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特許7696528実行時間見積装置、実行時間見積方法及び実行時間見積プログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2025-06-12
(45)【発行日】2025-06-20
(54)【発明の名称】実行時間見積装置、実行時間見積方法及び実行時間見積プログラム
(51)【国際特許分類】
G06F 8/30 20180101AFI20250613BHJP
G06F 8/77 20180101ALI20250613BHJP
G06F 11/34 20060101ALI20250613BHJP
【ＦＩ】
G06F8/30
G06F8/77
G06F11/34 119
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2025511438
(86)(22)【出願日】2024-10-18
(86)【国際出願番号】 JP2024037226
【審査請求日】2025-02-20
(31)【優先権主張番号】P 2024126052
(32)【優先日】2024-08-01
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】000006013
【氏名又は名称】三菱電機株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002491
【氏名又は名称】弁理士法人クロスボーダー特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】津村 雄太
(72)【発明者】
【氏名】山下 雄也
(72)【発明者】
【氏名】外山 正勝
(72)【発明者】
【氏名】松浦 陽平
【審査官】松平 英
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２４－６１５９１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特許第７３７０４６７（ＪＰ，Ｂ２）
【文献】特開２０１７－１９９２５３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２１－６４０８７（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｆ ８／００－８／３８
８／６０－８／７７
９／４４－９／４４５
９／４５１
１１／０７
１１／２８－１１／３６９８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能を示す機能記述から、前記１つ以上の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデルに入力するフロントエンド部と、前記フロントエンド部によって入力された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積部と、
過去に生成されたソースコードから、前記１つ以上の機能のうち一部の機能についてのソースコードを取得する検索部と
を備え、
前記フロントエンド部は、前記検索部によってソースコードが取得されなかった機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、前記コード生成モデルに入力し、
前記実行時間見積部は、前記検索部によって検索されたソースコードと、前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードとを結合して得られたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積装置。
【請求項2】
自然言語で記述されたソフトウェアの複数の機能を示す機能記述から、前記複数の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデルに入力するフロントエンド部と、前記フロントエンド部によって入力された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積部と
を備え、
前記フロントエンド部は、前記実行時間見積部によって見積もられた前記実行時間が制約条件を満たすか否かを判定し、前記実行時間が前記制約条件を満たさないと判定された場合に、前記実行時間見積部によって見積もられた前記実行時間を参照して、前記複数の機能のうち実行時間が最も長い機能を特定し、特定した前記実行時間が最も長い機能について、前記ソフトウェアの機能の緩和条件に従い、実行時間が改善されるように前記コード生成用のプロンプトを再生成して、前記コード生成モデルに入力し、
前記実行時間見積部は、再生成された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積装置。
【請求項3】
前記フロントエンド部は、前記機能記述の入力を受け付ける入力処理部と、
前記実行時間を出力する情報出力部と
を備える請求項１又は２に記載の実行時間見積装置。
【請求項4】
コンピュータが、自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能を示す機能記述から、前記１つ以上の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデルに入力し、コンピュータが、前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もり、
コンピュータが、過去に生成されたソースコードから、前記１つ以上の機能のうち一部の機能についてのソースコードを取得し、
コンピュータが、ソースコードが取得されなかった機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、前記コード生成モデルに入力し、
コンピュータが、検索されたソースコードと、前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードとを結合して得られたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積方法。
【請求項5】
コンピュータが、自然言語で記述されたソフトウェアの複数の機能を示す機能記述から、前記複数の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデルに入力し、コンピュータが、前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もり、
コンピュータが、見積もられた前記実行時間が制約条件を満たすか否かを判定し、前記実行時間が前記制約条件を満たさないと判定された場合に、見積もられた前記実行時間を参照して、前記複数の機能のうち実行時間が最も長い機能を特定し、特定した前記実行時間が最も長い機能について、前記ソフトウェアの機能の緩和条件に従い、実行時間が改善されるように前記コード生成用のプロンプトを再生成して、前記コード生成モデルに入力し、
コンピュータが、再生成された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積方法。
【請求項6】
自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能を示す機能記述から、前記１つ以上の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデルに入力するフロントエンド処理と、前記フロントエンド処理によって入力された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積処理と、
過去に生成されたソースコードから、前記１つ以上の機能のうち一部の機能についてのソースコードを取得する検索処理と
を行う実行時間見積装置としてコンピュータを機能させ、
