鷲崎弘宜, ソフトウェア品質知識体系ガイド SQuBOK Guide V3 早出し最新情報 新規知識領域「ソフトウェア品質の応用領域」の先出し, SQiPシンポジウム2020、2020年9月10日

1. ソフトウェア品質知識体系ガイド SQuBOK Guide V3 早出し最新情報
新規知識領域
「ソフトウェア品質の応用領域」の先出し
鷲崎 弘宜
SQuBOK編纂チーム
(早稲田大学 / 国立情報学研究所 / システム情報）
エクスモーション 社外取締役
Twitter: @Hiro_Washi washizaki@waseda.jp
http://www.washi.cs.waseda.ac.jp/
2020年9月10日 SQiPシンポジウム2020

2. DX時代のソフトウェアシステムのカタチ
2
クラウド
ビッグデータ
IoT
人工知能・
機械学習
データ収集活用環境
データ必須 フィードバック
オープン
ソース
社会
ビジネス
価値
アジャイル
・DevOps
要請サービス
・品質
価値駆動
データ駆動
• デジタル化によりビジネスモデル変革と価値創造
• アジリティを持ちデータ駆動のサービス提供・適応

3. 3
ソフトウェア
品質の概
念
ソフトウェ
ア品質マ
ネジメント
ソフトウェ
ア品質技
術
SQuBOKガイド V3
応用領域
人工知
能シス
テム
IoTシス
テム
クラウド
サービ
ス
オープン
ソース利
活用
アジャイル
開発と
DevOps
応用領域担当: 鷲崎 弘宜（取りまとめ）、石川 冬樹、鄭 顕志、
松崎 和賢、竹之内 隆夫、長久 勝、伊原 彰紀、森田 純恵ほか

4. 4
人工知能システ
ムにおける品質
の概念
人工知能シス
テムの品質マ
ネジメント
人工知能シス
テムの品質保
証技術
人工知能ベースシステムの品質
• 訓練・テストデー
タの品質
• モデルの品質
• 機械学習システ
ムの品質
• 疑似オラクル
• メタモルフィックテステ
ィング
• 頑健性検査
• ニューロンカバレッジ
• 説明生成
（PoC、監視、オ
ンライン学習、更
新など）

5. 機械学習によるパラダイム転換と品質エンジニアリング
5
目標 学習データ
学習済み
モデル
活動 /
システム (動作)
目標 モデル 活動 /
システム (動作)
データ
従来のエンジニアリング: 演繹的(モデルが最初に与えられる)
機械学習ベース:帰納的(モデル・アルゴリズムがデータで決まる)
参考: 丸山 宏, 機械学習工学に向けて, JST機械学習型システム開発へのパラダイム転換, 2017
E. Breck et al., The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction, IEEE Big Data 2017
内平 直志, 「人工知能とソフトウェア工学・品質管理」, 第33年度ソフトウェア品質管理研究会第7回特別講義, 2017
ミス・偏りの
無さ、網羅性
性能、頑健さ、
解釈・説明性
合目的性、
想定外対応
疑似オラクル
頑健性検査
説明生成
監視
上位目標
メタモルフィック
テスティング
組み入れ正しさ
品質保証全体
PoC

6. 6
IoTシステムにお
ける品質の概念
IoTシステムの品質
保証マネジメント
IoTシステムの
品質技術
（IPA『つながる世界
の品質確保に向けた
手引き』、MCPC『IoT
技術テキスト』など）
IoTシステムにおける品質
• IoTセキュリティ
• IoTプライバシ
• IoTセキュリテ
ィ技術
• IoTプライバシ
ー保護技術

7. 例: IoTセキュリティベストプラクティス
• IoTシステム全体
– 機微情報を保護する
– 倫理的ハッキング奨励，包括的セーフハーバー
– IoT セキュリティおよびプライバシー認証委員会
• ネットワーク
– 強固な認証
– 強力な暗号とセキュアなプロトコル
– デバイスの帯域を最小化
– ネットワークをセグメント化
• デバイス
– ハードウェアを耐タンパ
– ファームウェアの更新やパッチを提供
– 動的テスト
– デバイスを廃棄する際にデータ保護手順を指定
7
IEEE, Internet of Things (IoT) Security Best Practices, 2017
https://internetinitiative.ieee.org/images/files/resources/white_papers/internet_of_things_feb2017.pdf
MCPC/鷲崎, スマートIoTシステム・ビジネス入門, スマートエスイー, 2020
IoTサーバ
（アプリケーション）
IoTデバイス
（センサ／アクチュエータ）
IoTゲートウェイ
広域網
IoTエリアネットワ
ーク

8. 8
DevOpsとアジャ
イル開発におけ
る品質の概念
DevOpsとアジャイ
ル開発品質保証
マネジメント
DevOpsとアジャ
イル開発の品
質保証技術
• アジャイル品
質保証パター
ン QA2AQ
• アジャイルス
キル体系
SFIA
DevOpsとアジャイル開発における品質
• DevOpsにお
ける品質特性
• アジャイル開
発の品質指標
• アジャイルメトリクス
• 品質ダッシュボード
• DevOpsとアジャイル
開発のツールと自動化
• CI （継続的統合）
• アジャイルテスト
• 継続的テスト
• シフトレフトテスト
• シフトライトテスト
• カナリアテスト

9. 例: アジャイル品質保証パターン QA2AQ
9
スプリント計画
製品ビジ
ョン/ロー
ドマップ
利害関係者
への展開
機能
受入テスト
バックログ
管理
スプリン
ト
実行
デイリーレビュー
フィードバックの取り込み
重要な品質シナリ
オの特定
品質項目
を含める
品質テスト
関連する
品質タス
クを含め
る
アジャイルプロセスの一環として、
システムの品質を理解し、記述し、
開発およびテストする方法を構築し
ましょう。
重要なシステム品質の検査をアジ
ャイルプロセスにどのように組み
込み、QA担当者はプロセスのどこ
へ入ればよいでしょうか？
鷲崎, 長谷川, 濱井, 小林, 長田, 田村, 陳, QA to AQ：アジャイル品質パターンによる、伝統的な品質保証からアジャイル品質への変革, CodeZine, https://codezine.jp/article/corner/813

10. 10
クラウドサービ
スにおける品質
の概念
クラウドサービ
スの品質マネ
ジメント
クラウドサービ
スの品質技術
（カスタマー観点、プ
ロバイダー観点）
• リスクマネジメント
クラウドサービスにおける品質
• 機能適合性
および互換性
• SLA
• セキュリティ
• 仮想化
• マイクロサービス
• クラウドデザイン
パターン
OSS利活用にお
ける品質の概念
OSS利活用の品
質マネジメント
OSS利活用の品
質技術
（OSS脆弱性デー
タベース、マイニン
グリポジトリ）
オープンソース利活用における品質
（OSSのサポー
ト、ライセンス）
（OSS健全性評
価メトリクス）

11. SQuBOKで新たな品質概念と技術を味方にDX加速！
• コロナ発の真のDX元年: 価値、データ、スピード、オープン
• DX時代の品質概念、マネジメント、技術
– データ駆動パラダイム: IoT → クラウド・ビッグデータ → AI
– スピードと仮説検証: アジャイル開発＆DevOps
– オープン基盤: オープンソース利活用
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クラウド
ビッグデータ
IoT
人工知能・
機械学習
データ収集活用環境
データ必須 フィードバック
オープン
ソース
社会
ビジネス
価値
アジャイル
・DevOps
要請サービス
・品質
価値駆動
データ駆動