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- さみ とりこし
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5 紹介 u 名やぶのりゆき藪記 u 経歴 2000: 社 : 基幹系 MWの開発を担当 : 基幹系 MWの品証を担当 2016 現在:AI 商品の品証を担当 開発現場で品質コンサル / アジャイルコーチング u 趣味 転 スキー u どんな 間? 意識 くない系 QA エンジニア効率厨 : ツールを作って 作業削減 プロセス改善 u 今は Redmine や Jenkins など OSS から品質データを 動で取得して 元的に える化
6 株式会社日立製作所 研究開発グループ システムイノベーションセンタ 主管研究員 ソフトウェアモダナイゼーション ラボ長
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9 2020年には 新しく作られるソフトウェアの 50%以上が統計的機械学習応用システムとなる ソフトウェア品質シンポジウム2018 講演 機械学習工学とソフトウェア品質 より 丸山 宏 氏
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21 ソフトウェア品質シンポジウム 2018 機械学習システムにおけるソフトウェア品質保証の課題 パネルディスカッション 2018/9/14 株式会社日立製作所研究開発グループシステムイノベーションセンタ主管研究員ソフトウェアモダナイゼーションラボ長 小川秀人 Hitachi, Ltd All rights reserved.
22 自己紹介 : 小川秀人 ソフトウェア工学の企業内研究者 ソフトウェアテスティング形式手法開発プロセスソフトウェアプロダクトラインなど 鳥は飛ぶ 学生時代は ペンギンは鳥だが空を飛べない 弊社グループ内への技術開発と適用が主な仕事 いわゆる 組込みソフト と呼ばれるものたち Hitachi, Ltd All rights reserved. 1
23 機械学習を使った製品 サービスの例 最適配置 製造物検査 生産最適化 文字認識 イメージはイメージです Hitachi, Ltd All rights reserved. 2
24 例 : 最適配置問題 どこに何台を配備しておけば最適に業務を遂行できるか 全体最適平均到着時間を最短に 個別制約どこでも 30 分以内に 確率的な正しさと個別結果の正しさとの両面の品質が大切 実際のデータではありません Hitachi, Ltd All rights reserved. 3
25 機械学習システムの品質に関する留意事項 人の支援 人の代替 人を超越 機械学習の精度 システムの品質 サービスの品質 機械学習 = 帰納 閉じた環境 開いた環境 プロダクト QA プロセス QA Hitachi, Ltd All rights reserved. 4
26 機械学習の品質保証に関わる活動 機械学習を含むシステムの検証技術 品質評価技術の研究開発 機械学習を含むシステムの開発に関するコンサルテーション (?) 機械学習システムが社会に受け入れられて安全 安心 快適な世界を創造するために 機械学習を含むシステムの品質保証に関する産学を超えた議論 Hitachi, Ltd All rights reserved. 5
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28 機械学習を含むシステムのライフサイクル Assessment Pilot / PoC / Development Shipment/Service-in ビジネス KPI 訓練データセット作成 ML アーキテクチャ設計 出荷前品質評価 Maintenance データ再構築 学習結果評価 モデル 機械学習フレームワーク システム開発 Operation 学習 顧客合意 運用時データ 実行 履歴収集 モデル 実行時検証 オンライン学習 Hitachi, Ltd All rights reserved.
29 ポイント / よくある疑問 / 課題 Assessment Pilot / PoC / Development Shipment/Service-in ビジネス KPI Maintenance データ再構築 運用時データ 訓練データセット作成 MLアーキテクチャ設計 ポイント 顧客が得られるビジネス的価値をモデル KPIとして合意しておこう 学習結果 誤りを前提とした顧客との作業分担をしよう評価学習合意 サービスごとの特性を考慮しよう 実行 機械学習フレームワーク 何を約束して何を約束しない Operation? 履歴収集 モデル 実行時検証 出荷前品質評価 システム疑問 / 課題 ビジネスKPI開発を決められる? 計測できる? オンライン学習 Hitachi, Ltd All rights reserved.
