株式会社AGESTの研究組織「AGEST Testing Lab.」が、電気通信大学と連携して進めてきた共著論文が、2025年1月に開催されたFOSE2024で貢献賞を受賞しました。ソフトウェアテストの最先端技術に関する本成果は、AIを活用した自動検出手法の開発など、今後のソフトウェア品質向上に大きな期待が寄せられています。
ニュースの要旨
先端品質テクノロジーで知られる株式会社AGESTの研究部門「AGEST Testing Lab.」が、電気通信大学との産学連携による研究成果をまとめた論文をFOSE2024で発表し、数ある応募論文の中から貢献賞を受賞しました。発表題目は「画像認識モデルに対する系統的故障の適応的自動検出手法AdaSniperの提案」。同研究はAI活用によるソフトウェアテストの新技術として高く評価されています。
本文
株式会社AGEST（本社：東京都文京区）は、デジタル社会の品質向上を目指し、ソフトウェアテストに特化した研究組織「AGEST Testing Lab.」を構えています。このラボは、AI、アジャイル、セキュリティの3分野に焦点をあて、革新的なテスト技術の開発に注力しているのが特徴です。
今回の受賞は、電気通信大学の大須賀昭彦教授らの研究室と共同で進めた論文が対象となり、FOSE2024のフルペーパー部門における7作品の中で最も優れたものとして評価されました。題目は「画像認識モデルに対する系統的故障の適応的自動検出手法 AdaSniper の提案」で、画像認識AIモデルが故障しうるパターンを自動で検出し、品質向上を支援する技術です。
受賞者の鳥越湧真氏（電気通信大学大学院博士前期2年）は、「この度の受賞を大変光栄に思う」と語り、共同研究者や支援者へ感謝の意を表明しました。また、この研究成果はAGESTの開発するAI搭載テスト管理ツール「TFACT」の進化にも活かされており、実践的な品質向上に直結している点も見逃せません。
FOSE（ソフトウェア工学の基礎ワークショップ）は、日本ソフトウェア科学会が主催し、2025年の開催では114名が参加。基礎技術の確立と社会実装を目指す貴重な学術交流の場として知られています。AGESTは今後も、研究と現場の連携強化を進め、より高度なソフトウェアテスト技術の開発に努めていきます。
詳細情報
- 受賞論文タイトル：画像認識モデルに対する系統的故障の適応的自動検出手法 AdaSniper の提案
- 受賞者：鳥越 湧真（電気通信大学 情報学専攻博士前期2年）ほか
- 共同執筆：石川 冬樹、田原 康之、大須賀 昭彦、清 雄一、 高橋 寿一 (AGEST チーフ技術アドバイザー)、高木 陽平 (AGEST 上席常務執行役員 CQAO)
- ツール関連：AI搭載のテスト管理ツール「TFACT」へ研究成果を反映し、プロジェクトのテスト自動化と効率化を推進
- FOSE2024 開催概要：第31回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ、114名参加、査読による厳選された7本の論文発表
まとめ
今回の受賞は、AGEST Testing Lab.と電気通信大学が連携して推進してきたAI技術活用によるソフトウェアテスト研究の成果を象徴するものです。AI×ソフトウェア品質向上の取り組みは、単なる理論の枠を超えて現場での実用化に結びついています。今後も高度なDX推進に重要な役割を果たすでしょう。
読者の皆様には、AIを駆使した次世代のテスト管理ツール「TFACT」のさらなる進化も注目ポイントとしておすすめします。ソフトウェア開発の効率化と品質向上に関心ある方には必見のニュースです。
【株式会社AGEST】 AGEST Testing Lab.、電気通信大学との共著論文がFOSE2024において貢献賞を受賞 by PR TIMESをまとめました
株式会社AGESTの革新的なテスト研究と、その成果が国内有数の学術イベントで認められた今回のニュースは、ソフトウェア開発者や品質管理に携わる皆様にとっても励みとなるでしょう。AIを活用した最新のテスト技術がより身近な存在となり、より安全かつ高品質なソフトウェアの提供が期待されます。
参照元：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000025.000137899.html
