Fugu-MT 論文翻訳(概要): AI4SE and SE4AI Exploration: A Decade Looking Back and Forward

論文の概要: AI4SE and SE4AI Exploration: A Decade Looking Back and Forward

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19630v1
Date: Wed, 17 Jun 2026 22:19:15 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.562499
Title: AI4SE and SE4AI Exploration: A Decade Looking Back and Forward
Title（参考訳）: AI4SEとSE4AI:10年を振り返って
Authors: H. Sinan Bank, Daniel R. Herber, Thomas Bradley,
Abstract要約: 2020年3月、AIとシステムエンジニアリングに関するINCOSE INSIGHTの特別号が、同誌史上最もダウンロードされた号となった。我々は、著者がフィールドの中核論文を読んでいることから、AIとSEの進歩を3段階にわたって追跡する。コミュニティが一体化した場所と、重要なギャップが残っている場所について、私たちの意見を述べます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The March 2020 INCOSE INSIGHT special issue on AI and Systems Engineering (SE) became the most downloaded issue in the publication's history and launched a research community that now draws over 250 registrants to its annual workshop. In this article, we trace the progress in AI and SE across three phases (labeled here foundational, applied, and LLM inflection) based on the authors' reading of the field's core papers, and describe our opinions of where the community has converged and where critical gaps remain. Separately, a human-AI agreement literature review leveraging both human expertise and six AI models was performed to assess the relevance of 1,712 INCOSE INSIGHT articles and 889 SERC publications. The results identify five critical research gaps and offer guidance for practitioners navigating AI adoption, assurance, and workforce transformation in SE. We share the agreement data and the AI4SE/SE4AI Explorer web application so readers can compare their own relevance judgments with the human and AI raters.
Abstract（参考訳）: 2020年3月、AIとシステム工学(SE)に関する特別号(InCOSE INSIGHT)が出版史上最もダウンロードされた問題となり、現在250人以上の登録者を年次ワークショップに招いている研究コミュニティを立ち上げた。本稿では、著者がフィールドの中核となる論文を読むことから、AIとSEの3つのフェーズ(基礎、応用、LLMのインフレクション)にまたがる進歩をトレースし、コミュニティがどこに収束し、重要なギャップが残っているかについての私たちの見解を述べる。同時に、人間の専門知識と6つのAIモデルの両方を活用する人間-AI協定の文献レビューを行い、1,712のINCOSE INSIGHT記事と889のSERC出版物との関連性を評価した。結果は5つの重要な研究ギャップを特定し、SEにおけるAIの採用、保証、労働力の変化をナビゲートする実践者のためのガイダンスを提供する。合意データとAI4SE/SE4AIエクスプローラーのWebアプリケーションを共有して、読者が自身の関連判断を人間とAIレーダと比較できるようにします。

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