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ソフトウェア・シンポジウム 2020において最優秀論文賞を受賞

ソフトウェア・シンポジウム2020(主催:ソフトウェア技術者協会)において当社社員らによる研究成果発表が「最優秀論文賞」を受賞いたしました。

※ソフトウェア・シンポジウムは、ソフトウェア技術に関わるさまざまな人びと、技術者、研究者、教育者、学生などが一堂に集い、発表や議論を通じて互いの経験や成果を共有することを目的に開催されるものです。

 

[研究論文] 要求仕様の誤解釈を検出する Domain Word Modeling の提案

柏原 一雄(株式会社デンソークリエイト)、不破 慎之介(株式会社デンソークリエイト)、石川 冬樹(国立情報学研究所)、長井 亘(テックスエンジソリューションズ株式会社)、林 香織(株式会社デンソークリエイト)、栗田 太郎(ソニー株式会社)

要旨:
 仕様が自然言語のような曖昧さを含む記法で記述されている場合、仕様の誤解釈を誘発しやすい。実際に我々の組織では「抽象的に表現された用語」を「不足している前提知識」で解釈することにより、誤解釈が発生していた。誤解釈の可能性のある用語を検出するために、用語の解釈を可視化する手法「Domain Word Modeling」を考案した。「Domain Word Modeling」は。導入のしやすさを重視した手法である。実験で実開発において定義された要求仕様を入力として、考案手法を実行し、効果を確認した。

詳細は下記をご確認ください。

https://www.sea.jp/ss2020/award.php