論文情報
- 著者: D Amalfitano, A Metzger, M Autili, T Fulcini
- 論文概要リンク: https://arxiv.org/abs/2510.26275
- 論文PDFリンク: https://arxiv.org/pdf/2510.26275
要約
本論文は、生成型人工知能（Generative AI, GenAI）がソフトウェア工学（SE）のプロセスおよび製品に与える影響を分析し、将来の研究の方向性を示すロードマップを提案する。FSE 2025のワークショップ議論や迅速な文献レビュー、多様な著者チームや外部レビューを通じて構築された本研究は、GenAI活用の4つの基本形態（Copilot、Teammate、GenAIware、Robot）を定義し、それぞれの形態がもたらす機会と課題を体系的に整理。さらに、2030年のソフトウェア工学に関する10の予測も提示している。
主要なポイント
- 4つのGenAI活用形態の定義と分析
- Design Science Research手法を用いた多段階分析
- GenAIがSEにもたらす恩恵と課題の両面を明確化
メソッド
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Design Science Research (DSR) を用い、3サイクルの段階的設計プロセスを経て研究成果であるロードマップを作成。
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Cycle 1: FSE 2025ワークショップ等で初期構造の構築と外部検証
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Cycle 2: 各GenAI活用形態に関する迅速文献レビューとMcLuhan Tetradsによる効果分析
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Cycle 3: 各Tetradsの統合・合成による総合ロードマップ作成と共著者レビュー
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McLuhan’s Tetrad の4つの視点（強化、逆転、回復、廃止）を使用し、GenAIの技術的及び社会的インパクトを包括的に捕捉。
意義・影響
- 本研究は、SE分野におけるGenAIの影響を体系化し、個別・横断的な課題と研究方向性を提示。
- GenAIを活用したソフトウェア開発の透明性、責任の所在、品質保証の方法論を提示し、今後の実用的な技術開発や政策制定に資する基盤となる。
- 2030年までの10の予測は、手動コーディングの消失、プロンプトエンジニアリングの必須化、AIコンプライアンスの自動化、会話型開発環境の台頭など、産業変革の方向を具体的に展望。
- 多様な研究コミュニティの協働を促し、法的・倫理的・社会的側面も含めた総合的な対応の必要性を提唱。
以上が提示された論文「A Research Roadmap for Augmenting Software Engineering Processes and Software Products with Generative AI」の詳細な日本語要約です。具体的な文献名や図表の内容も踏まえ、技術的かつ体系的にまとめました。必要に応じてさらに詳細な解説も可能です。