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JP7799020B1 - Information processing method, program, and information processing system - Google Patents

Information processing method, program, and information processing system

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JP7799020B1
JP7799020B1 JP2024221978A JP2024221978A JP7799020B1 JP 7799020 B1 JP7799020 B1 JP 7799020B1 JP 2024221978 A JP2024221978 A JP 2024221978A JP 2024221978 A JP2024221978 A JP 2024221978A JP 7799020 B1 JP7799020 B1 JP 7799020B1
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JP
Japan
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requirements
question
information
information processing
answer
Prior art date
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Active
Application number
JP2024221978A
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Japanese (ja)
Inventor
正規 佐藤
孝信 渡辺
真 春田
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Exawizards Inc
Original Assignee
Exawizards Inc
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Publication date
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Abstract

【課題】適用範囲が限定されない要求事項の洗い出しを行うことでシステム開発を支援する情報処理方法、プログラム及び情報処理システムを提供する。
【解決手段】情報処理システムにおいて、情報処理装置(サーバ)が実行する情報処理方法は、要求事項を取得するための質問の選択及び質問の生成の少なくとも一方を実行する質問提供ステップS102と、質問に対する回答を取得する回答取得ステップS108と、少なくともテキストデータを学習させ、かつ、前記回答を含む情報を入力し、前記回答から推定される要求事項を生成する学習済みモデルを利用して前記回答から前記要求事項を生成する出力生成ステップS110、S112と、を含む。
【選択図】図4

An information processing method, program, and information processing system are provided that support system development by identifying requirements that are not limited in scope of application.
[Solution] In an information processing system, an information processing method executed by an information processing device (server) includes a question providing step S102 that performs at least one of selecting a question and generating a question to obtain requirements, an answer obtaining step S108 that obtains an answer to the question, and output generating steps S110 and S112 that learn at least text data, input information including the answer, and generate requirements inferred from the answer using a trained model to generate the requirements from the answer.
[Selected Figure] Figure 4

Description

本発明は、情報処理方法、プログラム及び情報処理システムに関する。 The present invention relates to an information processing method, a program, and an information processing system.

特許文献1には、システムなどの開発において、要求の検討漏れを大幅に減らすことのできる要求定義決定支援システムが開示されている。このシステムでは、要求分析テンプレートに従って項目を記録し、質疑応答の内容を記録・閲覧可能とすることで、要求定義の抜け漏れを防ぐことを目的としている。 Patent Document 1 discloses a requirements definition determination support system that can significantly reduce the number of requirements overlooked during system development. This system aims to prevent oversights in requirements definition by recording items according to a requirements analysis template and making it possible to record and view the contents of question and answer sessions.

特開2017-049697号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2017-049697

しかしながら、上記先行技術の場合、テンプレートに従って項目を記録することから、テンプレートが想定している範囲に内容が限定される可能性があり、この点で改善の余地がある。 However, in the case of the above prior art, since items are recorded according to a template, the content may be limited to the scope assumed by the template, and there is room for improvement in this regard.

本発明は、上記事実を考慮し、適用範囲が限定されない要求事項の洗い出しを行うことでシステム開発を支援することを目的とする。 The present invention takes the above into consideration and aims to support system development by identifying requirements that are not limited in scope.

一実施形態に係る情報処理方法によれば、情報処理装置が実行する情報処理方法であって、要求事項を取得するための質問の選択及び前記質問の生成の少なくとも一方を実行する質問提供ステップと、前記質問に対する回答を取得する回答取得ステップと、少なくともテキストデータを学習させかつ前記回答を含む情報を入力すると前記回答から推定される要求事項を生成する学習済みモデルを利用して前記回答から前記要求事項を生成する出力生成ステップと、を含む。 According to one embodiment, the information processing method is executed by an information processing device and includes a question providing step of selecting a question to acquire requirements and/or generating the question, an answer acquisition step of acquiring an answer to the question, and an output generation step of generating the requirements from the answers using a trained model that learns at least text data and generates requirements estimated from the answers when information including the answers is input.

一実施形態に係るプログラムによれば、情報処理装置に、要求事項を取得するための質問の選択及び前記質問の生成の少なくとも一方を実行する質問提供ステップと、前記質問に対する回答を取得する回答取得ステップと、少なくともテキストデータを学習させかつ前記回答を含む情報を入力すると前記回答から推定される要求事項を生成する学習済みモデルを利用して前記回答から前記要求事項を生成する出力生成ステップと、を含む情報処理方法を実行させる。 According to one embodiment of the program, an information processing device is caused to execute an information processing method including: a question providing step for performing at least one of selecting a question to obtain requirements and generating the question; an answer obtaining step for obtaining an answer to the question; and an output generating step for generating the requirements from the answer using a trained model that learns at least text data and generates requirements estimated from the answer when information including the answer is input.

一実施形態に係る情報処理システムによれば、情報処理装置が実行する情報処理システムであって、要求事項を取得するための質問の選択及び前記質問の生成の少なくとも一方を実行する質問提供部と、前記質問に対する回答を取得する回答取得部と、少なくともテキストデータを学習させかつ前記回答を含む情報を入力すると前記回答から推定される要求事項を生成する学習済みモデルを利用して前記回答から前記要求事項を生成する出力生成部と、を有する。 According to one embodiment, the information processing system is executed by an information processing device and includes a question providing unit that performs at least one of selecting a question to acquire requirements and generating the question, an answer acquisition unit that acquires answers to the questions, and an output generation unit that generates the requirements from the answers using a trained model that learns at least text data and generates requirements inferred from the answers when information including the answers is input.

一実施形態によれば、適用範囲が限定されない要求事項の洗い出しを行うことでシステム開発を支援することができる。 According to one embodiment, system development can be supported by identifying requirements that are not limited in scope.

第一実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of an information processing system according to a first embodiment. 第一実施形態に係るサーバのハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a server according to the first embodiment. 第一実施形態に係るサーバの機能構成の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of a server according to the first embodiment. 第一実施形態に係る情報処理システムの処理の流れの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a processing flow of the information processing system according to the first embodiment. 第一実施形態に係る情報処理システムにおける画面表示を一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a screen display in the information processing system according to the first embodiment. 第一実施形態に係る情報処理システムにおける画面表示を一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a screen display in the information processing system according to the first embodiment. 第一実施形態に係る情報処理システムにおける画面表示を一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a screen display in the information processing system according to the first embodiment. 第二実施形態に係るサーバの機能構成の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of a server according to a second embodiment. 第二実施形態に係る情報処理システムの処理の流れの一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a processing flow of an information processing system according to a second embodiment. 第二実施形態に係る情報処理システムにおける画面表示を一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of a screen display in an information processing system according to the second embodiment. 第二実施形態に係る情報処理システムの処理の一部を概念として示す図である。FIG. 10 is a diagram conceptually illustrating part of the processing of an information processing system according to a second embodiment. 第三実施形態に係るサーバの機能構成の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of a server according to the third embodiment. 第三実施形態に係る情報処理システムの処理の流れの一例の一部を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating a part of an example of a processing flow of an information processing system according to a third embodiment. 第三実施形態に係る情報処理システムの処理の流れの一例のその他の部分を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating another part of the example of the processing flow of the information processing system according to the third embodiment. 第三実施形態に係る情報処理システムの処理の一部を概念として示す図である。FIG. 11 is a diagram conceptually illustrating part of the processing of an information processing system according to a third embodiment.

(第一実施形態)
以下、図1~図7を用いて、本発明に係る情報処理システムの第一実施形態について説明する。なお、各図において同一又は等価な構成要素及び部分には同一の参照符号を付与している。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
(First embodiment)
A first embodiment of an information processing system according to the present invention will be described below with reference to Figures 1 to 7. Note that the same or equivalent components and parts in each figure are denoted by the same reference numerals. Also, the dimensional proportions in the drawings have been exaggerated for the sake of explanation, and may differ from the actual proportions.

(システム概要)
まず、本実施形態に係る情報処理システム10の概要について説明する。本実施形態に係る情報処理システム10は、処理を指示する処理指示情報としてのプロンプトを大規模言語モデル等の学習済みモデルへ入力すると、当該プロンプトに対応して学習済みモデルが処理結果を生成し、当該処理結果を出力するシステムである。すなわち、情報処理システム10は、ユーザUにより要求事項としての要求定義を作成する旨(図5のプロンプトPT参照)のプロンプトが入力されると、当該プロンプトを基に学習済みモデルを利用して処理を行い、処理結果を生成する。また、情報処理システム10は、プロンプトに応じて質問を提供し、当該質問に対するユーザUの回答から要求定義を生成する。なお、前述の要求定義は、コンピュータを利用するシステム開発や改善において求められるものを想定しているが、これに限らず、ビジネスプロセスの導入や規制、コンプライアンスの制定又は変更などその他の目的で求められるものであってもよい。すなわち、本実施形態における要求定義とは、開発するシステムに対する要求を整理及び明確化したものである。なお、プロンプトPTはユーザUにより直接入力されるものに限らず、情報処理システム10にて自動的に生成されたものや、予め用意されたテンプレートを利用したものなどであってもよい。
(System overview)
First, an overview of the information processing system 10 according to this embodiment will be described. The information processing system 10 according to this embodiment is a system in which, when a prompt serving as processing instruction information for instructing processing is input to a trained model such as a large-scale language model, the trained model generates a processing result in response to the prompt and outputs the processing result. That is, when a user U inputs a prompt indicating the creation of a requirements definition as a requirement (see the prompt PT in FIG. 5 ), the information processing system 10 performs processing using a trained model based on the prompt and generates a processing result. Furthermore, the information processing system 10 provides questions in response to the prompt and generates a requirements definition from the user U's answers to the questions. Note that the above-described requirements definition is intended to be required for computer-based system development and improvement, but is not limited thereto and may also be required for other purposes, such as the introduction of business processes, the establishment or modification of regulations and compliance. That is, the requirements definition in this embodiment organizes and clarifies the requirements for the system to be developed. Note that the prompt PT is not limited to being directly input by the user U, but may also be automatically generated by the information processing system 10 or based on a pre-prepared template.

(システム構成)
図1は、本実施形態に係る情報処理システム10の構成の一例を示す図である。図1に示すように、本実施形態に係る情報処理システム10は、ネットワークNを介して相互に通信可能に接続された、情報処理装置としてのサーバ12と、複数の利用者端末14と、を備える。ネットワークNは、例えば、有線LAN(Local Area Network)、無線LAN、インターネット、公衆回線網、モバイルデータ通信網、又はこれらの組み合わせである。
(System configuration)
Fig. 1 is a diagram showing an example of the configuration of an information processing system 10 according to this embodiment. As shown in Fig. 1, the information processing system 10 according to this embodiment includes a server 12 as an information processing device and a plurality of user terminals 14, which are communicably connected to each other via a network N. The network N is, for example, a wired local area network (LAN), a wireless LAN, the Internet, a public line network, a mobile data communication network, or a combination thereof.

利用者端末14は、ユーザU、マネージャM及びオペレータOPがそれぞれ各種情報の入力及び表示のための操作を行う情報処理装置の一例である。利用者端末14は、PC(Personal Computer)、スマートフォン、タブレット端末、サーバ装置、マイクロコンピュータ、ウェアラブルデバイス、又はこれらの組み合わせであってもよい。なお、一例として、ユーザUは一般社員、マネージャMは管理職、オペレータOPは情報処理システム10に係るサービスを提供するサービス事業者である。ユーザU、マネージャM及びオペレータOPはそれぞれ所定の権限情報が紐付けられたユーザ情報としてのアカウント情報を有しており、当該アカウント情報を利用して情報処理システム10にログインすることで、情報処理システム10はアカウント情報及び当該アカウント情報における利用状況に関する情報を取得することができる(詳細は後述する)。 The user terminal 14 is an example of an information processing device on which the user U, manager M, and operator OP each perform operations to input and display various information. The user terminal 14 may be a PC (Personal Computer), smartphone, tablet terminal, server device, microcomputer, wearable device, or a combination of these. As an example, the user U is a general employee, the manager M is a manager, and the operator OP is a service provider that provides services related to the information processing system 10. The user U, manager M, and operator OP each have account information as user information linked to specific authority information, and by logging in to the information processing system 10 using the account information, the information processing system 10 can obtain the account information and information regarding the usage status of the account information (details will be described later).

サーバ12は、利用者端末14から入力された情報を取得し、当該情報を基に処理を行い結果を出力する情報処理装置の一例である。サーバ12は、PC(Personal Computer)、スマートフォン、タブレット端末、サーバ装置、マイクロコンピュータ、又はこれらの組み合わせであってもよい。サーバ12の具体的な構成及び作用については、後述する。 The server 12 is an example of an information processing device that acquires information input from the user terminal 14, processes the information, and outputs the results. The server 12 may be a PC (Personal Computer), a smartphone, a tablet terminal, a server device, a microcomputer, or a combination of these. The specific configuration and operation of the server 12 will be described later.

(ハードウェア構成)
図2は、サーバ12のハードウェア構成を示すブロック図である。サーバ12は、バスBを介して相互に通信可能に接続された、プロセッサ120と、メモリ122と、ストレージ124と、通信I/F126と、入出力I/F128と、出力装置130と、入力装置132と、ドライブ装置134と、を備える。
(Hardware configuration)
2 is a block diagram showing the hardware configuration of the server 12. The server 12 includes a processor 120, a memory 122, a storage 124, a communication I/F 126, an input/output I/F 128, an output device 130, an input device 132, and a drive device 134, which are communicatively connected to each other via a bus B.

プロセッサ120は、ストレージ124に記憶された各種プログラムをメモリ122に展開して実行することにより、サーバ12の各構成を制御し、サーバ12の機能を実現する。プロセッサ120が実行するプログラムは、OS(Operating System)及び後述するプログラム220を含むが、これに限られない。プロセッサ120がこれらプログラムを実行することにより、本実施形態に係る状態可視化方法の一部が実現される。プロセッサ120は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、DSP(Digital Signal Processor)、又はこれらの組み合わせである。 The processor 120 controls each component of the server 12 and realizes the functions of the server 12 by expanding various programs stored in the storage 124 into the memory 122 and executing them. The programs executed by the processor 120 include, but are not limited to, an OS (Operating System) and the program 220 described below. The execution of these programs by the processor 120 realizes part of the state visualization method according to this embodiment. The processor 120 is, for example, a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a DSP (Digital Signal Processor), or a combination thereof.

メモリ122は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、又はこれらの組み合わせである。ROMは、例えば、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、又はこれらの組み合わせである。RAMは、例えば、DRAM(Dynamic RAM)、SRAM(Static RAM)、MRAM(Magnetoresistive RAM)、又はこれらの組み合わせである。 Memory 122 is, for example, ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), or a combination thereof. ROM is, for example, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), or a combination thereof. RAM is, for example, DRAM (Dynamic RAM), SRAM (Static RAM), MRAM (Magnetoresistive RAM), or a combination thereof.

ストレージ124は、OS、後述する各種プログラム、及び各種のデータを記憶する。ストレージ124は、例えば、フラッシュメモリ、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、SCM(Storage Class Memories)、又はこれらの組み合わせである。 Storage 124 stores the OS, various programs described below, and various data. Storage 124 is, for example, a flash memory, HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), SCM (Storage Class Memories), or a combination of these.

通信I/F126は、サーバ12を、ネットワークNを介して、利用者端末14や撮影装置16を含む外部装置に接続し、通信を制御するためのインタフェースである。通信I/F126は、例えば、Bluetooth(登録商標)、Wi-Fi(登録商標)、ZigBee(登録商標)、Ethernet(登録商標)、又は光通信(例えば、Fibre Channel)に準拠したアダプタであるが、これに限られない。 The communication I/F 126 is an interface that connects the server 12 to external devices, including the user terminal 14 and the image capture device 16, via the network N and controls communications. The communication I/F 126 is, for example, an adapter that complies with Bluetooth (registered trademark), Wi-Fi (registered trademark), ZigBee (registered trademark), Ethernet (registered trademark), or optical communications (e.g., Fibre Channel), but is not limited to these.

入出力I/F128は、サーバ12に入力装置132及び出力装置130を接続するためのインタフェースである。入力装置132は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、マイク、スキャナ、カメラ、各種センサ、操作ボタン、又はこれらの組み合わせである。出力装置130は、例えば、ディスプレイ、プロジェクタ、プリンタ、スピーカ、バイブレータ、又はこれらの組み合わせである。 The input/output I/F 128 is an interface for connecting an input device 132 and an output device 130 to the server 12. The input device 132 is, for example, a mouse, keyboard, touch panel, microphone, scanner, camera, various sensors, operation buttons, or a combination of these. The output device 130 is, for example, a display, projector, printer, speaker, vibrator, or a combination of these.

ドライブ装置134は、ディスクメディア136のデータを読み書きする。ドライブ装置134は、例えば、磁気ディスクドライブ、光学ディスクドライブ、光磁気ディスクドライブ、又はこれらの組み合わせである。ディスクメディア109は、例えば、CD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)、FD(Floppy Disk)、MO(Magneto-Optical disk)、BD(Blu-ray(登録商標) Disc)、又はこれらの組み合わせである。 The drive device 134 reads and writes data from the disk media 136. The drive device 134 is, for example, a magnetic disk drive, an optical disk drive, a magneto-optical disk drive, or a combination of these. The disk media 109 is, for example, a CD (Compact Disc), a DVD (Digital Versatile Disc), a FD (Floppy Disk), an MO (Magneto-Optical Disc), a BD (Blu-ray (registered trademark) Disc), or a combination of these.

なお、本実施形態において、プログラムは、サーバ12の製造段階でメモリ122又はストレージ124に書き込まれてもよいし、ネットワークNを介してサーバ12に提供されてもよいし、ディスクメディア136などの非一時的でコンピュータ読み取り可能な記録媒体を介してサーバ12に提供されてもよい。 In this embodiment, the program may be written to memory 122 or storage 124 during the manufacturing stage of server 12, or may be provided to server 12 via network N, or may be provided to server 12 via a non-transitory computer-readable recording medium such as disk media 136.

また、利用者端末14のハードウェア構成については、上述したサーバ12のハードウェア構成と略同一の構成とされているため、詳細な説明については省略する。 Furthermore, the hardware configuration of the user terminal 14 is substantially the same as the hardware configuration of the server 12 described above, so a detailed explanation will be omitted.

(機能構成)
次に、サーバ12の機能構成について説明する。図3は、サーバ12の機能構成の一例を示す図である。各種プログラムを実行する際に、サーバ12は上記のハードウェア資源を用いて、各種の機能を実現する。サーバ12は、サーバ12が実現する機能構成として、通信部20と、記憶部22と、制御部24と、を有している。各機能構成は、プロセッサ120がメモリ122又はストレージ124に記憶されたプログラム220を読み出し、実行することで実現される。
(Functional configuration)
Next, the functional configuration of the server 12 will be described. Fig. 3 is a diagram showing an example of the functional configuration of the server 12. When executing various programs, the server 12 uses the above-mentioned hardware resources to realize various functions. The server 12 has a communication unit 20, a storage unit 22, and a control unit 24 as the functional configuration realized by the server 12. Each functional configuration is realized when the processor 120 reads and executes a program 220 stored in the memory 122 or the storage 124.

通信部20は、通信I/F126により実現される。通信部20は、ネットワークNを介して、利用者端末14との間で情報の送受信を行う。通信部20は、利用者端末14から入力された情報を受信する。また、通信部20は、利用者端末14に対して情報を送信し、利用者端末14からユーザUによるリクエストを受信する。 The communication unit 20 is realized by the communication I/F 126. The communication unit 20 sends and receives information to and from the user terminal 14 via the network N. The communication unit 20 receives information input from the user terminal 14. The communication unit 20 also sends information to the user terminal 14 and receives requests from the user U from the user terminal 14.

