AIプロダクトの品質保証

ソフトウェア品質のプロフェッショナルとして、AIプロダクトの品質保証という難問に対して答えを出すため、各種規格や標準の調査・実装、メタモルフィックテスティングやデータ増幅、XAIなどの個別技術の最新研究から有用な技術の手の内化を図っている。

AIを用いた品質の創造

近年実用化が進んでいるAIを用い、当社のコアコンピタンスであるテスト分析・テスト設計をAIに代替させる、またはAIの支援を受けることを目指して技術開発を行っている。

テスト分析のツール化

既存のテストツールではサポートしていない、テスト分析をサポートするツールを開発。これを提供中のテスト技法ツールGIHOZやテスト管理ツールQualityForwardと接続することで、一気通貫可能なツールチェーンを構築する。

テスト観点のモデル化と蓄積

テスト分析・テスト設計における再利用可能な知識であるテスト観点。抽象度や粒度の違いにより多様なドメイン、多様なテストレベルでの再利用が困難であったところを、全社レベルでのメタモデルを定義することで蓄積と再利用を進めている。6万件（2026/6現在）を超えるテスト観点が利用可能な状態にある。

ロボット評価手法の体系化と評価技術

ロボット特有の品質特性や評価観点を体系化し、安全性や機能だけでなく、人がロボットから受ける印象や信頼なども含め、多面的にロボットの品質を評価するための手法を研究する。ロボットの多様な利用場面において、必要な品質を捉えやすくするための基盤づくりを目指す。

人とロボットの信頼の変化に関する研究

人とロボットのインタラクションにおいて、人がロボットに抱く信頼がどのように変化するかを捉え、その変化を把握するための研究を行う。人とロボットのより良い共生・協働に向けた基礎的な知見を蓄積し、ロボットの設計や評価に活用できる形で整理することを目指す。

人・AI・機械の相互依存ネットワークの群モニタリング

多数の人・AI・機械が相互依存するネットワークを対象に、個別要素の性質からは予測しにくい集団としての動きを捉える群モニタリング技術を研究する。対象領域の巨視的な状態変化や異常の兆候などを把握し、リスク管理や安定した運用、パフォーマンス維持などに活用することを目指す。

量子コンピューティングの活用と品質保証

量子計算技術を活用したソフトウェアテストの高度化と、量子コンピューティングを利用するシステムの品質保証を研究する。量子計算特有の性質や課題を踏まえ、新たなテスト・品質保証技術の可能性を探る。

システム検証研究会

品質技術の整理・体系化と発展を目的として、1994年4月に当社が発足した研究会。
大学の研究者と当社の技術者が、品質保証やテストに関する研究、技術動向、実務上の課題などについて継続的に議論。

• 飯塚 悦功（東京大学 名誉教授）
• 中條 武志（中央大学 教授）
• 増田 聡（東京都市大学 教授）

共同研究

第一線で活躍する研究者と共に、品質分野におけるさまざまなテーマに挑む。

• 増田 聡（東京都市大学 教授）
  ロボットや量子コンピュータなどの技術領域を対象とした、システムの品質保証技術に関する研究。
• 森崎 修司（名古屋大学 大学院情報学研究科 准教授）
  ソフトウェア開発における欠陥の早期発見や未然防止を目的とした、仕様レビューやテスト技術に関する研究。