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QUICK REVIEW

[論文レビュー] Empowering Business Transformation: The Positive Impact and Ethical Considerations of Generative AI in Software Product Management -- A Systematic Literature Review

Nishant A. Parikh|arXiv (Cornell University)|Jun 5, 2023
Big Data and Business Intelligence被引用数 20
ひとこと要約

この論文は、ソフトウェア製品管理における生成AIについて、2016–2023年の系統的文献レビューを実施し、その応用、メリット、倫理的制約を詳述する。

ABSTRACT

Generative Artificial Intelligence (GAI) has made outstanding strides in recent years, with a good-sized impact on software product management. Drawing on pertinent articles from 2016 to 2023, this systematic literature evaluation reveals generative AI's potential applications, benefits, and constraints in this area. The study shows that technology can assist in idea generation, market research, customer insights, product requirements engineering, and product development. It can help reduce development time and costs through automatic code generation, customer feedback analysis, and more. However, the technology's accuracy, reliability, and ethical consideration persist. Ultimately, generative AI's practical application can significantly improve software product management activities, leading to more efficient use of resources, better product outcomes, and improved end-user experiences.

研究の動機と目的

  • ソフトウェア製品管理におけるアイデア創出、市場調査、顧客インサイトを生成AIがどのように支援できるかを評価する。
  • GAIが要件工学と製品開発をどのように支援し、時間とコストを削減できるかを特定する。
  • 製品管理へのGAI適用に関連する信頼性、正確性、倫理的問題を評価する。
  • 2016年から2023年までの文献を総合し、実務家向けの実用的能力と制限を整理する。

提案手法

  • 2016–2023年の関連論文を系統的にレビューする。
  • 生成AIの応用を、アイデア創出、市場調査、顧客インサイトなどのソフトウェア製品管理活動に対応づける。
  • 自動コード生成とフィードバック分析による時間とコスト削減の可能性を含む利点を分析する。
  • 正確性、信頼性、倫理的配慮に関連する制約を評価する。
  • ソフトウェア製品管理における実用的含意の総合的見解を提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

  • RQ1製品ライフサイクル全体におけるソフトウェア製品管理における生成AIの潜在的な適用は何か。
  • RQ2開発、市場調査、顧客分析など、ソフトウェア製品管理の活動に対して生成AIはどのような利点と効率性を提供するか。
  • RQ3ソフトウェア製品管理で生成AIを展開する際に生じる倫理的・信頼性の懸念は何か。

主な発見

  • 生成AIはアイデア創出、市場調査、顧客インサイト、要件工学、製品開発を支援できる。
  • GAIは自動コード生成と顧客フィードバック分析を通じて開発時間とコストを削減する可能性がある。
  • 利点にもかかわらず、生成AIを製品管理に適用する際には正確性、信頼性、倫理の問題が依然として存在する。
  • GAIの実用的な適用はリソース効率、製品アウトカム、エンドユーザー体験を向上させる可能性がある。
  • 本研究は実務家にとってのポジティブな影響と倫理的配慮の包括的な見解を提供する。

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このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。