Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advanced approach for Agile/Scrum Process: RetroAI++

論文の概要: Advanced approach for Agile/Scrum Process: RetroAI++

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15172v1
Date: Wed, 18 Jun 2025 06:38:43 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.561222
Title: Advanced approach for Agile/Scrum Process: RetroAI++
Title（参考訳）: アジャイル/スクラムプロセスの高度なアプローチ: RetroAI++
Authors: Maria Spichkova, Kevin Iwan, Madeleine Zwart, Hina Lee, Yuwon Yoon, Xiaohan Qin,
Abstract要約: 本稿では,新しいインテリジェント技術に基づくプロトタイプツールRetroAI++について紹介する。スプリント計画とレトロスペクティブにおけるアジャイル/スクラムプロセスの実践的適用の自動化と洗練を目指しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.363420481690495
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In Agile/Scrum software development, sprint planning and retrospective analysis are the key elements of project management. The aim of our work is to support software developers in these activities. In this paper, we present our prototype tool RetroAI++, based on emerging intelligent technologies. In our RetroAI++ prototype, we aim to automate and refine the practical application of Agile/Scrum processes within Sprint Planning and Retrospectives. Leveraging AI insights, our prototype aims to automate and refine the many processes involved in the Sprint Planning, Development and Retrospective stages of Agile/Scrum development projects, offering intelligent suggestions for sprint organisation as well as meaningful insights for retrospective reflection.
Abstract（参考訳）: アジャイル/スクラムソフトウェア開発では、スプリント計画とふりかえり分析がプロジェクト管理の重要な要素です。私たちの仕事は、これらの活動でソフトウェア開発者を支援することです。本稿では,新しいインテリジェント技術に基づくプロトタイプツールRetroAI++を提案する。 RetroAI++のプロトタイプでは、スプリント計画とレトロスペクティブにおけるアジャイル/スクラムプロセスの実践的適用の自動化と洗練を目指しています。 AIの洞察を活用して、私たちのプロトタイプは、アジャイル/スクラム開発プロジェクトのスプリント計画、開発、ふりかえりの段階に関わる多くのプロセスを自動化し、洗練することを目的としています。

関連論文リスト

Deep Research Agents: A Systematic Examination And Roadmap [79.04813794804377]
Deep Research (DR) エージェントは複雑な多ターン情報研究タスクに取り組むように設計されている。本稿では,DRエージェントを構成する基礎技術とアーキテクチャコンポーネントの詳細な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-22T16:52:48Z)
Vibe Coding vs. Agentic Coding: Fundamentals and Practical Implications of Agentic AI [0.36868085124383626]
レビューでは、AI支援ソフトウェア開発の新たなパラダイムとして、バイブコーディングとエージェントコーディングの2つを包括的に分析している。 Vibeのコーディングは、インプットベースで対話的なインタラクションを通じて、直感的で、ループ内の人間間インタラクションを強調する。エージェントコーディングは、最小限の介入でタスクを計画、実行、テスト、反復できる目標駆動エージェントを通じて、自律的なソフトウェア開発を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2025-05-26T03:00:21Z)
Agile Retrospectives: What went well? What didn't go well? What should we do? [1.363420481690495]
アジャイル/スクラムソフトウェア開発では、レトロスペクティブミーティング(レトロスペクティブ)という考え方がプロジェクトプロセスの中核的な要素の1つです。振り返りミーティングにおける情報インタラクションにおける生成AIの可能性分析と,レトロ情報のソフトウェア開発チームへの可視化である。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-16T05:33:35Z)
Challenges and Paths Towards AI for Software Engineering [55.95365538122656]
ソフトウェア工学におけるAIの進歩を3倍に議論する。まず、ソフトウェア工学のためのAIにおいて、具体的なタスクを構造化した分類法を提供する。次に、現在のアプローチを制限するいくつかの重要なボトルネックを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-28T17:17:57Z)
Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-27T06:31:03Z)
Future of Artificial Intelligence in Agile Software Development [0.0]
AIは、LLM、GenAIモデル、AIエージェントを活用することで、ソフトウェア開発マネージャ、ソフトウェアテスタ、その他のチームメンバーを支援することができる。 AIは効率を高め、プロジェクト管理チームが直面するリスクを軽減する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-01T16:49:50Z)
Prototyping with Prompts: Emerging Approaches and Challenges in Generative AI Design for Collaborative Software Teams [2.237039275844699]
生成型AIモデルは、人間のタスクに統合され、表現力のあるコンテンツの制作が可能になっている。従来のヒューマンAI設計手法とは異なり、生成能力を設計するための新しいアプローチは、迅速なエンジニアリング戦略に重点を置いている。我々の発見は、マルチステークホルダーチーム間のAIシステムのプロトタイピングにおける新たなプラクティスと役割シフトを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-27T17:56:10Z)
ChatDev: Communicative Agents for Software Development [84.90400377131962]
ChatDevはチャットを利用したソフトウェア開発フレームワークで、特別なエージェントがコミュニケーション方法についてガイドされる。これらのエージェントは、統一された言語ベースのコミュニケーションを通じて、設計、コーディング、テストフェーズに積極的に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-16T02:11:34Z)
AI for Agile development: a Meta-Analysis [0.0]
本研究では,人工知能とアジャイルソフトウェア開発方法論を統合することのメリットと課題について検討する。このレビューは、特別な社会技術専門知識の必要性など、重要な課題を特定するのに役立った。プロセスや実践者への影響をよりよく理解し、その実装に関連する間接的な課題に対処するためには、さらなる研究が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-14T08:10:40Z)
Towards Automated Process Planning and Mining [77.34726150561087]
我々は、AIとBPM分野の研究者が共同で働く研究プロジェクトについて紹介する。プロセスモデルを自動的に導出するための総合的な研究課題、研究の関連分野、および総合的な研究枠組みについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-18T16:41:22Z)
Empowered and Embedded: Ethics and Agile Processes [60.63670249088117]
私たちは倫理的考慮事項を(アジャイル)ソフトウェア開発プロセスに組み込む必要があると論じています。私たちは、すでに存在しており、確立されたアジャイルソフトウェア開発プロセスで倫理的な議論を実施する可能性を強調しました。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-15T11:14:03Z)
AI-based Modeling and Data-driven Evaluation for Smart Manufacturing Processes [56.65379135797867]
本稿では,半導体製造プロセスに関する有用な知見を得るための動的アルゴリズムを提案する。本稿では,遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークを利用して,知的特徴選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-29T14:57:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。