Publication List

• 新原敦介, 小川秀人, (2024年9月). LLMを用いた形式仕様記述による検証の試行評価 , ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2024論文集, pp.315-316 🎖企業ポスター賞
  
  AI, ML
  Formal Method
  Testing, Verification
• 木下崇央, 鹿糠秀行, 乾広二, 田中優利, 太田聡, (2024年9月). マイクロサービスアーキテクチャへの移行における対話的現新比較手法 , ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2024論文集, pp.317-318
  
  AI, ML
  Evolution, Analysis
  Testing, Verification
• 森承宇, 井奥章,永吉勤, 小川秀人, (2024年9月). 類似案件検索を活用した要求仕様評価技術の開発, ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2024,ポスター
  
  Requirement
• 川上真澄, 小川秀人, (2024年9月). 生成AI普及によるソフト開発ビジネスへの影響検討 , ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2024 ワークショップ, 情報処理学会ソフトウェア工学研究会
  
  AI, ML
  Application
• 小川秀人，島袋潤，日野雅透，若林昇，川上真澄, (2024年7月). 企業グループ横断的な組み込みソフトウェア設計力の評価および強化施策の実践 , 情報処理学会トランザクションデジタルプラクティス, vol.5 No.3, pp.38--49
  
  Software Process Improvement
• 小川秀人, (2024年7月). エンジニアリングへの生成AIのインパクト , 情報処理学会 連続セミナー2024, 第3回 産業界での生成AI開発／活用
  
  AI, ML
• 関根 理敏, 新原 敦介, 明神 智之, 今谷 恵理, (2024年5月). テキスト駆動型属性操作に基づく生成的自動データ拡張の検討 , 第38回人工知能学会全国大会
  
  AI, ML
  Testing, Verification
• Naoto Sato, Ryota Katsube, (April, 2024). Locating Buggy Segments in Quantum Program Debugging , ICSE-NIER’24, April 14–20, 2024, Lisbon, Portugal
  
  Testing, Verification
  Quantum Computing
• Takahiro Kinoshita, Hideyuki Kanuka, (April, 2024). Enhancing Automated Microservice Decomposition via Multi-Objective Optimization , IEEE Access, vol. 12, pp. 55697-55710, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3389700.
  
  Architecture
  Design, Implementation
• 堀田　勇樹, (2024年3月). 自動運転の高度化に向けたリスク予測技術, Hitachiアカデミックシステム研究会（HAS研）第50回研究会
  
  Application
  autonomous driving
• 中村悠人, 石本優太, 勝部瞭太, 佐藤直人, 小川秀人, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖, (2024年3月). 量子プログラムにおけるSATDの分類と評価 , 電子情報通信学会技術研究報告, Volume 123, Number 443
  
  Quantum Computing
  Quality, Reliability, Safety
• 日立製作所Generative AIセンター監修 (小川秀人共著), (2024年3月). 実践　生成AIの教科書　－　実績豊富な活用事例とノウハウで学ぶ , リックテレコム
  
  AI, ML
  Design, Implementation
• Ryo Shimizu, Yuna Nunomura, Hideyuki Kanuka, (March, 2024). Test-suite-guided discovery of least privilege for cloud infrastructure as code , Automated Software Engineering 31, 25
  
  Testing, Verification
  Cloud Computing
• 大林浩気，河合克己, (2024年3月). 大規模言語モデル用いた類似見直し支援ツール, 電子情報通信学会 2024年総合大会(D-13-13)
  
  Quality, Reliability, Safety
  AI, ML
• 鹿糠秀行，小川秀人, (2024年3月). GPT-4Vを活用したスケッチ駆動型プロトタイプ開発の試行, 電子情報通信学会 2024年総合大会(D-13-04)
  
  AI, ML
  Design, Implementation
• 野寄祐樹，鹿糠秀行，野尻周平，鷲崎弘宜，深澤良彰, (2024年3月). ChatGPTを活用したバグレポートの文章単位の自動ラベリング, 電子情報通信学会 2024年総合大会(D-3-14) ※早大共同研究成果
  
  AI, ML
  Quality, Reliability, Safety
• 木下崇央，田口真衣，平林義健，山田塔太，鹿糠秀行, (2024年3月). 企業インターンシップにおけるソフトウェア開発作業へのChatGPTの応用, 電子情報通信学会 2024年総合大会(D-3-02) ※23年(シスE3)夏季インターンシップの成果
  
  AI, ML
  Human Factor
• 吉村 健太郎, (2024年2月). 生成AIを活用した自動車向けソフトウェア開発の効率化, 第9回 オートモーティブ・ソフトウェア・フロンティア 2024
  
  Application
  AI, ML
• Syafril Bandara; Punit Galav; Takehiko Nagano; Yoshitaka Atarashi; Tetsuya Nishida; Trongmun Jiralerspong, (February 2024). Improvement of Lane-Level Lateral Position Estimation for Ego Vehicle From Front Camera Data , 2024 10th International Conference on Mechatronics and Robotics Engineering (ICMRE) 🎖Best Presentation
  