記憶部22は、メモリ122及びストレージ124により実現される。記憶部22には、プログラム220と、学習済みモデル222と、取得情報DB224と、ユーザ情報DB226、質問DB228と、処理結果DB230と、が格納される。 The memory unit 22 is realized by the memory 122 and storage 124. The memory unit 22 stores a program 220, a trained model 222, an acquired information DB 224, a user information DB 226, a question DB 228, and a processing result DB 230.

学習済みモデル222は、少なくとも一つの学習済み機械学習モデルにより構成されている。この学習済みモデル222を構成する機械学習モデルの少なくとも一つは、一例として、大規模言語モデルとされ、インターネット上の記事、書籍及びウェブサイトなどからの大量のテキストデータを学習させたモデルとされており、プロンプトとしてテキストデータを入力すると、当該プロンプトに応じた処理結果としてテキストデータを生成し出力する。本実施形態の学習済みモデル222における大規模言語モデルは、プロンプトに応じて質問の生成及び質問の回答を基に推定される要求定義、要求定義書、要件定義及び要件定義書(詳細は後述する)を生成する。 The trained model 222 is composed of at least one trained machine learning model. At least one of the machine learning models that make up this trained model 222 is, as an example, a large-scale language model that is trained with large amounts of text data from internet articles, books, websites, etc. When text data is input as a prompt, it generates and outputs text data as a processing result in response to the prompt. The large-scale language model in the trained model 222 of this embodiment generates questions in response to the prompt and generates a requirements definition, requirements definition document, requirements definition, and requirements definition document (details will be described later) that are inferred based on the answers to the questions.

さらに、学習済みモデル222は、ユーザUから取得した回答に対して所定の評価基準に基づく評価およびその評価の根拠を生成する機能を有している。具体的な例としては、回答のテキストデータを解析し、回答の具体性、妥当性、一貫性、網羅性などの評価基準に照らして評価を行う。例えば、回答内に具体的な数値や事例が含まれているか、技術的・論理的に妥当であるか、過去の回答や要求定義と一貫性があるか、質問に対して必要な情報を網羅しているかを判定する。これらの評価結果およびその根拠は、ユーザUへのフィードバックとして提供され、回答内容の修正や追加情報の提供を促すことができる。 Furthermore, the trained model 222 has the function of generating an evaluation of the answers obtained from user U based on predetermined evaluation criteria and the basis for that evaluation. As a specific example, it analyzes the text data of the answer and evaluates it against evaluation criteria such as the answer's specificity, appropriateness, consistency, and comprehensiveness. For example, it determines whether the answer contains specific numerical values or examples, whether it is technically and logically valid, whether it is consistent with previous answers and requirement definitions, and whether it covers all the information necessary for the question. These evaluation results and the basis for them are provided as feedback to user U, and can encourage them to revise the answer or provide additional information.

また、学習済みモデル222は、生成された要求定義を解析し、質問および回答の少なくとも一つにおける情報の不足を検出する。具体的には、要求事項の内容を詳細に解析し、欠落している情報や詳細が不足している箇所を特定することができる。情報の不足が検出された場合、当該不足内容とその解決に必要な情報を取得するためのプロンプトを生成し、追加の質問を作成又は回答の改善例(一例として図6の改善例IE参照)を学習済みモデル222にて生成する際に活用される。 The trained model 222 also analyzes the generated requirements definition and detects missing information in at least one of the questions and answers. Specifically, it can analyze the content of the requirements in detail and identify areas where information or details are lacking. If missing information is detected, it generates a prompt to obtain the missing information and the information needed to resolve it, and this is used to create additional questions or generate improved examples of answers (see the improved example IE in Figure 6 as an example) in the trained model 222.

さらに、学習済みモデル222は、生成された複数の要求定義同士の不整合の有無を判定する機能を有している。要求定義間で矛盾や齟齬が生じていないかを解析し、不整合が検出された場合には、その詳細を明らかにする。不整合があると判定された場合、当該不整合を解消するために必要な情報を取得するためのプロンプトを生成し、質問提供部242が追加の質問をユーザUに提供する際に利用される。 Furthermore, the trained model 222 has the function of determining whether there are any inconsistencies between the multiple generated requirement definitions. It analyzes whether there are any contradictions or inconsistencies between the requirement definitions, and if an inconsistency is detected, it clarifies the details. If it is determined that an inconsistency exists, it generates a prompt to obtain the information necessary to resolve the inconsistency, and this is used when the question providing unit 242 provides an additional question to the user U.

取得情報DB224は、ユーザUが入力したプロンプトや回答を示す情報が格納されるデータベースである。プロンプト及び回答は、自然言語とされており、取得情報DB224には一例として、プロンプト及び回答と、当該プロンプト及び回答が入力された際のアカウント情報とが紐付けられて格納されている。 Acquired information DB224 is a database that stores information indicating prompts and answers entered by user U. The prompts and answers are written in natural language, and, as an example, acquired information DB224 stores the prompts and answers in association with the account information used when the prompts and answers were entered.

ユーザ情報DB226は、情報処理システム10を利用するにあたり利用登録したユーザUの各種情報が格納されるデータベースである。格納される各種情報の例として、一意に識別するためのユーザ識別情報、興味情報などのユーザ嗜好情報、これまでのプロンプト入力情報や回答入力情報等といった利用状況などを含むユーザ履歴情報、職業、役職、権限などのユーザ属性情報などが含まれる。 User information DB226 is a database that stores various information about users U who have registered to use information processing system 10. Examples of the various information stored include user identification information for unique identification, user preference information such as interest information, user history information including usage status such as prompt input information and answer input information, and user attribute information such as occupation, position, and authority.

ユーザ情報DBは、要求定義を取得するためにユーザUへ提示する質問が格納されるデータベースである。質問は自然言語で記述されており、ユーザ情報DBには一例として、質問文と、当該質問が提供された際のアカウント情報とが紐付けられて格納されている。この質問は、具体的な例として、以下のように分類される。 The user information DB is a database that stores questions presented to user U to obtain a requirement definition. Questions are written in natural language, and the user information DB stores, for example, the question text linked to the account information used when the question was submitted. Specific examples of these questions are categorized as follows:

まず、システムの目的に関する質問である。新しいシステムの主な目的は何か、システム導入により達成したいビジネス目標は何か、現在の課題や問題点は何かを明確にするための質問が含まれている。 First, there are questions about the purpose of the system. These questions aim to clarify what the main purpose of the new system is, what business goals the company wants to achieve by implementing the system, and what current challenges and issues the company faces.

次に、ユーザに関する質問である。ターゲットユーザは誰か、ユーザの技術的なスキルレベルはどの程度か、ユーザがシステムから期待する機能やサービスは何かを把握するための質問が格納されている。 Next are questions about users. These questions are used to understand who the target users are, what their technical skill level is, and what features and services they expect from the system.

また、機能要件に関する質問として、システムに必須となる主要な機能は何か、各機能の優先順位はどうか、将来的に追加を検討している機能はあるかを確認するための質問が含まれている。 Functional requirements questions are also included to ascertain what key features the system must have, what the priority of each feature is, and whether there are any features being considered for addition in the future.

さらに、非機能要件に関する質問である。システムの性能要件(例:応答時間、処理速度)は何か、可用性や信頼性に関する要件は何か、セキュリティやプライバシーに関する要件はあるかを確認するための質問が格納されている。 In addition, there are questions about non-functional requirements. These questions are stored to ascertain the system's performance requirements (e.g., response time, processing speed), availability and reliability requirements, and security and privacy requirements.

データに関する質問としては、取り扱うデータの種類や形式は何か、データの保存期間やアーカイブ要件はどのようになっているか、データのバックアップや復元に関する要件は何かを明確にするための質問が含まれている。 Data questions include questions to clarify what type and format of data will be handled, what data retention periods and archiving requirements are in place, and what requirements there are for backing up and restoring data.

ユーザインタフェースに関する質問では、ユーザインタフェースのデザインに関する要望はあるか、多言語対応やアクセシビリティに関する要件は何か、モバイルデバイスでの利用を想定しているかを確認するための質問が格納されている。 Questions about the user interface include questions to confirm whether there are any requests regarding the user interface design, what are the requirements for multilingual support and accessibility, and whether use on mobile devices is anticipated.

他システムとの連携に関する質問として、他のシステムやサービスとの連携は必要か、APIやデータ共有の要件は何か、認証や認可に関する連携要件はあるかを明確にするための質問が含まれている。 Questions regarding integration with other systems include questions to clarify whether integration with other systems or services is necessary, what the requirements are for APIs and data sharing, and whether there are any integration requirements regarding authentication and authorization.

技術的制約に関する質問では、使用するプラットフォームや言語、フレームワークの指定はあるか、システム構築における技術的な制約や前提条件は何か、既存のハードウェアやソフトウェア資産の活用は必要かを確認するための質問が格納されている。 Questions regarding technical constraints include whether there are any specific platforms, languages, or frameworks to be used, what the technical constraints and prerequisites are for building the system, and whether it is necessary to utilize existing hardware or software assets.

プロジェクト管理に関する質問として、開発のスケジュールや納期の要件はあるか、予算やリソースに関する制約は何か、ステークホルダーや関係者は誰かを明確にするための質問が含まれている。 Project management questions include questions to clarify whether there are development schedule or delivery deadline requirements, what budget and resource constraints there are, and who the stakeholders and parties are.

法規制・標準に関する質問では、準拠すべき法令や業界標準はあるか、データ保護やプライバシーに関する規制は何か、コンプライアンス要件は何かを確認するための質問が格納されている。 Questions about laws, regulations and standards include questions to confirm whether there are any laws or industry standards that must be complied with, what regulations relate to data protection and privacy, and what compliance requirements there are.

運用・保守に関する質問として、システムの運用時間や保守体制の要件は何か、障害発生時の対応や冗長化に関する要件は何か、定期的なメンテナンスやアップデートの計画はあるかを明確にするための質問が含まれている。 Questions regarding operation and maintenance include questions to clarify what the system's operating hours and maintenance requirements are, what the requirements are for responding to failures and redundancy, and whether there are plans for regular maintenance and updates.

最後に、その他の質問である。特に注意すべきリスクや課題はあるか、将来的なビジネス展開や拡張性に関する要望は何か、開発チームに伝えておきたい事項は何かを確認するための質問が格納されている。以上の質問を通じて、ユーザ情報DBはユーザUからシステム開発の要求定義に必要な情報を体系的に収集することが可能である。これにより、要求定義の明確化やシステム開発プロセスの効率化を図ることができる。なお、上述の質問の具体例以外にも、システム開発の要求定義に必要な多様な質問がユーザ情報DBに含まれていてもよい。 Finally, there are other questions. These are questions to confirm whether there are any risks or issues that require particular attention, what are the requests regarding future business development and scalability, and what information should be communicated to the development team. Through the above questions, the user information DB can systematically collect information necessary for defining system development requirements from user U. This makes it possible to clarify the requirements definition and streamline the system development process. In addition to the specific questions mentioned above, the user information DB may also contain a variety of questions necessary for defining system development requirements.

処理結果DB230は、ユーザUから取得した回答や生成された要求定義、その解析結果など、サーバ12が実行した各種処理の結果を格納するデータベースである。具体的には、出力生成ステップにおいて学習済みモデル222を用いて生成された要求定義や、評価および根拠の生成により得られた評価結果とその根拠、検証ステップで検出された情報の不足や不整合に関する情報、さらに追加の質問とそれに対する回答などが格納されている(詳細は後述する)。また、処理結果DB230には、各処理結果と当該結果が得られた際のユーザUのアカウント情報やタイムスタンプなどが紐付けられて記録されている。これにより、過去の処理結果の追跡や分析が可能となり、要求定義の更新やシステム開発プロセスの最適化に寄与することができる。さらに、処理結果DB230に格納された情報は、要求定義の依存関係や不整合の判定、基準要求定義の設定など、他の処理ステップにおける判断や処理の基礎データとして活用される。また、要求定義の削除指示や更新確認のための質問生成など、ユーザUとのインタラクションを円滑に進めるための情報源としても機能する。 The processing result DB 230 is a database that stores the results of various processes executed by the server 12, such as responses obtained from the user U, generated requirement definitions, and their analysis results. Specifically, the database stores requirement definitions generated using the trained model 222 in the output generation step, evaluation results and their rationales obtained through evaluation and rationale generation, information regarding information deficiencies and inconsistencies detected in the verification step, and additional questions and their answers (details will be described later). The processing result DB 230 also records and associates each processing result with the user U's account information and timestamps at the time the result was obtained. This enables tracking and analysis of past processing results, contributing to updating requirement definitions and optimizing the system development process. Furthermore, the information stored in the processing result DB 230 is used as basic data for judgments and processing in other processing steps, such as determining dependency relationships and inconsistencies between requirement definitions and setting reference requirement definitions. It also functions as an information source for facilitating interactions with the user U, such as issuing instructions to delete requirement definitions or generating questions to confirm updates.

制御部24は、プロセッサ120がメモリ122(図2参照)からプログラム220を読み出して実行し、他のハードウェア構成と協働することにより実現される。制御部24は、質問提供部242と、回答取得部としての情報取得部244と、出力生成部としての情報処理部246と、出力部248と、を備える。 The control unit 24 is realized by the processor 120 reading and executing the program 220 from the memory 122 (see Figure 2) and working in cooperation with other hardware components. The control unit 24 includes a question providing unit 242, an information acquiring unit 244 as an answer acquiring unit, an information processing unit 246 as an output generating unit, and an output unit 248.

質問提供部242は、ユーザUに対して質問(質問の一例として図5の質問Q参照)を提供する。具体的には、質問提供部242は、質問の選択及び生成の少なくとも一方を行う。すなわち、質問の選択においては、記憶部22に格納されたユーザ情報DBからシステム開発における要求定義を行うための適切な質問を選択する。この質問の選択において、具体的な例として、質問提供部242は、ユーザ情報DB226に格納されたユーザUのアカウント情報や、入力したプロンプトや、取得情報DB224の履歴等を参照し、ユーザUからの指示及び属性(例えば、役職や専門分野、過去の回答履歴)の少なくとも一方を把握する。次に、把握した指示及び属性の少なくとも一方から現在の要求定義における課題や追加情報の必要性を明確にする。これらの情報を基に、ユーザ情報DBに格納された複数の質問に対して、収集すべき情報の重要度や緊急度に基づいて優先順位を付ける。具体的には、情報が不足している項目や不整合が検出された項目に関連する質問は、優先度が高く設定される。なお、過去にユーザUが既に回答した質問を除外しかつ、まだ回答していない質問や、再確認が必要な質問を選択の対象としてもよい。 The question providing unit 242 provides a question to the user U (see question Q in Figure 5 as an example of a question). Specifically, the question providing unit 242 at least selects and generates questions. That is, when selecting a question, appropriate questions for defining requirements in system development are selected from the user information DB stored in the memory unit 22. In selecting this question, as a specific example, the question providing unit 242 references the user U's account information stored in the user information DB 226, the input prompt, the history in the acquired information DB 224, etc., to grasp at least one of the instructions and attributes from the user U (e.g., job title, field of expertise, past response history). Next, the grasped instructions and/or attributes are used to clarify issues in the current requirements definition and the need for additional information. Based on this information, the multiple questions stored in the user information DB are prioritized based on the importance and urgency of the information to be collected. Specifically, questions related to items with insufficient information or items in which inconsistencies have been detected are set to a high priority. It is also possible to exclude questions that have already been answered by user U in the past, and include questions that have not yet been answered or questions that require reconfirmation as selection targets.

質問の選択においては、質問提供部242は、記憶部22に格納されたユーザ情報DBから、システム開発における要求定義を行うための適切な質問を選択する。この際、ユーザ情報DB226に格納されたユーザUのアカウント情報や、入力されたプロンプト、取得情報DB224の履歴などを参照し、ユーザUからの指示や属性(例えば、役職、専門分野、過去の回答履歴)を把握する。次に、これらの情報に基づいて現在の要求定義における課題や追加情報の必要性を明確にし、ユーザ情報DBに格納された複数の質問に対して、収集すべき情報の重要度や緊急度に基づいて優先順位を付けて上位から選択を行う。具体的には、情報が不足している項目や不整合が検出された項目に関連する質問は優先度が高く設定される。また、過去にユーザUが既に回答した質問を除外し、まだ回答していない質問や再確認が必要な質問を選択の対象とする。なお、本実施形態では、ユーザ情報DBに格納された複数の質問に対して選択処理を行っているが、これに限らず、処理結果DB230等その他の情報源に対して選択処理を行ってもよい。 When selecting questions, the question provider 242 selects appropriate questions for defining requirements in system development from the user information DB stored in the storage unit 22. In this process, the question provider 242 references user U's account information stored in the user information DB 226, the input prompt, and the history in the acquired information DB 224 to understand user U's instructions and attributes (e.g., job title, field of expertise, past response history). Next, based on this information, the provider clarifies the issues and need for additional information in the current requirements definition, and prioritizes the multiple questions stored in the user information DB based on the importance and urgency of the information to be collected, selecting from the top. Specifically, questions related to items with insufficient information or items for which inconsistencies have been detected are set to a high priority. Furthermore, questions that user U has already answered in the past are excluded, and only questions that have not yet been answered or questions requiring reconfirmation are selected. Note that in this embodiment, the selection process is performed on multiple questions stored in the user information DB, but this is not limited to this; the selection process may also be performed on other information sources, such as the processing result DB 230.

質問の生成においては、質問提供部242は、学習済みモデル222を利用して新たな質問を生成する。ユーザUからの指示、過去の回答履歴、属性などから、現在の要求定義における課題や追加情報の必要性を明確にし、これらの情報を基に学習済みモデル222に対して分析指示(プロンプト)を自動で入力することで、ユーザUのニーズや情報の不足、不整合などを分析する。その分析結果に基づき、ユーザUから新たに取得すべき情報を特定し、その情報を引き出すための適切な質問を生成する。生成される質問は、ユーザUの専門分野や理解度に合わせて表現が最適化されており、専門用語の使用や具体的な事例の提示など、ユーザUが回答しやすい形式で作成される。また、システム開発における要求定義を深化させるため、既存の要求定義との関連性や矛盾点を解消するような質問を生成することも可能である。さらに、ユーザUからの新たな回答や反応に応じて、学習済みモデル222を利用して動的に質問を生成し、詳細な情報を収集することができる。 When generating questions, the question provider 242 uses the trained model 222 to generate new questions. It clarifies issues with the current requirements definition and the need for additional information based on instructions from user U, past response history, attributes, etc., and automatically inputs analytical instructions (prompts) to the trained model 222 based on this information to analyze user U's needs, information deficiencies, inconsistencies, etc. Based on the analysis results, it identifies new information that should be obtained from user U and generates appropriate questions to elicit that information. The generated questions are optimized for expression according to user U's field of expertise and level of understanding, and are created in a format that is easy for user U to answer, such as by using technical terms and presenting specific examples. Furthermore, in order to deepen requirements definitions in system development, it is also possible to generate questions that resolve relevance and inconsistencies with existing requirements definitions. Furthermore, in response to new responses and reactions from user U, it is possible to dynamically generate questions using the trained model 222 to collect detailed information.

