本稿では，検索拡張生成（RAG）を用いたシステムについて，信頼性と正確性を見える化した評価フレームワークの提案とその検証について述べる．近年，大規模言語モデル（LLM）の回答精度を向上するための手法として，RAG の需要が増加しており，その品質評価の重要性が一層高まっている．本稿では，ステークホルダーとの継続的な議論・合意形成を想定し，RAGに関する性能や回答不備の特徴・傾向を説明するための評価フレームワークを提案する．また検証実験をとおして，開発した技術要素の妥当性と，提案フレームワークの有効性をそれぞれ確認した．

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PC など計算機への日本語入力には，様々な日本語入力システム（IME）が利用されている．入力効率改善のため，かな漢字変換の精度向上などの技術が長らく研究され，特に近年は，深層学習や大規模言語モデル（LLM）によるアプローチも増えている．著者らが開発している新たな日本語入力システム「BlindX」は，LLM を用いた高精度なかな漢字変換を基軸に，入力ミスの自動修正や用途・ユーザに最適化した変換などの様々な機能を柔軟に構成できるよう設計している． 本研究では，かな漢字変換に用いるLLM を，3 種類のテキストデータをもとに実装した．実験により変換精度を評価した結果，モデル訓練時と同じドメインの入力に対する変換では既存IME やLLM と同等以上の精度を示した．異なるドメインの入力に対しては精度が低下したが，学習した知識量や文体の違いが変換精度に影響することが示唆された．今後は，特定ドメインの変換に特化したモデルを複数併用するしくみを具体化することで，ドメイン知識を統合し，多様な入力に対する最適な変換に繋げる．

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筆者らは，ソフトウェアのシステムテストにLLMを活用したいと考えていた．また，ここ近年要員不足が慢性化しており，業務効率化の必要性が高まっている．そこで今回，効率よく業務するためのLLMの活用手段として，探索的テストに活用することを考えた．本件では，探索的テストにおける LLM の効率的な活用手段と，その実践例，およびその効果を報告する．

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本事例報告では，生成 AI を活用したプログラム開発の実践例をご紹介いたします．

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過去数十年において,数多くのソフトウェア信頼性モデル（SRM）が提案されてきた．通常, 赤池情報量規準（AIC）などのモデル選択基準を用いて, ソフトウェア故障数の計数データに対する適合性が最も高い SRM を選択し,将来の故障数の予測に使うのが一般的である．しかしながら, 過去の観測データに最も良く適合したモデルが,将来発生するソフトウェア故障数に対する最良な予測モデルであるとは限らないことが知られている．本稿では,代表的なアンサンブル学習器のひとつであるブースティングに着目し, ソフトウェア信頼性予測手法を提案する．実際のソフトウェア開発プロジェクトの故障数データを用いた数値実験において,最小のAICによって選択された単一モデルと比較して, 複数モデルの重み付き平均を用いた予測法の方がシステムテストの初期および中期段階における予測性能が高いことを示す．

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被災者の支援や復興・対策工事の計画などを目的として，被災地の被害状況を把握するための調査が行われている．その際，被災した建物の被害度合いや原因を情報として収集することで，今後に想定される災害でどのような建物や人的被害が生じるかの推計を行う．被災度合いや被災原因を画像から判断する場合，大量の画像に対して専門家が判断する必要がある．本研究では，専門家の作業時間の短縮などを目的として，深層学習モデルにより被災家屋画像の被災度合い，および原因が津波か地震か自動で判別するシステムを目指す．収集した被災家屋データに基づいて，原因が地震と津波，被害なしのどれかの推定に加えて，被害度合いの推定を同時に行うモデルを構築した．その結果，クラス間の類似度を考慮しない正答率では0.54, クラス間の類似度を考慮したスコアでは0.78と，大きな分類ミスが少ない結果となった．またモデルの判断基準の可視化により，画像に映りこんだ対象外の家屋などが誤分類に影響を与えていると推論した．今後は他の家屋の影響の除去などによって，より詳細な基準においても判断するシステムの構築を目指す．

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現在，ソフトウェア開発やデータ分析をはじめ，多種多様な創造的作業を支援するためのアプリケーションソフトウェアが開発され利用されている．創造的作業の特徴として，多くの試行錯誤を含む探索的な作業であることが挙げられる．すなわち，創造的であるが故に，目指すべき具体的成果は明確ではなく，作業が完了して初めてどのような成果を目指した作業であったのかが判明することがしばしばある．探索的な作業であることが創造的作業の困難の一つであるが，現状の創造的な作業のためのアプリケーションソフトウェアは作業対象への操作を提供する一方で，創造的作業における探索を十分に支援しているとは言えない．本論文では，探索的な作業における作業履歴に着目して，探索を支援するための機能の設計指針を提示して，その実装としてのアプリケーションフレームワークを紹介し，3つの作業環境に適用して評価する．