30 ポイント / よくある疑問 / 課題 Assessment Pilot / PoC / Development Shipment/Service-in ビジネス KPI 訓練データセット作成 ML アーキテクチャ設計 出荷前品質評価 Maintenance データ再構築 運用時データ 学習結果評価 モデル 機械学習フレームワーク Operation 学習 履歴実行時実行モデル収集検証 (MLに限らずアジャイル開発の課題も混在?) 顧客合意 ポイント アジャイルシステム ( 反復的 ) な開発になる 中身を見ない成果物の有無確認に意味はない開発 疑問 / 課題 プロセスで品質を評価/ 保証できる? オンライン学習 Hitachi, Ltd All rights reserved.
31 ポイント / よくある疑問 / 課題 Assessment Pilot / PoC / Development Shipment/Service-in ビジネス KPI 訓練データセット作成 ML アーキテクチャ設計 出荷前品質評価 Maintenance データ再構築 学習結果評価 モデル システム開発 学習 機械学習フレームワークポイント 学習結果でプロダクト品質が測れる 疑問 / 課題 Operation 従来のテストに当たるものと思ってよい? 運用時履歴実行時実行モデルデータ 交差検証や混同行列などの品質保証的意味収集 機械学習特有のテスト技術とは? 顧客合意 オンライン学習 Hitachi, Ltd All rights reserved.
32 ポイント / よくある疑問 / 課題 Assessment Pilot / PoC / Development Shipment/Service-in ビジネス KPI 訓練データセット作成 ML アーキテクチャ設計 出荷前品質評価 モデル Maintenance データ再構築 運用時データ 学習結果評価 ポイント学習 よい データを集めて顧客と合意しよう 機械学習フレームワーク 疑問 / 課題 運用環境をカバーする充分なデータ システム開発であることをどうやって保証するの Operation? 実行 履歴収集 モデル 実行時検証 顧客合意 オンライン学習 Hitachi, Ltd All rights reserved.
33 ポイント / よくある疑問 / 課題 Assessment ビジネス KPI Pilot / PoC ポイント / Development システム/ 運用でのフェールセーフなど システム全体での品質確保を考えましょう 訓練データセット作成 MLアーキテクチャ設計 Shipment/Service-in 出荷前品質評価 Maintenance データ再構築 モデル 疑問 / 課題 学習結果 MLとシステムでどう責任分担しよう評価学習? 後付けで例外処理ルールが増えていく 機械学習フレームワーク 顧客合意 システム開発 Operation 運用時データ 実行 履歴収集 モデル 実行時検証 オンライン学習 Hitachi, Ltd All rights reserved.
34 ポイント / よくある疑問 / 課題 Assessment ビジネス KPI Maintenance データ再構築 Pilot / PoC / Development ポイント 顧客のユースケースを想定した評価訓練データ 機械学習の知識は必須セット作成 全体性能と 個別正誤の両面に留意 学習結果評価 モデル MLアーキテクチャ設計 疑問 / 課題 第三者検証として何をすべき? 品証独自のテストデータを持つ? 機械学習フレームワーク 学習 Shipment/Service-in 出荷前品質評価 顧客合意 運用時データ ポイントシステム 機械学習以外の運用も含めた合意開発 ( 運用形態により守るべきものが異なる ) Operation 実行疑問 / 課題履歴モデル 肌感覚 と違う結果をどう説明する? 何をエビデンスに品質を説明するのか収集? 実行時検証 オンライン学習 Hitachi, Ltd All rights reserved.
35 ポイント / よくある疑問 / 課題 Assessment Pilot / PoC / Development Shipment/Service-in ビジネス KPI Maintenance データ再構築 訓練データポイント MLアーキ 実行履歴を記録しておくと後々いいですねセット作成テクチャ設計 モデル 学習結果疑問 / 課題評価学習 個々の事象にどこまで責任を持つの? ( 全体最適と個別事象の関係 ) 機械学習フレームワーク 勝手に成長するのも保証しないといけないの? システム開発 Operation 出荷前品質評価 顧客合意 運用時データ 実行 履歴収集 モデル 実行時検証 オンライン学習 Hitachi, Ltd All rights reserved.
36 ポイント / よくある疑問 / 課題 Assessment Pilot / PoC / Development Shipment/Service-in ビジネス KPI Maintenance データ再構築 訓練データセット作成 学習結果評価 MLアーキテクチャ設計 ポイントモデル システムを成長させていきましょう 学習 学習データを少し変えただけで機械学習フレームワーク システム開発 疑問 / 課題 出荷前品質評価 顧客合意 今までと全然違う結果になるんですが!? Operation 運用時データ 実行 履歴収集 モデル 実行時検証 オンライン学習 Hitachi, Ltd All rights reserved.