質問提供部242は、ユーザUの状況や要求定義の状態、情報の欠落や矛盾といった様々な要因に応じて、質問の選択および生成を行うことで、効率的な情報収集と要求定義の明確化を実現する。すなわち、先の処理において出力した要求定義を情報処理部246が解析し、質問及び回答の少なくとも一つにおける情報の不足を検出した場合に、不足した情報を取得するためのユーザUへ向けた追加の質問の選択及び生成を行う。例えば、ユーザUがシステムの主要な機能として「在庫管理システム」を回答として提示したが、その詳細が明確でない場合を考える。情報処理部246がこの回答を解析すると、管理する商品の種類や数量、リアルタイムでの在庫更新の必要性、在庫データのアクセス権限といった具体的な情報が不足していることを検出する。この場合、質問提供部242は不足している情報を取得するために、「在庫管理システムで管理する商品の種類と数を具体的に教えてください」、「在庫情報はリアルタイムで更新される必要がありますか」、「在庫データへのアクセス権限はユーザごとに異なりますか」といった追加の質問を選択又は生成し、ユーザUに提供するための処理を行う。 The question providing unit 242 selects and generates questions depending on various factors such as the user U's situation, the state of the requirement definition, and missing or contradictory information, thereby achieving efficient information collection and clarification of the requirement definition. That is, the information processing unit 246 analyzes the requirement definition output in the previous process, and if it detects a lack of information in at least one of the questions and answers, it selects and generates an additional question for user U to acquire the missing information. For example, consider a case where user U presents an "inventory management system" as the system's main function as an answer, but the details are unclear. When the information processing unit 246 analyzes this answer, it detects that specific information such as the type and quantity of products to be managed, the need for real-time inventory updates, and access permissions to inventory data is missing. In this case, in order to acquire the missing information, the question providing unit 242 selects or generates additional questions such as "Please tell me specifically the types and numbers of products managed by the inventory management system," "Does inventory information need to be updated in real time," and "Do access permissions to inventory data differ for each user?" and performs processing to provide them to user U.

また、他の例として、非機能要件に関する情報が不足している場合もある。例えば、ユーザUからシステムのパフォーマンス要件に関する具体的な情報が提供されていないとする。情報処理部246がこの不足を検出した場合、質問提供部242は「システムの応答時間の目標値はありますか?例えば、ユーザ操作から画面表示までの時間など」、「同時にシステムを利用するユーザ数の最大想定はどのくらいですか」、「大量のデータ処理が発生する場合、どの程度の処理速度が必要ですか」といった質問を選択又は生成し、ユーザUに提供するための処理を行うことで、ユーザUに詳細な情報の提供を求める。 As another example, there may be a lack of information regarding non-functional requirements. For example, suppose user U has not provided specific information regarding the performance requirements of the system. If the information processing unit 246 detects this lack, the question providing unit 242 selects or generates questions such as "Is there a target value for the system's response time? For example, the time from user operation to screen display," "What is the maximum expected number of users who will use the system simultaneously?" and "If a large amount of data processing occurs, what level of processing speed is required?" and performs processing to provide these questions to user U, thereby requesting user U to provide detailed information.

さらに、他に例として、セキュリティ要件の詳細が不明確な場合も考えられる。ユーザUが「高いセキュリティを実現したい」とのみ要求しているとき、具体的なセキュリティ対策の要件が不明である。情報処理部246がこの情報の不足を検出すると、質問提供部242は「ユーザ認証にはどのような方式を希望されますか(例:ID・パスワード、二要素認証、生体認証など)」、「データの暗号化は必要ですか?必要な場合、保存データと通信データのどちらを暗号化しますか」、「ログインの失敗回数によるアカウントロックやパスワードの定期変更などのセキュリティポリシーは設定しますか」といった具体的な質問を選択又は生成し、ユーザUに提供するための処理を行うことで、ユーザUから必要な情報を収集する。なお、本実施形態では一例として、質問提供部242は、情報処理部246が解析し、質問及び回答の少なくとも一つにおける情報の不足を検出した場合に当該不足内容と、その不足内容を解決するために必要な情報を取得するための質問の出力指示をするプロンプトと、を学習済みモデル222へ入力し、出力結果(必要な情報を取得するための質問)と近しい質問がユーザ情報DBにある場合はこれを選択する。一方、近しい質問がユーザ情報DBにない場合は、当該出力結果を上述したユーザUの各種情報を基にユーザUに理解しやすい形の質問に生成する。 As another example, the details of security requirements may be unclear. When user U only requests "high security," the specific requirements for security measures are unclear. When the information processing unit 246 detects this lack of information, the question providing unit 242 selects or generates specific questions, such as "What method of user authentication do you desire (e.g., ID/password, two-factor authentication, biometric authentication, etc.)?", "Is data encryption necessary? If so, which will be encrypted, stored data or communication data?", and "Will security policies be implemented, such as account locking based on the number of failed login attempts or periodic password changes?", and performs processing to provide these to user U, thereby collecting necessary information from user U. Note that, as an example, in this embodiment, when the information processing unit 246 analyzes and detects a lack of information in at least one of the questions and answers, the question providing unit 242 inputs the details of the lack and a prompt that instructs the output of a question to acquire information necessary to resolve the lack into the trained model 222. If a question similar to the output result (a question to acquire the necessary information) is found in the user information DB, it selects this question. On the other hand, if there are no similar questions in the user information DB, the output result will be generated into a question that is easy for user U to understand based on the various information about user U described above.

さらにまた、質問提供部242は、先の処理において出力した複数の要求定義を情報処理部246が解析し、複数の要求定義同士の不整合の有無を検出した場合に、当該不整合を解消するためのユーザUへ向けた追加の質問の選択及び生成を行う。例えば、ユーザUが指示(回答)として「システムは24時間365日稼働する必要がある」と「定期的なシステムメンテナンスを行いたい」という二つの要件を提示したとする。情報処理部246がこれらの要件を解析した結果、システムの稼働時間とメンテナンス時間に関して矛盾が生じていることを検出する。この場合、質問提供部242は不整合を解消するために、一例として、「システムの24時間365日稼働と定期的なメンテナンス実施を両立させるために、具体的にはどのような運用をお考えでしょうか?例えば、メンテナンス時のシステム停止が許容される時間帯や、システムの冗長化による無停止メンテナンスの実施など、ご要望やご予定がありましたらお知らせください。」、等の質問を生成しこれをユーザUへ提供する。 Furthermore, when the information processing unit 246 analyzes the multiple requirement definitions output in the previous process and detects any inconsistencies between the multiple requirement definitions, the question providing unit 242 selects and generates additional questions for user U to resolve the inconsistencies. For example, assume that user U presents two requirements as instructions (answers): "The system must operate 24 hours a day, 365 days a year" and "I would like to perform regular system maintenance." As a result of analyzing these requirements, the information processing unit 246 detects that there is a contradiction between the system's operating time and maintenance time. In this case, in order to resolve the inconsistency, the question providing unit 242 generates and provides to user U, for example, a question such as, "What specific operations do you have in mind to achieve both 24 hours a day, 365 days a year system operation and regular maintenance? For example, please let us know if you have any requests or plans, such as the time periods when system downtime during maintenance is acceptable or the implementation of non-stop maintenance through system redundancy."

また、別の例として、ユーザUが「システムは高いセキュリティレベルを維持する必要がある」と同時に「ユーザ認証なしでアクセス可能にしたい」という指示(回答)を提示した場合、情報処理部246はセキュリティ要件とアクセス要件との間に不整合があることを検出する。これに対して、質問提供部242は一例として、「ユーザ認証なしでアクセス可能としつつ、高いセキュリティレベルを維持するために、具体的にはどのようなセキュリティ対策をお考えでしょうか?例えば、閲覧可能な情報を限定する、アクセス元のIPアドレスを制限する、データを匿名化するなどの方法が考えられますが、これらについてご検討いただけますか?」、等の質問を生成する。 As another example, if user U provides an instruction (answer) that "the system must maintain a high level of security" and at the same time "I want to allow access without user authentication," the information processing unit 246 detects an inconsistency between the security requirements and the access requirements. In response, the question providing unit 242 generates a question such as, "What specific security measures are you considering to maintain a high level of security while allowing access without user authentication? For example, we could consider limiting the information that can be viewed, restricting the IP address of the access source, or anonymizing the data. Would you consider these?"

さらに、ユーザUが「システムはモバイルデバイスでの利用を想定している」と「高解像度の画像を大量に扱う必要がある」という指示(回答)を提示した場合、情報処理部246はモバイルデバイスの特性と大量の高解像度画像の取り扱いに関して不整合があることを検出する。この場合、質問提供部242は一例として、「モバイルデバイスでの利用を想定しつつ、高解像度の画像を大量に扱う必要があるとのことですが、モバイル環境でのデータ通信量や表示速度についてご懸念はありますでしょうか?例えば、画像の圧縮やサムネイル表示の活用、必要に応じた画像の読み込みなどの対応策がありますが、ご要望やご期待される動作についてお聞かせください。」、等の質問を生成する。 Furthermore, if user U provides instructions (answers) such as "The system is intended for use on mobile devices" and "It will need to handle a large number of high-resolution images," the information processing unit 246 detects an inconsistency between the characteristics of the mobile device and the handling of a large number of high-resolution images. In this case, the question providing unit 242 generates a question such as, "It seems that the system is intended for use on mobile devices, but will need to handle a large number of high-resolution images. Are you concerned about the amount of data communication or display speed in a mobile environment? For example, there are countermeasures such as image compression, use of thumbnail display, and loading images as needed, but please let us know your requests and expected behavior."

なお、本実施形態では一例として、質問提供部242は、情報処理部246が解析し、複数の要求定義同士の不整合の有無を検出した場合に当該不整合内容と、その不整合内容を解決するために必要な情報を取得するための質問の出力指示をするプロンプトと、を学習済みモデル222へ入力し、出力結果(必要な情報を取得するための質問)と近しい質問がユーザ情報DBにある場合はこれを選択する。一方、近しい質問がユーザ情報DBにない場合は、当該出力結果を上述したユーザUの各種情報を基にユーザUに理解しやすい形の質問に生成する。 In this embodiment, as an example, when the information processing unit 246 performs analysis and detects the presence or absence of an inconsistency between multiple requirement definitions, the question providing unit 242 inputs the details of the inconsistency and a prompt that instructs the output of a question to acquire the information necessary to resolve the inconsistency into the trained model 222, and selects a question similar to the output result (a question to acquire the necessary information) if it is found in the user information DB. On the other hand, if there is no similar question in the user information DB, the question providing unit 242 generates the output result into a question that is easy for user U to understand based on the various information about user U described above.

また、質問提供部242は、ユーザUに質問を提示する際に、その質問に関連する背景情報(背景情報の一例として図5の背景情報BI参照)を併せて提供する機能を有している。具体的には、質問提供部242がユーザUに提供する質問を生成または選択する過程で、質問提供部242はその質問に関連する背景情報を収集する。この背景情報は、取得情報DB224(ユーザUが過去に入力したプロンプトや指示内容)、ユーザ情報DB226(ユーザUのアカウント情報や属性、過去の回答履歴)、処理結果DB230(これまでに生成された要求定義やその解析結果、不足している情報や不整合に関するデータ)などから取得される。質問提供部242は、これらのデータを参照し、学習済みモデル222を活用して質問に関連する背景情報を抽出する。まず、関連する過去の要求定義や回答履歴、解析結果を分析し、ユーザUにとって有益な情報を特定する。その後、抽出した情報を基に、ユーザUが理解しやすい形式で背景情報を生成する。この際、ユーザ情報DB226に格納されたユーザUの専門分野や理解度、役職などの属性を考慮し、背景情報の表現や詳細度を調整する。こうして生成された背景情報は、質問と統合され、ユーザUに提示される。これにより、ユーザUは質問の意図や目的をより深く理解し、的確な回答を行うことが可能となる。例えば、質問提供部242が「新システムの主要な機能要件を詳しく教えてください」という質問を生成した場合、質問提供部242は過去の回答や課題を踏まえ、「これまでのご回答から、現在ご利用中のシステムでは在庫管理の効率化と販売データのリアルタイム分析が課題として挙げられています。また、営業部門からはモバイルデバイスでのアクセス要望がありました。これらの点を踏まえ、新システムで重視される機能や改善したい点について具体的にお聞かせください。」といった背景情報を添えてユーザUに提供する。 Furthermore, when presenting a question to user U, the question providing unit 242 also has the function of providing background information related to the question (see background information BI in Figure 5 as an example of background information). Specifically, in the process of generating or selecting a question to provide to user U, the question providing unit 242 collects background information related to the question. This background information is obtained from the acquired information DB 224 (prompts and instructions previously entered by user U), the user information DB 226 (user U's account information and attributes, past response history), the processing result DB 230 (requirement definitions generated to date, their analysis results, and data related to missing information and inconsistencies), etc. The question providing unit 242 references this data and extracts background information related to the question using the trained model 222. First, it analyzes related past requirement definitions, response history, and analysis results to identify information useful to user U. Then, based on the extracted information, it generates background information in a format that is easy for user U to understand. At this time, the expression and level of detail of the background information are adjusted taking into consideration attributes of user U, such as their field of expertise, level of understanding, and job title, which are stored in user information DB 226. The background information generated in this way is integrated with the question and presented to user U. This enables user U to more deeply understand the intent and purpose of the question and provide an accurate answer. For example, if the question providing unit 242 generates a question such as "Please tell me in detail about the main functional requirements of the new system," the question providing unit 242 takes into consideration past answers and issues and provides the question to user U with background information such as "From your answers so far, it appears that the system you are currently using faces challenges in terms of efficient inventory management and real-time analysis of sales data. Additionally, the sales department has requested access via mobile devices. Taking these points into consideration, please tell us specifically about the functions you consider important in the new system and the areas you would like to improve."

情報取得部244は、質問提供部242が提供した質問に対するユーザUから回答(回答の一例として図5の回答A参照、なおこの回答には追加の質問に対する回答も含む)を取得するとともに、質問提供部242および情報処理部246での処理に必要となる各種情報を取得する機能を有している。具体的には、情報取得部244は、以下の処理を行う。まず、ユーザUからの回答取得において、情報取得部244は、質問提供部242によってユーザUに提供された質問に対する回答を受信し、その内容を記憶部22の処理結果DB230に格納する。ユーザUの回答は自然言語で記述されており、情報取得部244はその回答を適切な形式で保存する。また、ユーザUのアカウント情報や回答のタイムスタンプなどのメタデータも併せて取得し、回答と紐付けて記録する。 The information acquisition unit 244 has the function of acquiring an answer from user U to a question provided by the question providing unit 242 (see answer A in Figure 5 as an example of an answer, including answers to additional questions), as well as acquiring various information required for processing by the question providing unit 242 and the information processing unit 246. Specifically, the information acquisition unit 244 performs the following processing. First, in acquiring an answer from user U, the information acquisition unit 244 receives the answer to the question provided to user U by the question providing unit 242 and stores the content of the answer in the processing result DB 230 of the storage unit 22. User U's answer is written in natural language, and the information acquisition unit 244 saves the answer in an appropriate format. The information acquisition unit 244 also acquires metadata such as user U's account information and the timestamp of the answer, and records this in association with the answer.

次に、各種情報の取得において、情報取得部244は、質問提供部242および情報処理部246での処理に必要となるデータを取得する。具体的には、記憶部22内に格納された情報又はAPI連携等を利用して外部から取得可能な各種データを取得する。 Next, in acquiring various pieces of information, the information acquisition unit 244 acquires data required for processing by the question provision unit 242 and the information processing unit 246. Specifically, it acquires information stored in the memory unit 22 or various data that can be acquired from outside using API integration, etc.

情報処理部246は、ユーザUから取得した回答を基に、学習済みモデル222を活用して要求定義を生成する機能を有している。具体的には、情報取得部244によって取得されたユーザUの回答を入力データとして、情報処理部246は学習済みモデル222に対して要求定義の生成を指示する。そして、学習済みモデル222が生成した要求定義の情報を取得する。 The information processing unit 246 has the function of generating a requirement definition using the trained model 222 based on the answers obtained from the user U. Specifically, the information processing unit 246 uses the answers from the user U obtained by the information acquisition unit 244 as input data and instructs the trained model 222 to generate a requirement definition. Then, it acquires information about the requirement definition generated by the trained model 222.

また、情報処理部246は、ユーザUから取得した回答に対して、所定の評価基準に基づく評価およびその評価の根拠を生成する機能を有している(一例として、図6の評価E及び評価の根拠BE1参照)。この所定の評価基準一例として、回答の具体性、妥当性、一貫性、網羅性などが含まれる。まず、回答の具体性を評価するため、回答内に具体的な数値や事例、詳細な説明が含まれているかを判定する。例えば、抽象的な表現が多用されていないかを判定し、具体的な情報の提供を促すことができる。次に、妥当性の評価では、回答内容が技術的・論理的に正しいか、現実的であるかを判定する。これは、回答内容を既存の技術知識ベースや業界標準の情報と比較し、矛盾や非現実的な要求がないかを確認する。一貫性の評価では、回答が過去の回答や既存の要求定義と矛盾していないかを判定するため、処理結果DB230に蓄積されたデータと照合する。網羅性の評価では、回答が質問に対して必要な情報を十分に含んでいるかを判定し、期待される回答項目が含まれているかを判定する。情報処理部246は、これらの評価基準に基づいて評価結果とその根拠を生成し、ユーザUにフィードバックとして提供する。また、情報処理部246は、このフィードバックの際に入力された回答を修正するか否か、及び次の質問に進むか否かの質問を質問提供部242に提供させる(一例として図6の質問CA及び質問PQ参照)。これにより、ユーザUは自身の回答内容を見直し、必要に応じて修正や追加情報の提供を行うこと、又は当該回答の修正を一旦スキップすることができる。なお、上述した評価の手法は一例であり、これに限らない。 The information processing unit 246 also has the function of generating an evaluation and the basis for that evaluation based on predetermined evaluation criteria for the answer obtained from user U (see, for example, evaluation E and evaluation basis BE1 in Figure 6). Examples of these predetermined evaluation criteria include the specificity, validity, consistency, and comprehensiveness of the answer. First, to evaluate the specificity of the answer, it determines whether the answer contains specific numerical values, examples, and detailed explanations. For example, it can determine whether abstract expressions are overused and encourage the provision of specific information. Next, the validity evaluation determines whether the answer is technically and logically correct and realistic. This is done by comparing the answer with information from an existing technical knowledge base and industry standards to check for inconsistencies or unrealistic requirements. The consistency evaluation determines whether the answer is consistent with past answers and existing requirement definitions by comparing it with data accumulated in the processing result DB 230. The comprehensiveness evaluation determines whether the answer sufficiently contains the information necessary for the question and whether it includes expected answer items. The information processing unit 246 generates evaluation results and their basis based on these evaluation criteria and provides them to user U as feedback. Furthermore, the information processing unit 246 causes the question providing unit 242 to provide questions on whether or not to correct the answer entered during this feedback and whether or not to proceed to the next question (see questions CA and PQ in FIG. 6 as examples). This allows the user U to review the content of their answer, and make corrections or provide additional information as necessary, or to temporarily skip correcting the answer. Note that the evaluation method described above is an example and is not limited to this.

さらに、情報処理部246は、生成された要求定義を解析し、質問および回答の少なくとも一つにおける情報不足の有無を判定する機能を有している(一例として図6における評価の根拠BE1参照)。要求定義の解析により、欠落している情報や詳細が不足している箇所を特定し、それらを補完する必要があると判断した場合、情報処理部246はその旨を質問提供部242に伝達し、追加の質問を提供するように処理を実行する。また、情報処理部246は、生成された複数の要求定義同士の不整合の有無を判定する機能を有している(一例として図7における評価の根拠BE2参照)。要求定義間で矛盾や食い違いが生じている場合、それらを検出し、不整合があると判断する。不整合が検出された場合、情報処理部246はその情報を質問提供部242に伝達し、不整合を解消するための追加の質問を提供するように処理を実行する。 Furthermore, the information processing unit 246 has the function of analyzing the generated requirements definition and determining whether there is insufficient information in at least one of the questions and answers (see evaluation basis BE1 in Figure 6 as an example). If the analysis of the requirements definition identifies missing information or areas where details are lacking and determines that these need to be supplemented, the information processing unit 246 communicates this to the question providing unit 242 and executes processing to provide additional questions. The information processing unit 246 also has the function of determining whether there are inconsistencies between the multiple generated requirements definitions (see evaluation basis BE2 in Figure 7 as an example). If there are contradictions or discrepancies between the requirements definitions, it detects them and determines that an inconsistency exists. If an inconsistency is detected, the information processing unit 246 communicates this information to the question providing unit 242 and executes processing to provide additional questions to resolve the inconsistency.

