資料公開

このページでは講義・セミナーなどの資料のうち代表的なものを公開しています．

個々の研究に関する論文・発表資料等は，数が多くここでは公開していません．論文はGoogle ScholarやDBLPなどから探していただくか，お問い合わせ下さい．

活動全体の概観

AI 時代における製品・サービスの品質へのアプローチ NEW!: 2024年2月・機械システム研究会での講演をWebサイトに抜粋していただきました．

産業界向け：AIに対するテスト技術や品質マネジメント

生成AI品質ガイドライン@QA4AI NEW!: 2024年1月 Open QA4AI Conference 2023 にて：QA4AIにおけるコンテンツ生成AI，対話型生成AIそれぞれのサブガイドラインについて概観
私のブックマーク「AIの品質・安全性へのソフトウェア工学からのアプローチ」（人工知能学会）: 2023年月人工知能学会会誌にて：AIの安全性・品質に関する文献のまとめ
正解がないシステムをテストする: 2022年6月 JaSST'22 Kansai にて：自動運転システムや機械学習システムなどに対する産学協働のテスト事例などを紹介

産業界向け：形式手法などソフトウェア工学技術に関する解説

「形式手法」の“論理の力”による開発効率と品質の向上事例（CodeZine）: 2017年・形式手法の事例解説
ディペンダブル・システムのための形式手法の実践ポータル: 形式手法に関する様々な情報・ガイドラインなど
「VDM++による形式仕様記述」Webサイト: 書籍の関連情報，ツールの利用法やFAQなど

研究成果の紹介

解説記事

要求に応じ信頼できるAIを仕立て上げるための"Engineerable AI"技術: 2023年11月・Engineerable AIプロジェクトの概観・動画はこちら
Engineerable AI（eAI技術）で産業界に革新を: 2023年6月・Engineerable AIプロジェクトにおいて取り組む深層ニューラルネットワークの修正技術についてのインタビュー記事
NIIが自動運転ソフト向けテスト技術、事故・違反の模擬や修正作業を容易に（有料記事）: 2022年3月・日経クロステックにて：自動運転におけるシミュレーションを用いたテストに関する自動テスト生成などの技術をご紹介いただきました

プレスリリース

画像識別AIの誤識別リスクを効果的・効率的に低減する技術を開発～自動運転システムにおける安全性ベンチマークにて効果を検証～（NIIプレスリリース，他メディアで紹介）: 2023年3月・深層ニューラルネットワークに対して多数の安全要求を踏まえて修正を行う技術を開発
自動運転における重大な問題をシミュレーションで検出する技術を開発～問題が発生するかを探り、起こりうる問題だけを効率的に自動探索～（NIIプレスリリース，他メディアで紹介）: 2021年11月・自動運転シミュレーションにおいて安全性や快適さ，ルール遵守など多数の要求に対し，多様な複合的な違反パターンを見つけ出すテスト探索・生成の技術
"テストが難しいシミュレーション設定を自動で見つける技術を開発～自動運転が直面する「多様な状況」の設定を自動探索～" （NIIプレスリリース，他メディアで紹介）: 2021年4月・自動運転シミュレーションにおいて「危険ではない状況だが急ブレーキが起きる状況」などを見つけ出すテスト探索・生成の技術
"自動運転の経路計画プログラムから危険動作を自動検出する手法を開発" （NIIプレスリリース，他メディアで紹介）: 2020年3月・自動運転シミュレーションにおいて自車の責任と考えられる衝突を見つけ出すテスト探索・生成の技術
"自動車システム設計の安全性を自動分析する手法を開発" （NIIプレスリリース，他メディアで紹介）: 2020年1月・Simulinkモデルなどの実行結果から危険な事象の発生に影響している要因を推定する技術

大学・大学院講義

新しいもの

東京大学理学部情報科学科講義「ソフトウェア工学」: ソフトウェア工学全般，ゴール指向要求分析，ロバストネス分析，デザインパターン，テスト技法，アジャイルソフトウェア開発，最近のパラダイム・研究事例など
総合研究大学院大学情報学専攻講義「ソフトウェア工学」（英語講義）: 上記の英語版

古いもの

基礎理論については今でも通じますが，具体的な技術や標準などは古い情報しかでていないことがあります．

東京大学・東京工業大学 enPiT 講義「分散システム基礎とクラウドでの活用」: 分散システム概論，複製管理の仕組み，クラウドサービスにおける設計思想，CAP定理・BASEトランザクションなど
電気通信大学大学院情報システム学研究科講義「並行システムの検証と実装」: マルチスレッドプログラミング，並行システムモデリング，モデル検査
電気通信大学大学院情報システム学研究科講義「プログラム検証」: プログラム検証基礎理論，形式仕様記述，テスト技法
総合研究大学院大学情報学専攻講義「サービス指向コンピューティング」: 分散オブジェクト，XML，Webサービス，Semantic Web，クラウドなどのオムニバス

未整理（slideshareから移転 or 削除予定）

IoT/AI時代のテスティング・検証技術の最前線 LinkedIn PDF: 2019年1月・機械学習応用システムの品質，テスティング・検証技術，サーチベースドテスティングの活用など
自動（運転）車システムのためのAI的自動テスト生成: 2018年12月・自動車システムに対するサーチベースドテスティングや反例探索に関する研究紹介
AIを活用したテスト・デバッグ技術チュートリアル: 2018年12月・サーチベースドテスティング，自動プログラム修正，反例探索に関するチュートリアル
品質保証における発見的・経験的アプローチの活用：ソフトウェアテスティング分野からの知見: 2018年11月・サーチベースドテスティングなどのサイバーフィジカルシステムへの応用（第61回自動制御連合講演会）
（今ちゃんと振り返る）ゴール指向要求分析入門: 2018年6月・ゴール指向要求分析振り返りまとめ
機械学習ソフトウェアにおける技術的負債: 2015年・Google の論文の紹介（Sculley et al., Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt, SE4ML @ NIPS 2014）
形式手法入門・形式手法を学ぶということ: 2012年・日本科学技術連盟SQiP研究会「形式仕様と仕様記述」イントロ資料（VDM，SPIN，Alloyを中心とした紹介
形式手法概論: 2011年・NPO法人トップエスイー教育センターにおけるセミナー「VDM，SPINからはじめる形式手法入門」の初日資料（VDMとSPINを中心とした紹介）