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C言語は大学で学習する代表的なプログラム言語であるが，その習得は容易ではなく，C言語の学習意欲と理解を向上させるための研究は多く行われている．ゲーミフィケーションと呼ばれる，ゲームの要素やデザインをゲーム以外の分野に応用し，その分野に対するユーザの意欲を向上させる手法もその一つである．本研究では，C言語のソースコードの構造や動作を模したダンジョンを探検することでC言語の理解を助けるRPG風ダンジョンゲームの開発を目的とし，その実現に向け，ソースコードの内容に応じたゲームマップを自動生成するシステムを開発する．本システムではソースコードからフローチャートを作成し，その外形をマップとして反映させつつ，ワープなどのイベントやキャラクターを配置することでマップを作成する．本研究では制御構造や関数呼び出し，スカラー変数の宣言といったC言語の基本的な構文要素に焦点を絞ったシステム開発を行い，それらを反映したマップを作成できることを示した．

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本稿では，Javaソースコードを解析することでその理解に必要な習熟度を測定する枠組みであるjavacefrを提案する．習熟度の区分は，自然言語の習熟レベルの評価基準のひとつであるヨーロッパ言語共通レファレンス枠組CEFRに倣って6段階とし，プログラムに含まれる各構文要素に対し，その理解に必要な習熟度を割り当てている．また，与えられたプログラムに対して，プログラム中で用いられている構文要素とそれらの理解に必要なjavacefrの習熟レベルを出力するシステムを開発した．本システムでは，Javaプログラムの解析ライブラリであるJavaParserを用いて抽象構文木を導出し，各構文要素の出現頻度を計測できる．本システムを用いることで，与えられたプログラムについて，習熟が必要な構文とその習熟度が明らかとなることから，プログラム学習に役立つと期待される．ケーススタディとして，ChatGPT に指示や問題を与えて生成させたプログラムを解析した．

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ソフトウェア開発における最終成果物は，ステークホルダのゴールを満足していなければならない．しかし，最終成果物がステークホルダの期待とは異なることがある．この問題を解決するために，要求仕様化工程でステークホルダのゴールを分析し，ソフトウェア要求仕様書にステークホルダーが期待しているゴールを明記する手法を提案する．書かない窓口の事例に基づいて，提案手法が有効に活用できることを本稿で示す．

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システムの大規模化・複雑化に伴い，派生開発などでの影響分析の難度が上昇している．大規模化や複雑化したシステムでの影響分析では，コードレベルでの影響範囲の特定に加え，システムレベルでの影響範囲の特定を行う必要がある．システムレベルの分析をトップダウンに行う手法の一つとして，STAMP/STPAがある．しかしSTAMP/STPA に基づく依存関係の特定において，静的な依存関係はそのコントロールストラクチャ上で明確であるが，動的な依存関係の特定は自明ではない．本研究では，そのような STAMP/STPA での動的依存関係の分析に動的コナーセンス（実行順序，タイミング，アイデンティティ，値）の概念を導入し，コントロールストラクチャ上に可視化する手法を提案する．提案手法を事例に適用し，従来のSTAMP/STPA単独では分析者の見落としやスキル不足によって見落とされていた可能性のある影響関係を識別可能であることを示した．

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対話型生成 AI「ChatGPT」がリリースされたことを皮切りに，生成 AI が世界に広く浸透した．そして現在，生成AI ツールを使って様々な創作が可能になり，気軽に一定以上のクオリティが保たれた創作が可能になった．しかし，2023年には，17名の著名な作家が米OpenAIに対して著作権侵害の訴訟を起こす[1]など，人間が制作したイラストや画像に対する著作権などの権利に対する意識が問われる時代となっていることも事実である．これらの背景から，本研究でどういった要因が生成AIの問題となるのかを分析し，今後の生成 AI の社会進出に寄与したい．

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自己適応化されたシステムは，環境の変化に応じてシステムが自身を検証し，必要に応じて振る舞いを変更することができる．自己適応化の検証段階を実現する手法としてFilieriらの検証式を用いる方法があるものの，この方法では実行中に検証式の再生成が必要となった際に計算コストが増大する．この課題の解決策として，キャッシングにより中間式を再利用する手法がある．しかし，システムモデルのサイズ増大に伴う計算時間の増加が問題となる．本研究では，先行研究において重要な処理である余因子展開の性質に着目し，特に巨大なモデルにおける検証時間の抑制を目指す．また，検証式再生成を想定した実験を行い，計算時間とメモリ使用量を比較したところ，状態数の多いモデルに対しては，提案手法がより高速に計算できることを確認した．

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ソフトウェア開発において，QA エンジニアは開発者が見逃しやすい欠陥を検出する重要な役割を担っている．しかし，QA エンジニアがテストを行う際にどのような方法で欠陥を検出しているのか，具体的なノウハウに関する研究は十分に行われていない．本研究ではQAエンジニアへのインタビューを通じて欠陥検出時の操作を収集し，それらを分析することで欠陥のトリガーと，それを起こす具体的な方法を明らかにした．少ないテストケースで欠陥を検出できるQAエンジニアは欠陥のトリガーとそれを起こす方法を多く知っており，それにより多くの欠陥を検出できると考えられる．