前記フロントエンド処理では、前記検索処理によってソースコードが取得されなかった機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、前記コード生成モデルに入力し、
前記実行時間見積処理では、前記検索処理によって検索されたソースコードと、前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードとを結合して得られたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積プログラム。
【請求項7】
自然言語で記述されたソフトウェアの複数の機能を示す機能記述から、前記複数の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデルに入力するフロントエンド処理と、前記フロントエンド処理によって入力された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積処理と
を行う実行時間見積装置としてコンピュータを機能させ、
前記フロントエンド処理では、前記実行時間見積処理によって見積もられた前記実行時間が制約条件を満たすか否かを判定し、前記実行時間が前記制約条件を満たさないと判定された場合に、前記実行時間見積処理によって見積もられた前記実行時間を参照して、前記複数の機能のうち実行時間が最も長い機能を特定し、特定した前記実行時間が最も長い機能について、前記ソフトウェアの機能の緩和条件に従い、実行時間が改善されるように前記コード生成用のプロンプトを再生成して、前記コード生成モデルに入力し、
前記実行時間見積処理では、再生成された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、ソフトウェアの実行時間を見積もる技術に関する。
【背景技術】
【0002】
組み込みソフトウェアの開発では、リアルタイム制約を満たすために開発対象のソフトウェアの実行時間を見積もることが重要である。
実行時間を把握する方法として、動作環境でのソフトウェア実行する方法と、エミュレータ及びシミュレーションを用いた方法とがある。しかし、動作環境でのソフトウェア実行する方法には、開発の早期段階で動作環境が手元にないという問題がある。また、エミュレータ及びシミュレーションを用いた方法には、シミュレーション実行に時間がかかるという問題がある。
実行時間を把握する方法として、動作環境でのソフトウェア実行する方法と、エミュレータ及びシミュレーションを用いた方法とがある。しかし、動作環境でのソフトウェア実行する方法には、開発の早期段階で動作環境が手元にないという問題がある。また、エミュレータ及びシミュレーションを用いた方法には、シミュレーション実行に時間がかかるという問題がある。
【0003】
特許文献１では、この問題を解決するために、コンパイラによるプログラム解析技術を活用してソフトウェアの実行時間を見積もる技術を提示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】国際公開第２０１０－００１７６６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
特許文献１で提示された技術により、見積対象プログラムの構成命令列から柔軟に実行時間の見積もりができるようになる。しかし、特許文献１で提示された技術では、ソフトウェアのソースコードの実装が完了していることが前提である。そのため、実装工程終了後でないと実行時間の見積をすることができない。したがって、実行時間の目標を達成できなかった場合には、実装工程から設計工程までの手戻りが発生してしまう。
本開示は、設計工程で実行時間を見積もりできるようにすることを目的とする。
本開示は、設計工程で実行時間を見積もりできるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示に係る実行時間見積装置は、
自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能を示す機能記述から、前記１つ以上の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデルに入力するフロントエンド部と、
前記フロントエンド部によって入力された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積部と
を備える。
自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能を示す機能記述から、前記１つ以上の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデルに入力するフロントエンド部と、
前記フロントエンド部によって入力された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積部と
を備える。
【発明の効果】
【0007】
本開示では、自然言語で記述されたソフトウェアの機能記述からコード生成用のプロンプトを生成してコード生成モデルに入力し、コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間が見積もられる。これにより、設計工程で実行時間を見積もりすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】実施の形態１に係る実行時間見積装置１０の機能構成図。
【図2】実施の形態１に係るフロントエンド部１３の機能構成図。
【図3】実施の形態１に係る実行時間見積装置１０のハードウェア構成図。
【図4】実施の形態１に係る実行時間見積装置１０の処理の流れを示すフローチャート。
【図5】実施の形態１に係るユーザによって入力されるデータの説明図。
【図6】実施の形態１に係るユーザに提示される情報の説明図。
【図7】実施の形態１に係るユーザに提示される情報の説明図。
【図8】実施の形態２に係る実行時間見積装置１０の機能構成図。
【図9】実施の形態２に係るデータベース部１６に記憶される情報の説明図。
【図10】実施の形態２に係るフロントエンド部１３の機能構成図。
【図11】実施の形態２に係る実行時間見積装置１０の処理の流れを示すフローチャート。
【図12】実施の形態２に係る実行時間見積装置１０の処理の流れを示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【0009】
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係る実行時間見積装置１０の機能構成を説明する。
実行時間見積装置１０は、機能構成要素として、コード生成モデル１１と、実行時間見積部１２と、フロントエンド部１３とを備える。
コード生成モデル１１は、コード生成用のプロンプトを入力として受け取り、ソフトウェアのソースコードを生成する学習モデルである。実行時間見積部１２は、ソースコードを入力として受け取り、ソースコードの実行時間を見積もる機能である。フロントエンド部１３は、ユーザとのデータのやり取りを行うとともに、コード生成モデル１１及び実行時間見積部１２とデータの送受信を行う機能である。
フロントエンド部１３は、通信ネットワーク１４を介して、ユーザ端末３０等の外部の装置と接続される。通信ネットワーク１４は、データの送受信を行うためのネットワークである。また、コード生成モデル１１と実行時間見積部１２とフロントエンド部１３とは、伝送パス１５を介して接続されている。伝送パス１５は、コード生成モデル１１と実行時間見積部１２とフロントエンド部１３との間でのデータの伝送を行うためのパスである。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係る実行時間見積装置１０の機能構成を説明する。
実行時間見積装置１０は、機能構成要素として、コード生成モデル１１と、実行時間見積部１２と、フロントエンド部１３とを備える。