出力部248は、質問提供部242及び情報処理部246の処理結果を利用者端末14に出力するように制御する。すなわち、出力部248は、質問提供部242の処理結果である質問、追加質問及び背景情報の少なくとも一方を利用者端末14に出力する。また、出力部248は、情報処理部246の処理結果である要求定義、回答に対する所定の評価基準に基づく評価及び当該評価の根拠の少なくとも一方を利用者端末14に出力する。 The output unit 248 controls the output of the processing results of the question providing unit 242 and the information processing unit 246 to the user terminal 14. That is, the output unit 248 outputs at least one of the question, additional question, and background information that are the processing results of the question providing unit 242 to the user terminal 14. The output unit 248 also outputs at least one of the request definition that is the processing result of the information processing unit 246, an evaluation of the answer based on predetermined evaluation criteria, and the basis for the evaluation to the user terminal 14.

(情報処理システム10が実行する処理)
次に、情報処理システム10の作用について説明する。図4は、情報処理システム10による処理の流れの一例を示すフローチャートである。プロセッサ120がストレージ124に記憶されたプログラム220を読み出して、メモリ122に展開して実行することにより、処理が行われる。なお、図示しないが、プロセッサ120は、情報処理システム10の作動終了操作情報、又は実行中の判定処理において利用者端末14より操作終了の情報(これらを単に「終了操作」と称する)を受信した場合は、処理中のプログラム220に基づく処理を終了する。
(Processing Executed by Information Processing System 10)
Next, the operation of the information processing system 10 will be described. Fig. 4 is a flowchart showing an example of the flow of processing by the information processing system 10. The processor 120 reads out the program 220 stored in the storage 124, expands it in the memory 122, and executes it, thereby performing processing. Although not shown, when the processor 120 receives operation information to terminate the operation of the information processing system 10 or operation termination information from the user terminal 14 during the ongoing determination processing (these will be simply referred to as "termination operations"), the processor 120 terminates processing based on the program 220 that is currently being processed.

プロセッサ120は、ユーザU等から入力される要求定義を行う旨のプロンプトを取得する(ステップS100)と、プロンプトの内容に応じて質問を取得及び生成の少なくとも一方を実行して利用者端末14に出力することでユーザUへ質問を提供する(ステップS102)。そして、ユーザUへ提供する質問における背景情報を利用者端末14に出力することでユーザUへ当該情報を提供する(ステップS104)と共に、提供した質問に対する回答入力画面を利用者端末14に表示させる(ステップS106)。 The processor 120 acquires a prompt to perform a request definition input from the user U, etc. (step S100), and then acquires and/or generates a question according to the content of the prompt, and outputs the question to the user terminal 14, thereby providing the question to the user U (step S102). The processor 120 then outputs background information for the question to the user U to the user terminal 14, thereby providing the information to the user U (step S104), and also displays an answer input screen for the provided question on the user terminal 14 (step S106).

プロセッサ120は、提供した質問に対するユーザUからの回答が取得できたか否かを判定する(ステップS108)。回答が取得できない場合(ステップS108:NO)、プロセッサ120は、ステップS106へ処理を移行する。一方、回答を取得できた場合(ステップS108:YES)、プロセッサ120は、当該回答に対する所定の基準に基づく評価及び当該評価の根拠を利用者端末14に表示させることでユーザUへ提供する(ステップS110)。 The processor 120 determines whether or not an answer to the provided question has been obtained from the user U (step S108). If an answer cannot be obtained (step S108: NO), the processor 120 proceeds to step S106. On the other hand, if an answer has been obtained (step S108: YES), the processor 120 provides the user U with an evaluation of the answer based on predetermined criteria and the basis for the evaluation by displaying them on the user terminal 14 (step S110).

プロセッサ120は、回答を修正するか否かを利用者端末14に表示させることでユーザUへ提示すると共に、修正する旨の指示がユーザUから入力されたか否かを判定する(ステップS112)。修正する旨の指示があった場合(ステップS112:YES)、プロセッサ120は、ステップS106へ処理を移行する。一方、修正する旨の指示がない場合(ステップS112:NO)、プロセッサ120は、入力された回答を基に要求定義を生成し(ステップS114)、質問及びこれに対する回答、要求定義の各種解析を行う(ステップS116)。なお、この解析とは、本実施形態では質問および回答の少なくとも一つにおける情報の不足の有無判定、生成された複数の要求定義同士の不整合の有無の判定が行われるが、これらに限らない。 The processor 120 prompts the user U as to whether or not to revise the answer by displaying the answer on the user terminal 14, and determines whether or not the user U has input an instruction to revise the answer (step S112). If an instruction to revise has been received (step S112: YES), the processor 120 proceeds to step S106. On the other hand, if an instruction to revise has not been received (step S112: NO), the processor 120 generates a requirement definition based on the input answer (step S114) and performs various analyses of the question, the answer to that question, and the requirement definition (step S116). Note that in this embodiment, this analysis involves determining whether or not there is a lack of information in at least one of the question and answer, and determining whether or not there is an inconsistency between the multiple requirement definitions that have been generated, but is not limited to these.

プロセッサ120は、解析の結果、情報不足の有無を判定する(ステップS118)。情報不足がある場合(ステップS118:YES)、プロセッサ120は、追加の質問を提供するためにステップS102へ処理を移行する。一方、情報不足がない場合(ステップS118:NO)、プロセッサ120は、解析の結果、生成された要求定義が複数ある場合に要求定義同士の不整合の有無を判定する(ステップS120)。不整合がある場合(ステップS120:YES)、プロセッサ120は、不整合を解消するための追加の質問を提供するためにステップS102へ処理を移行する。一方、不整合がない場合(ステップS120:NO)、プロセッサ120は、生成された要求定義に関する情報を利用者端末14に表示させるために出力する(ステップS122、一例として図10の要求定義に関する情報である要求定義RD参照)。 The processor 120 determines whether or not there is insufficient information as a result of the analysis (step S118). If there is insufficient information (step S118: YES), the processor 120 proceeds to step S102 to provide additional questions. On the other hand, if there is no insufficient information (step S118: NO), the processor 120 determines whether or not there are inconsistencies between the requirement definitions if there are multiple requirement definitions generated as a result of the analysis (step S120). If there are inconsistencies (step S120: YES), the processor 120 proceeds to step S102 to provide additional questions to resolve the inconsistencies. On the other hand, if there are no inconsistencies (step S120: NO), the processor 120 outputs information about the generated requirement definition to the user terminal 14 for display (step S122; as an example, see requirement definition RD, which is information about the requirement definition in Figure 10).

プロセッサ120は、ユーザUより処理の終了指示がされたか否か判定する(ステップS124)。終了指示がされていない場合(ステップS124:NO)、プロセッサ120は、ステップS102へ処理を移行する。一方、終了指示がされた場合(ステップS124:YES)、プロセッサ120は、プログラム220に基づく処理を終了する。なお、上述したステップS102及びステップS104が請求項1に記載の「質問提供ステップ」、ステップS106及びステップS108が請求項1に記載の「回答取得ステップ」、ステップS110及びステップS112が請求項1、3に記載の「出力生成ステップ」、ステップS116及びステップS118が請求項4に記載の「検証ステップ」に相当する。 The processor 120 determines whether an instruction to end the process has been issued by the user U (step S124). If an instruction to end the process has not been issued (step S124: NO), the processor 120 proceeds to step S102. On the other hand, if an instruction to end the process has been issued (step S124: YES), the processor 120 ends the process based on the program 220. Note that the above-mentioned steps S102 and S104 correspond to the "question providing step" set forth in claim 1, steps S106 and S108 correspond to the "answer obtaining step" set forth in claim 1, steps S110 and S112 correspond to the "output generating step" set forth in claims 1 and 3, and steps S116 and S118 correspond to the "verification step" set forth in claim 4.

(第一実施形態の作用効果)
本実施形態に係る情報処理システム10によれば、要求定義を取得するための質問の選択及び質問の生成の少なくとも一方を実行する質問提供ステップと、質問に対する回答を取得する回答取得ステップと、少なくともテキストデータを学習させかつ回答を含む情報を入力すると回答から推定される要求定義を生成する学習済みモデル222を利用して回答から要求定義を生成する出力生成ステップと、を実行する。すなわち、学習済みモデル222がユーザUの回答から潜在的な要求定義を推定・抽出することにより、ユーザUが明示的に述べていない要件や見落としていたニーズも収集することができる。これは、学習済みモデル222が大量のテキストデータを学習しており、自然言語処理技術を活用してユーザUの回答内容を深く理解し、その背後に潜在する意図や要求を推測する能力を有しているためである。その結果、ユーザUから得られる情報は、単に提示された回答に留まらず、その背景や関連性のある情報も含めて網羅的に収集される。したがって、適用範囲が限定されない要求定義の洗い出しを行うことが可能となり、システム開発における要求定義の精度と網羅性を高めることができる。この高度な要求定義の収集プロセスにより、開発初期段階での要件漏れや不明確な点を減少させ、システム開発全体の効率化と品質向上に寄与することが期待される。さらに、ユーザUの潜在的なニーズを早期に発見することで、後発的な仕様変更や追加開発のリスクを低減し、プロジェクトの成功率を高める効果も得られる。これにより、適用範囲が限定されない要求定義の洗い出しを行うことでシステム開発を支援することができる。
(Operation and effect of the first embodiment)
The information processing system 10 according to this embodiment executes a question provision step for selecting and/or generating questions to obtain requirement definitions; an answer acquisition step for acquiring answers to the questions; and an output generation step for generating requirement definitions from the answers using a trained model 222 that learns at least text data and generates requirement definitions inferred from the answers when information including the answers is input. In other words, the trained model 222 infers and extracts potential requirement definitions from the answers of the user U, thereby enabling the collection of requirements not explicitly stated by the user U and overlooked needs. This is because the trained model 222 has learned a large amount of text data and is capable of deeply understanding the content of the user U's answers using natural language processing technology and inferring the underlying intentions and requests. As a result, information obtained from the user U is comprehensively collected, including not only the presented answers but also the background and related information. This makes it possible to identify requirement definitions with no limited scope of application, thereby improving the accuracy and comprehensiveness of requirement definitions in system development. This advanced requirements definition collection process is expected to reduce missing requirements and unclear points in the early stages of development, contributing to the efficiency and quality improvement of the entire system development. Furthermore, by discovering the latent needs of users U early on, it is possible to reduce the risk of subsequent specification changes and additional development, and also to increase the success rate of the project. This will support system development by identifying requirements definitions that are not limited in scope.

また、情報処理システム10は、質問生成ステップにおいて、質問と共に当該質問における背景情報を提供する処理を含むことから、ユーザUは提示された質問の意図や目的、関連する文脈を深く理解することができ、自身の状況やニーズに即したより具体的かつ詳細な回答を提供しやすくなる。また、別の視点として、背景情報の提供により、ユーザUは自身では気づいていなかった潜在的な要求定義や見落としていたニーズにも意識を向けることができる。例えば、システムの特定の機能に関する質問に対して、その背景として現在の業務上の課題や市場動向、既存システムの制約などの情報を提供することで、ユーザUはより広い視点から要求定義を考慮することができる。これにより、適用範囲が限定されない要求定義の効果的な洗い出しを行うことが可能となるため、システム開発を効果的に支援することができる。 In addition, the information processing system 10 includes a process for providing background information about the question along with the question in the question generation step, allowing user U to gain a deeper understanding of the intent, purpose, and related context of the question, making it easier to provide a more specific and detailed answer that is tailored to their own situation and needs. From another perspective, providing background information also allows user U to become aware of potential requirement definitions that they themselves were unaware of, or needs that they may have overlooked. For example, by providing information such as current business challenges, market trends, and constraints of existing systems as the background to a question about a specific system function, user U can consider requirement definitions from a broader perspective. This makes it possible to effectively identify requirement definitions that are not limited in scope, thereby effectively supporting system development.

さらに、情報処理システム10は、出力生成ステップにおいて、回答に対する所定の評価基準に基づく評価及び当該評価の根拠の少なくとも一つを生成する処理を含むことから、ユーザUは自身の回答内容がどのように評価されたか、その評価の根拠を理解することができる。評価結果と根拠のフィードバックを受けることで、ユーザUは自身の回答の不十分な点や改善すべき箇所を認識し、より具体的で正確な情報を提供するよう促される。これにより、ユーザUから提供される情報の質が向上し、要求定義の精度と網羅性が高まる。その結果、適用範囲が限定されない要求定義のさらに効果的な洗い出しが可能となり、システム開発をさらに効果的に支援することができる。特に、回答の評価とその根拠の提供を通じて、ユーザUとのコミュニケーションが深化し、潜在的なニーズや見落としていた要件を明確化することが可能となる。これにより、開発初期段階での要件漏れや認識のズレを減少させ、システム開発プロジェクトの成功率を高める効果が期待できる。 Furthermore, since the information processing system 10 includes a process for generating at least one of an evaluation of the answer based on predetermined evaluation criteria and the basis for that evaluation in the output generation step, user U can understand how his or her answer was evaluated and the basis for that evaluation. By receiving feedback on the evaluation results and the basis, user U recognizes shortcomings in his or her answer and areas for improvement, and is encouraged to provide more specific and accurate information. This improves the quality of the information provided by user U and increases the accuracy and comprehensiveness of the requirements definition. As a result, it becomes possible to more effectively identify requirements definitions that are not limited in scope, and system development can be more effectively supported. In particular, by evaluating the answers and providing the basis for those evaluations, communication with user U is deepened, making it possible to clarify latent needs and overlooked requirements. This is expected to reduce missing requirements and misunderstandings in the early stages of development, and increase the success rate of system development projects.

さらにまた、情報処理システム10は、出力生成ステップにより生成された要求定義を解析し、質問及び回答の少なくとも一つにおける情報の不足を検出する検証ステップと、検証ステップにおいて情報の不足が検出された場合に、質問生成ステップを再度実行して不足した情報を取得するための追加の質問を提供すると共に、回答取得ステップを再度実行して追加の回答を取得する処理を含む。このように、情報処理システム10は、生成された要求定義を検証し、情報の不足を補完するために追加の質問と回答のプロセスを繰り返す。この作用により、ユーザUから得られる情報がより充実し、要求定義の網羅性と精度が向上する。したがって、適用範囲が限定されない要求定義のより効果的な洗い出しが可能となり、システム開発をより効果的に支援することができる。特に、情報の不足を検出し、それを補うための追加の質問を行うことで、ユーザUの潜在的なニーズや見落としていた要件も明確化され、開発初期段階での要件漏れや不明確な点を減少させる効果が得られる。 Furthermore, the information processing system 10 includes a verification step of analyzing the requirements definition generated by the output generation step and detecting missing information in at least one of the questions and answers, and, if missing information is detected in the verification step, re-executing the question generation step to provide additional questions to acquire the missing information and re-executing the answer acquisition step to acquire the additional answers. In this way, the information processing system 10 verifies the generated requirements definition and repeats the process of additional questions and answers to supplement the missing information. This action further enriches the information obtained from user U, improving the comprehensiveness and accuracy of the requirements definition. This enables more effective identification of requirements definitions that are not limited in scope, and more effective support for system development. In particular, detecting missing information and asking additional questions to supplement it clarifies user U's latent needs and overlooked requirements, resulting in a reduction in missing requirements and unclear points in the early stages of development.

また、情報処理システム10は、出力生成ステップにおいて生成された複数の要求定義同士の不整合の有無を判定し、不整合があると判定された場合に質問生成ステップを再度実行して不整合を解消するために必要な情報を取得するための追加の質問を提供すると共に、回答取得ステップを再度実行して追加の回答を取得する処理を含むことから、要求定義間の不整合を解消するための情報を効果的に収集することが可能となる。具体的には、生成された要求定義の間で矛盾や食い違いが検出された場合、情報処理システム10はその不整合を自動的に識別し、ユーザUに対して適切な追加の質問を提供する。これにより、ユーザUは不整合の原因となっている情報について再確認や詳細な説明を行うことができる。情報処理システム10は、再度取得した回答を用いて要求定義を更新し、不整合の解消を図る。この作用により、ユーザUから取得する要求定義の整合性と精度が向上し、適用範囲が限定されない要求定義のより一層効果的な洗い出しが可能となる。結果として、システム開発をより一層効果的に支援することができる。特に、要求定義の不整合を早期に検出し、解消するプロセスを自動化することで、開発初期段階での要件漏れや認識のズレを減少させ、プロジェクトの成功率を高める効果が期待できる。 Furthermore, the information processing system 10 determines whether there are any inconsistencies between the multiple requirements definitions generated in the output generation step. If an inconsistency is determined, the system re-executes the question generation step to provide additional questions to acquire information necessary to resolve the inconsistency, and re-executes the answer acquisition step to acquire additional answers. This allows for the effective collection of information needed to resolve the inconsistency between the requirements definitions. Specifically, if a contradiction or discrepancy is detected between the generated requirements definitions, the information processing system 10 automatically identifies the inconsistency and provides appropriate additional questions to the user U. This allows the user U to reconfirm or provide a detailed explanation of the information causing the inconsistency. The information processing system 10 then updates the requirements definitions using the newly acquired answers to resolve the inconsistency. This action improves the consistency and accuracy of the requirements definitions obtained from the user U, enabling more effective identification of requirements definitions with unlimited scope. As a result, system development can be more effectively supported. In particular, automating the process of early detection and resolution of inconsistencies in requirements definitions can be expected to reduce missing requirements and misunderstandings in the early stages of development, thereby increasing the project success rate.

(第二実施形態)
次に、図8-図11を用いて、本発明の第二実施形態に係る情報処理システム40について説明する。第二実施形態に係る情報処理システム40は、基本的な構成は第一実施形態と同様とされ、生成された複数の要求定義同士の依存関係を判定し、当該依存関係に関する情報を取得しかつ出力すると共に、過去に生成された要求定義の更新の有無の確認を含めた質問を提供する点に特徴がある。なお、第一実施形態と同一の構成ついては、同一符号を付してその説明を省略する。
Second Embodiment
Next, an information processing system 40 according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to Figures 8 to 11. The information processing system 40 according to the second embodiment has the same basic configuration as the first embodiment, and is characterized in that it determines the dependencies between multiple generated requirement definitions, acquires and outputs information about the dependencies, and provides questions including confirmation of whether previously generated requirement definitions have been updated. Note that the same components as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals, and their description will be omitted.

(機能構成)
情報処理システム40における情報処理装置としてのサーバ50の機能構成について説明する。図8は、サーバ50の機能構成の一例を示す図である。各種プログラムを実行する際に、サーバ50は第一実施形態のサーバ12と同一のハードウェア資源を用いて、各種の機能を実現する。サーバ50は、サーバ50が実現する機能構成として、通信部20と、記憶部60と、制御部70と、を有している。各機能構成は、プロセッサ120がメモリ122又はストレージ124に記憶されたプログラム600を読み出し、実行することで実現される。
(Functional configuration)
The functional configuration of the server 50 as an information processing device in the information processing system 40 will be described. FIG. 8 is a diagram showing an example of the functional configuration of the server 50. When executing various programs, the server 50 realizes various functions using the same hardware resources as the server 12 of the first embodiment. The server 50 has a communication unit 20, a storage unit 60, and a control unit 70 as the functional configuration realized by the server 50. Each functional configuration is realized when the processor 120 reads and executes a program 600 stored in the memory 122 or the storage 124.

