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2022 年度 研究成果報告書

DevOpsアシュアランスケースによる機械学習システムのディペンダビリティ保証

研究課題

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研究課題/領域番号 20K11753
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分60050:ソフトウェア関連
研究機関日本大学

研究代表者

松野 裕  日本大学, 理工学部, 准教授 (70534220)

研究分担者 関 弘翔  日本大学, 理工学部, 助教 (00755043)
高井 利憲  奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 客員准教授 (10425738)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワードアシュアランスケース / 機械学習システム / システム保証 / ウエブベースツール
研究成果の概要

ディープラーニング、機械学習技術の実用化が本格化しつつある中、機械学習システムのディペンダビリティ保証が重要な課題になっている。本研究ではその解決策として、システム保証の手法であるアシュアランスケースを発展させ、機械学習システムの開発と運用が一体となったDevOpsアシュアランスケース手法とツールを提案する。本研究では、研究室とリモートでコミュニケーションすることができるミニロボットの開発において、提案手法およびツールを試行した。その結果、実用化に関する課題を抽出することができた。それらの結果を自動運転技術のベンチャー企業と議論することにより、その会社との共同研究を開始することができた。

自由記述の分野

ソフトウェア工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

研究成果の学術的意義は、開発と運用を通じた、機械学習システムのディペンダビリティ保証手法とツールを提案し、試行したことである。機械学習システムなどのシステムの保証、分析手法は国際規格などでその必要性が言われているが、具体的な手法やツールをどのように構築すればよいか明らかではなかった。本研究によりその具体化の1例を示したことは学術的意義があると考える。研究成果の社会的意義は、本研究課題の成果により、日本でも注目されている自動運転のスタートアップ企業との共同研究を開始することができたことである。このことにより、産学の共同研究を実施することができ、大学の研究による社会貢献を目指すことができる。

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公開日: 2024-01-30  

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