コード生成モデル１１は、コード生成用のプロンプトを入力として受け取り、ソフトウェアのソースコードを生成する学習モデルである。実行時間見積部１２は、ソースコードを入力として受け取り、ソースコードの実行時間を見積もる機能である。フロントエンド部１３は、ユーザとのデータのやり取りを行うとともに、コード生成モデル１１及び実行時間見積部１２とデータの送受信を行う機能である。
フロントエンド部１３は、通信ネットワーク１４を介して、ユーザ端末３０等の外部の装置と接続される。通信ネットワーク１４は、データの送受信を行うためのネットワークである。また、コード生成モデル１１と実行時間見積部１２とフロントエンド部１３とは、伝送パス１５を介して接続されている。伝送パス１５は、コード生成モデル１１と実行時間見積部１２とフロントエンド部１３との間でのデータの伝送を行うためのパスである。
【0010】
学習モデルは、いわゆる生成ＡＩである。ＡＩは、Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅである。学習モデルは、具体例としては、ＢＥＲＴ、ＧＰＴ等のアルゴリズムを用いて構成されてもよい。ＢＥＲＴは、Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｅｎｃｏｄｅｒ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓの略である。ＧＰＴは、Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ｐｒｅｔｒａｉｎｅｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒの略である。学習モデルは、これらのアルゴリズムを含む複数のアルゴリズムを組み合わせて構成されてもよい。
図１では、実行時間見積装置１０が学習モデルであるコード生成モデル１１を備える構成が示されている。しかし、コード生成モデル１１は、実行時間見積装置１０の外部に設けられていてもよい。
図１では、実行時間見積装置１０が学習モデルであるコード生成モデル１１を備える構成が示されている。しかし、コード生成モデル１１は、実行時間見積装置１０の外部に設けられていてもよい。
【0011】
図２を参照して、実施の形態１に係るフロントエンド部１３の機能構成を説明する。
フロントエンド部１３は、機能構成要素として、入力処理部１３１と、情報出力部１３２と、データ送信部１３３と、プロンプト生成部１３４と、妥当性判定部１３５と、データ受信部１３６とを備える。これらの機能構成要素は、伝送パス１３７を介して接続されている。
入力処理部１３１は、ユーザ端末３０からの入力を分割する機能である。情報出力部１３２は、実行時間の見積結果に関する情報を出力する機能である。データ送信部１３３は、コード生成用のプロンプトをコード生成モデル１１に送信するとともに、コード生成モデル１１によって生成されたソースコードを実行時間見積部１２に送信する機能である。プロンプト生成部１３４は、コード生成モデル１１に送信するコード生成用のプロンプトを生成する機能である。妥当性判定部１３５は、実行時間見積部１２の見積結果とユーザ端末３０から入力された実行時間に関する制約条件とを比較し、見積結果が制約条件を満たすか否かを判定する機能である。データ受信部１３６は、コード生成モデル１１及び実行時間見積部１２から出力された情報を受信する機能である。伝送パス１３７は、各機能構成要素の間でデータの伝送を行うためのパスである。
フロントエンド部１３は、機能構成要素として、入力処理部１３１と、情報出力部１３２と、データ送信部１３３と、プロンプト生成部１３４と、妥当性判定部１３５と、データ受信部１３６とを備える。これらの機能構成要素は、伝送パス１３７を介して接続されている。
入力処理部１３１は、ユーザ端末３０からの入力を分割する機能である。情報出力部１３２は、実行時間の見積結果に関する情報を出力する機能である。データ送信部１３３は、コード生成用のプロンプトをコード生成モデル１１に送信するとともに、コード生成モデル１１によって生成されたソースコードを実行時間見積部１２に送信する機能である。プロンプト生成部１３４は、コード生成モデル１１に送信するコード生成用のプロンプトを生成する機能である。妥当性判定部１３５は、実行時間見積部１２の見積結果とユーザ端末３０から入力された実行時間に関する制約条件とを比較し、見積結果が制約条件を満たすか否かを判定する機能である。データ受信部１３６は、コード生成モデル１１及び実行時間見積部１２から出力された情報を受信する機能である。伝送パス１３７は、各機能構成要素の間でデータの伝送を行うためのパスである。
【0012】
図３を参照して、実施の形態１に係る実行時間見積装置１０のハードウェア構成を説明する。
実行時間見積装置１０は、ストレージ２１と、プロセッサ２２と、メモリ２３と、ネットワークインターフェース２４とを備える。
ストレージ２１は、ＳＳＤといった記憶媒体である。ＳＳＤは、Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅの略である。ストレージ２１は、ＳＤ（登録商標）メモリカード、ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ（登録商標）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬記録媒体であってもよい。ＳＤは、Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌの略である。ＤＶＤは、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋの略である。
実行時間見積装置１０は、ストレージ２１と、プロセッサ２２と、メモリ２３と、ネットワークインターフェース２４とを備える。
ストレージ２１は、ＳＳＤといった記憶媒体である。ＳＳＤは、Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅの略である。ストレージ２１は、ＳＤ（登録商標）メモリカード、ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ（登録商標）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬記録媒体であってもよい。ＳＤは、Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌの略である。ＤＶＤは、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋの略である。
【0013】
プロセッサ２２は、プロセッシングを行うＩＣである。ＩＣはＩｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。プロセッサ２２は、具体例としては、ＣＰＵである。ＣＰＵは、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略である。
【0014】
メモリ２３は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ２３は、具体例としては、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭである。ＳＲＡＭは、Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの略である。ＤＲＡＭは、Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの略である。
【0015】
ネットワークインターフェース２４は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。ネットワークインターフェース２４は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＵＳＢのポートである。ＵＳＢは、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓの略である。
【0016】
