研究コース1 | 研究コース2 | 研究コース3 | 研究コース4 | 研究コース5 | 研究コース6 | |||||
演習コースI | 演習コースII | 演習コースIII | 基礎コース | 実践コース |
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研究コース1 「ソフトウェアプロセス評価・改善」 をおすすめいたします! |
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研究コース2 「ソフトウェアレビュー」 をおすすめいたします! |
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研究コース3 「ソフトウェアテスト」 をおすすめいたします! |
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研究コース4 「アジャイルと品質」 をおすすめいたします! |
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研究コース5 「人工知能とソフトウェア品質」 をおすすめいたします! |
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研究コース6 「セーフティ&セキュリティ」 をおすすめいたします! |
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演習コースI 「ソフトウェア工学の基礎」 をおすすめいたします! |
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演習コースII 「ソフトウェアメトリクス」 をおすすめいたします! |
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演習コースIII 「UX(User Experience)」 をおすすめいたします! |
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基礎コース 「ソフトウェア品質保証の基礎」 をおすすめいたします! |
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実践コース 「品質技術の実践」 をおすすめいたします! |
○ 主査 | : | 山田 淳(株式会社東芝) |
○ 副主査 | : | 田中 桂三(オムロン株式会社) |
○ アドバイザー | : | 中森 博晃(パナソニック コネクト株式会社) |
1. |
活動のねらい
品質向上の手段/手法として、ソフトウェア産業のこれまでの経験より様々な品質管理やプロジェクト管理の方法が提案されています。しかし、これらが現状のソフトウェア開発プロセスに効果的に組み込まれているとは限りません。ソフトウェア品質の改善には、現実を見つめた品質とプロジェクトの管理方法の選定と開発・保守プロセスへの適切な実装が必要不可欠です。 研究テーマの例としては、プロセス評価・改善を通じた品質やプロジェクトの管理の改善に関するテーマなどに取り組むことができます。「プロセス改善モデルの効果的な活用」(CMMI®、ISO/IEC33000、ISO/IEC/IEEE 15288、ISO/IEC/IEEE 12207)[*1]、「品質特性による品質要求の分析と品質の評価・測定」ISO/IEC 25010(SQuaRE[*2]))、「プロジェクト管理手法の改善」(PMBOK®[*3])、「DevOps[*4]) など国際規格・モデル・概念を参照適用して進めることもできます。 研究テーマの例としては、プロセス評価・改善を通じた品質やプロジェクトの管理の改善に関するテーマなどに取り組むことができます。「プロセス改善モデルの効果的な活用」(CMMI®、ISO/IEC33000、ISO/IEC/IEEE 15288、ISO/IEC/IEEE 12207)[*1]、「品質特性による品質要求の分析と品質の評価・測定」ISO/IEC 25010(SQuaRE[*2]))、「プロジェクト管理手法の改善」(PMBOK®[*3])、「DevOps[*4]) など国際規格・モデル・概念を参照適用して進めることもできます。 参加メンバーの各課題を幾つかの研究テーマに分類し、研究テーマごとのグループが主体となって活動することを基本とします。希望に応じてプロセス関連規格・モデルの勉強会も開催します。 |
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2. |
活動の進め方
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○ 主査 | : | 中谷 一樹(TIS株式会社) |
○ 副主査 | : | 上田 裕之(株式会社DTSインサイト) |
○ アドバイザー | : | 安達 賢二(株式会社HBA) |
1. |
活動のねらい
