| 研究課題/領域番号 |
21K04560
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
渡辺 喜道 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (00210964)
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| 研究分担者 |
高橋 正和 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (20403446)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 機械学習 / ソフトウェア品質モデル / ソフトウェア品質特性 |
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| 研究実績の概要 |
機械学習計算を含む組込みソフトウェアシステムの開発が様々な分野で広がっている。しかし、従来型のソフトウェアやサービスなどに比べ、機械学習計算を含んだ組込みソフトウェアシステムはその性質により、品質の把握、評価、管理など品質保証が非常に難しい。従来のソフトウェアの品質特性がそのままでは適用できず、機械学習計算を含む組込みソフトウェアシステムに対する品質保証技術の研究開発が急務である。そこで、本研究では，機械学習計算を含む組込みソフトウェアシステムが持つ従来のソフトウェアと異なる性質に着目し、品質特性を評価するための尺度と測定方法を定義し、品質保証のための品質モデルを提案することを目的としている。
2021年度は、上記目的を達成するために、対象システムに特有な品質特性を文献調査に基づき定義した。品質特性をモデルの品質と訓練データおよびテストデータの品質に分類し、定義した。モデルの品質に関しては、内部品質と外部品質に分け、内部品質の副特性として9つ、外部品質の副特性として4つをそれぞれ定義した。また、訓練データおよびテストデータの品質の副特性として、3つの副特性を定義した。その結果を品質機能展開国際シンポジウムなどで報告した。今後の課題は、提案した品質要素・品質特性の妥当性を検証することである。また、機械学習計算を含むソフトウェア部品とそれを含まないソフトウェア部品との相互作用の検証も必要である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2021年度の当初の目標は、対象システムに特有な品質特性を定義することである。そのために、対象システム開発に特有な品質特性を、文献調査やプロトタイプの作成を通じて定義することであった。この目標に対して、文献調査に基づいて、対象システムに特有な品質特性を定義できた。その結果を品質機能展開国際シンポジウム等で発表できた。しかし、プロトタイプの作成を通じての定義は、一部実施したが、十分な検討が実施できなかった。より広範な範囲を扱うソフトウェアに関する検証が必要である。
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| 今後の研究の推進方策 |
順調に計画通り進捗しているので、当初の目標通りに実施する予定である。2022年度は、2021年に定義した品質特性を評価するための尺度と測定方法を定義する予定である。機械学習を含むソフトウェアの開発に関するガイドラインを利用し、それを拡張し、対象システムの体系的な品質モデルに適した尺度と測定方法を定義することを目的とする。具体的には、品質機能展開で用いる品質特性展開表を機械学習を含む部分とそれ以外に分け、またユニット・部品展開を対象システム固有な部分とそれ以外に分け、品質特性を評価する尺度とその測定方法を定義し、その方法に基づいてソフトウェアを開発する方法を提案する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2021年度は、新型コロナ感染症の影響を受け、学会参加等の調査研究が、対面で実施できず、オンラインによる調査が主となってしまったため、旅費等が計画通りに執行できなかった。また、オンライン開催により、参加費も大幅減となり、計画通りの予算執行ができなかった。2022年度は実施できなかった部分を回復できるように努力する予定である。
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