講演情報
[1Yin-A-32]LLMを用いた文書レビューのためのコンテキスト絞込手法検討
〇金井 健一郎1、田中 宏治1、斉藤 辰彦1 (1. 三菱電機株式会社)
キーワード：
大規模言語モデル、ソフトウェア工学
本研究では，ソフトウェア開発での大規模言語モデル（LLM）による仕様書のレビューにおける指摘再現率の向上を目的として，レビュー対象と比較すべきコンテキストの精度向上手法を検討する．従来のRAGベース手法では，レビューの指摘再現率が低く，この一因はコンテキストが冗長であることにあるとの考えられる．そこで，本研究では検索結果をレビュー観点に基づいて絞り込む手法を提案する．絞り込みには「選別」および「抽出」の２つの手法を用い，実務仕様書から作成したデータセットにより評価した．その結果，「抽出」の手法では，特定不備の検出性能が向上することを確認した．一方で，情報の抽出漏れなども見られたため，今後も改善を進める．