トップエスイー教育プログラムの概要

2023年11月
国立情報学研究所 GRACEセンター長・特任教授
早稲田大学 理工学術院 教授
本位田真一

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国立情報学研究所(NII, National Institute ofInformatics)
n 情報学分野の日本唯一の学術総合研究所
n 情報関連分野の研究開発
n 最先端学術基盤の構築(SINET, CiNii, KAKENなど)

n 2000年4月発足
n 黒橋禎夫所長
n 教職員約130名（うち研究系約80名）
n 予算規模約100億円

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トップエスイー概要
n IT技術者対象の教育プログラム
n 「サイエンスによる知的ものづくり教育」
n 産学連合による実践教育
n 講師の7割は産業界から（現在、59人のうち42人）
n日立、富士通、グーグルクラウドジャパン、AWS、楽天
n日本電気、三菱総研、NRI、NTTデータグループn日本総研、東芝、NTTテクノクロスなど（順不同、企業名は略称）
n ソフトウェア開発現場に最新の研究成果を導入
n スーパーアーキテクト = トップレベルのエンジニアを育成
n 第1〜17期修了生699名
n 現在、第18期生 70名が受講中
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トップエスイーが育成したい人物像
n 部署やプロジェクトにおいて、技術的なことは、この人に聞けば何でも教えてくれる。

トップエスイー修了生の人物像
現場のシステム化対象領域
複雑、大規模、曖昧な問題領域

難度の高い新規開発課題
に対して、
ソフトウェア開発プロセスを設計できる技術者
機能要求
設計モデル

分析モデル

プログラム

テスト

検証モデル

検証・修正

非機能要求
検証モデル設計

リファインメント

機能設計モデル リファインメントn 新しい技術、ツールを先頭になって導入し、その限界を見極め、どのような工夫により、どこまで自分たちの問題に適用できるのかを実践できる。そして部署内、プロジェクト内に展開で
きる。
要求分析

分析モデル

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第18期受講生（70名）の属性
40歳以上
40歳以上
9%
9%

部門区別
技術
技術
20%
20%

35-39歳11%

35-39歳
11%

研究
17%

年齢
24-29歳歳
24-29
30%
30%

事業
事業
63%63%

研究
17%

30-34
30-34歳 歳
50%
50%
最終学歴
文系
9%
情報系
37%

情報系
37%

文系
9%

理系（情報系以外）
54%理系
54%
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第18期受講生の所属（22社、順不同、企業名は略称）
n NECソリューションイノベータ
n NTTデータグループ
n NTTデータ先端技術
n NTTデータ・アイ
n NTTテクノクロス
n 鹿島建設n キヤノンn キヤノンイメージングシステムズn キヤノンメディカルシステムズ
n テクマトリックス

n デンソーn 東芝
n 東芝インフォメーションシステムズ
n 東芝デジタルソリューションズ
n 日本総合研究所
n 日立製作所
n BIPROGY
n 富士通
n 三菱電機ソフトウェア
n ライフマティックス
n リンクレア

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トップエスイーの教育プログラム
トップエスイーコース

アドバンス・トップエスイーコース

全てのエンジニアが（これから生き抜くために）身につける基礎技術を修得するコース

業界をリードする最先端技術を身につけるコース

講義
講義

ソフトウェア開発のための基礎・先端的な知識・技術の習得

ソフトウェア開発のための基礎・先端的な知識・技術の習得

ソフトウェア開発実践演習
実践的なソフトウェア開発課題を扱う演習

ソフトウェア開発実践演習
実践的なソフトウェア開発課題を扱う演習

学んだ知識・技術を定着させる
実践演習をじっくり行う

トップエスイー・
アソシエイト認定

トップエスイー認定

最先端ソフトウェア工学ゼミ”最先端のソフトウェア開発技術”の共同調査、試行

必要な最先端技術を効率的に調査

プロフェッショナルスタディ
難度の高い課題解決、最長12ヶ月

じっくり時間を掛けて課題解決に取り組む

アドバンス・トップエスイー認定
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トップエスイーコース

年間スケジュール
講義
講義
ソフトウェア
開発実践演習Copyright (C) 2022 National Institute of Informatics, All rights reserved.

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講義
n ソフトウェア工学ならびにデータサイエンスに関する多種多様な42科目を提供
n 基礎から先端的なトピックを学べる
n 自身の興味に応じて専門性を深められる履修モデルを提供

n 理論+実践バランスの良い教育内容
n 座学：各方法論，ツールの裏にある理論・原理原則を学ぶ
n 演習：実践的な例題を対象とした個人・グループ演習による習熟

n 社会人向け講義としてのとりやすさ
n 平日の夜（１８時２０分から２１時３０分）に開講
n 土曜日に開講
n コロナ禍とは関係なく、全ての講義をオンライン（双方向ライブ
配信）で実施Copyright (C) 2022 National Institute of Informatics, All rights reserved.