  Application
  Design, Implementation
• 小川秀人, (2024年2月). AI品質『マネジメント』への期待 , GrandCanvas:AI品質の未来を共に描く～AI品質マネジメントネットワーキングシンポジウム～
  
  AI, ML
  Quality, Reliability, Safety
• 関口隆昭，寺岡秀敏, (2024年1月). ラベリングベース高速経路探索における通行規制対応方式 , 情報処理学会研究報告コンシューマ・デバイス＆システム（CDS）2024-CDS-39(44)
  
  Application
• 古家直樹,矢内直人(阪大),藤原融(阪大・島根大), (2024年1月). TEEを用いた関数型暗号による秘匿配送マッチングの実現 , 情処論文誌デジタルプラクティス,Vol.5,No.1
  
  Application
• 新原敦介, 小川秀人, (2024年1月). LLMを用いたVDM++の生成の評価 , ウィンターワークショップ2024・イン・鹿児島
  
  Testing, Verification
  Design, Implementation
  AI, ML
• 小川秀人, (2024年1月). パネルディスカッション ポジショントーク , Open QA4AI Conference 2023
  
  AI, ML
  Quality, Reliability, Safety
• 堀田勇樹, Gabriel Daniel, 稲葉龍, 児島隆生, 早瀬茂規, (2023年11月). 移動障害物を考慮した経路計画を可能とするリスクマップ, 情報処理学会論文誌 Vol.64, No.11, pp.1548-1560
  
  autonomous driving
  Application
• 田中佑奈，清水遼，鹿糠秀行，河合克己, (2023年11月). サービス連動テスト網羅度の測定を通じたテスト漏れ候補の検出 , 第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2023)
  
  Testing, Verification
• 西川和寿，鹿糠秀行，是木玄太，曾我遼, (2023年11月). ChatGPTを用いたソースコードコメント生成における用語抽出と反映の検, 第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2023) 🎖ライブ論文賞
  
  Evolution, Analytics
  AI, ML
• 是木玄太，井奥章，村田大二郎，鹿糠秀行, 石川貞裕，山口潔, (2023年11月). 意図的なソースコード切り出しに基づくChatGPTを用いたソースコードコメント生成方法の提案, 第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2023)
  
  Evolution, Analytics
  AI, ML
• 村田大二郎，是木玄太，井奥章, 石川貞裕，山口潔, (2023年11月). 画面イベント関係情報類似度に基づく画面コーディング支援技術の提案, 第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2023)
  
  Design, Implementation
• 鈴木康文，川上真澄, (2023年11月). 配列を含むREST API向けテスト自動生成のためのペアワイズ法の拡張, 第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2023)
  
  Testing, Verification
• Takafumi Sakura, Ryo Soga, Hideyuki Kanuka, Kazumasa Shimari, Takashi Ishio, (October, 2023). Leveraging Execution Trace with ChatGPT: A Case Study on Automated Fault Diagnosis, 39th IEEE Int. Conf. on Softw. Maintenance and Evolution (ICSME2023)
  
  Evolution, Analytics
  AI, ML
• 大津智宏，河野洋平，望月義則, (2023年10月). 運転条件の異なるバッチ重合プロセスにおけるグレイボックスモデルに基づくモデル予測制御に向けた数値的検討, 第66回自動制御連合講演会
  
  AI, ML
  Control Engineering
• 小川秀人, (2023年10月). パネルディスカッション「企業におけるAI品質マネジメントに必要な視点」ポジショントーク , 第２回AI品質マネジメントシンポジウム
  
  AI, ML
  Quality, Reliability, Safety
• 小川秀人, (2023年10月). 善きに改め、善きを改め, SPI Japan 2023
  
  Software Process Improvement
  Testing, Verification
  AI, ML
• Kentaro Yoshimura, Haruki Oishi, (September, 2024). Variability Management for Large Language Model Tasks: Practical Insights from an Industrial Application, 28th ACM International Systems and Software Product Line Conference
  
  AI, ML
  Software Product Lines
• Kentaro Yoshimura, (September, 2023). Panel – Intelligent SPLs, 27th ACM International Systems and Software Product Line Conference (SPLC 2023)
  
  Software Product Lines
• Kentaro Yoshimura, Yuta Yamauchi and Hideo Takahashi, (September, 2023). Managing Variability of Logistics Robot System: Experience at Hitachi, 27th ACM International Systems and Software Product Line Conference (SPLC 2023)
  
  Software Product Lines
  Application
• Hideyuki Kanuka, Genta Koreki, Ryo Soga, Kazu Nishikawa, (September, 2023). Exploring ChatGPT Approach to Bidirectional Traceability Problem between Design Models and Code , arXiv:2309.14992 [cs.SE]
  
  AI, ML
  Design, Implementation
  Evolution, Analytics
• 川上真澄, (2023年9月). データドリブンなソフトウェア開発プロジェクトマネジメント , PMシンポジウム2023
  
