validity）と適用度（applicability）を専門家が5点尺度で評価した。結果は中央値が高く、実務での一次チェックには耐える品質水準を示している。だが研究は限定的なデータセットとドメインに依拠しており、一般化にはさらなる検証が必要である。ここで示された手法は、要件工学の一部を自動化するための一歩であると位置づけられる。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は主に要件抽出の自動化、自然言語からの機能要件（Functional Requirements, FRs）抽出、あるいはNFRの形式化に焦点を当ててきた。だが多くはルールベースや限定的な機械学習に留まり、最新のLLMを用いた生成と専門家による大規模比較評価は不足していた。本研究は、その隙間を埋めるべく複数の先進LLMを同一プロンプトパイプラインで試行し、出力の属性割当や妥当性を専門家評価と突き合わせた点が差別化ポイントである。加えてISO/IEC 25010:2023に整合した品質属性を基準にしたことにより、学術的整合性と実務的有用性を両立している。
さらに、本研究は生成プロセスの透明性向上に配慮し、どのようなプロンプト設計がどの出力に影響するかを詳細に報告している。これにより単なるモデル比較を超え、プロンプト最適化という実務的な運用課題を扱っている点で実務導入時の設計指針を提供する。とはいえ、評価用データセットの多様性やドメイン横断性には限界があり、次フェーズでの拡張が望まれる。一方で、専門家一致率や有効性スコアは一定水準を達成しており、実務導入の検討材料としては十分な価値がある。
3.中核となる技術的要素
中核技術は三つある。第一に、LLMs（Large Language Models, LLMs）を用いた生成プロセスである。これらは大量の言語データで学習したモデルで、文脈に応じた自然言語生成が得意である。第二に、カスタムプロンプト設計である。単に質問を投げるのではなく、ロール記述や制約の指定、文脈の与え方を工夫することで生成の精度を高める工夫を行っている。第三に、パイプライン化された評価フローである。生成されたNFRをISO/IEC 25010:2023の品質属性に対応付け、専門家が有効性と適用性を採点することで、出力の実務適合性を数値化している。
技術的課題としては、LLM固有の発散（hallucination）や同一入力に対する出力のばらつきが挙げられる。研究では複数モデルを比較することでモデル依存性を明らかにし、最も属性精度の高いモデルと最も妥当性評価の高いモデルが必ずしも一致しない実態を示した。これにより導入時にはモデル選定と運用ポリシーの設計が不可欠であることが示唆される。さらに、プロンプトの微調整や追加の検証ループが精度向上に有効であることも示している。
4.有効性の検証方法と成果
検証は生成タスクと評価タスクに分かれる。生成段階では34の機能要件（FRs）から計1,593のNFRが8種のLLMで生成された。評価段階では、そのうちの一部（174件）を取り出し、複数のドメイン専門家が有効性（validity）と適用性（applicability）を5点尺度で評価した。中央値が5.0、平均が約4.6という高評価を得ており、出力が実務上の参考として有効であることを示した。さらに、属性割当の一致率は80.4%で、近傍の誤差が8.3%、完全なミスマッチが11.3%であった。
またモデル比較の結果、あるモデルは属性精度で優れる一方で、別のモデルは妥当性と適用性の評価が高いなど、トレードオフが明確になった。これにより単一モデルの採用よりも、複数モデルを使ったアンサンブルや評価フィードバックの設計が有効であることが示唆される。総じて、自動生成は専門家の補助として十分なレベルに達しており、運用設計次第で開発効率改善に寄与する可能性が高い。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は有望な結果を示した一方で、いくつかの重要な課題を残している。第一に、データセットとドメインの限定性である。評価は限定的な機能要件群に基づくため、業種横断的な一般化にはさらなる実験が必要である。第二に、LLMの発散やコンテキスト不足による誤った要件抽出のリスクである。これを低減するためには専門家レビューと運用上のルール策定が必要である。第三に、企業が実運用で採用する際のコストと体制整備の問題である。導入初期のトライアル設計、レビュー人員の確保、プロンプトとモデルの継続的改善が必要となる。
倫理面とガバナンスも無視できない。生成された要件に基づく設計判断が失敗した場合の責任範囲や、機密情報の取り扱いなど、企業ガバナンスの観点での整備が必要である。これらの課題は技術的改善と並行して運用ルールで解決していくべきものであり、研究はそのための初期的な指針を提供している。現場導入には段階的な検証計画と関係者教育が必須である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向での拡張が望まれる。第一に、評価データセットの多様化と大規模化である。業種やシステム規模を横断するデータを用いることで一般化可能性を検証できる。第二に、プロンプト工学（prompt engineering）とモデルアンサンブルの最適化である。どのようなプロンプト設計がどの出力を生むかを定量的に解析し、運用上のベストプラクティスを確立する必要がある。第三に、運用フローの研究である。AI生成→専門家レビュー→実装というループをどのように効率化し、社内体制に落とし込むかが実務採用の鍵となる。
また、業務プロセスに組み込む際のUX設計やレビュー支援ツールの整備も重要である。要件担当者がAI出力を素早く検証し意思決定できるインターフェースとダッシュボードが求められる。研究はここまでの基礎を築いたに過ぎず、実務的な適用は運用設計と継続的な改善にかかっている。企業はまず小規模なパイロットで効果を検証すべきである。
検索に使える英語キーワード: Non-Functional Requirements, Large Language Models, Requirements Elicitation, ISO/IEC 25010, Automated Requirements Engineering.
会議で使えるフレーズ集
「この提案は、AIが抽出した非機能要件を専門家が検証する二重チェックの運用を前提としています。」
「まずは小規模なプロジェクトでトライアルし、結果をベースに導入範囲を段階的に拡大しましょう。」
「本研究では生成物の有効性中央値が5.0であり、一次チェックの補助として現実的な水準を示しています。」
参考文献: J. T. Almonte, S. A. Boominathan, N. Nascimento, Automated Non-Functional Requirements Generation in Software Engineering with Large Language Models: A Comparative Study, arXiv preprint arXiv:2503.15248v1, 2025.