2024年度の講義科目一覧（選択必修）【講義科⽬】

アーキテクチャ・オブジェクト指向分析設計
・ソフトウェアパターン
・アーキテクチャ設計・評価
・ソフトウェア再利用演習
・モデル駆動開発

形式仕様記述・形式仕様記述入門I
・形式仕様記述入門II・高信頼ソフトウェアのための証明ツール

共通
・トップエスイー実適用ワークショップ
・ソフトウェア開発見積り手法

データ社会と法規制
・データ社会とプライバシー保護・ソフトウェアの保護と著作権2024年度
シリーズ休講全ての講義は双方向ライブ配信

クラウド
・分散システム基礎とクラウドでの活用
・クラウド実践演習
・クラウド基盤構築演習
・LC4RI演習

テストと検証・テスティング基礎
・モデル検査入門I・モデル検査入門II・プログラム解析・設計モデル検証
・モデル検査特論
・モデル検査事例演習

データサイエンス

アジャイル
・アジャイル概論
・アジャイルテクニカルプラクティス
・アジャイルプロダクト開発

要求⼯学
・要求工学基礎・デザイン思考要求工学
・要求工学先端・アート思考要求工学

セキュリティ
・セキュアプログラミング・セキュリティの脅威分析実践演習
・セキュリティとセーフティの要求分析

トップエスイー実適用ワークショップでは、トップエスイーで学んだことを開発現場においてどのように活かしていくかという共通課題に関して、いくつかのテーマを掲げて修了生も交えて議論・
演習する。

応⽤編

・ビジネス・アナリティクス概論
・テキストデータ分析の基礎と応用
・データ駆動型時系列分析
・画像データ認識の基礎と応用
・ベイズ統計によるデータ解析
実践編

・機械学習概論
基礎編

2024年度新シリーズ開講

・データサイエンスプログラミング
・統計学と最適化
・ベイズ統計学
⼤規模⾔語モデル・生成モデルの基礎
・大規模言語モデルのソフトウェア
開発への応用・大規模言語モデルを組み込んだ
アプリ開発

大規模言語モデル（LLM）の出現は社会の様々な活動に大きな影響を与えているが、ソフトウェ
ア開発も例外ではない。本シリーズでは，LLMのベースとなる生成モデルの基礎，LLMのソフト
ウェア開発への応用，LLMを組み込んだアプリ開発を学ぶ。LLMの基礎から開発までの知識を幅広く習得したい方，LLMを活用したソフトウェア開発を実際に体験してみたい方に受講を勧める。

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要求工学シリーズシリーズ全体のゴール

様々なステークホルダ（発注者，利用者，開発者）からの多様な要求を，合理的かつ網羅的に獲得するための知識とスキルを習得
基礎
技術
主導

応用
要求工学先端要求工学基礎ユースケース分析

シナリオ分析

クレーム分析

50代の主婦がお中元を贈るために7月のある日百貨店を訪れた．
送り先は親戚や日頃夫婦でお世話になっている方30件である．
お届けするギフトは，3パターンに分類
し，松：10件，竹：10件，梅：10件である．
昨年度のお中元送付結果リストを百貨店から既に送付されたので，そのリストを持参し，去年の選択結果と同じパターンで，お中元を選択していく．
今年は，松：海苔と新茶，竹：新茶，
梅：海苔にすることに決定し，リストを更
新しお中元センターのオペレータに渡した・・・・・・・・

ショッピングシステムが実施できる端末を様々用意することは＋顧客の利便性が向上＋様々な世代の顧客を取り込める－開発と保守コスト大

何を顧客に提供するのか︖
What︖

ショッピングシステム

顧客(会員)

商品を発注する

1．顧客(会員)がカタログから商品を選択しショッピングカートに入れる
2．顧客（会員）は，商品選択が終了したらレジへ進むボタンを押下する．
3．システムは，届け先と支払方法の指定画面を表示する
・・・・

特設会場でオペレーターがシステムに代理入力する運用を採用することは＋リピータがIT端末に不慣れな年配層に親切である－オペレーターの人件費が必要である

アジャイル/Scrum

提供価値

なぜ利益が
Why︖
あがるか?

収益
モデル

Who︖

技術の
置きかえ

提供
⼿段

誰が対象顧客（市場）か?

How︖

どのように提供価値を⽣み出すか?

