論文の概要: DIP-AI: A Discovery Framework for AI Innovation Projects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18017v1
- Date: Mon, 20 Oct 2025 18:48:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:12.523911
- Title: DIP-AI: A Discovery Framework for AI Innovation Projects
- Title（参考訳）: AIイノベーションプロジェクトのためのディスカバリフレームワークDIP-AI
- Authors: Mariana Crisostomo Martins, Lucas Elias Cardoso Rocha, Lucas Cordeiro Romao, Taciana Novo Kudo, Marcos Kalinowski, Renato de Freitas Bulcao-Neto,
- Abstract要約: この研究はAI問題発見のフレームワークとしてDIP-AIを共有することで学術に貢献する。
業界では、AIイノベーションプロジェクトを開発する実際のIACプログラムにおいて、このフレームワークの使用について議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3704574906282525
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite the increasing development of Artificial Intelligence (AI) systems, Requirements Engineering (RE) activities face challenges in this new data-intensive paradigm. We identified a lack of support for problem discovery within AI innovation projects. To address this, we propose and evaluate DIP-AI, a discovery framework tailored to guide early-stage exploration in such initiatives. Based on a literature review, our solution proposal combines elements of ISO 12207, 5338, and Design Thinking to support the discovery of AI innovation projects, aiming at promoting higher quality deliveries and stakeholder satisfaction. We evaluated DIP-AI in an industry-academia collaboration (IAC) case study of an AI innovation project, in which participants applied DIP-AI to the discovery phase in practice and provided their perceptions about the approach's problem discovery capability, acceptance, and suggestions. The results indicate that DIP-AI is relevant and useful, particularly in facilitating problem discovery in AI projects. This research contributes to academia by sharing DIP-AI as a framework for AI problem discovery. For industry, we discuss the use of this framework in a real IAC program that develops AI innovation projects.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムの発展にもかかわらず、Requirements Engineering(RE)の活動は、この新しいデータ集約パラダイムの課題に直面している。
AIイノベーションプロジェクトにおける問題発見のサポートの欠如を特定しました。
そこで本稿では,これらのイニシアチブにおける早期探索を支援するための発見フレームワークであるDIP-AIを提案し,評価する。
文献レビューに基づき,本提案では,高品質な納品と利害関係者の満足度向上を目的とした,AIイノベーションプロジェクトの発見を支援するため,ISO 12207,5338,デザイン思考の各要素を組み合わせる。
我々は、AIイノベーションプロジェクトの産学連携(IAC)におけるDIP-AIのケーススタディとして、参加者が実際にDIP-AIを発見フェーズに適用し、アプローチの課題発見能力、受け入れ、提案に対する認識を提供した。
その結果、DIP-AIは、特にAIプロジェクトでの問題発見を促進する上で、関連性があり有用であることが示唆された。
この研究はAI問題発見のフレームワークとしてDIP-AIを共有することで学術に貢献する。
業界では、AIイノベーションプロジェクトを開発する実際のIACプログラムにおいて、このフレームワークの使用について議論する。
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