論文の概要: Artificial Intelligence for Software Architecture: Literature Review and the Road Ahead
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04334v1
- Date: Sun, 06 Apr 2025 03:00:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-08 14:13:53.904159
- Title: Artificial Intelligence for Software Architecture: Literature Review and the Road Ahead
- Title（参考訳）: ソフトウェアアーキテクチャのための人工知能: 文献レビューと道のり
- Authors: Alessio Bucaioni, Martin Weyssow, Junda He, Yunbo Lyu, David Lo,
- Abstract要約: 本稿では,人工知能駆動型ソフトウェアアーキテクチャの展望について述べる。
我々は,人工知能がアーキテクチャ設計の自動化,定量的トレードオフ分析のサポート,アーキテクチャ文書の更新を継続的に行う方法について検討する。
結果として得られたロードマップは、ソフトウェアアーキテクチャへの14の現在の人工知能コントリビューションの概要と、アーキテクチャタスクをサポートするための6つの人工知能固有の課題を特定し、将来の改善のための6つの方法を明らかにしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.68898878009242
- License:
- Abstract: This paper presents a forward-looking vision for artificial intelligence-driven software architecture that addresses longstanding challenges in design and evolution. Although artificial intelligence has achieved notable success in software engineering, its explicit application to software architecture remains under-explored. Traditional practices, heavily reliant on expert knowledge and complex trade-off reasoning, tend to be manual and error-prone, thereby compromising system quality and maintainability. Building on recent advances, we examine how artificial intelligence can automate architectural design, support quantitative trade-off analyses, and continuously update architectural documentation. Our approach combines a systematic review of state-of-the-art applications with insights from industry practitioners. The resulting roadmap outlines 14 current artificial intelligence contributions to software architecture, identifies six artificial intelligence-specific challenges in supporting architectural tasks, and reveals six avenues for future improvement, charting a course for future research and practical implementations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,設計と進化における長年の課題に対処する,人工知能駆動型ソフトウェアアーキテクチャの先進的なビジョンを示す。
人工知能はソフトウェア工学において顕著な成功を収めてきたが、ソフトウェアアーキテクチャへの明示的な適用はいまだに未調査のままである。
専門家の知識と複雑なトレードオフ推論に大きく依存する従来のプラクティスは、手動とエラーを起こしやすいため、システム品質と保守性に妥協する傾向があります。
近年の進歩を踏まえ,人工知能がアーキテクチャ設計を自動化し,定量的なトレードオフ分析をサポートし,アーキテクチャ文書を継続的に更新する方法について検討している。
当社のアプローチは、最先端のアプリケーションに関する体系的なレビューと、業界実践者の洞察を組み合わせたものです。
結果として得られたロードマップは、ソフトウェアアーキテクチャへの14の現在の人工知能コントリビューションの概要と、アーキテクチャタスクをサポートする6つの人工知能固有の課題を特定し、将来の改善のための6つの道のりを明らかにし、将来の研究と実践のコースをチャートアップする。
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