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（南山大学）

開催形態: オンサイトのみ

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．また，テキストのみならず，画像や音声など複数のモーダルを扱えるマルチモーダルAIの利用も広がりつつあり，これまで以上に多様なサービスへの応用が考えられている． 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エージェントの活用
• 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）

開催形態: ハイブリッド

ソフトウェア工学を取り巻く技術環境やビジネス環境は急速に変化しています．一方，解決すべき従来からの課題も数多く存在します．本ワークショップでは，前回のウィンターワークショップに引き続き，ソフトウェア工学に関わる幅広いテーマについて自由に議論し，ソフトウェア工学の現在位置や行方を考えることを目的とします．参加者には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自由に行いたいと考えます．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．

参加者の方には，ソフトウェア工学に関する話題提供をお願いします． 内容は，現在行っている研究内容，ビジネス上の実践や課題， 卒論・修論の内容・途中経過・悩みなど，なんでも構いません． 応募時に提供いただける話題のタイトルをあわせてお知らせください． プログラム作成の参考にさせて頂きます．

討論リーダー:岸 知二（早稲田大学）

開催形態: オンサイトのみ

ソフトウェア部品表（Software Bill of Materials，SBOM）はソフトウェアを構成する要素（ソフトウェア部品，ライセンス，依存関係など）を記したドキュメントであり，ソフトウェアサプライチェーンにおいて，ソフトウェアのセキュリティを確保するための管理手法の一つである．
SBOMはソフトウェアの納品時に要求されることが増えている．その一方で，SBOMの規格であるSPDXやCycloneDXは更新が続いており，また，SBOMをどう作るか，どう管理するか，どう使うかについては研究の余地があると考える．
そこで，本ワークショップでは，ワークショップ参加者内でソフトウェア部品表（Software BIll of Materials, SBOM）に関する周辺分野を含めた共通認識を作り，今後のSBOMに関する研究の発展に資することを目的とする．
各参加者から5分～10分程度（人数により変動）のプレゼンテーションにより，自分のポジションを発表してもらい，そのポジションに基づいて，グループに分ける．各グループで，SBOMとその周辺について議論を行い，SBOMを取り巻く環境をまとめる．各グループによる成果をマージする形でワークショップ参加者全体から見えるSBOMとその周辺分野の認識を共有する．

討論リーダー: 眞鍋雄貴（福知山公立大学）

開催形態: オンサイトのみ

ソフトウェア開発の支援も含め、大規模言語モデル、AI、特に自律性を持つAIエージェントの活用促進のための取り組みが活発である。基盤モデルを用いて機能を構築してみることは容易である一方、その品質や組織・ビジネスへの効果を測定し改善していくこと、継続的な改善サイクルを確立することが大きな課題となっている（LLMOps/AIOps）。例えば、信頼できる評価を準備、実施するコスト、高度なタスクを実施させる場合の品質評価のあいまいさや不完全さ、技術進化の激しさといった難しさがある。本討論テーマでは、事例の議論や、共通の課題に対するワークショップを通して、AIエージェントの開発・評価・継続的運用に関する知見や技術に関する情報交換と指針の確立を目指す。

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）

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）の重要性は一層高まっている．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における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，継続的に議論と実践を重ねてきた．2022年にソフトウェア工学研究会内に設立されたダイバーシティWGでは，ジェンダーや発達特性，多文化的背景に関する課題を中心に，調査や議論，成果発信を行ってきた．近年では，生成AIやアクセシビリティ技術など，新たなテクノロジーが多様性を支える新しい手段として注目されている．
ウィンターワークショップ2026では，これまでの活動をさらに発展させ，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，新たな知見や実践的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: 鷲崎 弘宜（早稲田大学），野田 夏子（芝浦工業大学）

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）

開催形態: ハイブリッド