  AI, ML
  Project Management
• 小川秀人, (2023年9月). AI搭載プロダクトの品質保証に関する国内外の動向と検証技術 , ソフトウェア品質シンポジウム2023 (SQiP2023)
  
  AI, ML
  Quality, Reliability, Safety
  Testing, Verification
• Hideto Ogawa, Kentaro Yoshimura, (August, 2023). The 20-year journey of SPLE in Hitachi and the next , 27th Systems and Software Product Line Conference (SPLC2023) Keynote
  
  Software Product Lines
• 高澤一平, 河野洋平, 但馬慶行, 望月義則, (2023年8月). 時系列データ中の部分系列の特性を考慮した距離指標の提案, 2023年電気学会 電子・情報・システム部門大会
  
  AI, ML
• 吉岡遼, 肥後芳樹, 柗本真佑, 楠本真二, 伊藤信治, Phan Thi Thanh Huyen, (2023年8月). 例外処理を検査するテストが実行経路に基づく欠陥限局手法に与える影響の調査 , ソフトウェアエンジニアシンポジウム(SES2023) 🎖最優秀論文賞
  
  Testing, Verification
• 鹿糠秀行，是木玄太，曾我遼，西川和寿, (2023年8月). 設計モデルとコード間の双方向トレーサビリティ問題へのChatGPT適用実験 , ソフトウェアエンジニアシンポジウム(SES2023) 🎖企業ポスター賞
  
  Testing, Verification
• 松本 渚紗, (2023年8月). 非機能要件とIaCテンプレートの対応関係に基づくアーキテクチャ設計支援システムの検討 , ソフトウェアエンジニアシンポジウム(SES2023)
  
  Architecture
• M. Sekine, D. Shimbara, T. Myojin, E. Imatani, (July, 2023). Visualization Tool for Extraction of Various Attributes and Corresponding Data for Dataset Quality Assessment, The 5th IEEE International Conference on Artificial Intelligence Testing (IEEE AITest 2023)
  
  AI, ML
  Quality, Reliability, Safety
• 関根 理敏, 新原 敦介, 明神 智之, 今谷 恵理, (2023年6月). データセットの品質評価に向けた半教師あり表現学習による属性値の回帰予測手法 , 第37回人工知能学会全国大会
  
  AI, ML
  Quality, Reliability, Safety
• M. Kawakami, F. Ishikawa (NII), (May, 2023). Domain-specific Modeling Environment Construction Tool based on View Patterns: RapidDSM, The 21st IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Management and Applications (SERA 2023)
  
  Modeling
• 小川秀人, 佐藤陽春, 森拓郎, 加賀洋渡, (2023年4月). 土台からしっかり学ぶ ── ソフトウェアテストのセオリー , リックテレコム
  
  Testing, Verification
• 新原 敦介, 関根 理敏, 小川 秀人, (2023年3月). AI搭載システム向け品質保証, 第163回情報システムと社会環境研究発表会 (招待講演)
  
  AI, ML
  Quality, Reliability, Safety
• 堀田　勇樹, (2023年2月). 自動運転の高度化に向けたリスク予測技術について, 組込みシステム産業振興機構オープンイノベーションセミナー
  
  autonomous driving
  Application
• 曾我 遼, 鹿糠 秀行, 久保 孝富, 石尾 隆, (2023年02月). 視線と心拍を用いたプログラム理解状況の推定 , コンピュータソフトウェア, 40 (1), p 1_24-1_44
  
  Evolution, Aalytics
  Human Factor
• 明神智之, 小川秀人, 來間啓伸, 佐藤直人, (2023年2月). ロバスト性向上を目的とした予測モデルの不確実性に基づくデータセットの水増し手法利用 , 情報処理学会論文誌,64(2),568-580 (2023-02-15) , 1882-7764
  
  AI, ML
  Testing, Verification
• Man Yiu Chow, (2023, Feb.). Analysis of Embedded System's Functional Requirement using BERT-based Name Entity Recognition for Extracting IO Entities , Journal of Information Processing, Special Section on digital practices, 2023, Vol.31, pp143-153
  
  Requirement
• 來間 啓伸，明神 智之，佐藤 直人，小川 秀人, (2022年12月). XGBoost法により学習させたAIモデルの振舞いの形式検証 , 情報処理学会論文誌，63巻，12号，pp 1830 - 1839
  
  AI, ML
  Formal Method
• 古家 直樹, 矢内 直人(大阪大学), 藤原 融(大阪大学), (2022年12月). 関数型暗号を用いた秘匿配送マッチングのTEEによる実現 , 第99回 情報処理学会 コンピュータセキュリティ研究会(CSEC)
  
  Application
• 小川 秀人, (2022年12月). ソフトウェア工学研究会研究報告を対象とした産学連携状況の初期調査 , 情報処理学会研究報告ソフトウェア工学（SE）, 2022-SE-212,6
  
• 下村 真帆, 古家 直樹, 古屋 聡一, (2022年11月). 多主体の満足度モデルを用いた貨客混載マッチングシステム , 電気学会システム/スマートファシリティ合同研究会
  
