鷲崎弘宜の作品一覧
「鷲崎弘宜」の「ソフトウェア品質知識体系ガイド （第3版） ―SQuBOK Guide V3―」「アジャイル品質パターン「QA to AQ」 伝統的な品質保証からアジャイル品質への変革（CodeZine Digital First）」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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作品一覧
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ソフトウェア品質知識体系ガイド （第3版） ―SQuBOK Guide V3―
ビジネス・実用
3.01巻4,400円 (税込)※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 ソフトウェア品質に関する膨大な技術を整理、体系化 本書は、ソフトウェア、ITシステムの専門家である著者らが長年取り組んできたソフトウェアの品質について体系立てて整理し、簡潔に解説したものです。第1版発行から13年、第2版から6年が経過し、ソフトウェアを取り巻く環境は大きく変化しました。これを踏まえ、従来の内容を見直し、最新の技術（AI、IoTなど）の品質についても大幅に加筆しました。本書の情報をもとに、ソフトウェアの品質がどのようなものであるのか、どのように品質を確保するか、といった検討が可能になります。ソフトウェアに携わるすべての方におすすめの一冊です。 序章 SQuBOKガイド 概略 第1章 ソフトウェア品質の基本概念 第2章 ソフトウェア品質マネジメント 第3章 ソフトウェア品質技術 第4章 専門的なソフトウェア品質の概念と技術 第5章 ソフトウェア品質の応用領域 -
アジャイル品質パターン「QA to AQ」 伝統的な品質保証からアジャイル品質への変革（CodeZine Digital First）
ビジネス・実用
-1巻1,760円 (税込)アジャイル時代に効果的な品質保証を進めるための23のパターン アジャイル開発において効率的かつ効果的に品質保証を進めるための 具体的で実践的な方法をまとめたパターン集 『Quality Assurance to Agile Quality』（QA to AQ、QA2AQ）。 「QA to AQ」では、ロードマップから日々のモニタリングに至る あらゆるアジャイル開発の段階において品質に取り組むコツを、 頻出の問題に対する実証済みの解決策として提示されています。 本書では「QA to AQ」に収録された各パターンを翻訳して紹介し、 さらに日本語版オリジナルとして、 日本のアジャイル開発における実践事例や、 複数のパターンを組み合わせて組織的に展開する方法を解説します。 ※本書は、ソフトウェア開発者向けメディア「CodeZine」に 掲載された連載を加筆・再編集した内容になります。 【本書収録のパターン】 品質のインテグレート／障壁の解体／QAを含むOneチーム 品質スプリント／プロダクト品質チャンピオン／アジャイル品質スペシャリスト 品質チェックリスト／品質作業の分散／品質エキスパートをシャドーイング QAリーダーとペアワーク／できるだけ自動化／重要な品質の発見 品質シナリオ／品質ストーリー／測定可能なシステム品質 品質の折り込み／着陸ゾーン／着陸ゾーンの再調整 着陸ゾーンの合意／品質ロードマップ／品質バックログ システム品質ダッシュボード／システム品質アンドン ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 -
機械学習工学
ビジネス・実用