サービス創出手法
既存の製品

デザイン思考要求工学
Define

アート思考要求工学「感性」
強化

Ideat eEmpathize

イノベー
ション
新しい
意味 手法

イノベーションデザイン，
サービス創出法等のモデリン
グの先端技術を習得

要求工学の基本知識，ユース
ケース/シナリオ分析法等の要求獲得法を習得

体験
共感
主導

技術の
ひらめき

P r o t o t ype
T est

ユーザ主導，ユーザエクスペリ
エンス，共感共創を主体とした要求獲得手法の習得

発想
発想
発想（Idea)（Idea)（Idea)

アートの専門家によるアート
ワークを通し感性を強化し，発見力，ビジョン力を涵養
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12アーキテクチャシリーズ
シリーズ全体のゴール

要求を満たすシステム・ソフトウェアアーキテクチャの設計や評価を効率的かつ効果的に実施するための知識や技術を習得
オブジェクト指向分析設計

ソフトウェアパターン

アーキテクチャ設計評価
設計

要求定義

Insights

適用

コア
3科⽬

分析パターン

ユースケース（機能要求）

定義

ホテル予約システム

設計モデル（システムアーキテクチャ）
部屋を予約する
顧客
顧客のチェック
インを行う

ホテルカウンタスタッフ

ユーザインタフェース層

顧客のチェック
アウトを行う

アプリケー
ション層

問題領域

3.1.1 estimate(data)

分析ドキュメント

3.1. notify(data, topic)

HealthCareUI

適用
設計パターン

ユーザー

定義

概念モデル
（ドメインモデル）

設計ドキュメント

実装パターン
定義

システム化の範囲
関心の範囲

データベース

ネットワーク

過去の優れた分析・設計
ノウハウの活⽤⽅法を習得

モデル駆動開発

3.1.2 put(stress,topic)

In-Memory
SQLiteDB

3. publish(data, topic)<<broker>>

EclipseBrokerMosquiito

1. subscribe(topic)

AmazonDB
S3

ソースコードソースコードDB/ミドルウェア

基礎となるオブジェクト指向分析，設計を習得<<subscriber>>PythonMEMEData
プログラム
Processing

Python4.1 show(stress[])プログ
ラム
4 get(stress[],topic)
HealthCare
Control

適用
ドメイン層

ThingsKerasで作成
StressEstimator
したモデル<<publisher>>Android
MEMEData
Collector
アプリ

2. subscribe(topic)

MEME

3.2. notify(data, topic)

PythonAllData
Subscriber
プログラム
3.2.1 put(data,topic)

⾼品質なアーキテクチャを設計・評価する⼿法を習得

ソフトウェア再利⽤演習

飛行船とは・・・
基地局とは・・・

応⽤・演習
2科⽬

WP1
WP2
目的地
出発地

回転の指示があると・・・

CIM

PIM
プロトコルXXXに従い16bitデータ
YYYを受信しPSM

PM
CPU, モータ,OS, 言語・・・

class Ship{
void move()x = y + 1;

コード

モデル変換・コード⽣成を活⽤した
モデル中⼼の開発を習得

既存資産を活⽤した開発を演習形式で習得
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大規模言語モデル（LLM）シリーズ
シリーズ全体のゴール
LLMのベースとなる生成モデルの仕組み， LLMを組み込んだアプリ開発の手法，LLMのソフトウェア開発への適用，について基礎から応用までのスキルを幅広く習得する
基礎
２科目

生成モデルの基礎
画像や自然言語の生成モデルを理解するための基礎知識を習得

大規模言語モデルを組み込んだアプリ開発
LLMを組み込んだ新しいタイプのアプリを実装するスキルを習得
APIを介したLLM活用，
チャットボットやQ&Aボットのプログラミング

DCGAN，Diffusion モデル，Transformer モデル，
マルチモーダル生成モデル等

応用
１科目

大規模言語モデルのソフトウェア開発への応用
要求抽出，設計，プログラミング，デバック，テストへ
LLMを応用する技術を習得
プロンプトパターンカタログの活用法，
Generative Agent のソフトウェア開発への応用

人間と機械の
新たな知的インタラクション

人間
（開発者）

機械
（LLM）

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アジャイルシリーズ
シリーズ全体のゴール

DXの需要が高まり、仮説検証型のアプローチが必要となってきている。本シリーズでは、
仮説検証に基づくアジャイル開発を、その概念から実践までを体系的に学ぶことができる
アジャイル概論

