Research Theme
アプリやWebサービスを作る流れを学び、より良い開発の進め方を考える分野です。3年ゼミや開発ゼミでも、チーム開発やアプリ制作を通して扱っています。
LLM活用を前提とした個人自由制作型PBLにおける成果物規模と品質の年度間比較
大学3年次のソフトウェア工学科目を対象に、生成AIを使える環境で学生の自由制作型PBL成果物がどう変化したかを分析する研究です。
LLMを使った開発演習では、成果物の規模や品質が学生の能力だけでなく、LLMの使い方や授業設計にも左右されます。そのため、成果物から何を評価できるのかを整理する必要があります。
2024年度48名、2025年度46名の成果物について、COSMIC法に基づくLLM補助測定で機能規模を比較しました。2025年度はCFRPによる基礎習熟度とテスト通過率の関係も調べています。
2025年度の平均機能規模は2024年度の約3.2倍でした。一方で、CFRPと機能規模の相関は弱く、CFRPとテスト通過率には中程度の正の相関が見られました。LLM補助評価の限界も明示しています。
2026年度時点で研究室が進めている研究テーマです。
認知負債を減らす方法をアジャイルプロセスに取り入れ、開発期間やソフトウェアの理解度の変化を評価します。
生成AIのコードエディターを使うと、コードの理解を先送りにする「理解負債」が溜まり、やがてソフトウェアの動作が分からなくなる「認知負債」が発生します。
開発中のプロンプトの質、できあがったアプリの品質（静的解析）、作成者への理解度テストを測り、それらの関係を分析します。
AIにプロンプトでコードを書かせ、動けばそのまま進めるバイブコーディングは、速く作れる一方で、直しにくいコードや作成者が説明できない中身を生む懸念があります。
主観的な自己評価と客観的な理解度の4象限で認知負債の実態と程度を明らかにし、学習者が自分の理解状況を把握しながらAIを使えるソフトウェア工学教育のあり方を検討します。
AIが作ったコードを理解しないまま使い続けると、後で修正や改善ができなくなります。この「理解の欠如が積み重なる問題」を認知負債と呼びます。
研究への理解度、志望意向、進路や成果の伝わり方などの評価指標で研究室Webサイトの有用性を測り、その結果を継続的な改善につなげます。
研究室サイトの多くには、プロモーションとして実際に効果が出ているかを継続的に測定・改善する仕組みがありません。
CEFR診断、発表時間に合わせた英語原稿の生成、発表資料と論文に基づく質疑応答練習を一つの流れに統合したWebアプリを開発しています。
英語が得意ではない学生にとって、国際学会では発表後の予測できない質疑応答が大きな負担です。既存のAI支援ツールは原稿生成や発音評価が中心で、研究内容に即した質疑応答の練習は十分に支援されていません。
キャラクターのペルソナ（性格や習慣）や文脈を考慮した台詞の校正機能を研究します。学習データには対象作品の既存の台詞を用います。
小説やゲームのシナリオでは世界観への没入感が重要ですが、長編や構想の初期段階ではキャラクター像を一貫させるのが難しくなります。
ウェアラブル端末の生体信号（心拍・発汗）と自己励起モデルを組み合わせてパニックを事前に予測し、家族や支援者に通知することで危険な行動を未然に防ぎます。
自閉症の方の中には、パニック時に支援者への暴力や自傷行為に至ってしまう方がいます。人の観察だけでパニックを事前に予測するのは困難です。
047-469-5709
matsuno.yutaka(at)nihon-u.ac.jp
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