筆者らは，入力，出力，受取条件，資源条件，例外条件，判断条件からなる６側面で業務工程を記述する欠陥未然防止図を提案している．欠陥未然防止図では例外条件を出っ力と分離することで，欠陥の検知と対応を明確にでき，例外処理知識を抽出できる特徴がある．　本稿では，欠陥未然防止図の段階的な作成手順を示すとともに，6側面に基づく活動レビュ票による工程活動レビュ手法を提案する．

事実解明的分析は、情報通信技術(ICT)系での性能品質に関わる運用時調整で重要とされるが、系の複雑性や技術的難易度の高まりを背景に、安定的実施や今後求められる大規模な対応に課題がある。本報告は医療などの先行分野の取り組みを参考に、性能品質低下を含む運用中のICT系で発生する諸問題の解析に資する手法やフレームワーク(思考枠組)を検討した結果を示す。

生成AIは強力なツールであり様々な応用が展開され始めている．一方において，ハルシネーションや領域固有の知識を持たないことなど，克服すべき課題もある．これらの課題解決の方法の一つとして，拡張検索生成RAG（Retrieval-Augmented Generation）が開発されている．RAGは大学固有の知識（情報）を広く流通させるための技術としても期待できる．本研究では，テキスト情報の焦点を絞ったRAGを対象とする．適用においては，テキスト情報を比較的短い単位（チャンク）に分割した後に埋め込みベクトル化して高速なベクトル検索ができるようにする準備が必要となる．本研究ではチャンク長が最終的な精度に与える影響や，元のテキスト情報に含まれる曖昧さの影響などについて実験的な検討結果を報告する．

筆者らはプログラミング演習への生成系AIの活用方法を研究している。これまでの検証で、生成系AIに提示されたプログラムを、理解せずに演習に利用するケースがあった。本稿では支援方法をカスタマイズした生成系AIを利用してプログラミング演習の評価を実施した結果を報告する。

近年，ChatGPT のような大規模言語モデル（LLM）が多岐にわたる分野で普及している．また，LLM のUML モデリング能力を調査する研究や難関資格試験を解かせる研究も登場している．しかし，LLM が UML モデリングに関する試験を解いている研究は行われていない．そこで本研究では，ChatGPTが UMTP UMLモデリング技能認定試験 (以下，UMTP)，特にクラス図に関する問題を解く能力について調査し，ChatGPTを学習支援に活用する可能性について検討した．まず，ChatGPT-4o(2024年5月リリース)，ChatGPT-o1(2024年12月リリース)を用いて，UMTPのクラス図に関する問題に対して網羅的に実験した結果，ChatGPT-4o に比べ，ChatGPT-o1 の方が問題に正解することを確認した．また，ChatGPT-o1 の出力に細かく段階的な推論を経ていることを確認した．この段階的な推論は，ChatGPTが単に正答を生成するだけでなく，その推論過程を教育支援に有用な情報として提供できる可能性がある．本論文では，これらの調査結果に基づき，ChatGPT の解答プロセスを活用した教育支援手法および今後検証すべき課題について考察する．

現在、多くの企業や組織がSDGs達成に向けて様々な施策を策定し、実行している。このような施策の中には既存の取り組みを微調整したものや、他社・他分野での事例を盲目的に取り入れたものなども存在する。そのため、施策の策定では、施策が企業の既存の事業活動と矛盾するリスクや、特定のゴール達成を目的とした施策が別のゴールの達成を阻害するリスクが伴う。本研究ではSDGs達成に向けた施策間の関係性を表現し互いに矛盾する施策を検出するリスクモデルを提案する。そして、実施例を通して提案したモデルの有効性を確認する。

システム内部で欠陥が発生しないように，機能例外に対応するための機能要求の完全性が内部完全性である． 　デジタル技術で業務プロセスを再構築する「デジタライゼーション」では，業務プロセスと整合する要求仕様が必要である．このような要求仕様は，システムの機能要求の内部的な完全性ではなく，システムの運用プロセスからみた要求の完全性が必要である．本稿では，このような要求の外部完全性を提案する．また業務プロセスも含めた要求の外部完全性を分析できる「欠陥未然防止図」を説明する．欠陥未然防止図では，受付条件，資源条件，判断条件と例外条件に基づいて，アドホックな業務プロセスの発生を抑止し業務の欠陥を未然防止できる．