参加募集

近年，産業界・学界を問わず「データサイエンス」が注目を集めている． もともとは統計分析とデータマイニングを基盤として発展した分野であるが， 最近では機械学習や AI 技術も活用したより高度なものになってきている． ソフトウェア工学分野でもこれらを活用した研究や取り組みは多く，多岐に渡る． これに関連して，研究者や技術者が学ぶべき内容も多様化してきており， 適切な教材に対するニーズは高まっている． 本セッションではソフトウェア工学分野におけるデータの分析や活用に関する 基礎技術を学ぶための教材として 　「ソフトウェア工学のためのデータサイエンス 100 本ノック（仮称）」 を構築する共同作業の場を提供したい．
教材の主なテーマとしては，バグ予測，品質評価・改善，見積り， リポジトリマイニング，その他データサイエンス・AIのソフトウェア 開発・保守への応用などを想定しているがこれらに限定されるものではない．
ワークショップでは教材の提案や共同開発，並びに内容のレビューに協力 いただける方の参加を期待している． 教材に対するニーズの検討や適切な難易度設定という観点から， 初学者（学生の方を含む）の参加も歓迎する．
なお，作業では GitHub を使用するため，申し込みの際には可能ならば ご自身の GitHub アカウントをお知らせいただきたい． （議論のみ参加も認めるため，アカウントは必須ではありません．）

討論リーダー: 阿萬 裕久（愛媛大学），天嵜 聡介（岡山県立大学）

参加区分: ポジションペーパーを募集しません(発表概要のみ提出（プレゼン資料の事前提出無し）)/議論のみの参加者も許可します

開催形態: オンサイトのみ

生成AIに象徴される技術の急速な進歩と普及でソフトウェア工学を取り巻く環境は急激に変化しています． 本セッションではソフトウェア工学の現在位置を確認し，さらにその将来について自由に意見を交換することを目的とします． 参加者には自身の関わるソフトウェア工学の話題（研究テーマ，ビジネス上の実践・課題，卒論・修論のテーマなど）を 紹介いただき，それに関する議論を踏まえ，その分野やテーマの今後について様々な議論をしたいと考えます． 紹介いただく話題はソフトウェア工学に関わるものであれば，要求工学や評価以外の話題も歓迎です． また生成AIなどとの関りも不要です．特定分野の専門家同士の議論とは違った多様な議論に関心を お持ちの方はぜひご参加下さい．

討論リーダー:岸 知二（早稲田大学），中谷 多哉子（放送大学）

参加区分: ポジションペーパーを募集しません(発表概要のみ提出（プレゼン資料の事前提出無し）)/議論のみの参加者は許可しません

開催形態: オンサイトのみ

大規模言語モデル（LLM）および，それに基づくチャット型生成AIの技術進化および活用に向けた 追求はますます盛んになっている．
ソフトウェア工学におけるこれらの技術の活用は，プログラムコード生成に限らず，要求分析から設計， テスト，ログ分析まで多様なタスクが追求されている．その一方，結果の品質を担保するための施策・技術や， AIの活用を前提とした開発プロセスやスキル・教育のあり方など，オープンな課題が多数生じており， かつ喫緊な課題となっているものもある．
一方で，大規模言語モデルを活用するようなソフトウェアシステムの開発や品質保証， 運用に対する方法論や技術も強く求められている．ユースケースを踏まえたモデルの評価や選択， 倫理や安全性，セキュリティのためのテスト・評価技術など，固有の課題が議論されている．
本ワークショップでは，これらの潮流に対する議論を行う．上記のように，「ソフトウェア工学のためのLLM/AI活用」 および，「LLM/AIのためのソフトウェア工学」の双方の観点からの議論を行う．技術的側面に限らず， 双方における産学の役割や，激しい変化に対する研究コミュニティのあり方なども含め， 参加者の興味に応じて議論テーマを設定する．