記憶部60は、メモリ122及びストレージ124により実現される。記憶部60には、プログラム600と、学習済みモデル222と、取得情報DB224と、ユーザ情報DB226、ユーザ情報DBと、処理結果DB230と、が格納される。 The memory unit 60 is realized by the memory 122 and storage 124. The memory unit 60 stores a program 600, a trained model 222, an acquired information DB 224, a user information DB 226, a user information DB, and a processing result DB 230.

制御部70は、プロセッサ120がメモリ122(図2参照)からプログラム600を読み出して実行し、他のハードウェア構成と協働することにより実現される。制御部70は、質問提供部700と、回答取得部としての情報取得部702と、出力生成部としての情報処理部704と、出力部706と、を備える。 The control unit 70 is realized by the processor 120 reading and executing the program 600 from the memory 122 (see Figure 2) and working in cooperation with other hardware components. The control unit 70 includes a question providing unit 700, an information acquisition unit 702 as an answer acquisition unit, an information processing unit 704 as an output generation unit, and an output unit 706.

質問提供部700は、第一実施形態の質問提供部242と同様に、ユーザUに対して質問を提供する機能を有し、質問の選択および生成の少なくとも一方を行う。さらに、質問提供部700は、過去に生成された要求定義に対する更新の有無の確認を含めた質問を提供する機能を有している。具体的には、質問提供部700は、記憶部22に格納された過去の要求定義や処理結果DB230を情報処理部704が参照した結果、必要に応じてこれらの要求定義が現在でも有効であるか、変更や更新が必要かの確認も含めた質問を生成または選択してユーザUに提供する。 Similar to the question providing unit 242 of the first embodiment, the question providing unit 700 has the function of providing questions to the user U, and performs at least one of selecting and generating questions. Furthermore, the question providing unit 700 has the function of providing questions that include confirmation of whether previously generated requirement definitions have been updated. Specifically, the question providing unit 700 generates or selects questions that, as necessary, include confirmation of whether these requirement definitions are still valid or require changes or updates, and provides these to the user U, based on the information processing unit 704's reference to the past requirement definitions stored in the memory unit 22 and the processing result DB 230.

情報取得部702は、第一実施形態の情報取得部244と同様に、質問提供部242が提供した質問に対するユーザUからの回答(追加の質問に対する回答も含む)を取得するとともに、質問提供部242および情報処理部246での処理に必要となる各種情報を取得する機能を有している。さらに、情報取得部702は、要求定義に対する削除指示を取得する処理を行う機能を有している。具体的には、情報取得部702は、ユーザUから特定の要求定義を削除したい旨の指示を受け付け、その削除指示を記憶部22の処理結果DB230に記録する。これにより、ユーザUは不要となった要求定義を適切に削除することが可能となり、要求定義の最新性と整合性を維持することができる。情報取得部702は、取得した削除指示に基づき、情報処理部246と連携して該当する要求定義の削除処理を実行する。 Like the information acquisition unit 244 in the first embodiment, the information acquisition unit 702 has the function of acquiring answers (including answers to additional questions) from the user U to the questions provided by the question provision unit 242, as well as acquiring various information required for processing by the question provision unit 242 and the information processing unit 246. Furthermore, the information acquisition unit 702 has the function of performing processing to acquire a deletion instruction for a requirement definition. Specifically, the information acquisition unit 702 accepts an instruction from the user U to delete a specific requirement definition, and records the deletion instruction in the processing result DB 230 of the storage unit 22. This allows the user U to appropriately delete requirement definitions that are no longer necessary, thereby maintaining the currency and consistency of the requirement definitions. Based on the acquired deletion instruction, the information acquisition unit 702 works in cooperation with the information processing unit 246 to execute deletion processing for the corresponding requirement definition.

情報処理部704は、第一実施形態の情報処理部246と同様に、プロンプトに基く処理の実行を行う。また、情報処理部704は、取得情報DB224に対応する処理結果を、取得情報DB224とユーザ情報DB226とを紐づけて、記憶部60に格納する。 The information processing unit 704, like the information processing unit 246 in the first embodiment, executes processing based on the prompt. The information processing unit 704 also stores the processing results corresponding to the acquired information DB 224 in the storage unit 60, linking the acquired information DB 224 with the user information DB 226.

情報処理部704は、第一実施形態の情報処理部と同様に、ユーザUから取得した回答を基に、学習済みモデル222を活用して要求定義を生成する機能を有している。また、ユーザUから取得した回答に対して所定の評価基準に基づく評価およびその評価の根拠を生成する機能、生成された要求定義を解析して情報の不足を検出する機能、複数の要求定義同士の不整合の有無を判定する機能を有している。また、情報処理部704は、生成された複数の要求定義同士の依存関係を判定し、依存関係があれば当該依存関係に関する情報を取得しかつ出力する機能を有している。具体的には、情報処理部704は、生成された要求定義間の関連性や依存性を解析し、それらの関係性をテキストデータやグラフ(不図示)等の形式にて記憶部60に格納すると共にユーザUに提示する。これにより、要求定義の優先順位や影響範囲を明確にし、プロジェクトの計画立案やリスク管理を支援することが可能となる。 Like the information processing unit in the first embodiment, the information processing unit 704 has the function of generating requirement definitions using the trained model 222 based on answers obtained from user U. It also has the function of generating an evaluation of the answers obtained from user U based on predetermined evaluation criteria and the basis for that evaluation, the function of analyzing the generated requirement definitions to detect information deficiencies, and the function of determining whether there are inconsistencies between multiple requirement definitions. The information processing unit 704 also has the function of determining dependencies between the multiple generated requirement definitions, and, if there are dependencies, acquiring and outputting information about the dependencies. Specifically, the information processing unit 704 analyzes the associations and dependencies between the generated requirement definitions, and stores these relationships in the storage unit 60 in the form of text data, graphs (not shown), or the like, and presents them to user U. This makes it possible to clarify the priority and scope of impact of requirement definitions and support project planning and risk management.

また、情報処理部704は、複数の要求定義のうち、所定の要求定義を基準要求定義として設定する処理を行い、当該基準要求定義を基準として他の要求定義の情報の不足、不整合の有無、更新の有無の少なくとも一つを判定する基準判定処理を実行する。具体的には、図10に示されるように、要求定義RD(過去に生成されたものも含む)を利用者端末14に表示すると共に、所定の分類(本実施形態では一例として章)ごとに操作可能なロック/アンロック指示ボタンLBを表示し、ユーザUからどの要求定義をロックまたはアンロックするかの指示を受け付ける。ロック指示がされた要求定義は基準要求定義となり、ロックされた要求定義は変更せず、それと関連する他の要求定義のみを変更や更新の対象とする。一方、ロックされていた要求定義に対してアンロック指示がされた場合、当該要求定義は基準要求定義から除外され、変更や更新の対象となることが明確になる。つまり、アンロックは、ロックされていた要求定義に対して行われる。情報処理部704は、アンロックされた要求定義について、他の要求定義との情報の不足、不整合の有無、更新の必要性を再度判定する。そして、必要に応じて質問提供部700へ通知し、追加の質問を生成・提供することで、アンロックされた要求定義の内容を見直すための情報の収集及ぶ再生成(更新)を実行する(図11参照)。このように、アンロックはロックされていた要求定義に対して行われ、アンロックされた要求定義は再度検討・更新の対象となる。情報処理部704は、ユーザUからのロックおよびアンロックの指示に基づき、要求定義の基準や変更対象を柔軟に管理することで、システム開発における要求定義の精度、整合性、そして柔軟性を高める役割を果たしている。なお、上述した基準要求定義が請求項8に記載の「基準要求事項」に相当する。 The information processing unit 704 also performs a process to set a specific requirement definition from among multiple requirement definitions as a reference requirement definition, and then performs a reference determination process to determine at least one of the following: information deficiencies, inconsistencies, and updates for other requirement definitions based on the reference requirement definition. Specifically, as shown in FIG. 10 , the user terminal 14 displays requirement definitions RD (including previously generated ones) and displays lock/unlock instruction buttons LB that can be operated for each specified category (e.g., chapters in this embodiment), and accepts instructions from the user U regarding which requirement definitions to lock or unlock. A requirement definition that is instructed to be locked becomes the reference requirement definition. Locked requirement definitions remain unchanged, and only related requirement definitions are subject to change or update. On the other hand, if an instruction to unlock a locked requirement definition is issued, the requirement definition is excluded from the reference requirement definition, making it clear that it is subject to change or update. In other words, unlocking is performed on the locked requirement definition. The information processing unit 704 re-evaluates the unlocked requirement definition for information deficiencies, inconsistencies, and the need for updates with other requirement definitions. The information processing unit 704 then notifies the question providing unit 700 as necessary, and generates and provides additional questions, thereby collecting information to review the contents of the unlocked requirements definition and regenerating (updating) it (see FIG. 11). In this way, unlocking is performed on locked requirements definitions, and the unlocked requirements definitions become the subject of re-examination and updating. Based on locking and unlocking instructions from user U, the information processing unit 704 flexibly manages requirements definition standards and changes, thereby improving the accuracy, consistency, and flexibility of requirements definitions in system development. The above-mentioned standard requirements definitions correspond to the "standard requirements" set forth in claim 8.

さらに、情報処理部704は、要求定義に対する削除指示を取得する処理を行い、当該削除指示を取得した際に、その要求定義を削除する処理を実行する。具体的には、情報取得部702を介してユーザUからの削除指示を受け取り、該当する要求定義を処理結果DB230などから削除する。また、削除に伴い依存関係や不整合が生じた場合は、再度依存関係の判定や不整合の検出を行い、必要に応じて関連する要求定義を更新する。このようにして要求定義の整合性と最新性を維持し、システム開発プロセスを円滑に進めることが可能となる。 Furthermore, the information processing unit 704 performs processing to acquire a deletion instruction for the requirement definition, and upon acquiring the deletion instruction, executes processing to delete the requirement definition. Specifically, it receives a deletion instruction from user U via the information acquisition unit 702, and deletes the corresponding requirement definition from the processing result DB 230, etc. Furthermore, if a dependency or inconsistency arises as a result of the deletion, it re-determines the dependency and detects the inconsistency, and updates the related requirement definition as necessary. In this way, the consistency and up-to-dateness of requirement definitions can be maintained, making it possible to smoothly proceed with the system development process.

さらにまた、情報処理部704は、記憶部から所定のタイミングで要求定義を取得するか否かを判定する機能を有している。所定のタイミングとは、ユーザから入力されたプロンプトの内容に応じて要求定義の再取得が必要と判断される場合や、定期的な見直しのためのスケジュールされたタイミングなどが含まれる。具体的な例として、ユーザUが新たなプロンプトで「最近の市場動向を踏まえて機能要件を見直したい」と入力した場合、情報処理部704はその内容を解析し、記憶部から既存の要求定義を取得する必要があると判断する。また、プロジェクトのフェーズ移行時や一定期間ごとに自動的に要求定義を再取得し、最新の状態を確認することも可能である。そして、情報処理部704は、取得した要求定義について、上述のとおり更新の有無を含めた質問を提供するように質問提供部700へ通知する。 Furthermore, the information processing unit 704 has the function of determining whether to acquire requirement definitions from the storage unit at a predetermined timing. Predetermined timing includes when it is determined that requirement definitions need to be reacquired based on the content of a prompt entered by the user, or when a scheduled timing is set for periodic review. As a specific example, if user U enters "I would like to review the functional requirements in light of recent market trends" in a new prompt, the information processing unit 704 analyzes the content and determines that existing requirement definitions need to be acquired from the storage unit. It is also possible to automatically reacquire requirement definitions when the project transitions between phases or at regular intervals to check their latest status. The information processing unit 704 then notifies the question providing unit 700 to provide questions about the acquired requirement definitions, including whether they have been updated, as described above.

出力部706は、第一実施形態の出力部248と同様に、質問提供部242および情報処理部246の処理結果を利用者端末14に出力するように制御する。さらに、出力部706は、生成された複数の要求定義同士の依存関係が認められて当該依存関係に関する情報が生成された際にこの情報を利用者端末14に出力する機能を有している。具体的には、情報処理部704が解析した要求定義間の依存関係の情報を取得し、それをユーザが確認できるようにテキストデータやグラフデータとして表示する。 The output unit 706, like the output unit 248 in the first embodiment, controls the output of the processing results of the question providing unit 242 and the information processing unit 246 to the user terminal 14. Furthermore, when dependencies between multiple generated requirement definitions are recognized and information regarding the dependencies is generated, the output unit 706 has the function of outputting this information to the user terminal 14. Specifically, it obtains information regarding the dependencies between requirement definitions analyzed by the information processing unit 704 and displays it as text data or graph data so that the user can confirm it.

(情報処理システム40が実行する処理)
次に、情報処理システム40の作用について説明する。図9は、情報処理システム40による処理の流れの一例を示すフローチャートである。プロセッサ120がストレージ124に記憶されたプログラム600を読み出して、メモリ122に展開して実行することにより、処理が行われる。なお、第一実施形態と同一の処理については、同一符号を付してその説明を省略する。
(Processing Executed by Information Processing System 40)
Next, the operation of the information processing system 40 will be described. Fig. 9 is a flowchart showing an example of the flow of processing by the information processing system 40. The processor 120 reads out the program 600 stored in the storage 124, expands it in the memory 122, and executes it, thereby performing processing. Note that the same processes as those in the first embodiment are assigned the same reference numerals, and descriptions thereof will be omitted.

ステップS100の処理後、プロセッサ120は、プロンプトの内容を解析して(ステップS200)、所定のタイミングにて記憶部60に格納された要求定義を取得するか否を判定する(ステップS202)。取得しない場合(ステップS202:NO)、プロセッサ120は、ステップS102へ処理を移行する。一方、取得する場合(ステップS202:YES)、プロセッサ120は、記憶部60から取得すると判定された要求定義を取得する(ステップS204)と共に、取得した要求定義が現在でも有効であるか、変更や更新が必要かの確認も含めた質問をユーザUに提供し(ステップS206)、ステップS104の処理へ移行する。 After processing step S100, processor 120 analyzes the contents of the prompt (step S200) and determines whether to acquire the request definition stored in memory unit 60 at a predetermined timing (step S202). If not (step S202: NO), processor 120 proceeds to step S102. On the other hand, if acquisition is required (step S202: YES), processor 120 acquires the request definition determined to be acquired from memory unit 60 (step S204), and presents user U with a question including confirmation as to whether the acquired request definition is still valid or requires modification or updating (step S206), and proceeds to processing step S104.

ステップS114の処理後、プロセッサ120は、生成した要求定義を記憶部60(処理結果DB230)へ格納する(ステップS208)と共に、ユーザUからどの要求定義をロックまたはアンロックするかの指示を取得したか否かを判定する(ステップS210)。指示を取得していない場合(ステップS210:NO)、プロセッサ120は、後述するステップS214へ処理を移行する。一方、指示を取得した場合(ステップS210:YES)、プロセッサ120は、当該指示に基づいて、指示対象となる要求定義のロック又はアンロックを反映した上でロックが反映された要求定義以外をステップS114と同様の処理にて再度生成する(ステップS212)。 After processing step S114, the processor 120 stores the generated request definition in the storage unit 60 (processing result DB 230) (step S208), and determines whether an instruction has been received from user U as to which request definition to lock or unlock (step S210). If an instruction has not been received (step S210: NO), the processor 120 proceeds to step S214, which will be described later. On the other hand, if an instruction has been received (step S210: YES), the processor 120 reflects the locking or unlocking of the requested request definition based on the instruction, and then regenerates the request definitions other than the one reflected in the locking, using the same processing as step S114 (step S212).

プロセッサ120は、ユーザUから特定の要求定義を削除したい旨の指示を取得したか否かを判定する(ステップS214)。指示を取得していない場合(ステップS212:NO)、プロセッサ120は、後述するステップS218へ処理を移行する。一方、指示を取得した場合(ステップS212:YES)、プロセッサ120は、当該指示に基づいて、指示対象となる要求定義を処理結果DB230などから削除して指示内容を反映する(ステップS216)。 The processor 120 determines whether an instruction to delete a specific request definition has been received from the user U (step S214). If an instruction has not been received (step S212: NO), the processor 120 proceeds to step S218, which will be described later. On the other hand, if an instruction has been received (step S212: YES), the processor 120, based on the instruction, deletes the request definition that is the target of the instruction from the processing result DB 230, etc., and reflects the instruction (step S216).

プロセッサ120は、質問及びこれに対する回答、要求定義の少なくとも一方の解析を行う(ステップS218)。なお、本実施形態における解析とは、第一実施形態における解析のみならず、生成された複数の要求定義同士の依存関係の判定も含めて行われる。この解析結果は記憶部60に格納された後、ステップS118へ処理を移行する。 The processor 120 analyzes the question, the answer to the question, and/or the requirement definition (step S218). Note that the analysis in this embodiment not only includes the analysis in the first embodiment, but also includes determining the dependencies between the multiple requirement definitions that have been generated. The analysis results are stored in the memory unit 60, and then processing proceeds to step S118.

ステップS120にて不整合がない場合(ステップS120:NO)、プロセッサ120は、生成された要求定義に関する情報を利用者端末14に表示させるために出力する(ステップS220)。なお、ステップS220では、前述のステップS218にて複数の要求定義同士の依存関係があると判定された場合、当該依存関係に関する情報も併せて出力される。その後、プロセッサ120は、ステップS124へ処理を移行する。なお、ステップS210、ステップS212、ステップS218、ステップS118及びステップS120が請求項8に記載の「基準判定処理」に相当する。 If no inconsistency is found in step S120 (step S120: NO), the processor 120 outputs information about the generated requirement definitions to the user terminal 14 for display (step S220). Note that, in step S220, if it is determined in the aforementioned step S218 that there are dependencies between multiple requirement definitions, information about the dependencies is also output. The processor 120 then proceeds to step S124. Note that steps S210, S212, S218, S118, and S120 correspond to the "criteria determination process" set forth in claim 8.

(第二実施形態の作用効果)
本実施形態に係る情報処理システム40においても、生成された複数の要求定義同士の依存関係を判定し、当該依存関係に関する情報を取得しかつ出力すると共に、過去に生成された要求定義の更新の有無の確認を含めた質問を提供する点等以外は第一実施形態と同様の構成とされているので、第一実施形態と同様の作用効果が得られる。また、情報処理システム40は、生成された複数の要求定義同士の依存関係を判定し、当該依存関係に関する情報を取得しかつ出力する処理を行うことから、ユーザUは要求定義間の関連性や優先度を明確に把握することができる。具体的には、ある要求定義が他の要求定義にどのように影響を与えるか、または特定の要求定義が他の要求定義に依存しているかを理解することが可能となる。これにより、ユーザUからの回答の質の向上に繋がるため、適用範囲が限定されない要求定義の洗い出しを行うことができ、システム開発をより一層支援することが可能となる。
(Operation and effect of the second embodiment)
The information processing system 40 according to this embodiment is similar in configuration to the first embodiment, except that it determines dependencies between multiple generated requirement definitions, acquires and outputs information about the dependencies, and provides questions including confirmation of whether previously generated requirement definitions have been updated. Therefore, it achieves the same effects as the first embodiment. Furthermore, because the information processing system 40 determines dependencies between multiple generated requirement definitions and acquires and outputs information about the dependencies, the user U can clearly understand the relationships and priorities between requirement definitions. Specifically, the user U can understand how a requirement definition affects other requirement definitions or whether a specific requirement definition depends on other requirement definitions. This leads to improved quality of responses from the user U, enabling the identification of requirement definitions with unlimited applicability, and further supporting system development.