ストレージ２１には、各機能構成要素を実現するプログラムが記憶されている。このプログラムは、プロセッサ２２によってメモリ２３に読み出され、実行される。これにより、各機能構成要素の機能が実現される。また、ストレージ２１には、各機能構成要素が扱うデータが格納される。
【0017】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図４から図７を参照して、実施の形態１に係る実行時間見積装置１０の動作を説明する。
実施の形態１に係る実行時間見積装置１０の動作手順は、実施の形態１に係る実行時間見積方法に相当する。また、実施の形態１に係る実行時間見積装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態１に係る実行時間見積プログラムに相当する。
図４から図７を参照して、実施の形態１に係る実行時間見積装置１０の動作を説明する。
実施の形態１に係る実行時間見積装置１０の動作手順は、実施の形態１に係る実行時間見積方法に相当する。また、実施の形態１に係る実行時間見積装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態１に係る実行時間見積プログラムに相当する。
【0018】
図４を参照して、実施の形態１に係る実行時間見積装置１０の処理の流れを説明する。
（ステップＳ１００：入力処理）
入力処理部１３１は、ユーザによって入力されたデータをユーザ端末３０から受け付ける。入力処理部１３１は、受け付けたデータをストレージ２１に書き込む。
ユーザによって入力されたデータは、自然言語で記述したソフトウェアを構成する１つ以上の機能からなる機能群を示す機能記述と、その機能群の実行時間の制約条件と、実行時間の制約条件を満たせなかった場合の機能の緩和条件とを含む。
（ステップＳ１００：入力処理）
入力処理部１３１は、ユーザによって入力されたデータをユーザ端末３０から受け付ける。入力処理部１３１は、受け付けたデータをストレージ２１に書き込む。
ユーザによって入力されたデータは、自然言語で記述したソフトウェアを構成する１つ以上の機能からなる機能群を示す機能記述と、その機能群の実行時間の制約条件と、実行時間の制約条件を満たせなかった場合の機能の緩和条件とを含む。
【0019】
例えば、ユーザによって入力されたデータは、図５に示すテンプレートに従ったデータである。
ソースコードの機能（ｆｕｎｃ）の欄に、実現する１つ以上の機能が自然言語で記述される。例えば、ソースコードの機能（ｆｕｎｃ）の欄に、フーリエ変換を行う関数と記載される。関数の入力値（ｉｎｐｕｔ）の欄に、ソースコードの機能（ｆｕｎｃ）の欄に記述された機能を実現する関数に必要な引数が自然言語で記述される。例えば、関数の入力値（ｉｎｐｕｔ）の欄に、２つのｄｏｕｂｌｅ型のメンバ（入力と出力）を持つ構造体と記述される。関数の出力値（ｏｕｔｐｕｔ）の欄に、ソースコードの機能（ｆｕｎｃ）の欄に記述された機能を実現する関数の戻り値が自然言語で記述される。例えば、関数の出力値（ｏｕｔｐｕｔ）の欄に、２つのｄｏｕｂｌｅ型のメンバ（データＡとデータＢ）を持つ構造体と記述される。制約事項（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）の欄に、ソースコードの機能（ｆｕｎｃ）の欄に記述された機能を実現する関数の実行環境に関する制約内容が自然言語で記述される。例えば、制約事項（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）の欄に、Ｘｉｌｉｎｘ製の評価ボードＺｅｄｂｏａｒｄを対象にする、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）ＯＳを使用する、ＦＰＧＡを使用すると記述される。緩和条件の欄には、機能の緩和内容が自然言語で記述される。実行時間の制約条件（Ｘ）の欄に、満たすべき実行時間が記述される。例えば、実行時間の制約条件（Ｘ）の欄に、１００μｓ（マイクロ秒）と記述される。
ソースコードの機能（ｆｕｎｃ）の欄に、実現する１つ以上の機能が自然言語で記述される。例えば、ソースコードの機能（ｆｕｎｃ）の欄に、フーリエ変換を行う関数と記載される。関数の入力値（ｉｎｐｕｔ）の欄に、ソースコードの機能（ｆｕｎｃ）の欄に記述された機能を実現する関数に必要な引数が自然言語で記述される。例えば、関数の入力値（ｉｎｐｕｔ）の欄に、２つのｄｏｕｂｌｅ型のメンバ（入力と出力）を持つ構造体と記述される。関数の出力値（ｏｕｔｐｕｔ）の欄に、ソースコードの機能（ｆｕｎｃ）の欄に記述された機能を実現する関数の戻り値が自然言語で記述される。例えば、関数の出力値（ｏｕｔｐｕｔ）の欄に、２つのｄｏｕｂｌｅ型のメンバ（データＡとデータＢ）を持つ構造体と記述される。制約事項（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）の欄に、ソースコードの機能（ｆｕｎｃ）の欄に記述された機能を実現する関数の実行環境に関する制約内容が自然言語で記述される。例えば、制約事項（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）の欄に、Ｘｉｌｉｎｘ製の評価ボードＺｅｄｂｏａｒｄを対象にする、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）ＯＳを使用する、ＦＰＧＡを使用すると記述される。緩和条件の欄には、機能の緩和内容が自然言語で記述される。実行時間の制約条件（Ｘ）の欄に、満たすべき実行時間が記述される。例えば、実行時間の制約条件（Ｘ）の欄に、１００μｓ（マイクロ秒）と記述される。
【0020】
（ステップＳ１０１：プロンプト生成処理）
プロンプト生成部１３４は、ストレージ２１から自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能の機能記述を読み出す。プロンプト生成部１３４は、機能記述から、１つ以上の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成する。プロンプト生成部１３４は、コード生成用のプロンプトをデータ送信部１３３を介してコード生成モデル１１に入力する。
すると、コード生成モデル１１は、入力されたプロンプトに対してソフトウェアのソースコードを生成する。コード生成モデル１１は、ソースコードをフロントエンド部１３に出力する。データ受信部１３６は、コード生成モデル１１によって出力されたソースコードを受信する。
プロンプト生成部１３４は、ストレージ２１から自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能の機能記述を読み出す。プロンプト生成部１３４は、機能記述から、１つ以上の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成する。プロンプト生成部１３４は、コード生成用のプロンプトをデータ送信部１３３を介してコード生成モデル１１に入力する。
すると、コード生成モデル１１は、入力されたプロンプトに対してソフトウェアのソースコードを生成する。コード生成モデル１１は、ソースコードをフロントエンド部１３に出力する。データ受信部１３６は、コード生成モデル１１によって出力されたソースコードを受信する。
【0021】
（ステップＳ１０２：ソースコード出力処理）
情報出力部１３２は、受信されたソースコードをユーザ端末３０に出力する。
情報出力部１３２は、受信されたソースコードをユーザ端末３０に出力する。
【0022】
（ステップＳ１０３：ソースコード判定処理）
ユーザ端末３０は、ソースコードを表示して、ソースコードをユーザに提示する。そして、ユーザ端末３０は、ユーザからソースコードを受け入れるか否かの入力を受け付ける。
ユーザ端末３０は、ユーザがソースコードを受け入れる場合には、処理をステップＳ１０４に進める。一方、ユーザ端末３０は、ユーザがソースコードを受け入れない場合には、処理をステップＳ１００に戻し、ソースコードの修正案等を含むデータをユーザに入力させる等する。そして、コード生成モデル１１にソースコードを再生成させる。
