第 6 章 おわりに 47
6.2 今後の課題
本手法の有用性を示すにあたって用いたケーススタディはどちらもロボットア プリケーションであり、対象ドメインに偏りが生じていた。また、いずれもケース スタディにとどまっており、実アプリケーションを用いた評価は実施しなかった。
汎用性を示すためにも対象ドメインを広げた評価を行うこと、そして実用性を示 すために実アプリケーションを対象にした評価を行うことは今後の課題である。
第5章で述べたように本手法には2つの大きな制約が存在する。これらの制約 は制御器合成技術を最大限活用する上で大きな障害となる。よってこれらには取 り組むべきである。
本手法では扱える要求の性質をsafety propertyに限定することで到達可能性ゲー ムに問題を変換しているが、もうひとつの性質であるliveness propertyにも広げる 必要があり、そのためには制御器合成技術のように問題をパリティゲームに変換 する必要があると思われる。その上で本手法と同様に分析対象空間上で要求毎の 違反を発見できるように拡張し、また、環境モデルの更新に併せて分析対象空間 も更新できる手法を考案することが出来ればliveness propertyにも拡張することが 可能であると考えられる。
また、本手法で想定している環境モデルの更新は、リアクティブシステムが制 御できないアクションによる遷移の追加のみであり、遷移の削除やリアクティブ システムが制御可能なアクションの追加は扱うことが出来ない。これにより現状、
一度緩和した要求が再び満たせるようになることがなくなってしまっている。こ れらの環境モデルの変化を分析対象となるグラフへ反映させることは、本手法を 応用すれば難しくはない。従って、そのような分析対象空間の更新が行われた時 に部分勝利領域を正しく更新できるアルゴリズムが提案できれば、環境モデルの 更新に関する想定も広げることが可能である。
そして本手法で要求緩和を効率的に行えたとしても制御器合成にかかる時間が 依然として無視できないものとなっていることも課題として挙げられる。本手法 では環境モデルの更新によって影響を受けた部分のみを分析するという考え方に 基づいていた。この考え方はおそらく制御器合成技術に対しても転用できるもの と考えられ、もしこれが可能となれば実行時の制御器合成の時間的コストも大幅 に改善が見込めると予測できる。
謝辞
本論文の執筆にあたり、指導教員として様々なご指導を賜りました、早稲田大 学大学院 基幹理工学研究科 情報理工・情報通信専攻の深澤良彰教授に深謝致しま す。また，学部生より3年間にわたってご指導，ご助言いただいた国立情報学研 究所の本位田真一教授、本研究及び論文執筆の細部にわたりご指導いただいた同 研究所の鄭顕志准教授、研究・論文執筆の面で多くの助言を賜りました清水遼先 輩にも深謝致します。
最後に、研究生活の面でともに研究に励み、研究への助言を始めとした様々な ご協力をいただいた早稲田大学大学院 基幹理工学研究科 情報理工学専攻 深澤研 究室，鷲崎研究室の皆様、東京大学大学院 情報理工学系研究科 コンピュータ科学 専攻及び創造情報専攻 本位田研究室の皆様、電気通信大学大学院 情報システム学 研究科 大須賀・田原研究室の皆様にも感謝いたします。
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