さらに、情報処理システム40は、要求定義を記憶部60に格納すると共に、所定のタイミングで記憶部60から要求定義を取得して要求定義の更新の有無の確認を含めた質問を提供する処理を含むことから、既存の要求定義が最新の情報であるかを定期的に確認し、ユーザUに対して更新の必要性を適切に問いかけることが可能となる。所定のタイミングとは、ユーザからの指示や一定期間の経過などが含まれる。例えば、プロジェクトのフェーズが進行した際や市場動向の変化があった際に、システムは自動的に記憶部60から過去の要求定義を取得し、ユーザに対して「以前ご提供いただいた要求定義に変更や追加はございますか?」といった質問を提供する。これにより、ユーザは新たなニーズや変更点をシステムに伝えることができ、要求定義の更新が円滑に行われる。結果として、適用範囲が限定されない要求定義の洗い出しを行うことが可能となり、システム開発をさらなる支援をすることができる。具体的には、ユーザの要望や市場の変化に迅速に対応できるため、開発プロセスの効率化と製品の品質向上に寄与する。また、要求定義の漏れや古い情報に基づく開発を防ぐことで、プロジェクト全体のリスクを低減し、成功率を高める効果が得られる。 Furthermore, the information processing system 40 stores requirements definitions in the storage unit 60 and retrieves them from the storage unit 60 at predetermined times to provide questions, including confirmation of whether the requirements definitions have been updated. This allows the system to periodically check whether existing requirements definitions are up to date and appropriately prompt the user U regarding the need for updates. Predetermined timing includes user instructions or the passage of a certain period of time. For example, when a project phase progresses or market trends change, the system automatically retrieves previous requirements definitions from the storage unit 60 and prompts the user with a question such as, "Are there any changes or additions to the requirements definitions you previously provided?" This allows the user to communicate new needs and changes to the system, facilitating the updating of requirements definitions. As a result, it becomes possible to identify requirements definitions with unlimited scope, further supporting system development. Specifically, the system's ability to respond quickly to user requests and market changes contributes to more efficient development processes and improved product quality. Furthermore, preventing missing requirements definitions and development based on outdated information reduces overall project risk and increases the success rate.

さらにまた、情報処理システム40は、複数の要求定義のうち、所定の要求定義を基準要求定義(ロック処理)として設定する処理と、当該基準要求定義を基準としてその他の要求定義の情報の不足、不整合の有無及び更新の有無の少なくとも一つを判定する基準判定処理と、を含むことから、ユーザUが複数の要求定義の中から所定の要求定義を基準要求定義として設定し、それに対してロック処理を行うことができる。ロック処理により、基準要求定義は変更されないように固定される。この機能を通じて、ユーザUは「この要求定義は変更したくない」という自身の意思をシステムに明確に反映させることができる。また、情報処理システム40は、ユーザUがロックした基準要求定義を参照点として設定する。これにより、他の要求定義を基準要求定義と比較・検証する際に、基準が明確でぶれることがなくなる。具体的には、基準要求定義を基に、他の要求定義について情報の不足、不整合の有無、更新の必要性の少なくとも一つを判定する基準判定処理を実行する。結果として、ユーザUの意図を的確に反映した、適用範囲が限定されない要求定義の洗い出しが行える。これが、システム開発をより効果的に支援することにつながる。 Furthermore, the information processing system 40 includes a process for setting a specific requirement definition from among multiple requirement definitions as a reference requirement definition (locking process) and a criteria determination process for determining at least one of information deficiencies, inconsistencies, and updates for other requirement definitions based on the reference requirement definition. Therefore, user U can set a specific requirement definition from among multiple requirement definitions as the reference requirement definition and perform locking on it. The locking process prevents the reference requirement definition from being changed. This function allows user U to clearly reflect their intention, such as "I do not want this requirement definition to be changed," in the system. Furthermore, the information processing system 40 sets the reference requirement definition locked by user U as a reference point. This ensures that the criteria are clear and consistent when comparing and verifying other requirement definitions with the reference requirement definition. Specifically, the criteria determination process is performed based on the reference requirement definition to determine at least one of information deficiencies, inconsistencies, and the need for updates for other requirement definitions. As a result, requirement definitions that accurately reflect user U's intentions and have no limited scope of application can be identified. This leads to more effective support for system development.

また、情報処理システム40は、基準判定処理の判定結果に基づき、その他の要求定義の情報が不足している場合、不整合がある場合、または更新が必要な場合の少なくとも一つの場合に、それらを解消するための質問を提供する処理を含むことから、ユーザUから必要な情報を収集し、要求定義の不足や不整合、古い情報を解消・更新することが可能となる。このような作用により、要求定義の情報不足や不整合、更新の必要性を適時に補完・解消することができる。これにより、適用範囲が限定されない要求定義の洗い出しを行うことができ、システム開発をさらに支援することができる。特に、基準となる要求定義を基に他の要求定義を検証し、問題点を積極的に解決するプロセスを含むことで、要求定義の精度と網羅性が向上し、開発プロセスの効率化と品質向上に寄与する。 In addition, the information processing system 40 includes a process for providing questions to resolve at least one of the following cases based on the results of the criteria determination process: when information in other requirements definitions is insufficient, there is an inconsistency, or an update is necessary, the information processing system 40 can collect the necessary information from the user U and resolve or update any missing or inconsistent requirements definitions or outdated information. This action makes it possible to timely supplement or resolve missing or inconsistent information in requirements definitions, as well as the need for updates. This makes it possible to identify requirements definitions that are not limited in scope, further supporting system development. In particular, by including a process for verifying other requirements definitions based on the benchmark requirements definition and proactively resolving problems, the accuracy and comprehensiveness of requirements definitions is improved, contributing to the efficiency and quality improvement of the development process.

なお、上述した第二実施形態では、情報処理システム40は、生成された複数の要求定義同士の依存関係を判定し、当該依存関係に関する情報を取得しかつユーザUへ提示するように出力する処理を行う構成とされているが、これに限らず、依存関係に関する情報を取得しこの情報をユーザUへ提示するように出力することなく内部の処理に用いる構成としてもよい。この内部の処理の一例として、指定の要求定義を変更する場合に、依存関係に関する情報を参照してこれと依存関係にある他の要求定義を自動的に変更する処理が挙げられる。これにより、要求定義に対する変更を抜け漏れなく実施することが可能となる。 In the second embodiment described above, the information processing system 40 is configured to determine the dependencies between multiple generated requirement definitions, acquire information about the dependencies, and output it for presentation to the user U. However, this is not limiting; the information about the dependencies may be acquired and used for internal processing without being output for presentation to the user U. One example of this internal processing is a process in which, when a specified requirement definition is changed, information about the dependencies is referenced and other requirement definitions that are dependent on it are automatically changed. This makes it possible to implement changes to requirement definitions without any omissions.

(第三実施形態)
次に、図12-図14を用いて、本発明の第三実施形態に係る情報処理システム80について説明する。第三実施形態に係る情報処理システム80は、基本的な構成は第一及び第二実施形態と同様とされ、要求定義を所定の基準にて分類した文書を生成する処理と、文書の分類ごとに要求定義を学習済みモデル222へ入力して二次要求事項としての要件定義を出力する処理が含まれる点に特徴がある。なお、第一及び第二実施形態と同一の構成ついては、同一符号を付してその説明を省略する。また、本実施形態における要件定義とは、前述した実施形態における要求定義と異なり、要求定義を基に開発するシステムがどのような機能を持つべきか、どうあるべきかを具体的にまとめたものである。
(Third embodiment)
Next, an information processing system 80 according to a third embodiment of the present invention will be described using Figures 12 to 14. The information processing system 80 according to the third embodiment has the same basic configuration as the first and second embodiments, and is characterized in that it includes a process for generating documents in which requirement definitions are classified according to predetermined criteria, and a process for inputting the requirement definitions for each document classification into the trained model 222 and outputting requirement definitions as secondary requirements. Note that components identical to those in the first and second embodiments are assigned the same reference numerals and their description will be omitted. Furthermore, the requirement definition in this embodiment differs from the requirement definition in the previously described embodiments in that it specifically summarizes what functions a system developed based on the requirement definition should have and how it should be.

(機能構成)
情報処理システム80における情報処理装置としてのサーバ82の機能構成について説明する。図12は、サーバ82の機能構成の一例を示す図である。各種プログラムを実行する際に、サーバ82は第一実施形態のサーバ12と同一のハードウェア資源を用いて、各種の機能を実現する。サーバ82は、サーバ82が実現する機能構成として、通信部20と、記憶部90と、制御部1000と、を有している。各機能構成は、プロセッサ120がメモリ122又はストレージ124に記憶されたプログラム900を読み出し、実行することで実現される。
(Functional configuration)
The functional configuration of the server 82 as an information processing device in the information processing system 80 will be described. Fig. 12 is a diagram showing an example of the functional configuration of the server 82. When executing various programs, the server 82 realizes various functions using the same hardware resources as the server 12 of the first embodiment. The server 82 has a communication unit 20, a storage unit 90, and a control unit 1000 as the functional configuration realized by the server 82. Each functional configuration is realized when the processor 120 reads and executes a program 900 stored in the memory 122 or the storage 124.

記憶部90は、メモリ122及びストレージ124により実現される。記憶部90には、プログラム900と、学習済みモデル222と、取得情報DB224と、ユーザ情報DB226、ユーザ情報DBと、処理結果DB230と、が格納される。 The memory unit 90 is realized by the memory 122 and storage 124. The memory unit 90 stores a program 900, a trained model 222, an acquired information DB 224, a user information DB 226, a user information DB, and a processing result DB 230.

制御部1000は、プロセッサ120がメモリ122(図2参照)からプログラム900を読み出して実行し、他のハードウェア構成と協働することにより実現される。制御部1000は、質問提供部700と、回答取得部としての情報取得部1002と、出力生成部としての情報処理部1004と、出力部1006と、を備える。 The control unit 1000 is realized by the processor 120 reading and executing the program 900 from the memory 122 (see Figure 2) and working in cooperation with other hardware components. The control unit 1000 includes a question providing unit 700, an information acquisition unit 1002 as an answer acquisition unit, an information processing unit 1004 as an output generation unit, and an output unit 1006.

情報取得部1002は、第一実施形態の情報取得部と同様に、質問提供部242が提供した質問に対するユーザUからの回答(追加の質問に対する回答も含む)を取得するとともに、質問提供部242および情報処理部1004での処理に必要となる各種情報を取得する機能を有している。さらに、情報取得部1002は、情報処理部1004が生成する要求定義を所定の基準にて分類した文書、すなわち要求定義書(詳細は後述する)を取得する。 Like the information acquisition unit of the first embodiment, the information acquisition unit 1002 has the function of acquiring answers (including answers to additional questions) from the user U to the questions provided by the question provision unit 242, as well as acquiring various information required for processing by the question provision unit 242 and the information processing unit 1004. Furthermore, the information acquisition unit 1002 acquires a document in which the requirement definitions generated by the information processing unit 1004 are classified according to predetermined criteria, i.e., a requirement definition document (details will be described later).

情報処理部1004は、第一実施形態の情報処理部246及び第二実施形態の情報処理部704と同様の機能を有している。さらに、情報処理部1004は、要求定義を所定の基準にて分類した文書の一例として要求定義書(一例として、図10の要件定義RD参照)を生成する機能を有している。具体的には、一例として、これまでに「ユーザ認証機能」と「商品検索機能」の要求定義が存在しているとする。ここに、新たに「レコメンデーション機能」の要求定義が追加された場合、情報処理部1004はこれらの要求定義を統合し、一貫性のある要求定義書を作成する。まず、既存の要求定義を精査し、新たな要求定義との矛盾や重複がないかを確認する。次に、各要求定義を所定の基準に従って分類し、「第1章:システムの概要」「第2章:機能要件」「第3章:非機能要件」といった章構成に整理する。この所定の基準は、本実施形態では内容ごとの章立てによる分類とされている。具体的には、「第1章:システムの概要」ではシステムの目的や背景、全体的なコンセプトを記載する。「第2章:機能要件」では、ユーザ認証機能や商品検索機能、カート機能など、システムが持つべき具体的な機能に関する要求定義を詳細に述べる。「第3章:非機能要件」では、パフォーマンスやセキュリティ、拡張性、信頼性など、機能以外の品質や制約条件に関する要求定義を記載する。なお、所定の基準としてはこれに限らない。すなわち、他の具体的な基準としては、「優先度による分類」が挙げられる。要求定義をその重要性や緊急性に基づいて「高優先度」「中優先度」「低優先度」に分類する。例えば、高優先度にはシステムの基本機能として必ず実装すべき要求定義を含める。中優先度には重要だが次のフェーズで対応可能な要求定義、低優先度には将来的な拡張やオプションとして検討する要求定義を含める。さらに、「機能別の分類」も具体的な基準として用いることができる。具体例として、「ユーザ管理機能」ではユーザ登録やログイン、パスワードリセットなどの要求定義を含める。「商品管理機能」では商品登録や編集、在庫管理に関する要求定義をまとめる。「注文処理機能」ではカートへの商品追加、購入手続き、注文履歴の表示などが該当する。これにより、各機能ごとに要求定義を整理し、担当部署やチームごとに分担しやすくなる。またこのほかにも、「利用者別の分類」も具体的な基準の一つである。要求定義を一般ユーザ向けと管理者向けに分けることで、それぞれのユーザグループのニーズに応じた機能を明確にすることができる。一般ユーザ向けには、サイトの閲覧や商品検索、購入手続きに関する要求定義を含め、管理者向けには、サイト全体の管理やユーザアカウントの管理、商品データの更新などの要求定義を含める。この所定の基準については、上記他の具体的な基準を組み合わせたものでもよいし、そのほかの基準であってもよい。 The information processing unit 1004 has the same functions as the information processing unit 246 in the first embodiment and the information processing unit 704 in the second embodiment. Furthermore, the information processing unit 1004 has the function of generating a requirements definition document (see the requirements definition RD in Figure 10 for an example) as an example of a document in which requirements definitions are classified according to predetermined criteria. Specifically, as an example, assume that requirement definitions for a "user authentication function" and a "product search function" exist. If a new requirement definition for a "recommendation function" is added to these, the information processing unit 1004 integrates these requirement definitions to create a consistent requirements definition document. First, the existing requirement definitions are carefully examined to check for any inconsistencies or overlaps with the new requirement definition. Next, each requirement definition is classified according to predetermined criteria and organized into chapters such as "Chapter 1: System Overview," "Chapter 2: Functional Requirements," and "Chapter 3: Non-Functional Requirements." In this embodiment, these predetermined criteria are used to classify the requirements into chapters by content. Specifically, "Chapter 1: System Overview" describes the system's purpose, background, and overall concept. "Chapter 2: Functional Requirements" details the requirements for specific functions the system should have, such as user authentication, product search, and cart functionality. "Chapter 3: Non-Functional Requirements" describes requirements related to non-functional qualities and constraints, such as performance, security, scalability, and reliability. Note that these are not the only prescribed criteria. Another specific criterion is "classification by priority." Requirements are classified into "high priority," "medium priority," and "low priority" based on their importance and urgency. For example, high priority includes requirements that must be implemented as basic system functionality. Medium priority includes requirements that are important but can be addressed in the next phase, while low priority includes requirements that should be considered for future expansion or as options. Furthermore, "classification by function" can also be used as a specific criterion. For example, "user management functionality" includes requirements for user registration, login, and password reset. "Product management functionality" summarizes requirements related to product registration and editing and inventory management. "Order processing functionality" includes adding items to the cart, completing the purchase process, and displaying order history. This makes it easier to organize requirement definitions by function and divide them up among the responsible departments or teams. Another specific criterion is "classification by user." By dividing requirement definitions into those for general users and those for administrators, it is possible to clarify the functions that meet the needs of each user group. For general users, requirement definitions related to browsing the site, searching for products, and purchasing procedures are included, while for administrators, requirement definitions related to managing the entire site, managing user accounts, updating product data, etc. These specified criteria may be a combination of the other specific criteria listed above, or may be other criteria.

情報処理部1004は、学習済みモデル222を活用して各要求定義を詳細化した内容も生成可能とされている。具体的には、要求定義と、専門的な知識や適切な表現を補完するように指示したプロンプトとを学習済みモデル222へ入力した結果の出力を得る。この過程で、プロンプトの調整を通じてユーザUの意図やシステム全体の目的を反映させるための調整を行う。生成された各章の内容は、情報処理部1004によって統合され、要求定義書としてまとめられる。最終的に、作成された要求定義書は出力部1006を通じてユーザUに提供されると共に、記憶部60(処理結果DB230)に格納される。 The information processing unit 1004 is also capable of generating detailed content for each requirements definition by utilizing the trained model 222. Specifically, the requirements definition and prompts that instruct the trained model 222 to supplement it with specialized knowledge and appropriate expressions are input, and an output is obtained. During this process, the prompts are adjusted to reflect the intentions of user U and the overall objectives of the system. The content of each generated chapter is integrated by the information processing unit 1004 and compiled into a requirements definition document. Finally, the created requirements definition document is provided to user U via the output unit 1006 and stored in the memory unit 60 (processing result DB 230).

また、情報処理部1004は、生成された要求定義書を解析した上で当該要求定義書の要求定義を要求定義書の分類ごとに学習済みモデル222へ入力し、二次要求事項である要件定義を出力する処理を行う。これにより、要求定義から効率的かつ高品質な要件定義の生成が可能となる。すなわち、情報処理部1004は、まず要求定義書RDの各分類ごとに処理を実行する。具体的には、図15に示されるように、「第1章:システムの概要(図中「1」のノードに相当)」、「第2章:機能要件(図中「2」のノードに相当)」、「第3章:非機能要件(図中「3」のノードに相当)」といった章ごとに要求定義を処理する。最初に、「第1章:システムの概要」の要求定義を学習済みモデル222に入力し、システム全体の要件定義を生成する(図中RDから1のノードへのエッジがこれに相当)。この際、情報処理部1004は要求定義RDから要件定義が得られるように適切なプロンプトを設定かつ入力し、学習済みモデル222から期待する出力を得られるよう調整する。なお、当該プロンプトは、本実施形態においてはユーザUに対して提示するように利用者端末14に出力すると共に、ユーザUによるプロンプトの変更、修正及び追加の少なくとも一方を受付かつ取得可能とされているが、これに限らず、ユーザUに提示せずに自動で処理を実行する構成としてもよい。次に、「第2章:機能要件」を処理する際には、「第2章:機能要件」の要求定義を学習済みモデル222に前述同様適切なプロンプトと共に入力して機能要件の要件定義を生成する(図中RDから2のノードへのエッジがこれに相当)のと並行して、先に生成された「第1章:システムの概要」の要件定義を参照するためにエッジ(依存関係)を構築する(図中1のノードから2のノードへのエッジがこれに相当)。これにより、「第2章:機能要件」の生成時に「第1章」の情報が考慮され、整合性のある要件定義が生成される。同様に、「第3章:非機能要件」を処理する際には、「第3章:非機能要件」の要求定義を学習済みモデル222に前述同様適切なプロンプトと共に入力して機能要件の要件定義を生成する(図中RDから3のノードへのエッジがこれに相当)のと並行して、先に生成された「第1章」および「第2章」の要件定義との間にエッジを構築する(図中1のノードから3のノードへのエッジ及び2のノードから3のノードへのエッジがこれに相当)。これにより、「第3章:非機能要件」の生成時に前述の情報が活用され、システム全体として一貫性のある要件定義が完成する。この逐次処理とエッジの構築により、各章間の情報が連携し、相互に矛盾のない高品質な要件定義書を効率的に生成することが可能となる。 The information processing unit 1004 also analyzes the generated requirements definition document, inputs the requirements definitions of the requirements definition document into the trained model 222 for each classification of the requirements definition document, and performs processing to output requirements definitions, which are secondary requirements. This enables efficient and high-quality requirements definitions to be generated from the requirements definitions. That is, the information processing unit 1004 first performs processing for each classification of the requirements definition document RD. Specifically, as shown in FIG. 15, the requirements definitions are processed by chapter, such as "Chapter 1: System Overview (corresponding to node "1" in the figure)," "Chapter 2: Functional Requirements (corresponding to node "2" in the figure)," and "Chapter 3: Non-Functional Requirements (corresponding to node "3" in the figure)." First, the requirements definition of "Chapter 1: System Overview" is input into the trained model 222, and a requirements definition for the entire system is generated (this corresponds to the edge from RD to node 1 in the figure). At this time, the information processing unit 1004 sets and inputs appropriate prompts so that a requirements definition can be obtained from the requirements definition RD, and adjusts the trained model 222 to obtain the expected output. In this embodiment, the prompts are output to the user terminal 14 to be presented to the user U, and at least one of changes, modifications, and additions to the prompts by the user U can be accepted and acquired. However, this is not limited to this, and the configuration may be such that the processing is performed automatically without presenting the prompts to the user U. Next, when processing "Chapter 2: Functional Requirements," the requirements definitions for "Chapter 2: Functional Requirements" are input into the trained model 222 along with appropriate prompts as described above to generate a requirements definition for the functional requirements (the edge from RD to node 2 in the figure corresponds to this). At the same time, an edge (dependency relationship) is constructed to reference the requirements definition for "Chapter 1: System Overview" that was previously generated (the edge from node 1 to node 2 in the figure corresponds to this). As a result, the information in "Chapter 1" is taken into account when generating "Chapter 2: Functional Requirements," and a consistent requirements definition is generated. Similarly, when processing "Chapter 3: Non-functional Requirements," the requirements definition for "Chapter 3: Non-functional Requirements" is entered into the trained model 222 along with the appropriate prompts as described above to generate a requirements definition for functional requirements (the edge from RD to node 3 in the diagram corresponds to this), while at the same time, edges are constructed between the requirements definitions for "Chapter 1" and "Chapter 2" previously generated (the edge from node 1 to node 3 and the edge from node 2 to node 3 in the diagram correspond to this). This allows the aforementioned information to be utilized when generating "Chapter 3: Non-functional Requirements," resulting in a consistent requirements definition for the entire system. This sequential processing and edge construction links information between each chapter, making it possible to efficiently generate high-quality requirements definition documents that are consistent with each other.