  Application
• 曾我 遼，鹿糠 秀行(日立製作所), 久保 孝富，石尾 隆，松本 健一 (奈良先端科学技術大学院大学), (2022年11月). プログラム理解難易度の経時的な変化の可視化., 第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ(FOSE2022)
  
  Evolution, Analytics
  Repository Mining
• 櫻井 壮希，塚本 夏基，内木 大地, (2022年11月). システムテストにおけるキーワード駆動テストの適用とキーワードの階層化設計, 第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)
  
  Design, Implementation
  Testing, Verification
• 巴 統哉，北川 健二，川上 真澄, (2022年11月). 自然言語解析を用いた開発プロジェクトリスク状況の定量化・可視化, 第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)
  
  Project Management
• 加賀 洋渡, (2022年11月). Maintainability Index を用いた保守性改善プロセス適用, 第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)
  
  Evolution, Analytics
  Design, Implementation
• Soga, R., Kanuka, H. Fukui, D. and Mase, M., (2022, Dec.). Risk assessment to design business process incorporating AI tasks , In Proceedings of 29th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC), pp. 582-583. IEEE
  
  AI, ML
  Software Process Improvement
• Anjali Rajith, Soki Sakurai, (2022, Oct.). Advanced Access Control Mechanism for Mobility as a Service Platform , SECUERARE2022
  
  Application
• Galav Punit, Syafril Bandara, Akimasa Okada, Takehiko Nagano and Hidetoshi Teraoka, (2022, Oct.). Data Usage Monitoring Method Using Metadata in Vehicle Data Distribution, 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)
  
  Application
• 小川 秀人, (2022年10月). AI産官学のオープンな議論によるAIプロダクト品質保証ガイドライン策定の取り組み ―AIの適切な利活用による技術と社会の進展のために― , 情報処理, Vol.63, No.11, pp.e13-e18
  
  Quality, Reliability, Safety
  AI, ML
• 林 晋平, 小林 隆志 (東京工業大学), 高井 康勢, 加藤 正恭, (2022年9月）.). 言語横断バグ箇所検索手法の日本語記述への適用可能性 , ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2022, pp.131-136 🎖SES研究奨励賞
  
  Quality, Reliability, Safety
  Testing, Verification
  Design, Implementation
• 前島 葵, 肥後 芳樹, 柗本 真佑, 楠本 真二 (大阪大学), 安田 和矢, (2022年9月). 大規模データセットと多種ミュータント演算子を利用した自動修正適合性の再計測 , ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2022, pp.61-70 🎖SES研究奨励賞
  
  Quality, Reliability, Safety
  Testing, Verification
  Design, Implementation
• Sien Reeve Peralta, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa (Waseda University), Yuki Noyori, Hideyuki Kanuka and Shuhei Nojiri, (). Analysis of Bug Report Qualities with fixing time using Causal and Inference Model, ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2022, 🎖SES企業・ポスター賞
  
  Quality, Reliability, Safety
  Repository Mining
• 関根 理敏, 新原 敦介, 明神 智之, 今谷 恵理, (2022年9月). データセットの多種多様な属性情報抽出に向けた多面的クラスタリング変分オートエンコーダの手書き文字データへの適用 , ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2022,pp.145-146
  
  AI, ML
  Testing, Verification
• 曾我 遼，鹿糠 秀行，福井 大輔，間瀬 正啓, (2022年8月). AIを含む業務プロセスのリスク評価手法, 日本ソフトウェア科学会大会
  
  Software Process Improvement
  AI, ML
• 伊藤 蓮，伊川 宏美，山形 知行，菅原 禎生, (2022年6月). 組立順序生成システムの刷新によるクラウド上での並列分散処理の実現 , 電気学会C部門システム研究会
  
  Architecture
• 長野 岳彦, 小口 琢夫, 吉岡 信和, 田原 康之, 大須賀 昭彦, (2022年5月). 組込みシステム向け障害解析環境の効率改善 , 情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス＆システム（CDS）,12(2),27-37, pp.2186-5728
  
  Testing, Verification
  Design, Implementation
• 小川秀人, (2022年4月). AI／機械学習搭載システムの品質ガイドライン , 日本ロボット学会誌, 2022年40 巻3 号 pp. 187-190
  
  Quality, Reliability, Safety
  AI, ML
• Takahiro Kinoshita, Hideyuki Kanuka, (March, 2022). Automated Microservice Decomposition Method as Multi-Objective Optimization , IEEE 19th International Conference on Software Architecture Companion (ICSA-C), pp.112-115
  
  Application
  Design, Implementation
• 堀田 勇樹, Gabriel Daniel, 稲葉 龍, 児島 隆生, 早瀬 茂規, (2022年3月). 移動障害物を考慮した軌道生成を可能とするリスクマップ , 情報処理学会研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ（ITS）,2022-ITS-88(9),1-8, pp2188-8965 🎖第88回ITS研究会優秀発表
  
  Application
• 下村 真帆, 古家 直樹, 小坂 忠義, 渡邊 高志, (2022年1月). ブロックチェーン利活用による下請配送業者への対価支払迅速化システムの開発 , 第33回CDS研究発表会
  
