機械学習を用いた自然語解析によるソフトウェア仕様分析機械学習を用いたソフトウェア解析機械学習システムの信頼性解析STAMP/STPAによる情報システム安全性解析時間的性質・安全性質のモデル検査モデル検査技術を活用したソフトウェア設計方法に関する研究三菱電機との共同研究2015年度-2021年度文部科学省が実施する平成30年度「Society5.0実現化研究拠点◇□push→water電子情報機械学習プログラムの欠陥を表す指標の提案機械学習プログラムの欠陥を表す指標の提案36大阪大学大学院基礎工学研究科修了。博士（工学）(大阪大学)。2020年より現職。ソフトウェア工学、とりわけ仕様記述と検証技術に関する研究に従事。最近は機械学習の技術の活用に着目自然語解析と反例解析を活用したソフトウェア開発2021年度モデルと制約に基づくソフトウェア開発に関する研究2015年度2009年度～2013年度基盤研究(C)機械学習のアブレーションによるソフトウェアバグ箇所の予想要求仕様からの機械学習自然語解析を用いた要求検証機械学習のアブレーションによるバグ箇所の予想【私の学問へのきっかけ】ソフトウェア工学の研究者になった理由の1つは、逆説的ですが、ソフトウェア作成が苦手であったことです。自分のような、あわてんぼ（書き間違えが多い）で、理解しているはずのアルゴリズムを実装するときに誤りをいれてしまう（論理的バグの混入）人間でも高信頼ソフトウェアを開発できる方法が「コンピュータを活用することにより」きっとあるはずだという考えで取り組んでいます。子供のころは電子工作に興味を持っていました。その発展として、コンピュータに興味を持ち、当時としてはまだまだ珍しかった「情報工学科」に入学し、今の自分があります。岡野研究室ではソフトウェア開発をサポートする諸技術の研究を行っています。ソフトウェアは要求文書に始まり、どのように作るかという設計文書、そしてプログラムコード、テストスイートなど複数の中間生成物からなっています。これらの生産物に対して機械学習や形式手法など様々な技術を駆使して解析を行って、種々の性質を検証したり、ソフトウェアの信頼性保証を行っていくことが大事です。これらの技術について小形研究室と共同して研究を行っています。高信頼ソフトウェア開発技術や機械学習を取り入れたシステム開発は今後、AI、IoTなどの技術が主体となる社会を支える情報システムを安心・安全に使う上で重要です。高度な技術を持ったソフトウェア技術者の活躍の場がますます広がると思います。～2024年度基盤研究(C)～2018年度基盤研究(C)支援事業」公募研究2019-2020要求仕様からの機械学習自然語解析を用いた要求検証半数以上の学生が大学院に進学します。その後は、研究を通して得た技術、経験をもとにソフトウェアや組み込みシステムの開発・研究に企業等で活躍しています。教授岡野浩三研究から広がる未来研究シーズ共同研究・外部資⾦獲得実績研究キーワードソフトウェア検証・自然言語解析・モデル検査・ML4SE/SE4ML卒業後の未来像最近の研究トピックスシステム工学科機械学習とソフトウェア開発︓「設計書」から「コード」まで
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