出力部1006は、第一実施形態の出力部248及び第二実施形態の出力部706と同様に、質問提供部242、情報処理部246の処理結果及び複数の要求定義同士の依存関係の関する情報を利用者端末14に出力するように制御する。さらに、出力部706は、要求定義書及び要件定義書を利用者端末14に出力するように制御可能である。 Similar to the output unit 248 of the first embodiment and the output unit 706 of the second embodiment, the output unit 1006 controls the output of the processing results of the question providing unit 242 and the information processing unit 246, as well as information regarding the dependencies between multiple requirement definitions, to the user terminal 14. Furthermore, the output unit 706 can be controlled to output the requirement definition document and the requirements definition document to the user terminal 14.

(情報処理システム80が実行する処理)
次に、情報処理システム80の作用について説明する。図13は、情報処理システム80による処理の流れの一例を示すフローチャートである。プロセッサ120がストレージ124に記憶されたプログラム600を読み出して、メモリ122に展開して実行することにより、処理が行われる。なお、第一実施形態及び第二実施形態と同一の処理については、同一符号を付してその説明を省略する。
(Processing Executed by Information Processing System 80)
Next, the operation of the information processing system 80 will be described. Fig. 13 is a flowchart showing an example of the flow of processing by the information processing system 80. The processor 120 reads out the program 600 stored in the storage 124, expands it in the memory 122, and executes it, thereby performing processing. Note that the same processes as those in the first and second embodiments are denoted by the same reference numerals, and descriptions thereof will be omitted.

ステップS200の処理後、プロセッサ120は、ユーザUからの要求定義書の出力指示を取得したか否かを判定する(ステップS300)。出力指示を取得していない場合(ステップS300:NO)、プロセッサ120は、ステップS124へ処理を移行する。一方、出力指示を取得した場合(ステップS300:YES)、プロセッサ120は、要件定義書を出力すると共に記憶部90に格納される(ステップS302)。 After processing step S200, the processor 120 determines whether an instruction to output the requirements definition document has been received from the user U (step S300). If an output instruction has not been received (step S300: NO), the processor 120 proceeds to step S124. On the other hand, if an output instruction has been received (step S300: YES), the processor 120 outputs the requirements definition document and stores it in the memory unit 90 (step S302).

プロセッサ120は、記憶部90に格納された要件定義書を取得する(ステップS304)と共に、当該要求定義書の解析を行い(ステップS306)、プロセッサ120が設定した要求定義書から要件定義を行うためのプロンプトを利用者端末14に出力すると共に当該プロンプトに対する変更、修正及び追加の少なくとも一方を受付するための画面を利用者端末14に表示させる処理を実行する(ステップS308)。 The processor 120 retrieves the requirements definition document stored in the memory unit 90 (step S304), analyzes the requirements definition document (step S306), outputs a prompt to the user terminal 14 for defining requirements from the requirements definition document set by the processor 120, and executes processing to display a screen on the user terminal 14 for accepting at least one of changes, modifications, and additions to the prompt (step S308).

プロセッサ120は、ユーザUからのプロンプトに対する変更、修正及び追加の少なくとも一方の指示を取得するか否かを判定する(ステップS310)。指示を取得していない場合(ステップS310:NO)、プロセッサ120は、後述するステップS314へ処理を移行する。一方、指示を取得した場合(ステップS310:YES)、プロセッサ120は、当該指示の内容をプロンプトに反映した上で(ステップS312)、要求定義書における分類ごとに要件定義を生成する。要件定義は、前述のように分類ごと(一例として章構成ごと)に逐次処理と必要に応じてエッジの構築を伴った処理により生成する。 The processor 120 determines whether or not to receive at least one instruction from the user U to change, modify, or add to the prompt (step S310). If no instruction has been received (step S310: NO), the processor 120 proceeds to step S314, which will be described later. On the other hand, if an instruction has been received (step S310: YES), the processor 120 reflects the content of the instruction in the prompt (step S312) and then generates a requirements definition for each category in the requirements definition document. As described above, the requirements definition is generated by sequential processing for each category (for example, for each chapter structure) and processing that involves edge construction as necessary.

プロセッサ120は、要求定義書のすべての分類に対する要件定義の生成処理が完了したか否かを判定する(ステップS316)。処理が完了していない場合(ステップS316:NO)、プロセッサ120は、ステップS314へ処理を移行する。一方、処理が完了した場合(ステップS316:YES)、プロセッサ120は、生成された要件定義をユーザUに提示するために利用者端末14に出力する処理を実行する(ステップS318)。 The processor 120 determines whether the generation process of requirements definitions for all categories in the requirements definition document has been completed (step S316). If the process has not been completed (step S316: NO), the processor 120 proceeds to step S314. On the other hand, if the process has been completed (step S316: YES), the processor 120 executes a process to output the generated requirements definitions to the user terminal 14 for presentation to the user U (step S318).

プロセッサ120は、生成した要件定義を記憶部60(処理結果DB230)へ格納する(ステップS318)と共に、ユーザUからどの要件定義をロックまたはアンロックするかの指示を取得したか否かを判定する(ステップS320)。指示を取得していない場合(ステップS320:NO)、プロセッサ120は、後述するステップS324へ処理を移行する。一方、指示を取得した場合(ステップS320:YES)、プロセッサ120は、当該指示に基づいて、指示対象となる要件定義のロック又はアンロックを反映する(ステップS322)。 The processor 120 stores the generated requirements definition in the storage unit 60 (processing result DB 230) (step S318), and determines whether an instruction has been received from the user U as to which requirements definition to lock or unlock (step S320). If no instruction has been received (step S320: NO), the processor 120 proceeds to step S324, described below. On the other hand, if an instruction has been received (step S320: YES), the processor 120 reflects the locking or unlocking of the requirements definition that is the target of the instruction based on the instruction (step S322).

プロセッサ120は、ユーザUから特定の要件定義を削除したい旨の指示を取得したか否かを判定する(ステップS324)。指示を取得していない場合(ステップS324:NO)、プロセッサ120は、後述するステップS328へ処理を移行する。一方、指示を取得した場合(ステップS324:YES)、プロセッサ120は、当該指示に基づいて、指示対象となる要件定義を処理結果DB230などから削除して指示内容を反映する(ステップS326)。 The processor 120 determines whether an instruction to delete a specific requirements definition has been received from the user U (step S324). If an instruction has not been received (step S324: NO), the processor 120 proceeds to step S328, which will be described later. On the other hand, if an instruction has been received (step S324: YES), the processor 120, based on the instruction, deletes the requirements definition that is the target of the instruction from the processing result DB 230, etc., and reflects the instruction (step S326).

プロセッサ120は、質問及びこれに対する回答、要求定義の少なくとも一方の解析を行う(ステップS328)。なお、本実施形態における解析とは、生成された複数の要件定義同士の依存関係の判定も含めて行われる。その後、ステップS330へ処理を移行する。 The processor 120 analyzes the question, the response to the question, and/or the requirement definition (step S328). Note that in this embodiment, analysis also includes determining the dependencies between the multiple requirement definitions that have been generated. Processing then proceeds to step S330.

プロセッサ120は、解析の結果、情報不足の有無を判定する(ステップS330)。情報不足がある場合(ステップS330:YES)、プロセッサ120は、再度要件定義を生成するようステップS314へ処理を移行する。一方、情報不足がない場合(ステップS330:NO)、プロセッサ120は、解析の結果、生成された要件定義が複数ある場合に要件定義同士の不整合の有無を判定する(ステップS332)。不整合がある場合(ステップS332:YES)、プロセッサ120は、不整合を解消するように再度要件定義を生成するようステップS314へ処理を移行する。一方、不整合がない場合(ステップS332:NO)、プロセッサ120は、生成された要件定義に関する情報を利用者端末14に表示させるために出力する(ステップS334)。なお、この出力においては、要件定義のみならず、当該要件定義を所定の書式に則って整理された文書としての要件定義書に落とし込んで出力してもよい。すなわち、具体的には、プロセッサ120はまず、事前に定められたテンプレートやフォーマット(例えば、要件定義書、設計仕様書、プロジェクト計画書など)を記憶部90や外部ストレージから取得する。次に、要求定義を所定の分類基準(例えば、機能別、優先度別、モジュール別など)に基づいて分類する。この分類結果に従い、各要件定義を対応する文書の章や節に割り当てる。その後、プロセッサ120は、各要件定義の詳細な内容をテンプレート内の該当箇所に配置する。この際、必要に応じて見出しや項目番号を自動的に生成し、文書全体の構成を整える。また、配置された内容について、フォント、段落、インデント、箇条書きなど、所定の書式設定を適用する。これにより、文書の可読性と統一性を向上させることができる。最終的に、上記の処理を経て、要件定義を含む所定の書式に則った文書が生成される。この文書は、電子ファイル(例えば、PDF、Word、HTMLなど)として出力され、記憶部90に保存されるとともに、出力部1006を介してユーザUに提供可能とされる。上述した「文書」は、紙媒体、電子媒体、その他の記録媒体に記録された情報を含むものとする。上記処理後、プロセッサ120は、ステップS124へ処理を移行する。 As a result of the analysis, the processor 120 determines whether or not there is insufficient information (step S330). If there is insufficient information (step S330: YES), the processor 120 proceeds to step S314 to generate a new requirements definition. On the other hand, if there is no insufficient information (step S330: NO), the processor 120 determines whether or not there are inconsistencies between the requirements definitions if there are multiple requirements definitions generated as a result of the analysis (step S332). If there are inconsistencies (step S332: YES), the processor 120 proceeds to step S314 to generate a new requirements definition to resolve the inconsistencies. On the other hand, if there are no inconsistencies (step S332: NO), the processor 120 outputs information about the generated requirements definition to the user terminal 14 for display (step S334). Note that this output may not only include the requirements definition itself, but may also include the requirements definition organized in a prescribed format and output as a requirements definition document. Specifically, the processor 120 first retrieves predefined templates and formats (e.g., requirements definition documents, design specifications, project plans, etc.) from the storage unit 90 or external storage. Next, the processor 120 classifies the requirements definitions based on predetermined classification criteria (e.g., by function, priority, module, etc.). Based on the classification results, each requirements definition is assigned to a corresponding chapter or section of the document. The processor 120 then places the detailed content of each requirements definition in the appropriate location within the template. In this process, the processor 120 automatically generates headings and item numbers as necessary to organize the overall document structure. The processor 120 also applies predetermined formatting, such as font, paragraph, indentation, and bullet points, to the placed content. This improves the readability and consistency of the document. Finally, through the above process, a document conforming to a predetermined format and including the requirements definition is generated. This document is output as an electronic file (e.g., PDF, Word, HTML, etc.), stored in the storage unit 90, and made available to the user U via the output unit 1006. The "document" mentioned above includes information recorded on paper, electronic, or other recording media. After the above processing, processor 120 proceeds to step S124.

(第三実施形態の作用効果)
本実施形態に係る情報処理システム80においても、要求定義を所定の基準にて分類した文書を生成する処理と、文書の分類ごとに要求定義を学習済みモデル222へ入力して要件定義を出力する処理が含まれる点以外は第一及び第二実施形態と同様の構成とされているので、第一及び第二実施形態と同様の作用効果が得られる。また、要求定義を所定の基準にて分類した文書である要求定義書を生成する処理と、文書の分類ごとに要求定義を学習済みモデル222へ入力して要件定義を出力する処理と、を含むことから、各分類に適した詳細な要件定義の生成が可能となる。すなわち、文書の分類ごとではなく要求定義書全体を一括で処理すると、各要求定義の特性が十分に反映されず、記載内容が薄くなる傾向がある。これは、学習済みモデル222には一度に処理できる入力の長さや情報量に限界が存在する場合があり、要求定義書全体を一括で入力すると、学習済みモデル222が入力全体を均等に処理しようとするため、各要求定義に対する処理資源が分散されてしまう。その結果、個々の要求定義の詳細や特性が学習済みモデル222によって十分に理解されず、出力される要件定義が表面的で浅い内容になってしまう可能性がある。さらに、一度に大量の情報を処理することで、学習済みモデル222内で情報の重要度や関連性の評価が難しくなる場合がある。重要な要求定義や特殊な条件が他の情報に埋もれてしまい、適切に反映されない可能性が高まる。このように、学習済みモデル222の計算資源が分散することで、全体的な品質が低下する。さらにまた、要求定義書全体を一括で処理すると、各要求定義間の依存関係や関連性を正確に捉えることが難しくなる。モデルが各要求定義の相互作用を適切に理解できない場合、整合性のない要件定義が生成される恐れがある。これに対し、本実施形態のように分類(章単位)ごとで逐次処理を行うことで、学習済みモデル222は各章の要求定義に計算資源を集中して処理を行うことができる。これにより、各要求定義の特性や詳細を十分に反映した要件定義を生成できる。また、前の章で生成された情報をエッジの構築によって参照することで、各章間における要件定義の整合性や一貫性を維持することが可能となる。これにより、適用範囲が限定されずかつ適切な要求定義及び要件定義の洗い出しを行うことができ、システム開発をより一層支援することが可能となる。
(Operation and effect of the third embodiment)
The information processing system 80 according to this embodiment has the same configuration as the first and second embodiments, except that it includes a process for generating a document in which requirement definitions are classified according to predetermined criteria and a process for inputting the requirement definitions into the trained model 222 for each document classification and outputting the requirement definitions. Therefore, the same operational effects as those of the first and second embodiments can be achieved. Furthermore, by including a process for generating a requirements definition document, which is a document in which requirement definitions are classified according to predetermined criteria, and a process for inputting the requirement definitions into the trained model 222 for each document classification and outputting the requirement definitions, detailed requirements definitions suited to each classification can be generated. In other words, if the entire requirements definition document is processed in one go rather than by document classification, the characteristics of each requirement definition are not fully reflected, and the content tends to be thin. This is because the trained model 222 may have a limit to the length or amount of information it can process at one time. If the entire requirements definition document is input in one go, the trained model 222 attempts to process the entire input evenly, distributing processing resources for each requirement definition. As a result, the trained model 222 may not fully understand the details and characteristics of each requirement definition, resulting in a superficial and shallow requirement definition. Furthermore, processing a large amount of information at once can make it difficult to evaluate the importance and relevance of information within the trained model 222. Important requirement definitions and special conditions are likely to be buried under other information and not be properly reflected. As such, the distribution of computational resources in the trained model 222 reduces overall quality. Furthermore, processing the entire requirements definition document in one go makes it difficult to accurately grasp the dependencies and relevance between each requirement definition. If the model cannot properly understand the interactions between each requirement definition, inconsistent requirements definitions may be generated. In contrast, by performing sequential processing by classification (chapter unit) as in this embodiment, the trained model 222 can concentrate computational resources on the requirements definitions in each chapter. This allows for the generation of requirements definitions that fully reflect the characteristics and details of each requirement definition. Furthermore, by referencing information generated in the previous chapter through edge construction, it is possible to maintain the consistency and integrity of requirements definitions between chapters. This allows for appropriate requirements definitions and requirement definition identification without limiting the scope of application, thereby further supporting system development.

また、情報処理システム80は、要件定義を、所定の書式に則って整理された要件定義書に落とし込む処理と、を含むことから、要件定義の管理・共有・伝達を効率化する。これにより、システム開発プロジェクトにおいて、関連するステークホルダー間での認識の統一やコミュニケーションの円滑化を図ることができる。 In addition, the information processing system 80 also includes a process for converting requirements definitions into requirements definition documents organized in a specified format, thereby streamlining the management, sharing, and communication of requirements definitions. This enables a unified understanding and smoother communication among related stakeholders in a system development project.

なお、上述した第1~3実施形態では、要求事項はシステム開発における要求定義とされているが、これに限らず、様々なプロジェクトにおける安全性やデザインの要求事項、製品開発における品質やコストの要求事項、サービス業における顧客満足度や応答速度の要求事項、法的契約における履行条件や責任範囲の要求事項、教育における学習成果やカリキュラムの要求事項など、その他のものであってもよい。また、上述の第3実施形態では、二次要求事項が要件定義とされているが、これに限らず、様々なプロジェクトにおける安全性という要求事項から派生する耐震性能や防火性能の二次要求事項、製品開発における品質という要求事項から派生する耐久性や使いやすさの二次要求事項、サービス業における顧客満足度という要求事項から派生するスタッフの応対スキルやサービス提供時間の二次要求事項、教育における学習成果という要求事項から派生する教材の充実度や個別指導の二次要求事項など、その他のものであってもよい。 In the first to third embodiments described above, the requirements are defined as requirements for system development, but they are not limited to this. They may also be other requirements, such as safety and design requirements in various projects, quality and cost requirements in product development, customer satisfaction and response speed requirements in the service industry, performance conditions and scope of responsibility requirements in legal contracts, learning outcomes and curriculum requirements in education, etc. In the third embodiment described above, secondary requirements are defined as requirements, but they are not limited to this. They may also be other requirements, such as secondary requirements for earthquake resistance and fire prevention performance derived from the safety requirement in various projects, secondary requirements for durability and ease of use derived from the quality requirement in product development, secondary requirements for staff response skills and service provision time derived from the customer satisfaction requirement in the service industry, and secondary requirements for the quality of teaching materials and individualized instruction derived from the learning outcome requirement in education.

<付記>
本実施形態は、以下の開示を含む。
<Additional Notes>
The present embodiment includes the following disclosure.

(付記1)
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
要求事項を取得するための質問の選択及び前記質問の生成の少なくとも一方を実行する質問提供ステップと、
前記質問に対する回答を取得する回答取得ステップと、
少なくともテキストデータを学習させかつ前記回答を含む情報を入力すると前記回答から推定される要求事項を生成する学習済みモデルを利用して前記回答から前記要求事項を生成する出力生成ステップと、 を含む情報処理方法。
(Appendix 1)
An information processing method executed by an information processing device,
a question providing step of performing at least one of selecting a question for obtaining requirements and generating the question;
an answer acquisition step of acquiring an answer to the question;
an output generation step of generating the requirements from the answers using a trained model that learns at least text data and generates requirements estimated from the answers when information including the answers is input.