討論リーダー: 石川 冬樹（国立情報学研究所），江澤 美保（クレスコ），杉山 阿聖（Citadel AI）

参加区分: ポジションペーパーを募集します/議論のみの参加者も許可します

開催形態: オンサイトのみ

現代社会において，人々の性別，障がい，年齢，社会的地位，宗教，民族，国籍や地域など， 多様な側面での多様性（ダイバーシティ）と包括性（インクルージョン）の重要性が一層増している． この多様性を理解し，受け入れ，活用することは，ソフトウェア工学の研究，実践，教育のあらゆる場面で不可欠である．
私たちは，ソフトウェア工学におけるダイバーシティとインクルージョンの現状と未来（Diversity　and Inclusion in Software　Engineering），およびソフトウェア工学を通じてデジタル社会でのダイバーシティとインクルージョンを推進する手法（Diversity　and Inclusion by Software　Engineering）について，積極的に議論し，取り組み， 成果を共有し続けることが必要だと考えている．しかし，日本独自の課題や取り組みを国際的に発信することは，まだ十分に行われていない．このような背景から，2022年に持続的かつ発展的な活動を目指してソフトウェア工学研究会内にダイバーシティWGを設立した．これまでにウィンターワークショップやソフトウェアエンジニアリングシンポジウムでの集中討議を通じ，ジェンダーや発達障がいに関する課題の調査とその結果の発信を行い，外部への具体的な成果の共有にも取り組んでいる．
ウィンターワークショップ2025では，多様な背景や視点を持つ参加者が再び集い，ソフトウェア工学とダイバーシティおよびインクルージョンに関連する幅広い話題を募集・共有する予定である．また，ワークショップ中には協力して特定のテーマに焦点を当てたモブ・ライティングを実施し，新たな知見やアイデアの創出を目指す．多様な視点や専門性を持つ研究者，実務者，教育者の皆様からの積極的な投稿と参加を心より歓迎する．

討論リーダー: 宮﨑 仁（日本文理大学），野田 夏子（芝浦工業大学），鷲崎 弘宜（早稲田大学）

参加区分: ポジションペーパーを募集します/議論のみの参加者も許可します

開催形態: ハイブリッド

現在，AIは急速に進化し続けている．その進化は，サービスコンピューティング分野において多くの新たな 可能性を切り開いている．AI技術は高品質化，多機能化，低消費メモリ化と進化を続けており，その影響は多岐にわたる．
本討論テーマではAIとサービスコンピューティングに関する発表を募集する．以下は発表を募集するトピックの例であり， これに限定するものではない．発表内容をもとに参加者全員で議論を行い， サービスコンピューティング分野におけるAIの役割について理解を深めることを目指す． また，この議論を通じて，参加者の今後の研究開発に向けた貴重なフィードバックを提供する場とする．

- AIを活用したサービス
- AI技術のサービス化
- AIを支えるクラウドコンピューティング
- AIのためのビッグデータ処理基盤

討論リーダー: 北島 信哉（富士通）, 木村 功作（富士通），干川 尚人（筑波大）

参加区分: ポジションペーパーを募集しません(発表概要のみ提出（プレゼン資料の事前提出無し）)/議論のみの参加者も許可します

開催形態: ハイブリッド

ソフトウェア開発の諸問題を解決するため，様々な新技術がソフトウェア工学の領域へと導入されてきた．しかし，こうした新たな技術をソフトウェア産業へと展開するためには，数多くの課題を解決しなければならない．
1990年代に登場した形式手法はソフトウェアの品質向上へと大きく貢献したが，その活用には使いどころの見極めや高度な専門知識が要求されることから，幅広く産業界へ展開するには未だ多くの障壁が残されている．そして現在，急速に活用が進められている生成AI技術はソフトウェアの開発効率を大きく改善できると期待されているが，効果的な利用にはAIの特性への理解を求められるため，ソフトウェア産業への展開は容易ではない．
このように優れた技術であっても，それをソフトウェア産業へと展開するためには多くの課題が生じており，その解決には産学での連携が必要不可欠である．
本セッションでは，形式手法と生成AI技術を主なターゲットとして，ソフトウェア産業への技術展開の課題を解決するための産学での取り組みとその連携の進め方について情報を共有し，議論を行う．

討論リーダー: 小川秀人（日立），早水公二（フォーマルテック），横川智教（岡山県立大学），吉田則裕（立命館大学）

参加区分: ポジションペーパーを募集しません(発表概要のみ提出（プレゼン資料の事前提出無し）)/議論のみの参加者も許可します

開催形態: ハイブリッド