社会基盤として根幹に関わると言われるソフトウェア。従来は、組織やビジネスで本来やりたいことに対して、厳密なルールや手続きで実現できる部分をうまく切り出し、要求仕様として定義していた。他方、現在は、教師あり学習やLLM により、ニーズや課題に直接対応したソフトウェア機能を実現できるようになってきている。すると「正解」が明確に決まらず、人によって受け止め方が変わるなどの不確かさが大きくなってくる。組織や社会、そこに属する個人に対してシステムが持つ影響が非常に大きくなってきているのである。つまり製造、金融、教育など各ドメインの専門家がソフトウェア・AI に深く携わっていくことが、これまで以上に重要になる。本書では、ソフトウェア工学の分野について概観し、20 年前からのアジャイルソフトウェア開発の潮流、そしてこの5 年で激動しているAI との関わりについて論述する。

第1 章　ソフトウェア工学 1.1 ソフトウェアはどこにでも 1.2 ソフトウェア工学 1.3 ソフトウェアの難しさ 1.4 AI とのかかわり 第2 章　 ソフトウェア開発・運用のプロセスと技術 2.1 開発・運用のプロセス：ソフトウェアが送り出されるまで 2.2 要求分析：何をするシステムを作るのか？ 2.3 設計：どうシステムを実現するのか？ 2.4 そして実装へ 2.5 テスト：どうシステムの品質を確認するのか？ 2.6 配備・運用：どうシステムを動かし続けていくのか？ 2.7 保守：どうシステムの価値を維持し、高め続けていくのか？ 2.8 マネジメント：どう開発・運用の活動を管理していくのか？ 第3 章　 アジャイルソフトウェア開発 3.1 計画指向・定型化の難しさ 3.2 アジャイルソフトウェア開発 3.3 日々の活動のあり方を追求するプラクティス 3.4 アジャイルソフトウェア開発の難しさ 3.5 アジャイルソフトウェア開発の発展 第4 章　 機械学習型AI ソフトウェア 4.1 機械学習によるAI ソフトウェア開発 4.2 教師あり学習 4.3 機械学習工学 4.4 データ中心 4.5 振る舞いの不確かさ 4.6 実現可能性の不確かさ 4.7 変化の強い影響 4.8 人間・社会への影響 4.9 AI for SE 第5 章　対話型生成AI 5.1 ChatGPT のインパクト 5.2 生成AI とLLM 5.3 LLM の特性 5.4 SE for LLM/AI 5.5 LLM/AI for SE 第6 章　おわりに