  Application
• 鍛 忠司, 高橋 健太, 小川 秀人, (2022年1月). 社会システムへのトラストを再構築する , 協創の森ウェビナー第6回「社会システムのトラスト」
  
  AI, ML
  Quality, Reliability, Safety
• 宮崎 邦彦，廣井 和重，小林 悠一,Giulio Moffa，Eduardo Fernandez-Moral，Wisinee Wisetjindawat, (2021年11月). デジタル技術が切り拓く新たなモビリティサービス , 日立評論　2021年 2021 vol.103 No.5
  
  Application
• 佐藤 直人, 小川 秀人, 來間 啓伸, 明神 智之, (2021年6月). AIソフトウェアのテスト 答のない答え合わせ［4つの手法］ , リックテレコム
  
  Testing, Verification
  AI, ML
• Shimbara, D., Saeki, M., Hayashi, S., & Haugen, Ø., (2021). Handling Quantity in Variability Models for System-of-Systems , In Proceedings of International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, 31 (5), pp. 693-724
  
  Quality, Reliability, Safety
  Architecture
  Design, Implementation
• 左近 健太, (2021年11月). ゾーン分析に基づくテストケース優先度付け手法 , 第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021)
  
  Testing, Verification
• 堀 旭宏, 川上 真澄, (2021年11月). 因果ダイアグラムによる経営改善の施策立案支援手法の提案 , 第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021)
  
  Repository Mining
  Project Management
• 曾我 遼, 横山 由貴, 鹿糠 秀行(日立製作所), 久保 孝富, 石尾 隆 (奈良先端科学技術大学院大学), (2021年11月). 視線と心拍を用いた主観的なプログラム理解難易度の推定 , 第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ(FOSE2021)
  
  Human Factor
• 堀 旭宏, 木下 崇央, 鹿糠 秀行, 川上 真澄, (2021年11月). マイクロサービスアーキテクチャのVR可視化, 第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021)
  
  Architecture
  Evolution, Analytics
• 古家 直樹，長谷川 学，小坂 忠義，薦田 憲久, (2021年10月). 分割ルートハッシュ方式を用いたブロックチェーン利用トレーサビリティ管理システム , 電気学会論文誌C, Vol.141, No.10, pp.1101-1114
  
  Application
• 曾我 遼, 鹿糠 秀行, (2021年10月). テストケース自動生成の失敗予測 , 電子情報通信学会信学技報, 121(204), SS2021-14, pp. 7-12 🎖DC研究会 第9回若手優秀講演賞
  
  Testing, Verification
  Code Generation
• Soga, R., Koreki, G., Kanuka, H., Ioku, A., & Maeoka, J., (2021, September). Generating Program Identifier Dictionary for Maintaining Legacy Systems , In Proceedings of the 20th International Conference on New Trends in Intelligent Software Methodologies, Tools and Techniques (SoMeT 2021), pp. 3-12. IOS Press
  
  Code Generation
• 九間 哲士, 肥後 芳樹, 柗本 真佑, 楠本 真二, 安田 和矢, (2021年9月). 自動修正適合性：新しいソフトウェア品質指標とその計測 , ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021 🎖SES研究奨励賞
  
  Testing, Verification
  Code Generation
  Quality, Reliability, Safety
• 來間 啓伸, 小川 秀人, 佐藤 直人, 明神 智之, (2021年9月). XGBoost法により学習させたAIモデルのふるまいの形式検証 , ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021
  
  AI, ML
  Formal Method
• 市井 誠, 堀口 日向, 柏 祐太郎, 川上 真澄, 伊原 彰紀, 大平 雅雄, (2021年9月). 組込みソフトウェア製品開発のプロジェクト管理に対する遅延相関分析の適用に向けて , ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021
  
  Repository Mining
  Project Management
• 長野 岳彦, 小口 琢夫, 吉岡 信和, 田原 康之, 大須賀 昭彦, (2021年8月). 組込みシステム向け障害解析環境の効率改善 , 情報処理学会研究報告コンシューマ・デバイス＆システム（CDS）,2021-CDS-32(5),1-8, pp2188-8604 🎖第32回CDS研究会優秀発表賞 🎖2022年度山下記念研究賞
  
  Testing, Verification
  Design, Implementation
• ロボット革命・産業IoTイニシアティブ協議会, (2021年7月). デジタル経済圏の胎動：欧州のデータ連携戦略 , ※伊川宏美, 佐藤茜, 山田仁志夫が編集委員として参画
  
• Furuya, N., Komoda, N., & Fujiwara, T., (2021, July). Improvement of Area Priority Setting of Sequential Processing Storage Location Recommendation Technology Considering Stock Storage Period, in Conference Abstracts of International Conference on Production Research, p.1
  
  Application
• 秋下 耀介, 大島 浩資, 若林 昇, 川上 真澄,, (2021年6月). 組込みシステムへの派生MBD適用に向けたパラメータ設定方式の検討 , ソフトウェア・シンポジウム2021
  