37 ソフトウェア品質シンポジウム 2018 HITACHI lnspire the Nexl:
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http://www.riskdatabank.co.jp The of Japan, Ltd. All rights reserved. 2 The of Japan, Ltd. All rights reserved. 3 The of Japan, Ltd. All rights reserved. 4 The of Japan, Ltd. All rights reserved. 5 The
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mitsuya Copyright (C) 2007. All Rights Reserved. 1/1 mitsuya Copyright (C) 2007. All Rights Reserved. 2/2 mitsuya Copyright (C) 2007. All Rights Reserved. 3/3 mitsuya Copyright (C) 2007. All Rights Reserved.
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P. 2 P. 4 P. 5 P. 6 P. 7 P. 9 P.10 P.12 P.13 P.14 P.14 P.15 P.17 P.18 P.20 P P P P P.25 P.27 P.28 Copyright 2016 JAPAN POST BA
201729 3 1 2016 8 12 P. 2 P. 4 P. 5 P. 6 P. 7 P. 9 P.10 P.12 P.13 P.14 P.14 P.15 P.17 P.18 P.20 P.21 10 P.22 11 P.23 12 P.24 13 P.25 P.27 P.28 Copyright 2016 JAPAN POST BANK CO., LTD. All Rights Reserved.
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LP-S8160 LP-S7160 LP-S6160
NPD5266-00 2015 Seiko Epson Corporation. All rights reserved. A B K L N N N N N A B C D N N N N N N N N N N N E F A B G N A B C L D K L K C K A D B D B E G H N K L K F A B C K D E K F N K L
LP-M8040シリーズ
NPD4928-01 2013 Seiko Epson Corporation. All rights reserved. A B K L N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N L L N N N N B K N N L A N C D B C E E K G F H I N N
LP-M5300シリーズ
NPD4639-00 2012 Seiko Epson Corporation. All rights reserved. A B K L N F G A B C D E A B C D E F G N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N L L N N B K C N N L D A N B E C E F
大規模災害等に備えたバックアップや通信回線の考慮 庁舎内への保存等の構成について示すこと 1.5. 事業継続 事業者もしくは構成企業 製品製造元等の破綻等により サービスの継続が困難となった場合において それぞれのパターン毎に 具体的な対策を示すこと 事業者の破綻時には第三者へサービスの提供を引き継
企画提案書記載項目 企画提案書の作成にあたって 以下に示す各章 項の構成に則って作成すること 注意事項 各章 項毎に要件定義書 基本事項編 で示す 関連する仕様を満たすこと及び提案要求内容を含め提案を行うこと 全ての提案項目への記入は必須のものであり 記入のない項目については0 点として採点するため十分留意すること 企画提案書に記載する内容は全て本業務における実施義務事項として事業者が提示し かつ提案価格内で契約する前提になるものであることに留意すること
P. 2 P. 4 P. 5 P. 6 P. 7 P. 8 P. 9 P P.11 P.13 P.15 P.16 P.17 P.17 P.18 P.20 P.21 P.23 P P P P P P P.30 16
2018303 2018 5 15 P. 2 P. 4 P. 5 P. 6 P. 7 P. 8 P. 9 P.10 2018 P.11 P.13 P.15 P.16 P.17 P.17 P.18 P.20 P.21 P.23 P.24 10 P.25 11 P.27 12 P.28 13 P.29 14 P.29 15 P.30 16 P.32 1 2 20172016 Copyright 2018
BW462 SAP BW/4HANA. コース概要 コースバージョン : 13 コース期間 : 5 日
BW462 SAP BW/4HANA. コース概要 コースバージョン : 13 コース期間 : 5 日 著作権および商標 2017 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 本書のいかなる部分も SAP SE 又は SAP の関連会社の明示的な許可なくして いかなる形式でも いかなる目的にも複製又は伝送することはできません 本書に記載された情報は
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品質 生産性目標の測定量 品質 生産性の測定量は何があるの? 点検のタイミンク 種類 要件定義 設計 製作 試験 全体 見積り 概算 正式 生産性 規模に対する工数実績 (Hr/KL) 規模に対する工期実績 ( 日 /KL) 規模に対する工数実績 (Hr/KL) 規模に対する工期実績 ( 日 /KL
SEC セミナー (2012 年 8 月 31 日 ) 定量的品質管理 実践的取組み 定量的品質管理 手法の企業での取り組み事例 1 品質 生産性目標の設定方法 2 現場で定着させるテクニック ~ 品質管理を効果的に実践するには ~ 三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社業務プロセス改善推進室室長兼生産技術本部品質保証部次長藤原良一 2012/8/31 Copyright(c) MITSUBISHI
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-- Monthly Special Interview 03 COPYRIGHT 2015 NBC. ALL RIGHTS RESERVED. 1 COPYRIGHT 2015 NBC. ALL RIGHTS RESERVED. 2 COPYRIGHT 2015 NBC. ALL RIGHTS RESERVED. 3 COPYRIGHT 2015 NBC. ALL RIGHTS RESERVED.
