論文の概要: Requirements Debt in AI-Enabled Perception Systems Development: An Industrial RE4AI Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27825v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 13:11:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:54.100598
• Title: Requirements Debt in AI-Enabled Perception Systems Development: An Industrial RE4AI Perspective
• Title（参考訳）: AIで実現可能な知覚システム開発に必要な負債:産業用RE4AI
• Authors: Hina Saeeda, Soniya Abraham,
• Abstract要約: 本研究は,機能的・非機能的要件が要求負債(Red)をいかに生み出し伝播するかを概念化し,実証研究する。 我々は、13の国際自動車企業と3つのヨーロッパ研究機関の専門家と16の半構造化インタビューを行った。 技術的負債理論とRE4AIを結びつける最初の実証研究の1つとして、この研究は重要なReDメカニズムを特定している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5729426778193398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI integration in automotive perception systems shifts requirements from static specifications to continuously evolving entities shaped by data, models, and operating contexts. When such changes are not consistently documented, validated, and traced, they accumulate as Requirements Debt (ReD), an underexplored but critical subtype of technical debt. This study conceptualises and empirically investigates how evolving functional and non-functional requirements create and propagate ReD across the AI-enabled automotive perception system lifecycle. We conducted 16 semi-structured interviews with experts from 13 international automotive companies and 3 European research institutes, and analysed the data using thematic analysis. As one of the first empirical studies connecting technical debt theory with RE4AI, the work identifies key ReD mechanisms. Evolving functional requirements (e.g., algorithm updates, sensor fusion, architectural changes, real-time constraints) drive semantic drift, validation backlogs, and integration debt when verification lags behind rapid iteration. In parallel, evolving non-functional requirements (e.g., safety, cybersecurity, reliability, scalability, transparency, trustworthiness) create assurance lag, compliance misalignment, and transparency and reliability debt as standards and ethical expectations shift. These interacting mechanisms propagate ReD across data, models, and system artefacts, undermining auditability, reliability, and certification readiness in safety-critical perception systems.
• Abstract（参考訳）: 自動車認識システムにおけるAI統合は、要件を静的仕様から、データ、モデル、運用コンテキストによって形成された継続的な進化するエンティティにシフトする。 このような変更が一貫して文書化され、検証され、追跡されなければ、未調査だが重要な技術的負債のサブタイプであるRequireements Debt (ReD)として蓄積されます。 本研究は,AI対応の自動車認識システムライフサイクルにおいて,機能的および非機能的要求がReDをどのように生成し,伝播するかを概念化し,実証研究する。 我々は、13の国際自動車企業と3のヨーロッパ研究機関の専門家と16の半構造化インタビューを行い、そのデータをテーマ分析を用いて分析した。 技術的負債理論とRE4AIを結びつける最初の実証研究の1つとして、この研究は重要なReDメカニズムを特定している。 機能要件(アルゴリズムの更新、センサの融合、アーキテクチャの変更、リアルタイムの制約など)を進化させると、セマンティックなドリフト、バリデーションバックログ、そして、迅速なイテレーションの遅れの検証時に統合負債が生まれます。 並行して、非機能要件(例えば、安全性、サイバーセキュリティ、信頼性、スケーラビリティ、透明性、信頼性)の進化は、保証の遅れ、コンプライアンスのミスアライメント、透明性と信頼性の負債を標準と倫理的期待の変化として生み出します。 これらの相互作用メカニズムは、データ、モデル、システムアーチファクトを横断してReDを伝播し、安全クリティカルな認識システムにおける監査性、信頼性、認証の準備を損なう。

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