  Evolution, Analytics
  Design, Implementation
• Phan, T. T. H., Suzuki, Y., Sato, N., & Kawakami, M., (2021, July). FLASX: A Fault Localization Assistant System Using KLEE Symbolic Execution for Embedded Software, In Proceedings of the 2nd International KLEE Workshop on Symbolic Execution
  
  Testing, Verification
  Formal Method
• Chow Man Yiu, Mitsuhiro Kitani,, (2021, June). Heterogeneous Sensor Fusion with GMPHD for Environmentally Adaptable Obstacle Detection in Mobility Systems , Journal of Information Processing, 2021, Volume 29, Pages 449-464
  
  Application
• 近藤 明宏，松本 貴士, (2021年3月). 複数車種の運行設計領域を管理する管制センタアーキテクチャの検討 , 情報処理学会研究報告情報基礎とアクセス技術（IFAT）,2021-IFAT-142(11),1-8, pp.2188-8884
  
  Architecture
• 小倉 孝裕, 木内 敦規, 齊藤 元伸, Gupta Chetan, (2021年3月). ニューノーマル時代の製造流通業を支えるバリューチェーンコーディネーションサービス , 日立評論, 103 (2), pp. 58-62
  
  Application
• 佐藤 直人, 來間 啓伸, 小川 秀人, (2021年3月). 最大安全半径の監視によるコンセプトドリフト検知可能性の評価 , 電子情報通信学会信学技報, 120 (407), SS2020-35, pp.43-48
  
  AI, ML
  Testing, Verification
• 後藤知明，嶋田匡，沖津潤，堤大輔，足立哲朗　, (2020年12月). 組立・加工現場向け生産性・品質向上ソリューション製造現場の4Mデータ分析を活用した顧客課題の解決 , 日立評論　2020 vol.102 No.6
  
  Application
• 馬場 貴成, 長岡 靖子, 小川 秀人, (2020年). Society 5.0時代の価値協創型DXの実現に向けて ～Lumadaへの取り組み～ , 情報処理, 61 (1), pp.57-61
  
• 小川 秀人, (2020年). AIビジネスにおける品質保証 , AIビジネス戦略：効果的な知財戦略・新規事業の立て方・実用化への筋道, 第4章第3節, 情報機構
  
  AI, ML
  Quality, Reliability, Safety
• Sato, N., Kuruma, H., Nakagawa, Y., & Ogawa, H., (2020). Formal Verification of a Decision-Tree Ensemble Model and Detection of Its Violation Ranges , IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, 103 (2), pp. 363-378
  
  AI, ML
  Formal Method
• Fujii, G., Hamada, K., Ishikawa, F., Masuda, S., Matsuya, M., Myojin, T., Nishi, Y., Ogawa, H., Toku, T., Tokumoto, S., Tsuchiya, K., & Ujita, Y., (2020). Guidelines for Quality Assurance of Machine Learning-Based Artificial Intelligence , International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, 30 (11n12), pp. 1589-1606
  
  Quality, Reliability, Safety
  AI, ML
• Soga, R., Yonemitsu, T., Inagaki, M., Fujisaki, Y., Sugo, H., & Kanuka, H., (2020, December). A Program Simplification Method for Generating Test Input Values Using Symbolic Execution , In Proceedings of the 27th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC), pp. 507-508. IEEE
  
  Design, Implementation
  Testing, Verification
• 安田 和矢，伊藤 信治，中村 知倫，原田 真雄, 肥後 芳樹, (2020年11月). システムの特徴を踏まえた素材コード片の生成による自動プログラム修正手法, 第27回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ(FOSE2020) 🎖FOSE貢献賞(フルペーパー部門) 🎖IEEE Computer Society Japan Chapter FOSE Young Researcher Award
  
  Testing, Verification
  Code Generation
• 曾我 遼，小磯 (横山) 由貴，前岡 淳，鹿糠 秀行, (2020年11月). プログラム理解を行単位で測るための生体計測系の構築, 第27回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ(FOSE2020) 🎖FOSEライブ論文ポスター賞
  
  Human Factor
• 楊 夢龍, 小山 恭平, 新原 敦介, (2020年11月). GUIソフトウェア開発における性能向けCI環境CARPの開発, 第27回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2020)
  
  Testing, Verification
• 堀 旭宏, 川上 真澄, (2020年11月). 開発プロジェクトQCD予測のための工数メトリクス取得手法の提案, 第27回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2020)
  
  Repository Mining
  Project Management
• 堀 旭宏, 市井 誠, 川上 真澄, (2020年10月). ソフトウェア開発プロジェクトの完了日予測のためのチケット自動修正方法 , コンピュータソフトウェア, 37 (4), pp. 4_10-4_16
  
  Repository Mining
  Project Management
• 松本紀子, 小坂忠義, 中島洋平, 櫻田崇治, 田野 俊一, (2020年10月). 拡張現実技術を用いた物流ピッキング作業支援システムの開発とHMD表示画角の影響の分析 , 情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス&システム, Vol.190, No.3, pp.11-23
  