-1巻3,300円 (税込)★機械学習を「工学」として熟成していくために★ 【推薦の言葉】 AIブームの3回目は、機械学習技術が牽引してきた。業務や生活の 中で使われるようになるにつれて、現場や社会における課題に直面 している。機械学習工学を生み出した著者らによる本書は、技術と 現場をつなぎ、普及させていくための羅針盤となる貴重な一冊である。 ――浦本直彦氏(三菱ケミカルグループ、元・人工知能学会会長) 注目の新領域「機械学習工学」の入門書。まずはこの一冊から始めよう！ 機械学習ソフトウェアの開発・テスト・運用の方法論を体系的に俯瞰できる。 開発現場で試行錯誤しているエンジニアはもちろん、エンジニアと協働している人すべてに読んでほしい。 【主な内容】 巻頭言（丸山宏・PFN） 第1部 機械学習工学とは 第1章 機械学習工学（中川裕志・理化学研究所、石川冬樹・国立情報学研究所） 第2部 機械学習システムの開発・運用マネジメント 第2章 機械学習システムの開発とその検証プロジェクト（竹内広宜・武蔵大学） 第3章 機械学習システムの運用（堀内新吾、土橋昌・株式会社エヌ・ティ・ティ・データ） 第3部 機械学習システムの開発技術と倫理 第4章 機械学習デザインパターン（鷲崎弘宜・早稲田大学） 第5章 品質のとらえ方と管理（石川冬樹・国立情報学研究所） 第6章 機械学習モデルの説明法（原聡・大阪大学） 第7章 AI倫理（中川裕志・理化学研究所） 第4部 機械学習と知財・契約 第8章 機械学習と知財・契約（柿沼太一・弁護士法人STORIA） 第5部 機械学習工学の今後 第9章 今後に向けて（石川冬樹・国立情報学研究所） 付録A 模擬裁判の紹介（柿沼太一・弁護士法人STORIA） -
ゴール＆ストラテジ入門
ビジネス・実用
-1巻3,080円 (税込)※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ＜A5判の書籍を固定レイアウトで制作したものです。大きめの端末でご覧ください＞ GQM+Strategies（目標・質問・メトリクス＋戦略）アプローチ 本書で解説するGQM+Strategies（目標・質問・メトリクス＋戦略）アプローチは、目標に沿って測ることを決めるという意識的・無意識的に広く用いられているGQM（目標・質問・メトリクス）法を拡張し、残念なITシステムを作らないようにするためのものである。具体的には、測定を通じて目標を定量管理する中で、組織のあらゆる箇所や階層において目標とITシステム化に代表される戦略を整合させ、改善させ続けることを可能とする。 本書執筆にあたっては、ドイツIESE研究所（実験的ソフトウェア工学研究所）ならびに日本国内における豊富な実践適用を経た結果を反映させており、経営者や投資（特にIT投資）を検討する立場の方から、戦略（特にITシステム）の企画立案や運用に携わる方まで、幅広く役立つものとなっている。 ★このような方におすすめ 企業のITシステム開発者 ★目次 第1章 まず理解しておくこと 第1部 GQM＋Strategiesアプローチ 第2章 GQM＋Strategiesのポイント 第3章 フェーズ0：初期化 第4章 フェーズ1：環境の特性化 第5章 フェーズ2：目標と戦略の設定 第6章 フェーズ3：実行計画の策定 第7章 フェーズ4：計画の実行 第8章 フェーズ5：成果の分析 第9章 フェーズ6：結果のまとめ 第2部 業界への適用と他の手法との関係 第10章 各社の適用例 第11章 他のアプローチとの関係 第12章 まとめと今後に向けた見解 付録A GQM＋Strategiesプロセスチェックリスト 付録B GQM＋Strategies評価アンケート -
Scratchでたのしく学ぶプログラミング的思考
ビジネス・実用
-1巻2,508円 (税込)※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 平成32年4月～学習指導要領の改訂が施行され、「プログラミング的思考」の学習が必須となります。 本書は、プログラミング的思考をクイズやゲームを通じて、たのしく学ぶことができます。 これからプログラミング的思考を学ぶ方、教える方が飽きずに学べるようにイラストを多くちりばめました。 サンプル素材はすべてScratch3で公開し、再利用可能としました。 ●まずは身近なクイズでプログラミング的思考に触れる 遠足や調べ学習など、小学生が実際に体験することを題材として、プログラミング的思考をやさしく学びます。 ●わかりやすい解説 クイズの内容を踏まえて、アルゴリズムやモデル化、シミュレーションといったプログラミング的思考をしっかりと理解することができます。 ●Scratchでプログラミングを体験 クイズで学んだ内容を活かして、Scratchで基本的なプログラミングに触れることができます。 クイズはパソコンを使うことなく、すぐに取り組むことができます。 また、インターネット環境のあるパソコンを使えば、本書で紹介したScratch作品を使って学習することができます。 授業ですぐに使えるように構成しました！ 総ルビと豊富なイラストによる解説で、小学生でも本書を通じてプログラミング的思考を学ぶことができます。 -