アジャイル
テクニカルプラクティス
TDD、ATDD、継続的インテ
グレーション、ペアプログラミ
ング、モブプログラミングなどの手法を実際に体験する。

Scrum、eXtream
Programing(XP)といったア
ジャイル開発のフレームワー
ク、プラクティスについて理解する。

アジャイルとは何か？

アジャイルを実現する技術は何か？

アジャイルプロダクト開発
アジャイル開発という視点から、プロダクトの企画から実際の開発までの考え方や組織のあり方について演習を通して理解する。

アジャイルな組織はどのようなものか？

概念を実現する技術概念を実現する組織

アジャイルという自動車とそれを駆動する両輪
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クラウドシリーズシリーズ全体のゴール

DevOpsを実践できる「インフラの分かるソフトウェア技術者」「ソフトウェアの分かるインフラ技術者」のスタートラインに立つ
基礎

分散システム基礎とクラウドでの活用
分散システムを学んだ上でクラウドを使ってみる

クラウド
を作る

クラウド基盤構築演習
商用サービスにも使われているOSSで実際にクラウド基盤の構築を行う

クラウド実践演習

クラウドを使うシステム構築をテーマに、クラウドを使いこなすための実践的な演習を行う

LC4RI演習

運用

手順の再利用やスキルトランスファーに考慮した
情報システムの構築・運用手法「LC4RI」を学ぶ

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セキュリティシリーズ
ゴール
必要⼗分なセキュリティを担保したソフトウェアシステムを開発するための知識や技術を習得
セキュアプログラミング

セキュリティの脅威分析実践演習
ソフトウェアシステムのセキュリティ脅威分析技術を演習中⼼に習得

基礎
２科⽬

Web システムの脆弱性と対策法について習得

応⽤
１科⽬

セキュリティとセーフティの要求分析
セーフティやセキュリティに関する適切な要求を抽出する⽅法を習得

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テストと検証シリーズ
シリーズ全体のゴール

テスティングや，モデル検査を含むプログラムの静的・動的な解析など，ソフトウェアの品質確保のためのさまざまな手法に関する知識と技術を習得する
テスティング(基礎)テストツール
テスト駆動開発
パスカバレッジ

モデル検査科目群
モデル検査入門I・II
状態遷移系と性質記述の基本理論と，ツー
ルSPINとNuSMVを習得する

テスト自動化テスト計画
テストの管理と評価・改善

設計モデル検証

ソフトウェアテストの計画・設計・実装・管理を体系的に学習するプログラム解析
CBMC
Dynamic-Symbolic
Execution

Design by Contract
Static Analysis

数理論理学に基づいてプログラムを解析するツールを学び，理論と活用法を習得する

UMLからの状態遷移系の作り方を学習し，開発プロセス中にモデル検査を組み込む方法を習得する

モデル検査特論
時間オートマトン (ツール Uppaal)，プロセス
代数 (CSPモデル) など，モデル検査の進んだ手法を習得する

モデル検査事例演習
仕様書からの状態遷移系作成を学習し，モデル検査の専門家と開発者の協働方法を検討

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形式仕様記述シリーズ
How（実現詳細）を捨象しWhat（重要な制約）を明記
厳密化
仕様書
設計書

複雑なモデルを段階的に記述・検証（上流モデルとの整合性確保）

class イベント参加登録管理システム
登録済みユーザ集合 : set of 「ユーザ識別子」;
定員 : nat1;
inv card 登録済みユーザ集合 <= 定員
抽選登録する : set of 「ユーザ識別子」 ==> 「ユーザ識別子」
抽選登録する(引数ユーザ集合) == is not yet specified
precard 登録済みユーザ集合 < 定員and exists ユーザ in set 引数ユーザ集合 & ユーザ not in set 登録済みユーザ集合
post
登録済みユーザ集合 = 登録済みユーザ集合~ union {RESULT}
and RESULT in set 引数ユーザ集合 and RESULT not in set 登録済みユーザ集合~;

フィードバック∃u ∈ USERS .
¬ u ∈ REGISTERED

テスト

定理証明

具体例生成
２．形式仕様記述入門Ⅱ
１．形式仕様記述入門Ⅰ

３．高信頼ソフトウェ
アのための証明ツール

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データサイエンスシリーズ
特⻑• ソフトウェア⼯学とデータサイエンスを両軸とした⾻太のソフトウェア技術者を養成する• 機械学習だけでなく、根底となる統計的基礎、そして、ビジネス的な考え⽅、および、ドメインに特化した内容についても幅広く学べる
Pythonプロラミング
データサイエン
スプログラミング

機械学習⼊⾨
機械学習概論ドメインに特化

統計的基礎
ベイズ統計学

データ駆動型
時系列分析

画像データ
認識の
基礎と応⽤

統計学と最適化

テキストデータ
分析の基礎と応⽤

ベイズ統計によるデータ解析

基礎編
基礎からしっかり把握

実践編
機械学習をやってみる

ビジネス観点ビジネス
アナリティクス
概論

応⽤編
知識をより深めたい

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2024年度 年間スケジュール（一つの箱が1単位）
20
月

