ソフトウェア品質向上セミナー」を開催した。ご紹介」の模様をお届けする。ソフトウェア品質向上セミナー」を開催した。ご紹介」の模様をお届けする。NRIは「aslead」というブランド名で、「コラボレーションパッケージ」と「開発パッケージ」からなる働き方改革や生産性向上を支援するソリューションを提供している。上級テクニカルエンジニアの畠中翔氏は説明した。1つ目はソフトウェア不具合の予測だ。畠中氏によると「あるソフトウェアを構成するモジュールのうち、不具合を含んでいる可能性が高いモジュールを特定する手法だ。機械学習のアルゴリズムは『RandomForest』を利用し、2世代分のシステムエンハンス案件について予測を行ってみたところ、まずまずの結果が得られた」という。これを使えば、「この機能から重点的にテストしていけばいい」といった具合に、「少人数で短期間に効率良くテストできるのではないか」という仮説が得られる。不具合原因分析にも適用し、不具合と因果関係のある要素と依存度を把握したり、逆に不具合の少ないベンダーを抽出したりして、そのベストプラクティスや知見をプロジェクト管理に生かすなどの可能性が考えられるという。2つ目の取り組みは人材情報の探索だ。「マイナンバー」について経験や知見を持つ社内の人を探したいというとき、いわゆるキーワード検索で探してみても「欲しくない情報まで出てくる」「検索結果の判別や精査が必要」といった課題がある。これを解消するため、畠中氏は「探索意図の解決が課題解決の鍵になる。そこで機械学習を使って、ユーザーの探索意図を学習させる仕組みを作り、探索コストの削減を狙った」と話す。Services:自然言語解析サービス)」を使ったこの仕組みはまだリリース前だが、有識者の探索や参考情報の入手に要するコストの削減や時間の短縮につながることが期待される。「業務全体に占める会議の割合は15%と大きい。ここを効率化して生産性向上できないかと考えた」(畠中氏)。Voice」を組み合わせて取り組んでおり、完成を目指し研究中だという。ソフトウェア品質向上セミナーのテーマに触れ、講演を締めくくった。「要素技術を組み合わせることで、いずれはAIが自然言語で書かれた設計書を読み込んでプログラミングする、といったことも可能になるのではないか。なると、エースエンジニアが1人で大規模システムを短期間で開発できるようになるかもしれない。一方で、機械学習にはいろいろと限界があるのも事実であり、いわゆるシンギュラリティーの到来はまだ仮説段階にすぎない。2018年版」を発表。AI進化の切り札となる「量子コンピュータ」については、2024年度以降に汎用化と予測する。(NRI)は、AIを活用したテレビCMの効果予測モデルを開発。放送前にテレビCMの広告効果を高精度で予測し、色彩、タレントや商品の表示時間、BGM、カット数などを変更した場合にどの程度効果が改善するかについてシミュレーションできるという。今後の発展が見込まれる技術の1つ「チャットボット」は、2021年までにどう進化し、実用化されていくのか。野村総研がその予測を公表した。メールマガジンをご購読ください。申し込みページへITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。