論文の概要: Development of Automated Software Design Document Review Methods Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09975v1
• Date: Fri, 12 Sep 2025 05:34:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-15 16:03:07.983399
• Title: Development of Automated Software Design Document Review Methods Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた自動ソフトウェア設計文書レビュー手法の開発
• Authors: Takasaburo Fukuda, Takao Nakagawa, Keisuke Miyazaki, Susumu Tokumoto,
• Abstract要約: 設計文書のレビュー手法をまず分析し,11のレビュー視点を整理した。 我々は、人間の代わりに現在の汎用LLMで、どの視点をレビューできるかを決定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4899818550820576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we explored an approach to automate the review process of software design documents by using LLM. We first analyzed the review methods of design documents and organized 11 review perspectives. Additionally, we analyzed the issues of utilizing LLMs for these 11 review perspectives and determined which perspectives can be reviewed by current general-purpose LLMs instead of humans. For the reviewable perspectives, we specifically developed new techniques to enable LLMs to comprehend complex design documents that include table data. For evaluation, we conducted experiments using GPT to assess the consistency of design items and descriptions across different design documents in the design process used in actual business operations. Our results confirmed that LLMs can be utilized to identify inconsistencies in software design documents during the review process.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,LLMを用いてソフトウェア設計文書のレビュープロセスを自動化する手法について検討した。 設計文書のレビュー手法をまず分析し,11のレビュー視点を整理した。 さらに,11の視点でLLMを利用する際の問題点を解析し,人間の代わりに現在の汎用LLMでどの視点をレビューできるかを判断した。 そこで我々は,テーブルデータを含む複雑な設計文書をLLMで理解するための新しい手法を開発した。 評価のために,実業務で使用される設計プロセスにおいて,デザイン項目や記述の整合性を評価するために,GPTを用いた実験を行った。 その結果,LCMはレビュープロセス中にソフトウェア設計文書の不整合を識別するために有効であることが確認された。

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