火

水

4月

オブジェクト指向分析設計

大規模言語モデルを組み込んだアプリ開発

要求工学基礎

5月

ソフトウェアパターン

形式仕様記述入門I

デザイン
思考要求工学

大規模言語モデルのソフトウェア開発への応用

モデル検査
入門I

機械学習概論機械学習概論6月

アーキテクチャ 形式仕様記述
入門II
設計・評価

要求工学先端

ベイズ統計学

モデル検査
入門II

クラウド
実践演習

生成モデルの基礎

7月

アジャイル概論 プログラム解析

設計モデル
検証

クラウド基盤構築演習

クラウド基盤
構築演習

8月

9月

金

セキュリティ
とセーフティ
の要求分析

ソフトウェア
再利用演習
アート思考
要求工学
アジャイル
テクニカル
プラクティス土

データ
テスティングサイエンス
統計学と最適化(基礎)
プログラミング

ビジネス・
セキュア
アナリティクス
プログラミング
概論
テキストデータ
アジャイル
8月20日,21日 セキュリティのプロダクト開発 モデル駆動開発 脅威分析実践演習 分析の基礎と
応用

10月

11月

木

分散システム基礎とクラウ
ドでの活用

データ駆動型
時系列分析

ベイズ統計
による
データ解析

LC4RI演習
トップエスイー
実適用
ワークショップ

モデル検査
特論

ソフトウェア
開発見積り
手法

画像データ
認識の
基礎と応用

高信頼ソフト
ウェアのための証明ツールアーキテクチャシリーズ

形式仕様記述
シリーズ

要求工学
シリーズ

テストと検証シリーズ

セキュリティ
シリーズ

クラウド
シリーズ

大規模言語モデルシリーズ

データサイエン
スシリーズ

アジャイル
シリーズ

Copyright (C)ofofInformatics,
AllAllrightsreserved.
Copyright(C) 2023
2022 National
NationalInstitute
Institute
Informatics,
rightsreserved.

トップエスイーコース

年間スケジュール（再掲）講義
講義
ソフトウェア
開発実践演習Copyright (C) 2022 National Institute of Informatics, All rights reserved.

22
トップエスイーコース

学んだ技術の定着を目的とした演習

必修科目：ソフトウェア開発実践演習
概要：グループによって実践的なソフトウェア開発課題に取り組む演習
n 担当講師が提示した開発課題
n 担当講師が提示した課題に手を挙げた受講生がグループを構成n 各個人が提案した開発課題
n 提案書が承認されれば、個人が提案した開発課題に一人で取り組むことができる。
n 個人が提案した開発課題に一人で取り組む受講生同士が数名でグループを構成。

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23
2023年度講師提案テーマ：19テーマ[2023A1] マイクロサービスによるシステム設計[2023C1] 分散システムアーキテクチャ設計・検証[2023C2] 情報システム運用におけるLC4RIと他手法の比較[2023C3] クラウド活用による業務改善のパターン・ランゲージ[2023D1] AIのテスト・品質評価演習[2023D2] ソフトウェア開発への大規模言語モデル応用の探索[2023D3] （テキスト）データ分析実践[2023D4] 機械学習システムを守るための対策の検討[2023D5] 機械学習システムの安全性要求[2023D6] 大規模言語モデル搭載アプリのプログラミング[2023F1] 実践的仕様記述演習[2023J1] 仮説検証に基づくアジャイル開発演習[2023S1] セキュアプログラミング実践[2023T1] テスト自動化手法の実践と有効性の検証[2023T2] モデル検査におけるモデル作成作業の省力化手法[2023T3] モデル検査器の作成[2023R1] 新たな価値創造に向けたデザインとアートの融合による要求工学[2023R2] DXレポート「2025年の崖」からの要求抽出と解決策の検討[2023R3] AI倫理と公平性の要求分析
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24

2023年度実施テーマ：11テーマ（3名以上が第1希望としたテーマ）[A1] マイクロサービスによるシステム設計：18名
18名を4チームに分ける（＋講師3名＋修了生3名）[C1] 分散システムアーキテクチャ設計・検証：7名[C2] 情報システム運用におけるLC4RIと他手法の比較：3名[D1] AIのテスト・品質評価演習：5名[D2] ソフトウェア開発への大規模言語モデル応用の探索：4名 データ
サイエンス[D3] テキストデータ分析実践：3名シリーズ[D4] 機械学習システムを守るための対策の検討：5名（40%弱）[D6] 大規模言語モデル搭載アプリのプログラミング：8名[J1] 仮説検証に基づくアジャイル開発演習：3名[T1] テスト自動化手法の実践と有効性の検証：3名[R1] 新たな価値創造に向けたデザインとアートの融合による要求工学：6名
6名を2チームに分ける（＋講師4名＋修了生1名）
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25