近年のソフトウェア開発において、レビューはソフトウェアの欠陥を早い段階で検出できる手段として、品質向上に寄与するだけでなく、コスト削減、納期短縮に有効な手段と言われています。 しかし、実際の現場においては、必ずしもその恩恵が受けられているとは言い難く、様々な悩みを抱えているのが実情ではないでしょうか。 本コースでは、レビューに関してメンバーやその組織が抱えている課題を共有し、その解決策について議論していきます。 議論していく上で必要な知識やヒントとして、レビューに関する基礎知識、古典的技法や発展的技法、ならびに、実際の現場で効率的・効果的なレビューを行うための工夫・ノウハウ、個人のレビュースキルを向上させるためのテクニックなどを学びます。 そして、実際に演習で体験してそのやり方の良さや難しさを感じ取っていただき、自組織や自プロジェクトに適用しようとした場合に、どのような問題があるか、どんな工夫が必要かなどを考え、グループで議論していきます。 現場ですぐに役に立つレビュー方法、及び、レビューの歴史を変えるような画期的なレビュー方法の考案、この両方を研究の対象とします。 |
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2. |
活動の進め方
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○ 主査 | : | 喜多 義弘(長崎県立大学) |
○ 副主査 | : | 上田 和樹(日本ナレッジ株式会社) |
○ アドバイザー | : | 秋山 浩一(特定非営利活動法人 ソフトウェアテスト技術振興協会) |
1. |
活動のねらい
ソフトウェアの大規模・複雑化にともない、多人数が複数のグループに分散して開発をするように変わってきました。 このことが開発グループをまたがる想定できない不具合の発生をまねき、市場導入前のテストで見つけきれないという問題を起こしています。特に生命・財産・環境に対する不具合やそれにともなうリコール(無償修理・交換・返金) は、企業ブランドを著しく低下させ大損害につながるため、重要市場不具合の撲滅は経営課題とさえなっています。 また、開発サイクルのスピードはますます速くなり、ソフトウェアテストは品質の信頼性を維持したままの効率化が強く求められています。そのためには、先人たちの知恵やノウハウの体系的結集である「テスト技法」の習得と活用が不可欠になります。 本コースでは、まず、テスト技法のノウハウについて、主査・副主査による丁寧な講義により学んでいきます。次に、参加メンバーが持ち寄った課題に対して、全員で和気あいあいとディスカッションし、改善策をみんなで考えて適用し、その結果を最終的には論文という形でまとめていきます。これらの活動により、テスト技法の習得と、テスト現場の問題解決を目指します。 |
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2. |
活動の進め方
本コースの午後の実施計画(スケジュール) は以下の通りです。
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○ 主査 | : | 永田 敦(サイボウズ株式会社) |
○ 副主査 | : | 山口 鉄平(freee株式会社) 荻野 恒太郎(株式会社カカクコム) |
○ アドバイザー | : | 細谷 泰夫(三菱電機株式会社) |
1. |
活動のねらい
アジャイル開発のプラクティスを品質の観点からみていくと、よくできたソフトウェアエンジニアリングのフレームワークであることがわかります。 本コースの目的は、アジャイル開発に対して品質を中心に体系的にとらえ、現場にその真意を伝える工夫を研究して提案し、アジャイルによって得られる真の恩恵を現場が享受できるようにすることです。 そして、違う会社、違うドメイン、違う経験のメンバーの人が、チームとして議論し、お互いに気づきを得ながら研究の成果を現場に適用し、そのフィードバックから更なる議論をしていくループを築いていきたいと思っています。 |
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2. |
活動の進め方
コース運営もアジャイルを意識したフレームワークを考え、分科会活動の中でもアジャイルのプラクティショナー、スペシャリストを得て、研究に厚みを加えます。 机上での議論ではなく、実際に研究で出た施策を実業務で試みていきます。したがって、それができる環境のメンバーを募集いたします。 研究対象は以下の例のように多岐にわたりますが、メンバーの課題によって選択して小チームに分かれて研究を行っていきます。
研究員の方は、アジャイル開発の現場をお持ちの方を優先していきます。アジャイルの手法は実証的に積み上げられたものであり、ここでの研究も現場での実証をベースにして行っていきたいからです。 |
○ 主査 | : | 石川 冬樹(国立情報学研究所) |
○ 副主査 | : | 栗田 太郎(ソニー株式会社) 徳本 晋(富士通株式会社) |
1. |
活動のねらい
