紹介文 :
仕様というソフトウェアの核となる成果物の品質向上については、様々なアプローチが議論されています。このため、それぞれの特徴や役割分担を明確に踏まえ、問題に応じて選択し、組み合わせ活用することが重要です。本論文は、形式仕様記述手法と要求記述手法に関し、この観点から位置づけの整理を試みています。

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「一般的な言語 対 ドメイン特化言語」、「上流での実装詳細の捨象の程度」など、記述方式の特化性はソフトウェア開発における難しい問題です。本論文は、フレームワークを用いた開発における形式仕様記述の活用に関し、この問題について様々な観点からの試行と議論を試みています。

紹介文 :
仕様というソフトウェアの核となる成果物の品質向上については，様々なアプローチが議論されています．このため，それぞれの特徴や役割分担を明確に踏まえ，問題に応じて選択し，組み合わせ活用することが重要です．本論文は，形式仕様記述手法と要求記述手法に関し，以前の位置づけ整理を踏まえ，具体的な手法確立に向けた試行を行っています．

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仕様というソフトウェアの核となる成果物の品質向上について、「形式手法（形式仕様記述）」と「テスト」といった、視点や参加者が異なるコミュニティーにおいて、閉じた視点で別々に議論されてしまっていることが多くあります。本論文では、それらを一つの系統的な視点から比較、議論することを試みています。

紹介文 :
基本設計書を初めとする上流工程のドキュメントでは、しばしばテストなどの後工程で必要な情報が抜けたり、曖昧な記述により情報が伝わらなかったりします。本論文では、テストケースの自動生成を見据えることで後工程に必要な情報を漏れにくくする設計書の作成アプローチを提案しています。

紹介文 :
ソフトウェアの開発現場では，要求や仕様を伝える文書や，プロジェクトのメンバや外部に向けて業務の流れを説明する資料を用いている．要求や仕様，業務処理を文書で伝達する際に，認識のずれや記述不足があると，誤解や処理の抜けなど，コミュニケーションエラーによる手戻りが発生する．
本論文では，文章と図や表で構成された情報伝達型文書の曖昧さの問題に対して，書き手が主体的にコミュニケーションエラーになりうる箇所を検知するための「Ｗ検法」を提案する．
Ｗ検法は文書作成の最後，あるいは途中の段階で，厳密に仕様を記述するための形式仕様記述 VDM を組み合わせることで，文書の曖昧さを検知する手法である．
本論文では，実際の業務説明文書を題材として，Ｗ検法を行うことで形式仕様記述の初学者でも，書き手が自律的に曖昧さを検知できることを確認した．

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要求獲得におけるゴール指向要求分析の活用は有効であるものの分析に時間がかかってしまうことや個人の知識や経験に依存してしまうような課題があり、その解決のため、誰でも簡単に活用できる手法として「ゴール指向Lite」を考案した、という内容の論文です。
従来手法の実用化を目指し、属人性排除の為の適度なガイドや効果を損なわない適度なシンプル化が秀逸であり、論文の構成や文章も大変分かり易く、定量的な分析や効果の確認が行われており大変面白い内容です。

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本研究では、発刊されたばかりのAI品質に関するガイドライン（AIQM）について、現場適用の際に必須となる具体化の課題に着目しています。
抽象的で規範的なガイドラインの記述が与えられた際に、知識・経験の差がどのように現れるかを調査しました。
AIについてはブームの中で迅速に取り組まざるを得ないこともありますが、その中でも基礎知識を踏まえての取り組みが必要不可欠であることを改めて実証した取り組みとなっています。

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本研究では、ビジネスと機械学習を用いたシステム開発をしっかりとつなぐことを動機とした取り組みを行っています。
既存の機械学習プロジェクトキャンバスをベースラインとし、経験者が加えて考慮する観点をしっかりと調査することで、不確実性を低減するための提言をまとめています。

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AI品質に関するガイドラインは特に抽象度が高く規範的です。
これに対し本研究では、ガイドラインの具体化の際に対象システム固有の要求を反映する手法を提案しています。
異なるステークホルダーを踏まえた要求分析（AGORA）やステークホルダー間の相互作用をとらえる分析（FRAM）などを総合的に一体化する大きな方法論を示しています。
その効果についても40名近くの被験者に対する実験によりしっかりと示しています。

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本論文では、GUIアプリケーションの回帰テストにおける正否判断のための画像比較技術に取り組んでいます。
最新の論文の内容を踏まえたツール実装と評価を行い、その中で必要な機能追加も論じています。
ネイティブアプリケーションに対して微少なずれに振り回されずに、本質的なレイアウトのずれを検出できることが確認できています。

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AIブーム、特に自然言語処理技術の発展が騒がれる中、ソフトウェア開発においてもそれらの技術を活用したいという想いは、多くのソフトウェア技術者が持っているかと思います。
本研究では、障害票の関連性予測のタスクについて、最低限の準備により既存ツールを利用しても、一定の有効性が得られることを実証しました。
興味がある方々の第一歩のために有用な取り組みとなっています。

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ファジーな機能を実現し、識別や予測の失敗発生は常に起きうるAIシステムに対しては、「納得して受け入れる」ことの困難さが言われています。
一方で、AIの出力等について説明を行うXAI（eXplainable AI）技術は大きな注目を浴びていますが、それが果たす役割についてはまだ合意がなされていません。
本研究では、特にAI専門家と非専門家の差に着目しつつ、納得という観点からAIの失敗やその説明に関する人間のとらえ方をしっかりと調査し論じています。