2023年度の演習開催形態(2024年度も同じ）
n4ヶ月間の演習 + 成果発表会
n 教室組とオンライン組に分ける
n教室組：オンラインと教室での対面を併用
n金曜日の夜、教室に集まっての対面演習も併用
n50名

nオンライン組：オンラインのみで実施
n20名
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2022年度の実践演習の実際
10月21日から1月27日までの金曜日（全部で14日、28コマ）の期間に15コ
マ以上演習に取り組むことが条件
半分以上は受講生だけの打ち合わせ時間
最優秀賞チーム：

15日実施（1日あたり約2時間20分）約24コマ
優秀賞チーム：13日実施（1日あたり約2時間45分）約24コマ
20日実施（1日あたり約3時間）
約39コマ 最長：5時間10分
14日実施（1日あたり約3時間）
約27コマ
16日実施（1日あたり約2時間20分）約25コマ
毎週金曜日に3か月間にわたり、講師さらには先輩の指導の下、他社の受講生から構成されるグループで徹底的に議論する機会は滅多にありません。
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27
2022年度の審査会スケジュール
2⽉9⽇（⽊）9:00-17:00
場所：Zoom

常時100人以上が参加
テーマ

時間
9:00-10:15

担当

DXレポート「2025年の崖」からの要求抽出と解決策の検討

受講⽣
R2-1

⿃野

R2-2
R2-3

10:15-10:40

分散システムアーキテクチャ設計・検証

⾼橋C1

10:40-11:05

テキストデータ分析実践

溝渕D4

11:05-11:30

AIを活かすためのデータ前処理⽅法の検討

奥野

D5

11:30-11:55

アジャイル開発演習

⼟肥J1

11:55-13:00
13:25-13:50

休憩
設定課題、アプローチ、モデル化、
D2-1
AIのテスト・品質評価演習
⽯川
評価の妥当性を審査委員会が審査D2-2

13:50-14:15

実践的仕様記述演習

⽯川、⼩林 F1

新たな価値創造に向けたデザインとアートの融合

位野⽊、による要求⼯学北川、⻑岡

13:00-13:25

14:15-14:40

R1
A1-1

14:40-15:55

マイクロサービスによるシステム設計

福寄

A1-2
A1-3

15:55-17:00
合計

判定会議
14グループCopyright (C) 2022 National Institute of Informatics, All rights reserved.

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実践演習の成果はポスターとして一般公開

https://www.topse.jp/ja/curriculum-gradproj.html#pragmatic-g-22
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トップエスイー ソフトウェア開発実践演習

画像分類モデルの学習におけるAI生成画像の有効性検討

公開ポスター事例

佐々木瞭太†1 / 鈴木貴大†2 / 中道拓也†3 / 吉井章人†4†1. 株式会社NTTデータアイ / †2. 福島キヤノン株式会社 / †3. 株式会社日立製作所 / †4. 富士通株式会社

手法・ツールの適用による解決

開発における問題点••

画像分類モデルの学習において、学習デー
タセットに偏りが発生すると、画像分類モデ
ルの予測結果も偏ってしまう。
画像数が多いラベルに合わせるように各ラベルの画像数を均等にするアップサンプリン
グでは、画像収集工数が大きい。

••

画像生成AIで生成した画像でアップサンプ
リングを実施する。
生成された画像の品質を評価し、画像分類
モデルにとって「良い画像」のみを学習に加えたい。

画像生成AIによるアップサンプリング(1) ラベル名をクエリとして
画像生成AIで画像を生成

公開サイト
https://www.topse.jp/ja/curriculumgradproj.html#pragmatic-g-22

・ IS (Inception Score)[1]- 良：画像が多様で画像が正しく分類される(3) 品質指標が良い画像でアップサンプリングして学習
ラベル

cat

horse

deer

dog

画像

“dog”

クエリ

(2) 生成した画像の品質を評価

・ FID (Fréchet Inception Distance)[2]- 良：本物画像と特徴量が類似
画像生成AI（Stable Diffusion）

生成画像[1] Tim Salimans et al.、“Improved Techniques for Training GANs”、arXiv:1606.03498[2] Martin Heusel et al.、“GANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium”、arXiv:1706.08500