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ソフトウェア製品の品質を向上させるため，ソフトウェア開発におけるテストプロセスを改善することは有効な手段の１つである．テストプロセス改善では，第三者視点による不具合検知の向上や，製品設計とテスト設計の分担による効率化を図るため，開発チームから独立したテスト組織を編成することが推奨されている．しかし，テスト技術者の人材が不足しているソフトウェアベンダーにとっては，そのことが改善活動の大きな障壁となっている． 我々は以前，テスト組織を編成せずともテストプロセスの改善を可能にすることを目的とした，少人数による小規模開発手法である「ペア開発」を提案した．しかし，このペア開発には抽象的な概念や課題があり，実用には至っていなかった．そこで本論文では，ペア開発の実用化とそれによりテストプロセスが改善できることを目的とし，ペア開発の改良を行い，その有用性について評価する．

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１年半にわたり担当システムの品質改善を実施してきた．その改善活動の内容と効果を紹介する．

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コミットメッセージは対話手段の一つとして利用され，開発者の感情や意図が表現される．本研究では，コミットメッセージに表れる感情に着目し，多クラス感情分析を用いて，バグの混入および修正に関連する感情の傾向を調査する．オープンソースプロジェクトから取得したコミットメッセージに多クラス感情分析を適用し，表れる感情の傾向を調査する．さらに，SZZアルゴリズムに基づいてコミットに付与したバグの混入や修正時点を表す情報を用いてコミットメッセージを分類し，バグの混入および修正の時点における感情の傾向を調査する．調査の結果，コミットメッセージに表れる感情は，感情の強さレベルに基づく閾値の大きさによって異なる傾向を示した．バグ混入時点とその他の時点との比較，およびバグ修正時点とその他の時点との比較においても，閾値によって特徴的な感情傾向を見せた．これらの結果は，コミットメッセージに表れる感情とその強度が，バグの混入および修正と関連していることを示しており，感情分析を通じてバグの予測に対する理解が深まることが期待される．

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本稿では，GitHub上の各開発者の業務実態を把握し，不足している人材の特定や開発活動の改善につなげるため，あるソフトウェア開発企業の開発履歴データを題材として，GitHub上の開発者の貢献タイプの定量化を行う．定量化にあたっては，開発における課題を管理するGitHub Issues を対象とし，issue/pull request における議論や開発者割り当て，プログラム追加，変更，マージなどの開発行動を計測する．ケーススタディとなるプロジェクトを分析した結果，定量化可能な貢献タイプとして，(1)コーディング，(2)コーディング統括，(3)コミュニケーション，(4)issueマネジメントの4つを同定し，それらを定量化するための6つのメトリクスを定義した．この定義に基づいて，2つのリポジトリにおける各開発者の貢献タイプの定量化を行った結果，リポジトリ毎に10 名程度の開発者の特徴，貢献タイプ別の貢献度合いが明らかとなった．

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本稿では，競合OSS登場への対応や大小様々なバージョンアップなど，多様な進化を経験したOSSであるPyMCにおけるコミット回数がどのような統計モデルに従うかを明らかにする．この問題に対して，複数の統計モデルを用意し，WBICを指標としたモデル選択を行うことでアプローチする．そして，モデル選択の結果からコミット回数分布の性質を解釈し，OSS開発におけるコミット増加や開発者参入・離脱の仕組みを考察する． 解析の結果，PyMCのコミット履歴がZipf分布に最も適合することが明らかになった．これは，コミット回数の増加が人口増加を説明するSimonモデル，またはジブラ過程に何らかの変形を加えたモデルをOSSにおけるコミット増加に援用したモデルによって生じた可能性を示唆する．今後は，より詳細な解析を行うことで，Simonモデルや変形を加えたジブラ過程モデルなど，どのようなモデルからZipf分布的なコミット履歴が生成されたか明らかにしていく．

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「スキル・ロックイン」とは，特定の方法論や製品特性に特化した経験やスキルにより，技術者や組織の行動パターンが固定化された状態を指します．組込み開発は，主に装置や部品を制御するドライバー開発であり，高い信頼性と安全性が求められます．さらに，ROMに焼き込まれ修正が困難など，強い制約下で行われます．そのため，製品ごとに蓄積されたアーキテクチャやプロセスを維持する派生開発が使われています． 近年，組込み開発はクラウド連携(IoT)，統合ECU，自動運転，AI連携など，複数の製品を統合したシステム製品やサービス型の開発競争が世界規模で進んでいます．個々の製品分野に対して日本は経験豊富な技術者を多く抱えていますが，システム製品やサービスの開発競争，特に開発スピードでは苦戦を強いられています． 経験豊富な組込み技術者の多くが，信頼性や安全性を維持する派生開発型のスキルにロックインされているため，新技術を迅速に導入するサービス指向の開発への対応が遅れる傾向があります．この課題解決には，過去の経験を活かしながら，開発を先導する「技術リーダー」の育成が必要です． 本FPでは，組込み開発の変化に対して，スキル・ロックインを解き，これからの開発をリードする人材育成について取り上げ，具体的な事例を交えて対策を議論します．我々は，20年前からこの課題に取り組み，10か月に及ぶ研修プログラムを実施し，その過程で様々な課題に遭遇し，研修プログラムの改善を続けています．討論の中で，いくつかの事例を提供して，FPを進めます．

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