論文の概要: Evaluating RE Practices for Explainability: Synthesizing Insights from Daimler Truck into an Explainable RE Framework Proposal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.11771v1
- Date: Mon, 13 Jul 2026 16:28:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-14 17:47:21.556504
- Title: Evaluating RE Practices for Explainability: Synthesizing Insights from Daimler Truck into an Explainable RE Framework Proposal
- Title（参考訳）: 説明可能性のためのRe Practicesの評価:Daimler Truckから説明可能なREフレームワーク提案へ
- Abstract要約: 本報告では, 説明可能性要件の導出, 特定, 検証について, 業界ベースで実施中の調査の結果について報告する。
予備分析では,導入時の概念的曖昧さ,仕様中のテスト容易性や表現性の制限,曖昧な基準や規制の不確実性による断片的検証など,すべての段階において繰り返し発生する課題を明らかにした。
この論文は、ステップ特異的および横断的課題に関する実証的な洞察を提供し、説明可能なAIベースのシステムのための経験的基盤を持つREフレームワークの開発に向けた研究ビジョンを概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.854198429397777
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Explainability has emerged as a critical requirement for AI-based systems, particularly in safety-critical and regulated domains. Although prior research has proposed frameworks, patterns, and user-centered approaches to support explainability, there is limited empirical understanding of how existing Requirements Engineering (RE) practices support explainability requirements across the RE lifecycle, especially in an industrial context. This paper reports early findings from an ongoing industry-based study investigating how explainability requirements are elicited, specified, and validated using established RE techniques. We conducted a multi-phase qualitative study with eight practitioners at Daimler Truck, employing think-aloud protocols and moderated group discussions across requirements elicitation, specification, and validation steps. Our preliminary analysis reveals recurring challenges across all steps, including conceptual ambiguity during elicitation, limited testability and expressiveness during specification, and fragmented validation due to vague criteria and regulatory uncertainty. These findings indicate that current RE practices provide limited support to systematically address explainability requirements. The paper contributes empirical insights into step-specific and cross-cutting challenges and outlines a research vision toward developing an empirically grounded RE framework for explainable AI-based systems.
- Abstract（参考訳）: AIベースのシステム、特に安全クリティカルで規制されたドメインにおいて、説明可能性が重要な要件として浮上している。
従来の研究では、説明可能性をサポートするためのフレームワークやパターン、ユーザ中心のアプローチが提案されていたが、既存の要件工学(RE)のプラクティスがREライフサイクル全体、特に工業的コンテキストにおいて、説明可能性の要件をどのようにサポートしているかについて、実証的な理解は限られている。
本稿では,既存のRE技術を用いて説明可能性要件の導出,特定,検証を行う産業ベース研究の成果を報告する。
我々はダイムラートラックで8人の実践者と多段階の質的研究を行い、シンク・アラウド・プロトコルを採用し、要求の適用、仕様、検証のステップにまたがるグループディスカッションを行った。
予備分析では,導入時の概念的曖昧さ,仕様中のテスト容易性や表現性の制限,曖昧な基準や規制の不確実性による断片的検証など,すべての段階において繰り返し発生する課題を明らかにした。
これらの結果は、現在のREプラクティスが、説明可能性要件に体系的に対処するための限定的なサポートを提供することを示している。
この論文は、ステップ特異的および横断的課題に関する実証的な洞察を提供し、説明可能なAIベースのシステムのための経験的基盤を持つREフレームワークの開発に向けた研究ビジョンを概説する。
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