人工知能(AI)技術を用いたソフトウェアシステムがプロダクト・サービスとして活用されており、さらなる活用に向けた試行や検討も盛んに行われています。一方で機械学習を用いるAIシステムでは、予測を行う機能の実装を人が定義するのではなく訓練データから導出するため、従来とは品質の考え方が変わる点があります。データの品質が重要な役割を果たすとともに、機能の評価では要求や挙動のファジーさ・不確かさを扱う必要があります。要求分析や顧客とのコミュニケーション、開発プロセスなども大きく変わっていきます。公平性など組織や社会のあり方までを考えることや、説明可能性・解釈性など新たな観点からの品質検査やUX(User eXperience)を考えることも求められています。 一方で、AI技術を、AIシステムあるいは従来のシステムの品質評価・保証・向上のために用いることも盛んに追求されています。例えば、進化計算を用いた自動テスト生成技術(サーチベースドテスティング)や自動デバッグ(プログラム修正)技術については、先端企業での活用も進んでいます。高い品質の製品・サービスを迅速に提供することがますます強く求められている中で、品質保証部門も含めた組織として、AIなど先端技術を適切に活用することは大きな武器になってきます。 本研究コースにおいては以上の背景を踏まえ、人工知能とソフトウェア品質について扱います。以下の2つの大きなテーマから選んでいただき取り組むことになります。
(A)AIシステムにおける品質 (A)に対しては、AI、特に機械学習を用いたもの固有の特徴・難しさを踏まえての取り組みを行います。プロセス、要求分析やステークホルダ間のコミュニケーション、概念や設計のモデリング、テストや品質評価、リスク分析や安全性論証、運用・保守(変化への対応)など、扱うトピックについては制限しません。 |
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2. |
活動の進め方
参加者の興味、問題意識について全体で意見交換と議論を行い、大まかな興味に基づいてグループ分けを行います。その後グループごとに具体的な研究テーマを定め取り組みます。 テーマの例(これらに限定しません) (A)
(B)
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注意事項
研究活動の中で新たな知識やスキルを学び身につけていくことは非常に重要であり、参加者の興味・レベル、派遣企業の意図・目的に応じ、柔軟に活動を進めるような指導を心がけます。ただし以下の点についてはご留意ください。 |
○ 主査 | : | 金子 朋子(株式会社エヌ・ティ・ティ・データ) |
○ 副主査 | : | 高橋 雄志(株式会社日本AIシステムサービス) |
○ アドバイザー | : | 佐々木 良一(東京電機大学) |
本コースはAI/IoTシステムの安全に興味がある方、システム開発のセキュリティやリスク分析に関わる方、レジリエントなシステム、ミッション・クリティカルなシステムに興味のある方、機械学習システムの安全性・信頼性を検討している方におススメのコースです。 業務に役立つ課題解決を一緒に検討してきましょう。一歩進んだ分析技術、対策立案をできるように、本コースではSTAMP、FRAM、GSNなどのセーフティ技術やセキュリティ標準などを学びます。また、セーフティやセキュリティ技術をばらばらに取り扱うのではなく、統合的に組み合わせて、安全安心なシステム構築を検討する活動を実施しています。 |
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1. |
活動のねらい
異なる製品やサービスがインターネットを通じてつながり、新たなサービスや価値が提供される「IoT時代」が実現しつつあります。 本コースは前半では、安心安全に関わる様々なテーマで講義を行い、後半では、研究活動により深く技術を体得する機会を提供します。メンバー同士の議論を通じて考える力を身につけ、自社の業務に役立つ成果を修めることをねらいとします。 |
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2. |
活動の進め方と留意事項
事前学習や復習のための課題が出される場合があります。最終的に1年間の活動成果を論文としてまとめます。 セーフティやセキュリティに関する特別な知識や経験は必要ありませんが、現場における問題意識をお持ちの方を歓迎します。情報セキュリティを学びたい方、異なる分野のセーフティを知りたい方など、どなたでも参加可能です。 様々な分野の外部講師をお招きし、最新の技術動向やトピックを提供しますので、継続的な参加を歓迎します。もちろん、単年受講の方も歓迎します。 8月から9月の間に2回程度、1月ないし2月に1回程度、他適宜、臨時会を開催します。 |
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3. |
2021年度の講義や演習内容と、グループワークのテーマの例[予定]
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4. |
2020年度の講義実績
