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生成AI、特にChatGPTのような技術は、さまざまなジャンルでの活用が進んでいます。

システム開発の要件定義のジャンルでも取り組みが進んでいます。

要件定義手法のRDRA(Relationship Driven Requirement Analysis:ラドラ)は、モデルベースの要件定義手法です。

RDRAでは、システムの構成要素をあらわすアイコン同士をつなぐことでシステムを直感的かつ俯瞰的に表現することが可能になります。

しかし、モデルベースの表現は課題もあります。それは、モデルの意味つまりシステムの内容を人に説明する際、自然言語への変換が必要となる点です。この課題をLLM(Large Language Model:大規模言語モデル）を活用し解決しようという取り組みが本日のテーマです。

今回のBPStudyはRDRAの提唱者である神崎善司さんに、RDRAについて説明いただくとともに、RDRAで可視化したシステムを、を使って、自然言語でシステムを説明する方法などについてお話いただきます。

第1部 自社システムをLLMに説明させる

(19:30〜20:30)　※プレゼン30分、質疑応答30分の想定

「自社のシステム、実はよくわからないんだけど...」と思ったことはありませんか？

今回のテーマは、そんな悩みをLLM(Large Language Model:大規模言語モデル）の力で解消しようという取り組みです。

システムをモデルで「見える化」することは、新しいシステムを構築する際の要件定義に役立つだけでなく、既存のシステムの保守や開発の効率を格段にアップさせる手法となります。

この「見える化」されたシステムを基に、LLMが持つ豊富なタスクを活用し、システムを自然言語で表現できるのです。

このセッションではGoogle Spreadsheetを使ったRDRA（システムの可視化手法）とビジュアル表現を簡単に紹介し、以下の2つの方法でLLMの活用法を実際のツールを使いながらご紹介いたします。

• LLMを使ってシステムをわかりやすく説明
• システムに関する質問に、LLMを活用して答える

自己紹介

バリューソース 神崎善司(@zenzengood) 氏

モデリング大好きで問題・状況の構造を可視化することが得意。

システムの可視化手法RDRA(Relationship Driven Requirement Analysis)を策定。

普段は要件定義支援、既存システムの可視化支援、RDRA導入支援を行う