  Application
• 古家 直樹，長谷川 学，小坂 忠義，薦田 憲久, (2020年10月). 分割ルートハッシュ方式を用いたブロックチェーン利用トレーサビリティ管理システム , 電気学会情報システム研究会予稿集，pp.85-90，2020
  
  Application
• 長谷川 学，古家 直樹，小坂 忠義, (2020年10月). データ秘匿性を考慮した物流トレーサビリティデータ検索技術の開発 , 電気学会情報システム研究会予稿集，pp.97-101
  
  Application
• 大島 浩資, 秋下 耀介, 若林 昇, 川上 真澄, (2020年9月). 組込みシステムへのプロダクトライン型開発導入容易化に向けた可変性モデリング手法「機器-パッケージモデル」の提案 , ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2020
  
  Design, Implementation
  Modeling
• Sato, N., Kuruma, H., & Ogawa, H., (2020年9月). Unsupposable Test-data generation for Machine-learned Software , ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2020
  
  Testing, Verification
  AI, ML
• 伊川宏美, 山﨑晃, 本村憲一朗, 志村昭俊, 小泉稔, (2020年6月). 段階的なシステム刷新を狙いとしたシステム構造の再形成方式 , 電気学会 第82回情報システム研究会
  
  Architecture
• 市井 誠, 川上 真澄, (2020年4月). リポジトリマイニングに基づくアンチパターン検出手法 , 情報処理学会論文誌, 61 (4), pp. 908-917
  
  Repository Mining
  Design, Implementation
• 堀田 勇樹, 稲葉 龍, 豊田 英弘, (2020年3月). 一般道自動運転に向けたリスク予測に基づく走行制御技術の開発 , 自動車技術会誌「自動車技術」, Vol.74, No.3, pp.100-101
  
  Application
• 松本紀子, 大塚康平, 田野俊一, (2020年3月). 物流ARピッキングシステムにおけるHMD表示画角の影響の分析 , 電子情報通信学会, 信学技報, Vol.119, No.457, MVE2019-82, pp.235-240
  
  Application
• 來間 啓伸, 小川 秀人, 中川 雄一郎, 佐藤 直人, (2020年2月). 演繹的開発手法と帰納的開発手法の結合に基づく機械学習適用ソフトウェアの形式検証とテスト , 情報処理学会論文誌, 61 (2), pp. 407-416
  
  Formal Method
  AI, ML
  Testing, Verification
• 川上真澄, 堀旭宏, (2020年). もっと奥へ、深く進んで視る！ソフトウェア構造をVRで可視化 , 日立Webページ
  
  Evolution, Analytics
  Design, Implementation
• Tsuchiya, R., Nishikawa, K., Washizaki, H., Fukazawa, Y., Shinohara, Y., Oshima, K., & Mibe, R., (2019). Recovering Transitive Traceability Links among Various Software Artifacts for Developers , IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, 102 (9), pp. 1750-1760
  
  Evolution, Analytics
  Design, Implementation
  Repository Mining
• Yasuda, K., Itoh, S., Mibe, R., Jodai, Y., & Nakaya, F., (2019, December). Inferring Faults in Business Specifications Extracted from Source Code , In Proceedings of the 26th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC), pp. 236-243. IEEE
  
  Evolution, Analytics
  Requirement
• 堀 旭宏, 市井 誠, 川上 真澄, (2019年12月). ソフトウェア開発プロジェクトの完了時期予測のためのチケット自動修正方法, 第26回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2019) 🎖FOSE貢献賞(フルペーパー部門)
  
  Repository Mining
  Project Management
• 曾我 遼, 是木 玄太, 井奥 章, 前岡 淳, (2019年11月). 識別子の表記ゆれによるソースコード検索漏れ防止に向けた設計書を活用した識別子−自然言語変換技術., 第26回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ(FOSE2019)
  
  Evolution, Analytics
  Design, Implementation
• Matsumoto, T., Kosaka, T., Sakurada, T., Nakajima, Y., Tano, S., (2019, October). Picking Work using AR Instructions in Warehouses , IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp31-34
  
  Application
• 川上真澄, 堀旭宏, (2019年10月). 大規模で複雑なソフトウェアの構造をVR空間で可視化する技術を開発 , 日立Webページ
  
  Evolution, Analytics
  Repository Mining
  Design, Implementation
• Hori, A., Kawakami, M., & Ichii, M., (2019, September). CodeHouse: VR Code Visualization Tool , In Proceedings of 2019 Working Conference on Software Visualization (VISSOFT), pp. 83-87. IEEE
  
  Evolution, Analytics
  Repository Mining
  Design, Implementation
• Matsumoto, T., Kosaka, T., Ara, K., Suemitsu, I., Horita, T., Tano, S., (2019, September). Design of Presentation Method and Effects of Warehouse Visualization Tool Using AR, SICE Annual Conference 2019 (SICE 2019), pp1-4,2019
  
