トップエスイーコース
ソフトウェア開発実践演習
2023年11月24日
講座説明会
国立情報学研究所 GRACEセンター長
早稲田大学教授 本位田真一

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トップエスイーコース
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
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
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年間スケジュール
講義
講義
準備・演習テーマ提案
・演習テーマ選択

ソフトウェア開発実践演習

審査会

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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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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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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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年間スケジュール
講義
講義
準備・演習テーマ提案
・演習テーマ選択

ソフトウェア開発実践演習

審査会

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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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92021年11月12日、19時時点のoVice

他所（Zoom, Discord, Teamsなど）でもオンラインで実施中

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対面の場：NII19階1906B室

トップエスイーの実践演習のために新たに設計・構築

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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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年間スケジュール
講義
講義
準備・演習テーマ提案
・演習テーマ選択

ソフトウェア開発実践演習

審査会

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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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年間スケジュール
ポスター
公開

講義
講義
準備
・演習テーマ提案
・演習テーマ選択

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審査会

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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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AIの公平性に関する企業リスクについて
16•小林，佐藤，西山，藤村，八幡•チームD3 (石川先生)

公開ポスター事例開発における問題点

手法・ツールの適用による解決

昨今，AIは広く使われるようになり，AIが人を評価する際に公平な取り扱いが求められるようになった．しかし公平性と言っても様々な考え方・指標があり，①異なる指標がトレードオフになり公平性実現が困難に見えたり，②近年登場した公平性ツールキットは価値判断をユーザに委ねており，公平性実現に向けた明確な指針を示していないといった点が，開発における問題点として挙げられる．

そこで，①に関してはツールキットを使用して実験を行うことにより，一見トレードオフに見える異なる指標が同時に改善できるケースがあることを示した．すなわち公平性改善は可能であり，その努力を怠ると企業は法的リスクを負いかねないということだ．他方，公平性は技術者にとってまだまだとっつきにくい課題である．そこで②主に技術者を対象として公平性実現への取組みを支援するため，ツールキットのビギナーズ・ガイドを作成した．

問題点
手続きの公平性(指標: EO=Equalized Odds)
男女問わず資格のある人は合格
資格
資格
資格
あり
あり
あり

公開サイト
https://www.topse.jp/ja/curriculumgradproj.html#pragmatic21

結果の公平性(指標: DP=Demographic Parity)
資格関係なく男女同割合合格
資格
資格
資格
あり
あり
あり

女
性
資格あり

ツール名

ツール思想

Fairlearn(マイクロソフト)

ユーザが公平性に関連する害を評価し，様々な緩和戦略の影響を検討し，そのシナリオに適したトレードオフを行えるようにすることが目標．

AIF360(IBM)

様々な公平性指標と緩和アルゴリズムが存在する中，その中から適切なものを選ぶための議論の出発点として利用することを想定．

Google

公平性指標として何を採用するかは簡単な問題ではなく，他のツールキットと同様，資格あり
男性

公平性実現上の問題点

ツールキットの問題点①手続きの公平性と結果の公平性を両立するのは難しい．公平性指標もトレードオフの関係に思える．よって企業も真面目に取り組みづらい②ツールキットはそれぞれガイドラインを持っているが，最終的は判断はユーザに委ねており，具体的な指針がない①公平性改善事例②ビギナーズ・ガイド作成

緩和アルゴリズムaccuracy

DPEO

Base

0.844

0.15

0.08

0.821

0.02

0.29

ExponentiatedGradient (DP)ExponentiatedGradient (EO)

0.839

0.11

0.02

Grid Search(DP)

0.833

0.07

0.17

Grid Search(EO)

0.844

0.15

0.08

0.825

00.33

ThresholdOptimizer(DP)ThresholdOptimizer(EO)CorrelationRemover

0.829

0.0900.841

0.19

0.32
: 指標が改善• DP (結果の公平性) と EO (手続きの公平性) の双方がベース手法に比べ改善する手法が２つ存在している• Accuracy（精度）の低下も小さい

Point.1
マイクロソフト/IBM/Google
3社のツールキットを俯瞰して，共通する要素を抽出

Point.2
数ある公平性指標の中でも，DP/EOの2つを明示的に推奨

Point.3
手続きの公平性と結果の公平性が共に改善する場合があることを明示
期待効果
プロダクトオーナーやエンジニアが• AIの公平性に視野を向ける• 公平性ツール使用時の効果を確認し，ツール未使用時のリスクを認識する• フェーズに合わせ，適切なツールを使える• 公平性を追求しても精度がさほど落ちないことがわかる

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優秀賞

D3-1 チームは、AI における新たな品質特性である公平性に関する取り組みを行いました。AI における公平性、つまり AI が行う判断において性別や人種に関するバイアスがないことは、欧州の倫理ガイドラインを皮切りに数年前から強く要請されています。一方で、技術的に対応するための具体的なツールは、この 1、2 年で揃ってきたという状況です。エンジニアとしては、プロダクトオーナーとともに、公平性の重要性を理解し、手続きの公平性と結果の公平性といった異なる基準を理解しつつ、多様なバイアス緩和技術の活用を行うことを求められます。本グループでは、3 つの代表的なツールの試用調査を通して、複数の公平性指標の存在に起因する課題を明確にした上で、その課題を踏まえた初心者向けのガイドラインを作成しました。具体的なケーススタディも実施し、その結果をガイドラインに含めて提示しており、プロダクトオーナーとエンジニア双方の助けとなるガイドラインとなっています。AI の公平性という新しい重要な課題について、利用可能になったばかりのツールの調査試行にとどまらず、ガイドラインまでまとめ上げた取り組みであり、その先端性・実用性が高く評価されました。
以上を高く評価して優秀賞を与えることとします。
国立情報学研究所 GRACE センター長・特任教授

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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.

毎週金曜日に4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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講義
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ソフトウェア開発実践演習
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