(付記2)
前記質問提供ステップにおいて、前記質問と共に当該質問における背景情報を提供する処理を含む、
付記1に記載の情報処理方法。
(Appendix 2)
the step of providing a question includes a process of providing background information on the question together with the question;
2. The information processing method according to claim 1.

(付記3)
前記出力生成ステップにおいて、前記回答に対する所定の評価基準に基づく評価及び当該評価の根拠の少なくとも一つを生成する処理を含む、
付記1又は付記2に記載の情報処理方法。
(Appendix 3)
the output generation step includes a process of generating at least one of an evaluation of the answer based on predetermined evaluation criteria and a reason for the evaluation;
10. The information processing method according to claim 1 or 2.

(付記4)
前記出力生成ステップにより生成された前記要求事項を解析し、前記質問及び前記回答の少なくとも一つにおける情報の不足を検出する検証ステップと、
前記検証ステップにおいて情報の不足が検出された場合に、前記質問提供ステップを再度実行して不足した情報を取得するための追加の質問を提供すると共に、前記回答取得ステップを再度実行して追加の回答を取得する処理を含む、
付記1~3のいずれか一項に記載の情報処理方法。
(Appendix 4)
a verification step of analyzing the requirements generated by the output generation step and detecting missing information in at least one of the questions and the answers;
When a lack of information is detected in the verification step, the question providing step is executed again to provide an additional question for acquiring the lacking information, and the answer obtaining step is executed again to obtain the additional answer.
4. The information processing method according to any one of claims 1 to 3.

(付記5)
前記出力生成ステップにおいて生成された複数の前記要求事項同士の不整合の有無を判定し、前記不整合があると判定された場合に前記質問提供ステップを再度実行して前記不整合を解消するために必要な情報を取得するための追加の質問を提供すると共に、前記回答取得ステップを再度実行して追加の回答を取得する処理を含む、
付記1~4のいずれか一項に記載の情報処理方法。
(Appendix 5)
determining whether or not there is an inconsistency among the plurality of requirements generated in the output generation step, and if it is determined that there is an inconsistency, re-executing the question provision step to provide an additional question for acquiring information necessary to resolve the inconsistency, and re-executing the answer acquisition step to acquire an additional answer;
5. The information processing method according to any one of appendices 1 to 4.

(付記6)
生成された複数の前記要求事項同士の依存関係を判定し、当該依存関係に関する情報を取得する処理を含む、
付記1~5のいずれか一項に記載の情報処理方法。
(Appendix 6)
a process of determining dependencies between the generated plurality of requirements and acquiring information about the dependencies;
6. An information processing method according to any one of appendices 1 to 5.

(付記7)
前記要求事項を記憶部に格納すると共に、所定のタイミングで前記記憶部から前記要求事項を取得して前記要求事項の更新の有無の確認を含めた質問を提供する処理を含む、
付記1~6のいずれか一項に記載の情報処理方法。
(Appendix 7)
a process of storing the requirements in a storage unit, retrieving the requirements from the storage unit at a predetermined timing, and providing a question including confirmation of whether the requirements have been updated,
7. An information processing method according to any one of appendices 1 to 6.

(付記8)
複数の前記要求事項のうち、所定の前記要求事項を基準要求事項として設定する処理と、当該基準要求事項を基準としてその他の前記要求事項の情報の不足、不整合の有無及び更新の有無の少なくとも一つを判定する基準判定処理と、を含む、
付記1~7のいずれか一項に記載の情報処理方法。
(Appendix 8)
The method includes a process of setting a predetermined requirement from among the plurality of requirements as a standard requirement, and a standard determination process of determining at least one of whether information on the other requirements is insufficient, whether there is an inconsistency, and whether there is an update, based on the standard requirement.
An information processing method according to any one of appendices 1 to 7.

(付記9)
前記基準判定処理の判定結果に基づき、その他の前記要求事項の情報が不足している場合、不整合がある場合、または更新が必要な場合の少なくとも一つの場合に、それらを解消するための質問を提供する処理を含む、
付記8に記載の情報処理方法。
(Appendix 9)
and a process of providing questions to resolve at least one of the cases where information on other requirements is insufficient, inconsistent, or needs to be updated based on the determination result of the criteria determination process.
9. The information processing method according to claim 8.

(付記10)
前記要求事項に対する削除指示を取得する処理と、前記削除指示を取得した際に当該削除指示の削除を行う処理と、を含む、
付記1~9のいずれか一項に記載の情報処理方法。
(Appendix 10)
a process of acquiring a deletion instruction for the request item, and a process of deleting the deletion instruction when the deletion instruction is acquired,
10. The information processing method according to any one of appendices 1 to 9.

(付記11)
前記要求事項を所定の基準にて分類した文書を生成する処理と、
前記文書の分類ごとに前記要求事項を前記学習済みモデルへ入力して二次要求事項を出力する処理と、を含む、
付記1~10のいずれか一項に記載の情報処理方法。
(Appendix 11)
A process of generating a document in which the requirements are classified according to a predetermined standard;
and inputting the requirements into the trained model for each classification of the document to output secondary requirements.
An information processing method according to any one of appendices 1 to 10.

(付記12)
前記二次要求事項を、所定の書式に則って整理された文書に落とし込む処理と、を含む、
付記11に記載の情報処理方法。
(Appendix 12)
and converting the secondary requirements into a document organized in accordance with a predetermined format.
12. The information processing method according to claim 11.

(付記13)
情報処理装置に、
要求事項を取得するための質問の選択及び前記質問の生成の少なくとも一方を実行する質問提供ステップと、
前記質問に対する回答を取得する回答取得ステップと、
少なくともテキストデータを学習させかつ前記回答を含む情報を入力すると前記回答から推定される要求事項を生成する学習済みモデルを利用して前記回答から前記要求事項を生成する出力生成ステップと、
を含む情報処理方法を実行させるためのプログラム。
(Appendix 13)
In the information processing device,
a question providing step of performing at least one of selecting a question for obtaining requirements and generating the question;
an answer acquisition step of acquiring an answer to the question;
an output generation step of generating the requirements from the answers using a trained model that has learned at least text data and generates requirements estimated from the answers when information including the answers is input;
A program for executing an information processing method including the steps of:

(付記14)
情報処理装置が実行する情報処理システムであって、
要求事項を取得するための質問の選択及び前記質問の生成の少なくとも一方を実行する質問提供部と、
前記質問に対する回答を取得する回答取得部と、
少なくともテキストデータを学習させかつ前記回答を含む情報を入力すると前記回答から推定される要求事項を生成する学習済みモデルを利用して前記回答から前記要求事項を生成する出力生成部と、
を有する情報処理システム。
(Appendix 14)
An information processing system executed by an information processing device,
a question providing unit that performs at least one of selecting a question for acquiring requirements and generating the question;
an answer acquisition unit that acquires an answer to the question;
an output generation unit that generates the requirements from the answers using a trained model that has learned at least text data and that generates requirements estimated from the answers when information including the answers is input;
An information processing system having the above.

今回開示された実施形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。また、本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。 The embodiments disclosed herein are illustrative in all respects and should not be considered limiting. The scope of the present invention is defined by the claims, not by the meaning described above, and is intended to include all modifications equivalent to the meaning and scope of the claims. Furthermore, the present invention is not limited to the above-described embodiments; various modifications are possible within the scope of the claims, and embodiments obtained by appropriately combining the technical means disclosed in different embodiments are also included in the technical scope of the present invention.

10 情報処理システム
12 サーバ(情報処理装置)
22 記憶部
40 情報処理システム
50 サーバ(情報処理装置)
60 記憶部
80 情報処理システム
82 サーバ(情報処理装置)
220 プログラム
222 学習済みモデル
242 質問提供部
244 情報取得部(回答取得部)
246 情報処理部(出力生成部)
600 プログラム
700 質問提供部
702 情報取得部(回答取得部)
704 情報処理部(出力生成部)
900 プログラム
1002 情報取得部(回答取得部)
1004 情報処理部(出力生成部)


10 Information processing system 12 Server (information processing device)
22 Storage unit 40 Information processing system 50 Server (information processing device)
60 Storage unit 80 Information processing system 82 Server (information processing device)
220 Program 222 Trained model 242 Question providing unit 244 Information acquisition unit (answer acquisition unit)
246 Information processing unit (output generation unit)
600 Program 700 Question providing unit 702 Information acquisition unit (answer acquisition unit)
704 Information processing unit (output generation unit)
900 Program 1002 Information Acquisition Unit (Response Acquisition Unit)
1004 Information processing unit (output generation unit)


Claims (16)

情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
要求事項を取得するための質問の選択及び前記質問の生成の少なくとも一方を実行する質問提供ステップと、
前記質問に対する回答を取得する回答取得ステップと、
少なくともテキストデータを学習させかつ前記回答を含む情報を入力すると前記回答から推定される要求事項を生成する学習済みモデルを利用して前記回答から前記要求事項を生成する出力生成ステップと、
を含むと共に、
前記出力生成ステップにおいて生成された複数の前記要求事項同士の不整合の有無を判定し、前記不整合があると判定された場合に前記質問提供ステップを再度実行して前記不整合を解消するために必要な情報を取得するための追加の質問を提供すると共に、前記回答取得ステップを再度実行して追加の回答を取得する処理を含む、
情報処理方法。
An information processing method executed by an information processing device,
a question providing step of performing at least one of selecting a question for obtaining requirements and generating the question;
an answer acquisition step of acquiring an answer to the question;
an output generation step of generating the requirements from the answers using a trained model that has been trained on at least text data and that generates requirements estimated from the answers when information including the answers is input;
Including,
determining whether or not there is an inconsistency among the plurality of requirements generated in the output generation step, and if it is determined that there is an inconsistency, re-executing the question provision step to provide an additional question for acquiring information necessary to resolve the inconsistency, and re-executing the answer acquisition step to acquire an additional answer;
Information processing methods.
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、An information processing method executed by an information processing device,
要求事項を取得するための質問の選択及び前記質問の生成の少なくとも一方を実行する質問提供ステップと、a question providing step of performing at least one of selecting a question for obtaining requirements and generating the question;
前記質問に対する回答を取得する回答取得ステップと、an answer acquisition step of acquiring an answer to the question;
少なくともテキストデータを学習させかつ前記回答を含む情報を入力すると前記回答から推定される要求事項を生成する学習済みモデルを利用して前記回答から前記要求事項を生成する出力生成ステップと、an output generation step of generating the requirements from the answers using a trained model that has been trained on at least text data and that generates requirements estimated from the answers when information including the answers is input;
を含むと共に、Including,
生成された複数の前記要求事項同士の依存関係を判定し、当該依存関係に関する情報を取得する処理を含む、a process of determining dependencies between the generated plurality of requirements and acquiring information about the dependencies;
情報処理方法。Information processing methods.
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、An information processing method executed by an information processing device,
要求事項を取得するための質問の選択及び前記質問の生成の少なくとも一方を実行する質問提供ステップと、a question providing step of performing at least one of selecting a question for obtaining requirements and generating the question;
前記質問に対する回答を取得する回答取得ステップと、an answer acquisition step of acquiring an answer to the question;
少なくともテキストデータを学習させかつ前記回答を含む情報を入力すると前記回答から推定される要求事項を生成する学習済みモデルを利用して前記回答から前記要求事項を生成する出力生成ステップと、an output generation step of generating the requirements from the answers using a trained model that has learned at least text data and generates requirements estimated from the answers when information including the answers is input;
を含むと共に、Including,
複数の前記要求事項のうち、所定の前記要求事項を基準要求事項として設定する処理と、当該基準要求事項を基準としてその他の前記要求事項の情報の不足、不整合の有無及び更新の有無の少なくとも一つを判定する基準判定処理と、を含む、The method includes a process of setting a predetermined requirement from among the plurality of requirements as a standard requirement, and a standard determination process of determining at least one of whether information on the other requirements is insufficient, whether there is an inconsistency, and whether there is an update, based on the standard requirement.
情報処理方法。Information processing methods.
前記質問提供ステップにおいて、前記質問と共に当該質問における背景情報を提供する処理を含む、
請求項1~請求項3のいずれか一項に記載の情報処理方法。
the step of providing a question includes a process of providing background information on the question together with the question;
The information processing method according to any one of claims 1 to 3 .
前記出力生成ステップにおいて、前記回答に対する所定の評価基準に基づく評価及び当該評価の根拠の少なくとも一つを生成する処理を含む、
請求項1~請求項3のいずれか一項に記載の情報処理方法。
the output generation step includes a process of generating at least one of an evaluation of the answer based on predetermined evaluation criteria and a reason for the evaluation;
The information processing method according to any one of claims 1 to 3 .
前記出力生成ステップにより生成された前記要求事項を解析し、前記質問及び前記回答の少なくとも一つにおける情報の不足を検出する検証ステップと、
前記検証ステップにおいて情報の不足が検出された場合に、前記質問提供ステップを再度実行して不足した情報を取得するための追加の質問を提供すると共に、前記回答取得ステップを再度実行して追加の回答を取得する処理を含む、
請求項1~請求項3のいずれか一項に記載の情報処理方法。
a verification step of analyzing the requirements generated by the output generation step and detecting missing information in at least one of the questions and the answers;
When a lack of information is detected in the verification step, the question providing step is executed again to provide an additional question for acquiring the lacking information, and the answer obtaining step is executed again to obtain the additional answer.
The information processing method according to any one of claims 1 to 3 .
前記出力生成ステップにおいて生成された複数の前記要求事項同士の不整合の有無を判定し、前記不整合があると判定された場合に前記質問提供ステップを再度実行して前記不整合を解消するために必要な情報を取得するための追加の質問を提供すると共に、前記回答取得ステップを再度実行して追加の回答を取得する処理を含む、
請求項2又は請求項3に記載の情報処理方法。
determining whether or not there is an inconsistency among the plurality of requirements generated in the output generation step, and if it is determined that there is an inconsistency, re-executing the question provision step to provide an additional question for acquiring information necessary to resolve the inconsistency, and re-executing the answer acquisition step to acquire an additional answer;
4. The information processing method according to claim 2 or 3 .
生成された複数の前記要求事項同士の依存関係を判定し、当該依存関係に関する情報を取得する処理を含む、
請求項1又は請求項3に記載の情報処理方法。
a process of determining dependencies between the generated plurality of requirements and acquiring information about the dependencies;
4. The information processing method according to claim 1 or 3 .
前記要求事項を記憶部に格納すると共に、所定のタイミングで前記記憶部から前記要求事項を取得して前記要求事項の更新の有無の確認を含めた質問を提供する処理を含む、
請求項1~請求項3のいずれか一項に記載の情報処理方法。
a process of storing the requirements in a storage unit, retrieving the requirements from the storage unit at a predetermined timing, and providing a question including confirmation of whether the requirements have been updated,
The information processing method according to any one of claims 1 to 3 .
複数の前記要求事項のうち、所定の前記要求事項を基準要求事項として設定する処理と、当該基準要求事項を基準としてその他の前記要求事項の情報の不足、不整合の有無及び更新の有無の少なくとも一つを判定する基準判定処理と、を含む、
請求項1又は請求項2に記載の情報処理方法。
The method includes a process of setting a predetermined requirement from among the plurality of requirements as a standard requirement, and a standard determination process of determining at least one of whether information on the other requirements is insufficient, whether there is an inconsistency, and whether there is an update, based on the standard requirement.
3. The information processing method according to claim 1 .
前記基準判定処理の判定結果に基づき、その他の前記要求事項の情報が不足している場合、不整合がある場合、または更新が必要な場合の少なくとも一つの場合に、それらを解消するための質問を提供する処理を含む、
請求項10に記載の情報処理方法。
and a process of providing questions to resolve at least one of the cases where information on other requirements is insufficient, inconsistent, or needs to be updated based on the determination result of the criteria determination process.
The information processing method according to claim 10 .
前記要求事項に対する削除指示を取得する処理と、前記削除指示を取得した際に当該削除指示の削除を行う処理と、を含む、
請求項1~請求項3のいずれか一項に記載の情報処理方法。
a process of acquiring a deletion instruction for the request item, and a process of deleting the deletion instruction when the deletion instruction is acquired,
The information processing method according to any one of claims 1 to 3 .
前記要求事項を所定の基準にて分類した文書を生成する処理と、
前記文書の分類ごとに前記要求事項を前記学習済みモデルへ入力して二次要求事項を出力する処理と、を含む、
請求項1~請求項3のいずれか一項に記載の情報処理方法。
A process of generating a document in which the requirements are classified according to a predetermined standard;
and inputting the requirements into the trained model for each classification of the document to output secondary requirements.
The information processing method according to any one of claims 1 to 3 .
前記二次要求事項を、所定の書式に則って整理された文書に落とし込む処理と、を含む、
請求項1に記載の情報処理方法。
and converting the secondary requirements into a document organized in accordance with a predetermined format.
The information processing method according to claim 13 .
情報処理装置に、
要求事項を取得するための質問の選択及び前記質問の生成の少なくとも一方を実行する質問提供ステップと、
前記質問に対する回答を取得する回答取得ステップと、
少なくともテキストデータを学習させかつ前記回答を含む情報を入力すると前記回答から推定される要求事項を生成する学習済みモデルを利用して前記回答から前記要求事項を生成する出力生成ステップと、
を含むと共に、
前記出力生成ステップにおいて生成された複数の前記要求事項同士の不整合の有無を判定し、前記不整合があると判定された場合に前記質問提供ステップを再度実行して前記不整合を解消するために必要な情報を取得するための追加の質問を提供すると共に、前記回答取得ステップを再度実行して追加の回答を取得する処理を含む、
情報処理方法を実行させるためのプログラム。
In the information processing device,
a question providing step of performing at least one of selecting a question for obtaining requirements and generating the question;
an answer acquisition step of acquiring an answer to the question;
an output generation step of generating the requirements from the answers using a trained model that has learned at least text data and generates requirements estimated from the answers when information including the answers is input;
Including,
determining whether or not there is an inconsistency among the plurality of requirements generated in the output generation step, and if it is determined that there is an inconsistency, re-executing the question provision step to provide an additional question for acquiring information necessary to resolve the inconsistency, and re-executing the answer acquisition step to acquire an additional answer;
A program for executing an information processing method.
情報処理装置を備えた情報処理システムであって、
要求事項を取得するための質問の選択及び前記質問の生成の少なくとも一方を実行する質問提供部と、
前記質問に対する回答を取得する回答取得部と、
少なくともテキストデータを学習させかつ前記回答を含む情報を入力すると前記回答から推定される要求事項を生成する学習済みモデルを利用して前記回答から前記要求事項を生成する出力生成部と、
を有すると共に、
前記出力生成部において生成された複数の前記要求事項同士の不整合の有無を判定し、前記不整合があると判定された場合に前記質問提供部が再度前記不整合を解消するために必要な情報を取得するための追加の質問を提供すると共に、前記回答取得部が再度追加の回答を取得する処理を実行する、
情報処理システム。
An information processing system including an information processing device,
a question providing unit that performs at least one of selecting a question for acquiring requirements and generating the question;
an answer acquisition unit that acquires an answer to the question;
an output generation unit that generates the requirements from the answers using a trained model that has learned at least text data and that generates requirements estimated from the answers when information including the answers is input;
and
determining whether or not there is an inconsistency among the plurality of requirements generated by the output generation unit, and if it is determined that there is an inconsistency, the question provision unit provides an additional question for acquiring information necessary to resolve the inconsistency again, and the answer acquisition unit executes a process of acquiring an additional answer again;
Information processing system.
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