実験
実験の目的：AI生成画像の品質指標が画像分類精度に影響を与えるか
データセット：CIFAR-10
画像分類モデル ：MobileNet V3
方法： 1． 4クラスの画像を半分にして偏りを再現
2． 品質ごとに4種類のアップサンプリングを実施
3. 実施前および既存手法と比較 (正答率)
生成画像①偏りデータセット②実画像でアップサンプリング③IS良 でアップサンプリング③IS悪 でアップサンプリング③FID良 でアップサンプリング③FID悪 でアップサンプリング④ 重み付き損失関数(データセットは①)⑤ ダウンサンプリング

実験結果
Ⅰ. ISは画像分類精度に影響を与えるがFIDは影響を与えない・ ISは画像の多様性も考慮されており、FIDで測れる
リアルさよりも多様性が画像分類に重要である可能性
Ⅱ. 本演習のAI生成画像は似た特徴を持つ可能性

・ クエリが固定のため似た画像が生成されやすい？
・ ISが良ければ多様性が高く画像分類に有利か
さらなる改善• 他の品質指標• 画像水増し手法• 画像生成時のクエリを工夫⇒ 画像の多様性を向上

Ⅱ

Ⅰ

Ⅰ

CIFAR10検証：CIFAR10の検証データセットによる検証
交差検証： 学習データセットから切り分けたデータセットで検証

トップエスイー
トップエスイー： サイエンスによる知的ものづくり教育プログラム
トップエスイーサイエンスによる知的ものづくり教育プログラム～サイエンスによる知的ものづくり教育プログラム～
文部科学省科学技術振興調整費
産学融合先端ソフトウェア技術者養成拠点の形成
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最優秀賞
D2-1 チームは、画像識別 AI 構築のための訓練データにおける偏りの問題に対し、テキストを入力とした画像生成 AI（Text-to-Image）の活用に取り組みました。具体的には、画像生成 AI の出力における品質が、その出力を用いた画像識別 AI の訓練の結果にどう影響するかについて実験調査を行いました。
画像識別 AI の産業応用は広く追及されていますが、特定の物体や状況における訓練
データが不足し、識別性能が不十分になることが多くあります。画像生成 AI、特にテキストを入力とするものは、その手軽さからこの課題の一つの解決策となり得ます。
しかし、画像生成 AI は、極端には自然でない、崩れた画像を出力することもあり、どんな画像でも画像識別 AI の訓練に効果的に活用できるとは限りません。ここで画像生成 AI の品質評価指標はすでに複数提案されていますが、自然さや多様さを異なる観点で測るものであり、それらの指標と訓練への利用における有効性との関連性は不明確です。D2-1 チームは、この点について系統的な実験による調査を行い、実用上有効と考えられる初期の知見を得ました。
D2-1 チームが実践演習をはじめる数ヶ月前に発表された Text-to-Image の技術について、いち早く具体的なユースケースを定め、その有効性を検証した点が高く評価されました。
以上により最優秀賞を授与します。
国立情報学研究所 GRACE センター長・特任教授

本位田真一
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実践演習に関する受講生のコメント例
n 普段,ビジネスモデルといった議論は社内の人間と行っており,同じ企業内にいる分,多様な意見は早々出てこない.その点,普段環境の違う社外の人と長期間議論ができたことは有意義だったと感じた.
n 1つの課題について,長期間にわたり社外の人と検討することは初めての経験だった.これはソフトウェア開発実践演習でのみ可能な経験だと思う.貴重な経験する機会を与えて頂いたことに感謝します.
n 業務経験や得意分野が異なる社外の人と議論することで,多くの視点で思考し,議論を発展させることができた.その中で,最新のITトレンドを十分に理解するには,自分自身に知識や技術が不足していることに改めて気づかされた.今後も発展し続けるIT技術を全て理解することはできないが,不足
しているなりに今までの経験やTopSE研修で得た知識と照らし合わせて,どのように対処・学習していけそうかを考えて行動していきたい.

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トップエスイーで身につくこと
n 表層の奥にある本質的なモデリング能力
n 原理原則は陳腐化しにくい．一旦身につければ新技術習得も早くなる
n 様々なモデリングツールを一気に体験できる希少な場

n 修了後において、自ら新たな技術、ツールを学習し、限界を踏
まえて、現場に導入できる
n 様々な周辺技術者と対等に議論できる
n 「忙しくても時間を見つけて勉強する癖」
n これがなにより重要。習慣を変えるための1年ともいえる

n 会社を超えた人脈
n 他社のエンジニアと密に交流する機会。価値観も磨かれる
n 修了後も期を跨っての継続的な交流の場を用意

n 講師とのパイプの確立
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アドバンス・トップエスイーコース