生成AIによるソフトウェア開発 ―設計からテスト，マネジメントまでをすべて変革するLLM活用の実践体系―
ビジネス・実用
4.31巻3,960円 (税込)※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 生成AIおよびエージェントが拓くソフトウェア開発新時代 - 学会監修による全工程網羅の体系、事例、動向 本書は、情報処理学会ソフトウェア工学研究会の監修のもと、生成AI・LLM・エージェントをソフトウェアの設計からテスト、運用・保守にいたる全工程、さらにはマネジメントにまで組み込むための実践的な体系をまとめた一冊です。表面的な技術の流行にとらわれず、事例や研究動向を交えながら、社会や産業における新たな方向性を解説しています。 生成AIは、従来の自動化ツールでは困難だった多様で複雑なタスクを、思考のプロセスをともない、人と自然に対話するように遂行できます。これにより、顧客の声を的確に反映し、価値を継続的に高め、効率的かつ信頼性の高い開発と運用が可能になります。本書を通じて、従来の常識を超えたAI時代の開発のあり方を体得してください。 Chapter 1 生成AIの仕組み Chapter 2 生成AIによるソフトウェアの要求 Chapter 3 生成AIによるソフトウェアの設計 Chapter 4 生成AIによるプログラムの実装 Chapter 5 生成AIによるソフトウェアのテスト Chapter 6 AIエージェントによるソフトウェア開発の自動化 Chapter 7 生成AIの評価 Chapter 8 生成AIを活用したプロセスとマネジメント Chapter 9 生成AIによるソフトウェア産業の将来 -
ソフトウェアパターン
ビジネス・実用
-1巻3,960円 (税込)※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、実際にアーキテクチャを設計するための具体的なスキルとして設計原則や開発プロセスと対応付けながら、アーキテクトの最も基本的な素養としてのソフトウェアパターンを丁寧に解説している。ソフトウェアアーキテクト育成ための理論と実践という観点でバランスのとれた書籍であり、独習書として実務家にも最適である。 -
モダン・ソフトウェアエンジニアリング
ビジネス・実用
4.01巻3,960円 (税込)優れたソフトウェアを生み出すために 作業工程をどのように構築すべきか 【本書の内容】 本書は Ivar Jacobson, Harold "Bud" Lawson, Pan-Wei Ng, Paul E. McMahon, Michael Goedicke, "The Essentials of Modern Software Engineering: Free the Practices from the Method Prison!", ACM Books, 2019 の邦訳です。 ソフトウェアエンジニアリングの歴史は抽象化レベルの上昇である。このことは、プログラミング言語でも、ツールでも、フレームワークでも、ソフトウェア中心のシステムとやり取りをする方法においても見られる。それから、我々がこうしたシステムを構築する方法についてもそうだ。これがソフトウェアエンジニアリングの手法の世界である。 -Grady Booch（本書より抜粋） 本書は現代において複雑に進化し続けるソフトウェアとその開発に関する特定の手法を 教授・示唆・喧伝するものでは*ありません*。 そうではなく、どのような時代にあっても、どのような用途であっても、どのような利用環境であっても、 優れたソフトウェアをもたらす作業方法の作成方法 を提供することを意図して執筆されています。 「ソフトウェアエンジニアリング」というジャンルが生まれたときから連綿と続く、 その根幹を成してきた教程とは異なる、まさにモダン（現代的）なスタイルの、 「ソフトウェアエンジニアリング」を提示してくれます。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
