ソフトウェアテスト
変異テストや自動プログラム修正など、ソフトウェアの欠陥を体系的に検出・修正する技術を研究しています。テストケースの自動生成・変換や、Webアプリケーションにおける非決定的な欠陥の検出にも取り組んできました。
Research & Development
研究開発
探究を、技術の力へ
Philosophy
研究理念
ソフトウェアの欠陥を、見つけて直す、自動で。
ソフトウェアの欠陥を見つけ、直す作業に、開発者の時間が奪われ続けています。複雑になるほどその負担は重くなり、対応を職人技に頼れば、属人化という別の問題も生まれます。
私たちは、欠陥の検出と修正を自動化する技術を研究しています。目指すのは、開発者の負担を減らすことだけではありません。ソフトウェアの利用者が、安心してそれを使い続けられる状態です。こうした技術が社会に広がることで、開発者には、奪われていた時間を取り戻してほしいと考えています。
Fields
研究領域
Webアプリ解析
非同期処理や動的UIを持つクライアントサイド、MVCによるサーバサイドを含む、Webアプリケーション特有の動的な振る舞いをステートマシンを用いてモデル化し、解析・検証する手法を研究してきました。
AI・機械学習工学
深層学習モデル（DNN）が満たすべき仕様との対応関係を捉え、テストと自動修正を支援するフレームワークの開発に取り組んでいます。進化計算技術を活用したモデルの自動チューニングも研究しています。
応用データサイエンス
ソフトウェア工学・データ解析の知見を科学領域に応用しています。大規模言語モデル（LLM）を活用した創薬データキュレーションの自動化、ラーニングアナリティクス基盤の開発に取り組んできました。
Publications
論文・競争的資金
- 国際会議 Technical Briefing on Deep Neural Network Repair
- 論文誌 DLiP-PPI library: An integrated chemical database of small-to-medium-sized molecules targeting protein-protein interactions
- 書籍 アジャイルイントロダクション
- 国際会議 Validating Ajax Applications Using a Delay-Based Mutation Technique
- 国際会議 Automated Verification of Pattern-Based Interaction Invariants in Ajax Applications
OSS
オープンソース
DNNリペアフレームワーク
深層学習モデルが特定の仕様を満たすよう、進化計算技術を用いて自動チューニングするフレームワーク。eAI-QAMLプロジェクトの一環として開発・公開。
LA基盤Docker版
学習ログの収集・分析・可視化を行うLearning Analytics基盤のDocker版。国立情報学研究所オープンサイエンス基盤研究センターより公開。
Compliance
研究倫理・コンプライアンス
株式会社Udzukiでは、「研究活動における不正行為への対応等に関するガイドライン」及び「研究機関における公的研究費の管理・監査のガイドライン（実施基準）」の趣旨を踏まえ、下記の基本方針等を制定し、研究活動及び公的研究費の不正防止等に関する取り組みを行っています。