トップエスイーコース

アドバンス・トップエスイーコース

全てのエンジニアが（これから生き抜くために）身につける基礎技術を修得するコース

業界をリードする最先端技術を身につけるコース

講義
講義

ソフトウェア開発のための基礎・先端的な知識・技術の習得

ソフトウェア開発のための基礎・先端的な知識・技術の習得

ソフトウェア開発実践演習

ソフトウェア開発実践演習
実践的なソフトウェア開発課題を扱う演習

学んだ知識・技術を定着させる
実践演習をじっくり行う

トップエスイー・
アソシエイト認定

トップエスイー
認定

実践的なソフトウェア開発課題を扱う演習

最先端ソフトウェア工学ゼミ”最先端のソフトウェア開発技術”の共同調査、試行

必要な最先端技術を効率的に調査

プロフェッショナルスタディ
難度の高い課題解決、最長12ヶ月

じっくり時間を掛けて課題解決に取り組む

アドバンス・トップエスイー認定
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最先端ソフトウェア工学ゼミ
課題解決に役立つ最先端技術を共同で調査・試行する
n 概要：ソフトウェア工学分野の最先端技術の調査，試行を行うゼミ
n 全受講生＋複数講師が参加し，受講生が興味あるトピックの最先端技術を調査・試行する
n 数名が調査した最先端技術を報告し，全員で共有し，受講生と講師が議論する

n 実施形態n 毎週木曜日, 18時20分から21時30分
n 基本オンライン開催を予定

n 評価
n ゼミへの貢献，報告書を勘案して評価する
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プロフェッショナル・スタディ
課題の分析・解決を最長12ヶ月実施

n 目的
n 自身のソフトウェア開発に関連した問題に対して，科学的アプローチ，手法・ツールを用いた解決を試みる
n 講義と違い，自分自身の課題が対象

n 実施形態n 受講生毎に担当講師がマンツーマンで指導
n問題分析から成果の職場への展開まで指導

n 実施日時・場所は指導教員と個別に決定

n 評価
n 審査会: 審査委員会による審査を実施
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受講概要
トップエスイーコース
講義（選択必修）
ソフトウェア開発実践演習（必修）修了認定：
n トップエスイー（履修時間：135時間以上）
科目履修10単位以上＋ソフトウェア開発実践演習審査合格
n トップエスイー・アソシエイト
科目履修10単位以上
受講料：年額 56万7600円(税込)

アドバンス・トップエスイーコース
講義（選択）
ソフトウェア開発実践演習（選択）修了認定：
最先端ソフトウェア工学ゼミ
プロフェッショナルスタディ 合格

最先端ソフトウェア工学ゼミ（必修）受講料：年額 110万円(税込)
プロフェッショナルスタディ（必修）Copyright (C) 2022 National Institute of Informatics, All rights reserved.

受講生募集 (協賛企業推薦)
n 第19期受講生募集日程
n 受講申込み期間
2023年11月1日（水）〜2024年1月19日（金）n 受付と審査結果通知
受講申込み期間中、随時受付、審査結果は受付後10日以内に通知
n 講座説明会
2023年11月24日（金）15時 オンラインで実施
n オリエンテーション
2024年3月1日（金）n 第19期開講
2024年4月1日（月）19期生募集案内は11月1日以降、下記URLを御覧ください.
https://www.topse.jp/ja/admission-application.html
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受講生募集 (一般)n 第19期受講生募集日程
n 受講申込み期間
2023年11月1日（水）〜2024年1月19日（金）n 受付と審査結果通知
受講申込み期間中、随時受付、
原則として、書類審査の結果、面接審査を実施するが、免除する場合もある。
審査結果は受付後10日以内に通知
n 講座説明会
2023年11月24日（金）15時 オンラインで実施
n オリエンテーション
2024年3月1日（金）n 第19期開講
2024年4月1日（月）19期生募集案内は11月1日以降、下記URLを御覧ください.
https://www.topse.jp/ja/admission-application.html
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科目受講
n 科目単位での受講も可能
n 年間受講者と一緒に受講
n 各科目の開講日より3週間前まで申し込み可能
価格(消費税込み)
科目受講

15コマ(22.5時間）：2単位

154,000円

7（10.5時間）もしくは8コマ（12時間)：1単位

77,000円

詳細は下記URLを参照
https://www.topse.jp/ja/curriculum-singlelecture.html
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科目受講
n 年間受講が難しい場合に、科目単位でいくつかの講義をピックアップしての受講も可能
n 特定の講義に職場から数名を送り込む企業もある
n 4月の講義をお試しで受講した上で、年度途中から年間受講コースに編入できる（年額受講料との差額を納入）
n なお、科目受講で取得した単位は，その後の年間受講の際には修了要件の単位数として組み込める

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