ユーザ端末３０は、ソースコードを表示して、ソースコードをユーザに提示する。そして、ユーザ端末３０は、ユーザからソースコードを受け入れるか否かの入力を受け付ける。
ユーザ端末３０は、ユーザがソースコードを受け入れる場合には、処理をステップＳ１０４に進める。一方、ユーザ端末３０は、ユーザがソースコードを受け入れない場合には、処理をステップＳ１００に戻し、ソースコードの修正案等を含むデータをユーザに入力させる等する。そして、コード生成モデル１１にソースコードを再生成させる。
【0023】
（ステップＳ１０４：実行時間見積処理）
データ送信部１３３は、ステップＳ１０２で受信されたソースコードを実行時間見積部１２に送信して、実行時間見積部１２にソースコードの実行時間の見積もりをさせる。実行時間見積部１２は、特許文献１に記載された方法等によりソースコードの実行時間を見積もる。ここでは、実行時間見積部１２は、ソースコードの合計の実行時間とともに、１つ以上の機能それぞれについて実行時間を見積もるものとする。
データ送信部１３３は、ステップＳ１０２で受信されたソースコードを実行時間見積部１２に送信して、実行時間見積部１２にソースコードの実行時間の見積もりをさせる。実行時間見積部１２は、特許文献１に記載された方法等によりソースコードの実行時間を見積もる。ここでは、実行時間見積部１２は、ソースコードの合計の実行時間とともに、１つ以上の機能それぞれについて実行時間を見積もるものとする。
【0024】
（ステップＳ１０５：見積結果受信処理）
データ受信部１３６は、実行時間見積部１２によって見積もりされた結果を受信する。妥当性判定部１３５は、ストレージ２１から実行時間の制約条件を読み出す。妥当性判定部１３５は、見積もりされた結果が示す合計の実行時間が、実行時間の制約条件を満たすか否かを判定する。妥当性判定部１３５は、合計の実行時間が、実行時間の制約条件が示す時間以内の場合には、制約条件を満たすと判定する。
妥当性判定部１３５は、実行時間が、実行時間の制約条件を満たす場合には、処理をステップＳ１０６に進める。一方、妥当性判定部１３５は、実行時間が、実行時間の制約条件を満たさない場合には、処理をステップＳ１０７に進める。
データ受信部１３６は、実行時間見積部１２によって見積もりされた結果を受信する。妥当性判定部１３５は、ストレージ２１から実行時間の制約条件を読み出す。妥当性判定部１３５は、見積もりされた結果が示す合計の実行時間が、実行時間の制約条件を満たすか否かを判定する。妥当性判定部１３５は、合計の実行時間が、実行時間の制約条件が示す時間以内の場合には、制約条件を満たすと判定する。
妥当性判定部１３５は、実行時間が、実行時間の制約条件を満たす場合には、処理をステップＳ１０６に進める。一方、妥当性判定部１３５は、実行時間が、実行時間の制約条件を満たさない場合には、処理をステップＳ１０７に進める。
【0025】
（ステップＳ１０６：結果提示処理）
情報出力部１３２は、ステップＳ１０５で受信された見積もりされた結果をユーザ端末３０に出力して、ユーザに提示させる。この際、情報出力部１３２は、見積もりされた結果とともに、実行時間の制約条件と、ソースコードと等も出力して提示させてもよい。
情報出力部１３２は、ステップＳ１０５で受信された見積もりされた結果をユーザ端末３０に出力して、ユーザに提示させる。この際、情報出力部１３２は、見積もりされた結果とともに、実行時間の制約条件と、ソースコードと等も出力して提示させてもよい。
【0026】
（ステップＳ１０７：緩和条件判定処理）
プロンプト生成部１３４は、ストレージ２１から、実行時間の制約条件を満たせなかった場合の各機能の緩和条件を読み出す。プロンプト生成部１３４は、見積もりされた結果が示す機能毎の実行時間を参照して、実行時間が最も長い機能を特定する。プロンプト生成部１３４は、特定された機能について緩和条件が設定されているか否かを判定する。
プロンプト生成部１３４は、緩和条件が設定されている場合には、処理をステップＳ１０８に進める。一方、プロンプト生成部１３４は、緩和条件が設定されていない場合には、処理をステップＳ１０６に進める。つまり、緩和条件が設定されていない場合には、情報出力部１３２は、ステップＳ１０５で受信された、制約条件を満たしていない結果をユーザ端末３０に出力する。
プロンプト生成部１３４は、ストレージ２１から、実行時間の制約条件を満たせなかった場合の各機能の緩和条件を読み出す。プロンプト生成部１３４は、見積もりされた結果が示す機能毎の実行時間を参照して、実行時間が最も長い機能を特定する。プロンプト生成部１３４は、特定された機能について緩和条件が設定されているか否かを判定する。
プロンプト生成部１３４は、緩和条件が設定されている場合には、処理をステップＳ１０８に進める。一方、プロンプト生成部１３４は、緩和条件が設定されていない場合には、処理をステップＳ１０６に進める。つまり、緩和条件が設定されていない場合には、情報出力部１３２は、ステップＳ１０５で受信された、制約条件を満たしていない結果をユーザ端末３０に出力する。
【0027】
（ステップＳ１０８：プロンプト再生成処理）
プロンプト生成部１３４は、実行時間が最も長い機能についての緩和条件に沿って、実行時間が最も長い機能についての実行時間が改善するように、コード生成用のプロンプトを再生成する。そして、プロンプト生成部１３４は、処理をステップＳ１０１に戻して、再生成したプロンプトをコード生成モデル１１に入力して、ソースコードを再生成させる。
プロンプト生成部１３４は、実行時間が最も長い機能についての緩和条件に沿って、実行時間が最も長い機能についての実行時間が改善するように、コード生成用のプロンプトを再生成する。そして、プロンプト生成部１３４は、処理をステップＳ１０１に戻して、再生成したプロンプトをコード生成モデル１１に入力して、ソースコードを再生成させる。
【0028】
ステップＳ１０６では、例えば、図６に示すような情報がユーザに提示される。図６では、機能毎の実行時間が示されるとともに、合計の実行時間が、実行時間の制約条件を示す目標実行時間と対比されて示されている。また、ソースコードをダウンロードするためのリンクが示されている。
また、１度目に生成されたソースコードでは制約条件を満たせず、機能の緩和がされてソースコードが再生成された場合には、例えば、図７に示すような情報がユーザに提示される。図７では、１回目の見積もりとは別のタブで、２回目の見積もりとして再生成されたソースコードについての見積もりが提示されている。提示されている内容として、ソースコードについて１回目との変更点が加えられている。
また、１度目に生成されたソースコードでは制約条件を満たせず、機能の緩和がされてソースコードが再生成された場合には、例えば、図７に示すような情報がユーザに提示される。図７では、１回目の見積もりとは別のタブで、２回目の見積もりとして再生成されたソースコードについての見積もりが提示されている。提示されている内容として、ソースコードについて１回目との変更点が加えられている。
【0029】
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態１に係る実行時間見積装置１０は、自然言語で記述されたソフトウェアの機能記述からコード生成用のプロンプトを生成してコード生成モデル１１に入力し、コード生成モデル１１によって生成されたソースコードの実行時間が見積もられる。これにより、設計工程で実行時間を見積もりすることが可能である。
以上のように、実施の形態１に係る実行時間見積装置１０は、自然言語で記述されたソフトウェアの機能記述からコード生成用のプロンプトを生成してコード生成モデル１１に入力し、コード生成モデル１１によって生成されたソースコードの実行時間が見積もられる。これにより、設計工程で実行時間を見積もりすることが可能である。
【0030】
また、実施の形態１に係る実行時間見積装置１０は、見積もりされた実行時間が制約条件を満たさない場合には、緩和条件を適用してソースコードが再生成される。そして、再生成されたソースコードについて実行時間を見積もる。これにより、制約条件を満たす機能構成を特定することが可能である。
【0031】
