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日立のソフトウェア工学研究は、日立グループが提供する信頼性の高い製品・サービスを通じて、社会の安全・安心を支えてきました。 デジタルトランスフォーメーション時代にふさわしい高度なソフトウェア開発の実現を目指しています。
Software Engineering research at Hitachi has been supporting the safety and security of society through the highly-reliable products and services provided by the Hitachi group. We strive to achieve advanced software development suitable for the digital transformation era.
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Software Engineering Conferences and Journals
「デジタルトランスフォーメーション」を実現するための最新のITシステム開発手法。
Modern IT system development method for achieving “Digital Transformation”.
DevOps & CI/CD (継続的インテグレーションと継続的デリバリー)
テスト自動化、統合、デプロイメントにより開発の合理化を進め、コラボレーションとデリバリーの速度を向上させます。
Streamlining development through automated testing, integration, and deployment, enhancing collaboration and delivery speed.
クラウドネイティブ・コンピューティング
スケーラビリティ、耐障害性、効率性のため，クラウドサービスを活用したアプリケーションの構築とデプロイメントを支援します。
Building and deploying applications that leverage cloud services for scalability, resilience, and efficiency.
アジャイル開発
反復的で顧客からのフィードバックを重視した、協調的なソフトウェア開発を行います。
Iterative and collaborative software development, emphasizing adaptability and customer feedback.
レガシーシステムの近代化
レガシーシステムを最新の技術に変換し、機能を強化し、寿命を延ばします。
Transforming outdated systems to contemporary technologies, enhancing functionality, and extending lifespan.
モダンソフトウェアアーキテクチャ
現代的なアーキテクチャパターンを用いて、拡張性、モジュール性、保守性の高いソフトウェア構造を設計します。
Designing scalable, modular, and maintainable software structures using contemporary architectural patterns.
ビジネスルールの抽出と検証
正確なシステム表現とコンプライアンスのために、主要なビジネスルールを特定し、検証します。
Identifying and validating key business rules for accurate system representation and compliance.
トレーサビリティの回復
ソフトウェアアーティファクト間のリンクを再構築し、理解しやすさ、メンテナンス性、変更管理を強化します。
Re-establishing links between software artifacts to enhance understanding, maintenance, and change management.
データベース解析
最適な設計と効率的なデータ管理のためのデータベース構造とパフォーマンスを評価します。
Evaluating database structures and performance for optimized design and efficient data management.
信頼性の高い高品質なAIや、AIを使ったシステムを開発するための技術。
Technology for developing reliable, high-quality AI and AI-based systems.
AIシステムの品質保証
AIシステムの信頼性と有効性を，体系的なテスト、検証、品質基準の遵守を通じて確保します。
Ensuring the reliability and effectiveness of artificial intelligence system through systematic testing, validation, and adherence to quality standards.
AI導入の安全性と信頼性担保
AIの安全かつ倫理的な導入, 透明性の協調, 説明責任，偏見の最小化といった懸念に対応します。
Addressing concerns related to the safe and ethical deployment of AI, emphasizing transparency, accountability, and the minimization of biases.
AI倫理
AI技術の倫理的意味合いを検証し、プライバシー、偏見、AIシステムの責任ある利用などの問題を取り上げます。
Examining the ethical implications of AI technology, addressing issues such as privacy, bias, and the responsible use of intelligent systems.
AI開発のプロセスとツール
AIプロジェクトの効率的な開発と管理のために、構築論とツールの導入を行います。
Implementing structured methodologies and tools tailored for the efficient development and management of AI projects.
機械学習の検証
機械学習モデルに対し，厳密な検証技術を適用し，生成物の正しさ、堅牢性、仕様への準拠を保証します。
Applying rigorous verification techniques to machine learning models, ensuring their correctness, robustness, and compliance with specifications.
学習とテストのためのデータ生成
機械学習モデルの訓練とテストのため、多様で，代表的なデータセットを作成し、その汎化性能と処理性能を高めます。
Creating diverse and representative datasets to train and test machine learning models, enhancing their generalization and performance.
説明可能AI
解釈可能なモデルを持つAIシステムを設計し、AIの意思決定プロセスの透明性、理解、信頼性を高めます。
Designing AI systems with interpretable models to enhance transparency, understanding, and trust in decision-making processes.
ビッグデータやAIを駆使した最先端のソフトウェア開発技術。
Cutting-edge technology with big-data and AI for software development.