生成AIによるソフトウェア開発
設計からテスト，マネジメントまでをすべて変革するLLM活用の実践体系
監：情報処理学会
編著：鷲崎 弘宜
他著：家村 康佑
出版社：オーム社
旧来の伝統的なシステム開発から、すこしでも早く、生成AIをつかって、AI駆動開発を用いた開発ができるようなるかが、SI'erや、ソフトハウスが生き残る方法である。
企業30年説という幻影の中、幾多の技術変革を潜り抜けてきたIT産業も、ついに生成AIという最大の黒船を迎えて、2026年で、4年目になる。(2022年に、OpenAIのChatGPTが発表されている）
製造工程の最大50％削減という破壊的な効果があるAI駆動開発は、ソフトウェア開発そのものを変えようとしていて、生成AIのサブスク費用に余りある低減効果を、産業界にもたらしつつある。
優秀なSE/PGをたくさん抱えることが、IT企業の条件であったが、もはや、それは過去のものとなった。
SE/PGの業務領域が、生成AI・AI駆動の低減領域なのであり、今後人員の余剰感がでる。
その中で、生成AIをこなせる、顧客と業務要件を整理できる人材が、これから求められる人物像だ。
現在は、ウォータフォールなどで、システム企画、業務要件定義、システム要件定義、基本設計、詳細設計、製造、単体試験、結合試験、総合試験、運用試験（ユーザ受け入れ）という工程はまだ生きたままだ。その各工程で、どれだけ、生成AIをつかって生産性効率を図ることができるかが、AI駆動開発である。
この先、このやりかたも、AIによって変わってしまうかもしれない。
また、生成AIは、日進月歩であり、すこしでも油断していると、すぐ浦島状態となってしまう。
ITシステムの開発なり、保守なりに生成AIが有効なのがもう十分にわかっている。
次は、それをどこに適用すれば、採算がとれるのか、生産性を向上させられるのかだ。膨大な、そして細分化されたシステム開発のどこに生成AIが有効なのかを本書は語ってくれる。
対象は、ウォータフォール。でもアジャイルでもあってもやっていることは同じである。
用語、方法の、キャッチアップ
工程、対象業務、提供の可否、有効性、ツール 等を整理して、AI駆動に有効な領域をハイライトすること
地図を作ることが、本書を理解する早道かと思いました。
■用語・方法論 主だったもの
LLM：大規模言語モデル：テキストを理解し、テキストを生成する機能
プロンプト：LLMへ与える命令
RAG：検索拡張生成 関連する文書を検索して得られた情報をもとに質問への追加する機能
ハルシネーション：もっともらしいが事実でない回答
ペルソナパターン：仮想的な人物像
プロンプトパターン ペルソナパターン、テンプレートパターン、内省パターン、画像生成パターン、逆質問パターン
■工程 ChatGPT(C)
要求工学
・顧客要望を要求仕様書として詳細化 〇
・ユースケースの作成 〇
・要求仕様書のIEEE標準フォーマットへの変換 〇
・ユースケースの検証と具体化 〇
・ユースケースの改訂 〇
・UMLダイアグラムの作成 〇
・データ駆動型ペルソナの自動生成 〇
・要求間の矛盾の検出 〇
（工程横断）
・要求・設計・実装の一貫性チェック 〇
・要求の曖昧さ・不完全さの識別 〇
・品質特性の評価 〇
・AIエージェントによる要求工学プロセスの自動化 △
設計
・入出力の整理 〇
・設計書の読み込み 準備 生成AIに読み込みやすいように改訂する
・複雑な設計書の整理 準備 分割、順序など
・文書構造の提示 準備 既存ドキュメント群の構造をAIにあたえる
・類似文書検索によるRAG 〇
・文書のレビュー 指摘事項の抽出 〇
・あいまいさの定義と例示 〇
・設計書のドラフト生成 〇
・設計工程の具体的内容、手順の定義 〇
・基本設計書の執筆 〇
・設計書に挿入する図の生成 〇
実装
・コードの生成・補完 〇
・コード内のコメント生成 〇 コード要約、コード翻訳
・APIライブラリ利用方法の提示 〇
・コードからのドキュメント生成 〇
・コードレビュー 〇
・デバッグ支援 〇
・リファクタリング支援 〇
・テストケース・テストプログラムの生成 〇
・コードの自動生成 ⇒ ポストプロセス ⇒ 人間によるコードレビュー を入れる
・コード生成プロセスに、RAG,LLMの確認プロセスをフロー化