また、実施の形態１に係る実行時間見積装置１０は、実行時間が最も長い機能について緩和条件を適用する。これにより、効率的に実行時間を削減したソースコードを再生成可能である。
【0032】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
実施の形態１では、実行時間が最も長い機能に緩和条件が設定されていない場合には、緩和条件の適用を行わなかった。しかし、プロンプト生成部１３４は、緩和条件が設定されている機能のうち、最も実行時間が長い機能に対して緩和条件を適用するようにしてもよい。これにより、実行時間が最も長い機能に緩和条件が設定されていない場合であっても、２番目に実行時間が最も長い機能に対して緩和条件を適用するといったことが可能になる。
但し、実行時間が短い機能に対して緩和条件を適用しても効果があまり得られない。そこで、合計の実行時間のうち基準割合以上の実行時間となっている機能だけを緩和条件の適用対象としてもよい。
＜変形例１＞
実施の形態１では、実行時間が最も長い機能に緩和条件が設定されていない場合には、緩和条件の適用を行わなかった。しかし、プロンプト生成部１３４は、緩和条件が設定されている機能のうち、最も実行時間が長い機能に対して緩和条件を適用するようにしてもよい。これにより、実行時間が最も長い機能に緩和条件が設定されていない場合であっても、２番目に実行時間が最も長い機能に対して緩和条件を適用するといったことが可能になる。
但し、実行時間が短い機能に対して緩和条件を適用しても効果があまり得られない。そこで、合計の実行時間のうち基準割合以上の実行時間となっている機能だけを緩和条件の適用対象としてもよい。
【0033】
実施の形態２．
実施の形態２は、過去に生成されたソースコードを利用する点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
実施の形態２は、過去に生成されたソースコードを利用する点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
【0034】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図８を参照して、実施の形態２に係る実行時間見積装置１０の機能構成を説明する。
実行時間見積装置１０は、機能構成要素として、データベース部１６を備える点が図１に示す実行時間見積装置１０と異なる。データベース部１６は、過去に生成されたソースコードを機能と対応付けて記憶する。データベース部１６は、ストレージ２１によって実現される。
図８を参照して、実施の形態２に係る実行時間見積装置１０の機能構成を説明する。
実行時間見積装置１０は、機能構成要素として、データベース部１６を備える点が図１に示す実行時間見積装置１０と異なる。データベース部１６は、過去に生成されたソースコードを機能と対応付けて記憶する。データベース部１６は、ストレージ２１によって実現される。
【0035】
図９を参照して、実施の形態２に係るデータベース部１６に記憶される情報を説明する。
データベース部１６には、関数名毎に、機能と、作成者と、ソースと、等級と、プロンプトとが記憶される。関数名は、ソースコードに付与された関数の名称である。機能は、ソースコードの機能を自然言語で記述したものである。作成者は、ソースコードの作成者である。ソースは、ソースコードがコード生成モデル１１によって生成されたか、組織員の誰かが作成したかを示す。図９では、組織員の誰かが作成した場合には、ハンドコードと設定されている。等級は、ソースコードが公知であるか、組織内で秘匿されるかが設定される。プロンプトは、ソースコードがコード生成モデル１１によって生成された場合に、生成時にコード生成モデル１１に与えられたプロンプトである。
データベース部１６には、関数名毎に、機能と、作成者と、ソースと、等級と、プロンプトとが記憶される。関数名は、ソースコードに付与された関数の名称である。機能は、ソースコードの機能を自然言語で記述したものである。作成者は、ソースコードの作成者である。ソースは、ソースコードがコード生成モデル１１によって生成されたか、組織員の誰かが作成したかを示す。図９では、組織員の誰かが作成した場合には、ハンドコードと設定されている。等級は、ソースコードが公知であるか、組織内で秘匿されるかが設定される。プロンプトは、ソースコードがコード生成モデル１１によって生成された場合に、生成時にコード生成モデル１１に与えられたプロンプトである。
【0036】
図１０を参照して、実施の形態２に係るフロントエンド部１３の機能構成を説明する。
フロントエンド部１３は、検索部１３８と、結合部１３９とを備える点が図３に示すフロントエンド部１３と異なる。検索部１３８は、データベース部１６からソースコードを検索する機能である。結合部１３９は、データベース部１６から検索されたソースコードと、コード生成モデル１１によって生成されたソースコードとを結合する機能である。
フロントエンド部１３は、検索部１３８と、結合部１３９とを備える点が図３に示すフロントエンド部１３と異なる。検索部１３８は、データベース部１６からソースコードを検索する機能である。結合部１３９は、データベース部１６から検索されたソースコードと、コード生成モデル１１によって生成されたソースコードとを結合する機能である。
【0037】
【0038】
（ステップＳ２０１：検索処理）
検索部１３８は、ストレージ２１から自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能の機能記述を読み出す。検索部１３８は、１つ以上の機能それぞれを対象として、対象の機能のソースコードをデータベース部１６から検索する。具体的には、検索部１３８は、データベース部１６の機能に対象の機能が設定されたレコードを特定し、そのレコードのソースコードを取得する。
検索部１３８は、ソースコードが存在する機能があった場合には、処理をステップＳ２０２に進める。一方、ソースコードが存在する機能がなかった場合には、処理をステップＳ２０３に進める。
検索部１３８は、ストレージ２１から自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能の機能記述を読み出す。検索部１３８は、１つ以上の機能それぞれを対象として、対象の機能のソースコードをデータベース部１６から検索する。具体的には、検索部１３８は、データベース部１６の機能に対象の機能が設定されたレコードを特定し、そのレコードのソースコードを取得する。
検索部１３８は、ソースコードが存在する機能があった場合には、処理をステップＳ２０２に進める。一方、ソースコードが存在する機能がなかった場合には、処理をステップＳ２０３に進める。
【0039】
（ステップＳ２０２：第１プロンプト生成処理）
プロンプト生成部１３４は、ソースコードが存在しなかった機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成する。プロンプト生成部１３４は、コード生成用のプロンプトをデータ送信部１３３を介してコード生成モデル１１に入力する。
すると、コード生成モデル１１は、入力されたプロンプトに対してソフトウェアのソースコードを生成する。コード生成モデル１１は、ソースコードをフロントエンド部１３に出力する。データ受信部１３６は、コード生成モデル１１によって出力されたソースコードを受信する。
プロンプト生成部１３４は、ソースコードが存在しなかった機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成する。プロンプト生成部１３４は、コード生成用のプロンプトをデータ送信部１３３を介してコード生成モデル１１に入力する。
すると、コード生成モデル１１は、入力されたプロンプトに対してソフトウェアのソースコードを生成する。コード生成モデル１１は、ソースコードをフロントエンド部１３に出力する。データ受信部１３６は、コード生成モデル１１によって出力されたソースコードを受信する。
【0040】
（ステップＳ２０３：第２プロンプト生成処理）
