JSTQB Conference
in 2024 Autumn

2024. 10.9 Wed
13:00~18:00 ONLINE

テスト成熟度モデル(TMMi)のスマートな活用、AIの品質管理に関する最新情報をお見逃しなく

※カンファレンス内容は10月の開催に向けてアップデートしていく予定です。
こちらのJSTQBのXでアップデート情報をお知らせいたします。
なお講演には英語のものも含まれますが、同時通訳が付きます。

Overview

開催日時 2024年 10月 9日 (水) 13 : 00 ~ 18 : 00
会場 オンライン開催(Zoom)
当日までにconnpassサイト「参加者への情報」欄にZOOMのアクセス情報が表示されます。
参加対象 ソフトウェアの開発・運営に関わる全ての皆様
参加費 無料
事前にconnpassでのお申込みが必要です。

Speakers

基調講演 - 1

テストプロセスの改善
実践の現状、課題、そして得られる利益

本基調講演では、テスト成熟度モデル統合(TMMi)を中心に、最も一般的なテスト改善モデルについて比較検討します。また昨今多くの開発で採用されているモデルであるアジャイルやDevOps環境でうまく適用する方法についても紹介します。そしてテストプロセスの改善によって達成できるビジネス上の利益(およびコスト)についても紹介します。

本講演で紹介するテスト成熟度モデル統合(TMMi)のようなモデルは、詳細なプロセスに従う必要があるあまりに厳格なモデルと誤解されることがしばしばあります。このプレゼンテーションでは、Erikが多くの実践経験に基づき、これを避け、ビジネスの利益を達成しながらも、物事をできるだけシンプル(リーン)に保つ方法について説明します。

本講演で紹介するテスト成熟度モデル統合(TMMi)のようなモデルは、準拠するために詳細なプロセスを必要とするあまりに厳格なモデルとして、しばしば誤解されることがあります。

しかし、本公演では多くの実践的な経験に基づいて、このような事態を回避してビジネス上の利益を達成すると同時に、可能な限り物事をシンプル(リーン)に保つ方法について説明いたします。

Erik van Veenendaal

CEO TMMi Foundation
Improve IT Services BVコンサルタント

Erik van Veenendaal

Improve IT Services BVの国際コンサルタントおよびトレーナーであり、ソフトウェアテスト、品質、要件工学の分野において著名な専門家です。この分野において数多くの書籍や論文の著者で、TMapテスト手法とTMMiテスト改善モデルの中心的な開発者の一人です。

国際的なテストおよび品質会議で頻繁に基調講演やチュートリアルを行っており、EuroSTARでは3回の最優秀チュートリアル賞を受賞しています。 またテスト分野への多大な貢献ではEuropean Testing Excellence Awardを受賞しており、その他にもEuropean Testing Excellence Award、ISTQB nternational Testing Excellence Awardも受賞しており、TMMi Foundationの栄誉名簿に名を連ねています。

基調講演 - 2

「頼れるAI」に向けたアプローチ
LLM・生成AIによる変化と加速

AIの産業応用、社会展開が進むにつれ、その品質や、より広い意味で「頼れる」というトラストの重要性が強く認識されてきました。深層学習技術を中心とした第3次AIブームを受け、2017年頃よりテストや品質保証、安全性論証などの議論が盛んになり、国内二つのガイドライン(QA4AI、AIQM)など、基本的な考え方や技術的アプローチは確立されており、現在ではある程度普及し、合意されているように思えます。

一方、GPTなどの大規模言語モデル・基盤モデルや、その実用としてのChatGPTなど対話型生成AIの登場・進展により、技術やそれを活用したり受け止めたりする人間・社会が大きく変化しています。「AIシステム」として考える対象や、扱うべき品質やトラストの特性がより広く多様になるとともに、より深い考慮・検討が必要になっています。

本講演では、教師あり学習を中心とした従来のAI品質・トラストに対するアプローチや議論を振り返りつつ、大規模言語モデルに基づく対話型生成AIや、RAG (Retrieval Augmented Generation) など、特定ユースケースに特化した応用における品質・トラストについて議論します。

石川 冬樹

国立情報学研究所 アーキテクチャ科学研究系 准教授
先端ソフトウェア工学・国際研究センター センター長
博士(情報理工学・東京大学)

Erik van Veenendaal

ソフトウェア工学および自律・スマートシステムの研究教育に従事。近年では機械学習型のAIシステムや自動運転システムに対するテスト自動生成、欠陥分析、自動修正、形式モデリング・検証などの研究に注力。
トップエスイープログラム代表、AIプロダクト品質保証コンソーシアム運営委員長なども務め、実践研究、技術普及、ガイドライン策定などの活動も広く行っている。

令和6年度 科学技術分野の文部科学大臣表彰 科学技術賞(研究部門) 共同受賞。
2020年度 IPSJ/IEEE Computer Society Young Researcher Award 受賞。

Timetable

プログラム内容 タイムテーブル 講演者
オープニング 13:00-13:10 JSTQB 技術委員会 委員長 佐々木 方規
基調講演-1
Test process improvement
– State-of-the-practice,
Challenges and Benefits achieved

テストプロセスの改善
実践の現状、課題、そして得られる利益
13:10-14:20 TMMi Foundation executive member
Improve IT Services BVコンサルタント
  Erik Van Veenendaal
休憩時間 14:20-14:30
パネルディスカッション-1
アジャイル/DevOps/スクラムでのTMMiの活用
14:30-15:30 パネリスト
 TMMi Foundation executive member
  Erik Van Veenendaal
 JSTQB パートナー/技術委員会
モデレーター
 JSTQB 技術委員会
休憩時間 15:30-15:40
基調講演-2
「頼れるAI」に向けたアプローチ
~ LLM・生成AIによる変化と加速
15:40-16:40 国立情報学研究所 アーキテクチャ科学研究系 准教授
先端ソフトウェア工学・国際研究センター センター長
 石川 冬樹
休憩時間 16:40-16:50
パネルディスカッション-2
AIを利用した品質管理
16:50-17:50 パネリスト
 国立情報学研究所 アーキテクチャ科学研究系 准教授
 先端ソフトウェア工学・国際研究センター センター長
  石川 冬樹
 JSTQB パートナー/技術委員会
モデレーター
 JSTQB 技術委員会
エンディング 17:50-18:00 JSTQB 技術委員