論文の概要: An Autonomy Aware Metamodel for Human AI Collaboration in Software Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.06720v1
• Date: Sun, 06 Sep 2026 16:44:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-12 04:45:46.047168
• Title: An Autonomy Aware Metamodel for Human AI Collaboration in Software Engineering
• Title（参考訳）: ソフトウェア工学におけるヒューマンAIコラボレーションのための自律型メタモデル
• Abstract要約: 本稿では,自律性を状況に依存した権限付与として扱うメタモデルを提案する。 メタモデルは、タスクの実行、タスクの分解、タスク開始、コラボレーションの再設定という、4つの権限の次元を通じて自律性を形式化する。 この作業は、ガバナンス対応、適応性、AI優先のソフトウェアエンジニアリング手法に関する概念的な基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0257921168455777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) is shifting software engineering from tool-supported processes towards AI-first collaboration, where authority is dynamically distributed across human and artificial actors. However, existing method engineering approaches assume static, human-centric control and provide limited support explicitly capturing evolving autonomy. This paper presents a vision for autonomy-aware method engineering by proposing a metamodel that treats autonomy not as a fixed property of an actor, but as a derived, situation-dependent authority assignment determined by task, context, and collaboration pattern. The metamodel formalizes autonomy through four authority dimensions: task execution, task decomposition, task initiation, and collaboration reconfiguration. Through an analytical instantiation with a multi-agent requirements analysis tool, we illustrate how the metamodel supports dynamic authority assignment. This work provides a conceptual foundation for governance-aware, adaptable, and AI-first software engineering methods.
• Abstract（参考訳）: AI(Artificial Intelligence)は、ソフトウェアエンジニアリングを、ツールをサポートするプロセスからAIファーストのコラボレーションへとシフトしようとしている。 しかし、既存の手法エンジニアリングアプローチでは、静的で人間中心の制御を前提としており、進化する自律性を明示的に捉えた限定的なサポートを提供する。 本稿では,アクターの固定資産としてではなく,タスク,コンテキスト,コラボレーションパターンによって決定される状況に依存した権限付与として,自律性を扱うメタモデルを提案する。 メタモデルは、タスクの実行、タスクの分解、タスク開始、コラボレーションの再設定という、4つの権限の次元を通じて自律性を形式化する。 マルチエージェント要求分析ツールを用いた解析的インスタンス化を通じて,メタモデルが動的オーソリティ割り当てをどのようにサポートするかを説明する。 この作業は、ガバナンス対応、適応性、AI優先のソフトウェアエンジニアリング手法に関する概念的な基盤を提供する。

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