プロンプト生成部１３４は、図４のステップＳ１０１と同様に、１つ以上の機能全てを実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成する。プロンプト生成部１３４は、コード生成用のプロンプトをデータ送信部１３３を介してコード生成モデル１１に入力する。
すると、コード生成モデル１１は、入力されたプロンプトに対してソフトウェアのソースコードを生成する。コード生成モデル１１は、ソースコードをフロントエンド部１３に出力する。データ受信部１３６は、コード生成モデル１１によって出力されたソースコードを受信する。
プロンプト生成部１３４は、図４のステップＳ１０１と同様に、１つ以上の機能全てを実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成する。プロンプト生成部１３４は、コード生成用のプロンプトをデータ送信部１３３を介してコード生成モデル１１に入力する。
すると、コード生成モデル１１は、入力されたプロンプトに対してソフトウェアのソースコードを生成する。コード生成モデル１１は、ソースコードをフロントエンド部１３に出力する。データ受信部１３６は、コード生成モデル１１によって出力されたソースコードを受信する。
【0041】
（ステップＳ２０４：結合処理）
結合部１３９は、ステップＳ２０１で取得されたソースコードと、ステップＳ２０２で生成されたソースコードとを結合して、１つ以上の機能全てを実現するソースコードを生成する。
結合部１３９は、ステップＳ２０１で取得されたソースコードと、ステップＳ２０２で生成されたソースコードとを結合して、１つ以上の機能全てを実現するソースコードを生成する。
【0042】
（ステップＳ２０５：ソースコード出力処理）
情報出力部１３２は、ステップＳ２０３で受信されたソースコード、又は、ステップＳ２０４で生成されたソースコードをユーザ端末３０に出力する。
情報出力部１３２は、ステップＳ２０３で受信されたソースコード、又は、ステップＳ２０４で生成されたソースコードをユーザ端末３０に出力する。
【0043】
ステップＳ２０６からステップＳ２１０の処理は、図４のステップＳ１０３からステップＳ１０７の処理と同じである。
【0044】
（ステップＳ２１１：ソース判定処理）
プロンプト生成部１３４は、実行時間が最も長い機能のソースコードがコード生成モデル１１によって生成されたものであるか否かを判定する。
プロンプト生成部１３４は、コード生成モデル１１によって生成されたものである場合には、処理をステップＳ２１３に進める。プロンプト生成部１３４は、コード生成モデル１１によって生成されたものでない場合には、処理をステップＳ２１２に進める。
プロンプト生成部１３４は、実行時間が最も長い機能のソースコードがコード生成モデル１１によって生成されたものであるか否かを判定する。
プロンプト生成部１３４は、コード生成モデル１１によって生成されたものである場合には、処理をステップＳ２１３に進める。プロンプト生成部１３４は、コード生成モデル１１によって生成されたものでない場合には、処理をステップＳ２１２に進める。
【0045】
（ステップＳ２１２：等級判定処理）
プロンプト生成部１３４は、実行時間が最も長い機能のソースコードが公知のものであるか否かを判定する。
プロンプト生成部１３４は、公知のものである場合には、処理をステップＳ２１３に進める。一方、プロンプト生成部１３４は、公知のものでない場合には、処理をステップＳ２０９に進める。
プロンプト生成部１３４は、実行時間が最も長い機能のソースコードが公知のものであるか否かを判定する。
プロンプト生成部１３４は、公知のものである場合には、処理をステップＳ２１３に進める。一方、プロンプト生成部１３４は、公知のものでない場合には、処理をステップＳ２０９に進める。
【0046】
ステップＳ２１３の処理は、図４のステップＳ１０８の処理と同じである。
【0047】
（ステップＳ２１４：ソースコード生成処理）
プロンプト生成部１３４は、ステップＳ２１３で生成されたプロンプトをコード生成モデル１１に入力して、ソースコードを再生成させる。そして、処理をステップＳ２０５に戻す。
プロンプト生成部１３４は、ステップＳ２１３で生成されたプロンプトをコード生成モデル１１に入力して、ソースコードを再生成させる。そして、処理をステップＳ２０５に戻す。
【0048】
＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態２に係る実行時間見積装置１０は、過去に生成されたソースコードを利用する。これにより、実績があるソースコードの利用が可能になるため、見積もり結果の信頼性を高くすることが可能である。
以上のように、実施の形態２に係る実行時間見積装置１０は、過去に生成されたソースコードを利用する。これにより、実績があるソースコードの利用が可能になるため、見積もり結果の信頼性を高くすることが可能である。
【0049】
また、実施の形態２に係る実行時間見積装置１０は、過去に生成されたソースコードをコード生成モデル１１に記憶させず、データベース部１６を用いて管理する。これにより、過去に生成されたソースコードを組織内で秘匿することが可能になる。そのため、情報流出を気にせず、ハンドコードのソースコードを利用することが可能になる。
【0050】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例２＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例２として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例２について、実施の形態１と異なる点を説明する。
＜変形例２＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例２として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例２について、実施の形態１と異なる点を説明する。
【0051】
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、実行時間見積装置１０は、ストレージ２１とプロセッサ２２とメモリ２３とに代えて、電子回路を備える。電子回路は、各機能構成要素と、ストレージ２１と、メモリ２３との機能とを実現する専用の回路である。
【0052】
電子回路としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡが想定される。ＧＡは、Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略である。ＡＳＩＣは、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略である。
各機能構成要素を１つの電子回路で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路に分散させて実現してもよい。
各機能構成要素を１つの電子回路で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路に分散させて実現してもよい。
【0053】
＜変形例３＞
変形例３として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
変形例３として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
【0054】
ストレージ２１とプロセッサ２２とメモリ２３と電子回路とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。
【0055】
また、以上の説明における「部」を、「回路」、「工程」、「手順」、「処理」又は「処理回路」に読み替えてもよい。
【0056】
以下、本開示の諸態様を付記としてまとめて記載する。
（付記１）
自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能を示す機能記述から、前記１つ以上の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデルに入力するフロントエンド部と、
