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、ソフトウェア開発の現場において、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ます。

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。

最近注目されている「生成AIの活用」が解決策の一つになるかもしれません。本コースでは、研究テーマの一つとして、生成AIの活用も積極的に検討していきます。生成AIは、あくまで選択肢の一つですが、希望する参加者にはこのテーマに基づいた具体的な方法を模索していく機会を提供します。 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することに加え、生成AIの活用による新たなレビュー技術の開発など、最新のトレンドを踏まえた研究テーマも選択できるようにしています。

1. メンバーがレビューに関して抱えている問題・課題を出し合います。
2. メンバー全員で課題を共有し解決したいテーマを決定します。
3. 希望するテーマに応じてサブグループを作ります。
4. メンバー主体でチーム運営を行います（サブグループごとのリーダーは立てません）。
5. 主査・副主査・アドバイザーは、基礎的な考え方、手法や方法論、最新情報、事例などを紹介し、研究を進めていくための助言と支援を行います。

経験・知識の有無は問いません。
レビューについて学びたい方、レビューをもっと良くしたいと思う方、ご参加お待ちしております。