制度文書に基づく業務データベース設計の半自動化手法－ChatGPT を用いた構造化支援の試み－

稲倉, 恒法; 今井, 匠太朗; 高松, 邦彦; 松本, 清; 森, 雅生

doi:10.51094/jxiv.1295

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稲倉, 恒法東京科学大学　戦略本部 https://orcid.org/0000-0003-4596-6178
今井, 匠太朗東京科学大学情報基盤センター https://orcid.org/0000-0002-6317-3051
高松, 邦彦東京科学大学　戦略本部
松本, 清東京科学大学　戦略本部 https://orcid.org/0000-0002-4556-0744
森, 雅生東京科学大学　戦略本部

DOI:

https://doi.org/10.51094/jxiv.1295

キーワード:

IR、圏論的データベース、文章生成AI、データベース

抄録

大学の制度文書に基づいて業務データベースの構造を設計する際に，文章生成AI (ChatGPT) を活用してその構造化作業を半自動化する方法を検討した．圏論的データベースを用いた olog での関係性の記述は，整合性や意味の一貫性を確認するうえで有効であるが，文脈理解と自然文表現の両面で高い労力を要する．そこで，ChatGPT による関係文の候補生成と，それに対する人間の評価を組み合わせることで，自然文による構造記述の効率化を試みた．試行の結果，構文的・意味的に妥当な候補文が数多く得られ，文章生成AI がデータベース設計の効率化に有効である可能性が示された．

利益相反に関する開示

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引用文献

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稲倉恒法，今井匠太朗，高松邦彦，松本清，森雅生 (2023)，圏論的データベース構成のIRへの応用，大学情報・機関調査研究集会論文集第12回，pp.170-175.

稲倉恒法，今井匠太朗，高松邦彦，松本清，森雅生 (2024)，データの整合性が保証される圏論的データベース，教育情報学会第40回年会論文集，pp.66-69.