From Sustainability Assessment to Decision Records: The SEEDS Framework for Sustainable Requirements Engineering in Digital Health Software

現代の世界において、ソフトウェアはもはや単なる道具ではありません。それは、銀行口座を管理するアプリから、救急医療を調整するシステムに至るまで、私たちの日常生活における目に見えないインフラとなっています。こうしたデジタルシステムを構築する際、私たちはしばしくはたらいているか、安全か、使いやすいかといった問いを投げかけます。しかし、エンジニアの間では、それらの問いだけでは不十分であるという認識が広がっています。真に成功したシステムとは、持続可能（サステナブル）でなければなりません。この文脈における持続可能性とは、単に節電や二酸化炭素排出量の削減を意味するのではなく、もっと広い概念です。それは、あるソフトウェアが壊れることなく何年も使い続けられるか、すべてのユーザーを公平に扱うか、病院の予算内に収まるか、そしてそれを毎日使う人々の精神的な健康を支えられるか、という問いです。課題は常に、これらのような抽象的で大きな概念を、コードを書く人々への具体的な指示へとどのように変換するかという点にありました。明確な道筋、つまり「より持続可能にする」という曖昧な目標から、コンピュータプログラムのための具体的なルールへとつなげる方法がなければ、これらの目標は単なる願い事のまま、最終製品に組み込まれることはありません。

ブラジルのポルト・アレグレにある連邦保健科学大学の研究チームは、特に複雑なデジタルヘルスの世界において、この溝を埋めるための新しい手法を開発しました。彼らは、ソフトウェアを持続可能なものにするための構造化されたアプローチである「SEEDS」というフレームワークを作成しました。これは、個々のユーザーへの影響、社会への影響、経済的な生存能力、技術的な強靭さ、そして環境への負荷という5つの主要な領域にわたって、ソフトウェアを持続可能にするためのものです。研究者たちは、患者、医師、ソフトウェア開発者が、同じソフトウェアを全く異なる視点で見ていることに気づきました。患者はアプリが読みやすいかどうかを心配するかもしれませんが、開発者はシステムがクラッシュせずに何百万ものユーザーを処理できるかを心配します。従来の持続可能性の検証方法は、すべての人を同じように扱い、患者には見えない技術的な詳細を判断させたり、開発者に患者の気持ちを推測させたりすることがありました。この新しいフレームワークは、あらゆる懸念を、それを提起した人物の特定の視点を通して見ることによって、この問題を解決します。

この新しい手法の核心は、「サステナビリティ決定記録（Sustainability Decision Record）」と呼ばれる文書です。これは、問題と解決策を結びつける詳細なログブックのようなものだと考えてください。看護師や病院管理者などのステークホルダーが持続可能性に関する問題を特定したとき、このフレームワークは、それを特定の形式で書き留めるよう導きます。この形式によって、誰がその問題を見ているのか、5つの持続可能性の次元のうちどの部分に触れているのか、そして問題を解決するためにソフトウェアが従うべき具体的なルールは何であるかを、明確に定義することが強制されます。例えば、もし患者が「ヘルス・ポータルが分かりにくすぎる」と言った場合、記録には単に「改善する」と書かれるのではありません。それは、「システムはすべての医学用語に対して平易な言葉を使用しなければならない」といった具体的な要件へと翻訳され、さらに、実際のユーザーを用いたテストを実施するといった、それが機能することを証明するための具体的な方法がリストアップされます。極めて重要な点は、この記録がチームに対して「トレードオフ」を書き留めることを強制する点です。もし、患者にとってシステムをよりシンプルにすることが、セキュリティの維持を困難にするならば、その緊張関係が明示的に書き残されます。これにより、後になって自分たちの決定の代償を忘れてしまうことがなくなります。

研究者たちは、このアプローチが現実世界で機能するかどうかを確認するために、3つの非常に異なる状況でテストを行いました。第一に、すでに使用されているデジタルヘルスシステムを対象とし、フレームワークがそれらの改善にどのように役立つかを調査しました。その結果、特定の役割のレンズを通して見ることで、技術的には健全だが高齢の患者には混乱を招くシステムといった、隠れた問題を見つけ出し、それらの観察結果を明確な更新指示へと変えられることが分かりました。第二に、公衆衛生システムへの新しいデジタルヘルスのソリューション採用を決定するプロセスにこれを適用しました。ここでは、フレームワークは、契約を結ぶ前にマネージャーが適切な質問を投げかける助けとなりました。例えば、新しいツールが既存のシステムとデータを共有できるという証拠を要求することで、将来的に特定の高価なベンダーに縛られる（ベンダーロックイン）問題を未然に防ぐことができます。第三に、病院が全く新しいシステムの構築を求めている場面で使用しました。最初から持続可能性のルールを導入することで、データプライバシーや長期的なメンテナンスコストといった問題が、コードが一行も書かれる前に考慮されるようにし、事後に対処しようとするのではなく、事前に解決を図りました。

これらの詳細な記録を作成することは時間がかかるという事実に対処するため、チームは人工知能（AI）を活用することも検討しました。彼らは、大規模言語モデルが初期の懸念事項を読み取り、決定記録の初稿を作成できるシステムを構築しました。しかし、彼らは、コンピュータが意思決定者ではなく、あくまで「助手」として機能するように設計することに細心の注意を払いました。AIはどのようなルールであるべきか、どのような証拠が必要かを提案できますが、人間である専門家がすべての提案をレビューし、間違いを修正し、最終的な判断を下さなければなりません。このアプローチは、コンピュータが事務作業をスピードアップさせることはできても、医師、看護師、マネージャーによる人間の判断こそが、決定を安全かつ公正にするために不可欠であることを示しました。

この研究は、この手法が「持続可能性」という曖昧な概念を、エンジニアが実際に構築しテストできるものへと見事に変換していることを示唆しています。個人の懸念と特定のソフトウェアのルールを結びつけることで、このフレームワークは、持続可能性が単なるバズワードではなく、ソフトウェアのライフサイクルにおける追跡可能な一部であることを保証します。研究者たちは、チームがこの手法を使用すると、例えば「システムを高速にすること」と「セキュリティを確保すること」の間の緊張関係など、異なる目標間の衝突をより適切に把握でき、その選択を明確に文書化できることを見出しました。これは、数年後にソフトウェアの変更が必要になったとき、次のチームがなぜ当初の決定がなされたのか、その理由を正確に知ることができることを意味します。研究者たちは、他の国や他の種類のソフトウェアでもこれが機能するかどうかを確認するためにさらなるテストが必要であると述べていますが、彼らの研究は前進するための有望な道筋を提示しています。デジタルヘルスが真に長期的に人々を支えるためには、それを作る人々が、何が最も重要であるかを語るための明確で共通の言語を持つ必要があることを、この研究は示しています。