・サービスごとに得意な言語が紹介されています。
cf. GitHub Copilot JavaScript,Python,TypeScript,Go,Ruby,Java,C#,C+++
テスト
・テスト仕様書の生成 〇
・テストコードの生成 〇
・仕様把握・テスト目的の明確化 〇
・テスト観点、テスト条件の抽出 〇
・テストケースの定義
・テスト仕様書の最終レビューと整合性確認 〇
・テストコードの理解・要約 〇
・テストケースの網羅的列挙 〇
・テストコードの生成 〇
・テスト実行結果に基づく改善 〇
・カバレッジ測定結果に基づく改善 〇
・テストデータ生成 〇
■AIエージェントによる開発自動化手法
・ＭＣＰ AIエージェントと外部サービスを連携させるための技術
・ＤｅｖＯｐｓ の機械学習化
・コマンド生成ノプロンプトテンプレート
・Kubernetes の障害分析 〇
・マルチエージェントシステムによるインフラシステムの障害分析の評価 〇
・プロセス改善 DMAICフレームワーク
■生成AIによるソフトウエア産業の将来
・ユーザ企業による内製化の進展
・受託開発の価値ベースプライス化
・ソフトウエア開発事業から、顧客パートナ事業への移行
目次
刊行にあたって
Chapter 1 生成AIの仕組み
1.1 生成AIと大規模言語モデル（LLM）
1.2 LLMの訓練と適合
1.3 文脈内学習
1.4 LLMの拡張
1.5 ソフトウェア開発・運用への応用におけるツールや工夫
1.6 ソフトウェア開発・運用への応用における留意点
1.7 ソフトウェアエンジニアリングと生成AI
Chapter 2 生成AIによるソフトウェアの要求
・AIエージェントによる
2.1 要求工学とは
2.2 要求工学の難しさ
2.3 生成AIによる要求工学プロセスの支援
2.4 プロンプトパターンの効果的活用
2.5 Nバージョン要求仕様化
2.6 データ駆動型ペルソナの自動生成
2.7 技術動向
2.8 今後の展望
Chapter 3 生成AIによるソフトウェアの設計
3.1 設計工程へのAI適用方針
3.2 設計書からの情報生成
3.3 設計書のドラフト生成
3.4 技術動向
3.5 今後の展望
Chapter 4 生成AIによるプログラムの実装
4.1 プログラミングの自動化
4.2 導入工程
4.3 さまざまなコード関連タスクの事例
4.4 実開発への応用
4.5 実践的なプロンプト設計
4.6 コード生成の実行と確認
4.7 LLMによるコード生成の未来像
Chapter 5 生成AIによるソフトウェアのテスト
5.1 テスト工程への生成AI適用の方針
5.2 テスト仕様書の生成
5.3 テストコード生成
5.4 テストデータ生成
5.5 応用的なテスト工程での活用方法
5.6 デバッグ
5.7 今後の展望
Chapter 6 AIエージェントによるソフトウェア開発の自動化
6.1 AIエージェント
6.2 AIエージェントを用いた開発自動化手法
6.3 AIエージェント活用のための基盤技術
6.4 マルチエージェントシステムを利用したインフラシステムの障害分析
6.5 技術動向
6.6 今後の展望
Chapter 7 生成AIの評価
7.1 LLM やそれを組み込んだ生成AIに対する評価
7.2 特定のユースケース・タスクに対する評価手法
7.3 ソフトウェア開発における生成AIの評価
7.4 評価における原則
7.5 今後の展望
Chapter 8 生成AIを活用したプロセスとマネジメント
8.1 生成AIが開発プロセスに与える影響
8.2 生成AIの導入効果を最大化する
8.3 生成AIの導入リスクを最小化する
8.4 今後の展望
Chapter 9 生成AIによるソフトウェア産業の将来
9.1 AIとソフトウェアエンジニアリング
9.2 ソフトウェア開発支援の段階的な進展
9.3 開発チームと要員の変化
9.4 現状の開発支援レベル
9.5 ソフトウェア開発ビジネスの将来展望
9.6 まとめ
参考文献
索引
ISBN：9784274234156
判型：A5
ページ数：304ページ
定価：3600円（本体）
2025年11月05日第１版第１刷発行
2025年12月20日第１版第２刷発行 -
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