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SPI-JAPAN2009 セッション :1A 現場 / 他部門との協調 No.3 宇宙機搭載ソフトウエア開発の アセスメント ( 独 ) 宇宙航空研究開発機構 情報計算工学センター (JAXA/JEDI) 古石 ゆみ < 共著 > ( 独 ) 宇宙航空研究開発機構情報 計算工学センター (JAXA/JEDI) 宮本 祐子 NEC 東芝スペースシステム株式会社 岩崎 正明 ( 株 )SRA 小嶋 勉
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ゆもつよメソッドのテスト要求分析とテストアーキテクチャ設計 JaSST13 東京智美塾 2013 年 1 月 30 日 湯本剛 ( 日本 HP) tsuyoshi.yumoto@hp.com ゆもつよ風テスト開発プロセス テスト計画 実現したい品質の具体的把握 テスト箇所の選択 テストの目的設定 テスト対象アイテム特定 テスト分析 テストタイプ特定 機能の整理 & 再分類 テスト条件となる仕様項目特定
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41 42 43 44 45 46 47 48 9,527 1,012 331 58 84 90 126 84 106 133 1,012 531 87 82 122 132 108 531 2,037 123 236 935 529 104 110 2,037 498 1,359 417 100 106 78 92 66 133 110 167 423 84 1,359 109 98 150 60
WINET情報
WINETCONTENTS 1 2 3 Q&A Q A 4 Q A 5 Q A 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 No. 10. 1. 11. 2. 12. 3. 4. 13. 5. 14. 6. 7. 15. 8. 9. 16. 33 17. 33. 34. 35. 18. 19. 36.
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NO. 2007 10 10 34 10 10 0570-058-669 http://www.i-nouryoku.com/index.html (40 ) () 1 NO. 2007 10 10 2.2 2.2 130 70 20 80 30 () () 9 10 () 78 8 9 () 2 NO. 2007 10 10 4 7 3 NO. 2007 10 10 40 20 50 2 4 NO.
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プロジェクトマネジメント知識体系ガイド (PMBOK ガイド ) 第 6 版 訂正表 - 第 3 刷り 注 : 次の正誤表は PMBOK ガイド第 6 版 の第 1 刷りと第 2 刷りに関するものです 本 ( または PDF) の印刷部数を確認するには 著作権ページ ( 通知ページおよび目次の前 ) の一番下を参照してください 10 9 8 などで始まる文字列の 最後の 数字は その特定コピーの印刷を示します
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i コンピテンシ ディクショナリ を 活用した品質エンジニアの育成 その 2 独立行政法人情報処理推進機構 HRD イニシアティブセンター 奥村有紀子 i コンピテンシ ディクショナリ における品質関連情報の扱い SQuBOK V1.0 をスキルディクショナリにて参照 520 の項目を 知識項目として参照 ( その 1 P.20) 参照 BOK 系の中ではダントツの数 3 スキル標準や CCSF に比べ
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C Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. All Rights Reserved. TH-32LX80 TH-26LX80 TH-20LX80 LAN CATE TEL LAN CATE TEL 2 3 4 1 2 1 2 1 2 3 1 2 3 4 # $ % 6 7 1 1 2 3 2 3 4 8 9 10 1 3 2 11 4 4 6 4 6 1 2
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