生成AI活用システム開発
生成AIを活用して、要件定義、設計、実装、テスト、開発管理に至るまで、ソフトウェア開発プロセスを根本的に効率化します。
Using generative AI, radically enhancing the efficiency of the software development process from requirements definition, design, implementation, testing to development management.
プロジェクトの監視、アラート
プロジェクトにおけるメトリクス値をリアルタイムで監視するシステムを導入し、潜在的な問題に即対応可能なアラートを生成します。
Implementing systems for real-time monitoring of project metrics and generating alerts to ensure timely responses to potential issues.
プログラム解析
静的・動的解析を通じてプログラムの動作を評価し、コードの理解と最適化を支援します。
Evaluating and understanding program behavior through static and dynamic analysis, aiding in code comprehension and optimization.
VRによるソースコード可視化
VR(バーチャルリアリティ)技術を活用し、ソースコードの構造を視覚的に表現して探索することで、没入的で直感的な理解を推進します。
Utilizing virtual reality technology to visually represent and explore source code structures, facilitating a more immersive and intuitive understanding.
リファクタリング推奨
保守性、可読性、ソフトウェア全体の品質を向上させるため、コードのリファクタリングに関する提案を自動的に提供します。
Providing automated suggestions for code refactoring to improve maintainability, readability, and overall software quality.
性能解析
ソフトウェアの全体的な性能を上げるために、システムの効率とリソースの利用状況を評価し、最適化します。
Assessing and optimizing the efficiency and resource utilization of software systems to enhance overall performance.
故障個所の推定
ソフトウェアの欠陥やエラーを特定・分離し、デバッグや修正におけるプロセスを効率化します。
Identifying and isolating defects or errors in software, streamlining the debugging and correction process.
プログラム自動修正
プログラムのバグを自動的に特定して修正する技術を実装し、信頼性と保守性を高めます。
Implementing techniques to automatically identify and fix bugs in programs to enhancing reliability and maintainability.
テスト自動化戦略の最適化
効率的かつ効果的な自動化戦略で，ソフトウェアテストのプロセスの合理化を図ります。
Streamlining the software testing process through efficient and effective automation strategies.
セーフティ・クリティカルなシステムを開発するための効率的なプロセスと方法。
Efficient process and method to develop safety-critical systems.
機能安全への適合
セーフティクリティカルなシステムにおけるリスクの軽減・管理のため、機能安全規格および慣習を遵守します。
Adhering to functional safety standards and practices to mitigate and manage risks in safety-critical systems.
セーフティケース
セーフティクリティカルなアプリケーションにおいて、システムの安全対策の正当性を明確にする包括的な安全ケースを開発します。
Developing a comprehensive safety case that articulates the safety measures and justifications for a system, particularly in safety-critical applications.
高信頼性アーキテクチャ
高信頼性、フォールトトレランス、レジリエンスに重点を置いたソフトウェア・アーキテクチャを設計し、継続的かつ信頼性の高い運用を実現します。
Designing software architectures with a focus on high reliability, fault tolerance, and resilience to ensure continuous and dependable operation.
システム論的リスク分析
システム理論を応用し，潜在的な安全性とセキュリティの問題に焦点を当てることで複雑なシステムのリスクを分析・管理します。
Applying systems theory to analyze and manage risks in complex systems, particularly focusing on potential safety and security issues.
検証，妥当性確認
規則正しい手法を使用したソフトウェアの検証と妥当性確認により、指定された要件や品質基準を満たしていることを確認します。
Employing systematic methods to verify and validate software, ensuring it meets specified requirements and quality standards.
ログベース異常検知
ログやその他の実行時データを分析することにより、ソフトウェアシステムの異常な動作や潜在的な問題を検出します。
Detecting abnormal behavior or potential issues in software systems by analyzing logs and other runtime data.
フォールトインジェクション
制御済みの環境で故障やエラーをシミュレートし、さまざまな故障シナリオにおけるシステムの回復力や堅牢性を評価します。
Simulating faults or errors in a controlled environment to assess the resilience and robustness of a system under various failure scenarios.
キーワード駆動テスト
事前に定義されたキーワードやアクションに基づきテスト戦略を実装し、ソフトウェアテストにおけるテストケース設計や自動化を強化します。
Implementing testing strategies based on predefined keywords or actions, enhancing test case design and automation in software testing.