前記フロントエンド部によって入力された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積部と
を備える実行時間見積装置。
（付記２）
前記フロントエンド部は、
前記実行時間見積部によって見積もられた前記実行時間が制約条件を満たすか否かを判定する付記１に記載の実行時間見積装置。
（付記３）
前記フロントエンド部は、前記妥当性検証部によって前記実行時間が前記制約条件を満たさないと判定された場合に、前記ソフトウェアの機能の緩和条件に従い、前記コード生成用のプロンプトを再生成して、前記コード生成モデルに入力し、
前記実行時間見積部は、再生成された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる
付記２に記載の実行時間見積装置。
（付記４）
前記フロントエンド部は、前記１つ以上の機能のうち実行時間が最も長い機能について、実行時間が改善されるように前記コード生成用のプロンプトを再生成する
付記３に記載の実行時間見積装置。
（付記５）
前記実行時間見積装置は、さらに、
過去に生成されたソースコードから、前記１つ以上の機能のうち一部の機能についてのソースコードを取得する検索部
を備え、
前記フロントエンド部は、前記検索部によってソースコードが取得されなかった機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、前記コード生成モデルに入力し、
前記実行時間見積部は、前記検索部によって検索されたソースコードと、前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードとを結合して得られたソースコードの実行時間を見積もる
付記１から４までのいずれか１項に記載の実行時間見積装置。
（付記６）
前記フロントエンド部は、
前記機能記述の入力を受け付ける入力処理部と、
前記実行時間を出力する情報出力部と
を備える付記１から５までのいずれか１項に記載の実行時間見積装置。
（付記７）
コンピュータが、自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能を示す機能記述から、前記１つ以上の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデルに入力し、
コンピュータが、前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積方法。
（付記８）
自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能を示す機能記述から、前記１つ以上の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデルに入力するフロントエンド処理と、
前記フロントエンド処理によって入力された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積処理と
を行う実行時間見積装置としてコンピュータを機能させる実行時間見積プログラム。
（付記１）
自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能を示す機能記述から、前記１つ以上の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデルに入力するフロントエンド部と、
前記フロントエンド部によって入力された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積部と
を備える実行時間見積装置。
（付記２）
前記フロントエンド部は、
前記実行時間見積部によって見積もられた前記実行時間が制約条件を満たすか否かを判定する付記１に記載の実行時間見積装置。
（付記３）
前記フロントエンド部は、前記妥当性検証部によって前記実行時間が前記制約条件を満たさないと判定された場合に、前記ソフトウェアの機能の緩和条件に従い、前記コード生成用のプロンプトを再生成して、前記コード生成モデルに入力し、
前記実行時間見積部は、再生成された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる
付記２に記載の実行時間見積装置。
（付記４）
前記フロントエンド部は、前記１つ以上の機能のうち実行時間が最も長い機能について、実行時間が改善されるように前記コード生成用のプロンプトを再生成する
付記３に記載の実行時間見積装置。
（付記５）
前記実行時間見積装置は、さらに、
過去に生成されたソースコードから、前記１つ以上の機能のうち一部の機能についてのソースコードを取得する検索部
を備え、
前記フロントエンド部は、前記検索部によってソースコードが取得されなかった機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、前記コード生成モデルに入力し、
前記実行時間見積部は、前記検索部によって検索されたソースコードと、前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードとを結合して得られたソースコードの実行時間を見積もる
付記１から４までのいずれか１項に記載の実行時間見積装置。
（付記６）
前記フロントエンド部は、
前記機能記述の入力を受け付ける入力処理部と、
前記実行時間を出力する情報出力部と
を備える付記１から５までのいずれか１項に記載の実行時間見積装置。
（付記７）
コンピュータが、自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能を示す機能記述から、前記１つ以上の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデルに入力し、
コンピュータが、前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積方法。
（付記８）
自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能を示す機能記述から、前記１つ以上の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデルに入力するフロントエンド処理と、
前記フロントエンド処理によって入力された前記プロンプトに対して前記コード生成モデルによって生成されたソースコードの実行時間を見積もる実行時間見積処理と
を行う実行時間見積装置としてコンピュータを機能させる実行時間見積プログラム。
【0057】
以上、本開示の実施の形態及び変形例について説明した。これらの実施の形態及び変形例のうち、いくつかを組み合わせて実施してもよい。また、いずれか１つ又はいくつかを部分的に実施してもよい。なお、本開示は、以上の実施の形態及び変形例に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【0058】
１０ 実行時間見積装置、１１ コード生成モデル、１２ 実行時間見積部、１３ フロントエンド部、１３１ 入力処理部、１３２ 情報出力部、１３３ データ送信部、１３４ プロンプト生成部、１３５ 妥当性判定部、１３６ データ受信部、１３７ 伝送パス、１３８ 検索部、１３９ 結合部、１４ 通信ネットワーク、１５ 伝送パス、１６ データベース部、２１ ストレージ、２２ プロセッサ、２３ メモリ、２４ ネットワークインターフェース、３０ ユーザ端末。
【要約】
フロントエンド部（１３）は、自然言語で記述されたソフトウェアの１つ以上の機能を示す機能記述から、１つ以上の機能を実現するソースコードの生成を指示するコード生成用のプロンプトを生成して、学習モデルであるコード生成モデル（１１）に入力する。実行時間見積部（１２）は、フロントエンド部（１３）によって入力されたプロンプトに対してコード生成モデル（１１）によって生成されたソースコードの実行時間を見積もる。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】