過去5年でトラスト、IoTリスク評価、ネットワークの信頼性とセキュリティアーキテクチャ、プライバシー、スマートホーム、デジタルフォレンジック、宇宙開発における安全性などの様々なテーマで大学教授、含む著名な外部講師やアドバイザー、主査、副主査による講義を実施しました。また、2020年度までの本分科会の成果を中心に紹介する、「セーフティ&セキュリティ入門」(日科技連出版社)が発刊されました。 <2021年度講義例>
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5. |
2021年度 講座内容実績
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○ 主査 | : | 猪塚 修(横河ソリューションサービス株式会社) |
○ 副主査 | : | 鷲﨑 弘宜(早稲田大学 / 国立情報学研究所 / システム情報 / エクスモーション) 長谷川 裕一((同)Starlight&Storm) |
1. |
活動のねらい
ソフトウェアやそれにより提供されるサービスに品質を組み入れて保証し続けるためには、企画や要求から保守に至るまでライフサイクルのあらゆる段階において、理論や経験に裏打ちされたソフトウェア工学技術の活用が欠かせません。本コースは1年間を通して、主要なソフトウェア工学技術の一通りを演習により深く体得する機会を提供します。 前提知識がないからと臆することはありません。ソフトウェア工学を一から学びたい方、現状のソフト ウェア開発を改善したい方、スキルアップしたい方など、誰でもふるってご参加ください。 【本コースのポイント】
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2. |
活動の進め方と留意事項
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3. |
演習テーマ
以下の演習を予定しています。※講師など詳細は決まり次第公開します。
※変更の可能性があります。これらのテーマは2020、2021年度に実施し好評を博したものです。2021年度は臨時会を追加し、下記の全9回の演習を実施しました。 |
○ 主査 | : | 小池 利和(ヤマハ株式会社) |
○ 副主査 | : | 小室 睦(株式会社プロセス分析ラボ) 柏原 一雄(株式会社デンソークリエイト) |
1. |
はじめに(リニューアルについて)
本コースは2013年度に設立しました。これまでのカリキュラムはメトリクス測定、データのハンドリング、分析の各種手法を網羅的に習得していただくことを目的としていました。ただし、単なる詰め込み教育とはならないよう最後に自身の職場のデータを活用して習得したことを実践し、”実践レポート”を作成していただいています。 2020年度から更なる実践力強化にも取り組めるように、以下のように2チーム構成で進めるようにリニューアルしました。※どちらのチームに参加するかは申し込み時に選択していただきます。 演習チーム(従来通り)
実践チーム(2020年度に新規設立)
※定員は3名程度です。 |
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2. |
活動のねらい、進め方(演習チーム)
ソフトウェア品質技術の1つの柱とも言えるメトリクスに特化したコースです。ソフトウェアの品質保証、プロセス改善、開発力向上のためにメトリクスを活用したい方を対象にしたコースとなります。メトリクスの測定方法、分析手法、実践的な活用方法を演習とディスカッションを交えながら学びます。また、学んだ内容を職場で実践するためのサポートをします。 各回、カリキュラムに沿って、講義、演習、ディスカッションを織り交ぜながら進めます。演習ではPCを用いたデータ分析も行います。演習には、Excelを用いたデータ加工やフリーの統計パッケージRを用いた統計手法などが含まれます。ディスカッションでは、学んだ手法を実務で活用する方法について議論します。また、既に取り組んでいる人の事例を紹介しあうことで、実践のためのヒントを掴んでもらいます。 |
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3. |
活動のねらい、進め方(実践チーム)
経験豊富な講師が取組テーマを決める段階から個別指導し、テーマに応じて演習チームでは扱わない手法の解説等も行います。以前に本コースで学んだが職場での実践に結びつかない、または実践したがうまく行かなかったという方も対象としてアフターサポートします。ただし、年間通して1人での活動という訳ではなく、毎回終了時に短時間で実践内容の共有や、合同演習などで演習チームとの交流、協調も行います。 |
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4. |
年間カリキュラム
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○ 主査 | : | 金山 豊浩(株式会社メンバーズ) |
○ 副主査 | : | 三井 英樹(Weblysts.com) 村上 和治(株式会社SHIFT) |
1. |
活動のねらい