  Application
• 古家 直樹，永原 聡士，末光 一成，植木 隆雄，荒 宏視，嶋津 泰毅, (2019年7月). 在庫格納期間を加味した逐次処理型の倉庫内格納先推奨技術の開発 , 日本経営工学会論文誌, Vol.70, No.2, pp.82-93 🎖日本経営工学会2019論文賞
  
  Application
• 松本紀子, 小坂忠義, 中島洋平, 櫻田崇治, 尾崎友哉, 田野 俊一, (2019年5月). 物流における拡張現実技術を用いたピッキング作業支援システムの開発 , 情報処理学会研究報告コンシューマ・デバイス&システム(CDS), 2019-CDS-25,Vol.10, pp.1-8
  
  Application
• 小川 秀人, 川上 真澄, 加賀 洋渡, 長船 辰昭, (2019). 日立グループ全社におけるソフトウェア開発プロセス革新 , 日立評論, 101 (2), pp. 76-81. 日立
  
  Software Process Improvement
• Hoang, T. S., Sato, N., Myosin, T., Butler, M., Nakagawa, Y., & Ogawa, H., (2018). Policing functions for machine learning systems ,
  
  AI, ML
  Quality, Reliability, Safety
• Sato, N., Kuruma, H., Kaneko, M., Nakagawa, Y., Ogawa, H., Hoang, T. S., & Butler, M., (2018). DeepSaucer: Unified Environment for Verifying Deep Neural Networks , arXiv preprint arXiv:1811.03752
  
  AI, ML
  Testing, Verification
• Sato, N., Kuruma, H., Nakagawa, Y., & Ogawa, H., (2018, December). Simplified Influence Evaluation of Additional Training on Deep Neural Networks , In Proceedings of the 1st International Workshop on Machine Learning Systems Engineerning (iMLSE)
  
  AI, ML
  Quality, Reliability, Safety
• Ohbayashi, H., Kanuka, H., & Okamoto, C., (2018, December). A Preprocessing Method of Test Input Generation by Symbolic Execution for Enterprise Application , In Proceedings of the 25th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC), pp. 717-718. IEEE
  
  Testing, Verification
• Sorabayashi, T., Uchida, Y., & Kanuka, H., (2018, November). A Supporting Method for Defining Business Constraint in Automated Test Data Generation, In Proceedings of the 12th International Conference on Project Management (ProMAC2018)
  
  Testing, Verification
• 堀 旭宏, 市井 誠, 川上 真澄, (2018年11月). リポジトリマイニングに基づく「長すぎるメソッド」検出手法, 第25回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2018)
  
  Repository Mining
  Design, Implementation
• 松本紀子, 小坂忠義, 荒宏視, 末光一成, 堀田哲裕, 尾崎友哉, (2018年5月). 作業ロス要因分析のための拡張現実技術を用いた物流倉庫内可視化ツールの開発 , 情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス&システム, Vol.8, No.2, pp.1–10
  
  Application
• Nishi, Y., Masuda, S., Ogawa, H., & Uetsuki, K., (2018, April). A test architecture for machine learning product , In Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation Workshops (ICSTW), pp. 273-278. IEEE
  
  AI, ML
  Testing, Verification
• Rajith, A., Soki, S., & Hiroshi, M., (2018, April). Real-time optimized HVAC control system on top of an IoT framework , In Proceedings of 2018 Third International Conference on Fog and Mobile Edge Computing (FMEC), pp. 181-186. IEEE
  
  Architecture
• 松本紀子, 小坂忠義, 荒宏視, 末光一成, 堀田哲裕, 尾崎友哉, (2017年8月). 拡張現実技術を用いた物流倉庫現場での作業ロス要因分析方式 , 情報処理学会研究報告コンシューマ・デバイス&システム(CDS), 2017-CDS-20, Vol.1, pp.1-8
  
  Application
• Maeoka, J., Tanabe, Y., & Ishikawa, F., (2016). Depth-first heuristic search for software model checking , In Computer and Information Science 2015, pp. 75-96. Springer, Cham
  
  Testing, Verification
  formal Method
• Ichii, M., Shimbara, D., Suzuki, Y., & Ogawa, H., (2016, September). Refactoring verification using model transformation , In Proceedings of the 1st International Workshop on Software Refactoring, pp. 17-24
  
  Testing, Verification
  Design, Implementation
  Modeling
• Nagano,T., Serizawa, K., Yoshioka, N., Tahara, Y., & Ohsuga, A., (2015, November). Performance Exploring Using Model Checking - A Case Study of Hard Disk Drive Cache Function , In proceedings of The Tenth International Conference on Software Engineering Advances (ICSEA2015), IARIA, pp31-39 🎖Beat Paper Award
  
  Testing, Verification
  Modeling
• 市井 誠, 小川 秀人, (2015年8月). モデル変換を用いたリファクタリング検証手法 , コンピュータソフトウェア, 32 (3), pp. 70-76
  
  Testing, Verification
  Modeling
• 市井 誠, 小川 秀人, (2015年1月). プログラム等価性検証技術 , 日立評論, 97 (01-02), p. 137
  
  Testing, Verification