UX(User Experience)とは、製品やサービスを利用した際の「体験」を重視する設計思想で、利用者の目的や意向に沿って心地よく効率よく使えるように調査・設計・評価・開発を行うベースとなるものです。 本コースでは、UXに着目した研究を通して積み重ねてきた、企画品質や利用時品質を高めるノウハウ[*1]を演習形式で学び、ソフトウェア開発現場で実践できるように支援します。 |
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2. |
活動の進め方
前半は、UXの概要と基本を演習で体験します。 【UX手法の例】[*2] |
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3. |
参考文献
[*1]
・SQiPライブラリ(UX関連文献):
・活動履歴: [*2]:書籍 |
○ 主査 | : | 岩井 慎一(株式会社デンソー) |
○ 副主査 | : | 相澤 武(株式会社インテック) 真野 俊樹(SQA総合研究所) 土屋 治世(SCSK株式会社) |
1. |
活動のねらい
ソフトウェアの品質保証に新たに取り組まれる方、改善や改革を 目指している方を対象に「ソフトウェア品質保証の基礎」を習得することをねらいとしています。実務経験豊かな指導講師による講義と、講師とメンバー及びメンバー同士のディスカッションを通じて、考える力を身につけ、自分自身のスキルとすることを目指します。 本コースを足掛かりに翌年に他コースへ参加するメンバーも多数おり、SQiP研究会の入門コースとしても位置づけられます。 |
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2. |
活動の進め方
各回、前半は講義、後半はグループディスカッションとします。 前半の講義では、ソフトウェア品質保証の基礎技術について、当該技術の専門家による講義を行います。講義の中では、必要に応じて演習も行います。講義のテーマは、大きく分類すると 後半のグループディスカッションでは、各回の講義の内容について、メンバーの事例発表や他の企業のメンバーとのディスカッションを通じて、自社の改善に役立つ情報や知見を交換します。また、当該テーマに関する問題点と改善提言をまとめます。 各回、下記スケジュールに沿って実施します。 本コースは例会に加えて、2回の特別例会を実施します。 |
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3. |
各回の活動の進め方
第1回
第2回~第9回
第10回
2021年度(前年度)基礎コース講義テーマ一覧(2022年度カリキュラムは変更となる場合がございます)
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○ 主査 | : | 飯泉 紀子(株式会社日立ハイテク) |
○ 副主査 | : | 足立 久美(LIGHT SIDE PROCESS) |
○ アドバイザー | : | 本研究会の全指導講師 |
1. |
活動のねらい
多様な品質技術を状況に応じて活用し、多面的に課題を解決することができるエンジニアを目指すコースです。 ソフトウェアの品質は、バグのないこと、機能を満たしていることと言ったシステムやソフトウェアの製品品質から、さらに、使いやすい、有効である、満足できる、安全であるといった利用時品質まで、多岐・多様です。このため品質技術を活用する上では、適切に課題を設定することが極めて重要になりました。真の課題を設定できなければ、解決策の効果は限定的になるからです。 そこで本コースでは、研究生と指導陣が一緒になって議論することで、テーマに関する真の課題を徹底的に追及します。そして、状況に適した解決策を、複数の設計・検証・品質保証技術を視野に入れて検討します。これにより、課題形成と課題解決のためのノウハウ、スキルが身に付きます。また、論文のフレームワークを課題解決のツールと位置付けているので、課題解決(研究)と論文執筆を並列に行えるようになります。 過去にSQiP研究会等で論文を執筆したり、経験発表をしたことのある方の、次のステップに位置づけているため、参加の条件を以下とします。
※定員は3名程度です。適切な研究コースをお勧めすることもあります。 |
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2. |
活動の進め方
取り組むテーマは、各自が設定します。参加申込時に、①「テーマ説明書」(専用フォーム有)を提出してください。また、②「過去に執筆した論文あるいは発表資料」を1つ提出してください。これは、問題分析-課題設定-解決策の実施-結果の考察という論文的思考の経験を確認する目的のため、分科会で取り組むテーマに関係していなくても構いません。 分科会活動では、各自のテーマ(解決したい事柄)をさまざまな視点から議論し、真の課題を設定します。そして、特定の技法にとらわれず、多面的に解決策を検討します。必要に応じて、その道のエキスパートである本研究会の指導講師からアドバイスを受けます。問題解決の過程は論文にまとめ、発表します。 |
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