検証サービス事業｜トーテックアメニティ株式会社

TOTEC Validation Service トーテックグループの
検証サービスが
お客様のお悩みを
解決いたします。

創業50年の多彩な開発実績を背景に持つ開発内部検証ナレッジと、
サービス黎明期から30年にわたって培った第三者検証ナレッジが融合しました。
トーテックグループの検証サービスの新たなフェーズを創造してまいります。

Introduction Society5.0 Society 5.0は、人々の生活にどのようなサービスを提供するのか

政府は、企業と協力し、IoT・ICT・ロボット等の先端技術を活用することで経済発展と併せて社会的課題の解決を両立する新しい体制を作り、未来社会『Society 5.0』の実現を目指しています。

出典：Society5.0 科学技術政策内閣府
https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/

経済発展にともなって表面化してきた社会問題

経済発展が進む中、人々の生活は便利で豊かになりました。しかし一方では、国内の少子高齢化や人口の減少、地域格差が問題となっています。
これらの社会問題が原因で経済が行き詰っている状態を解決するために、政府や企業は協力して新しい未来社会の実現を目指しています。

Society5.0での実現が想定されるサービス

例えば、自動運転、遠隔医療、災害対策、物流などにおいて、既存のサービスにIoT・ICT分野の技術を活用した新たなイノベーションが生まれています。

Overview 事業概要

当社の「第三者検証サービス」はトーテックグループ間の連携を活かし、ICT系開発の上流から組込みシステムまでの検証をワンストップで行います。
専門のエンジニアチームによる「テスト設計」「テスト実施」「不具合報告」「テスト進捗管理」のほか、ご要望に応じてテスト結果報告書の作成も可能です。
加えて、CI（継続的インテグレーション）環境の構築やテストの自動化といったお客様がお持ちの課題解決も可能です。

特徴

様々な開発プロセス（W字モデル・アジャイル型）に対応

【 W字モデル】

近年のシステムでは、高品質なアウトプットを得るためにテストのオペレーションを充分に実施すること以外に、製品及びシステム開発の上流工程から検証作業を行う必要があります。
当社ではW字モデルの開発プロセスをもとに、上流工程のテスト計画から下流工程の受け入れテストまで、一貫して品質向上の支援を行います。
【アジャイル型】

アジャイル型の開発プロセスにおいては、反復毎に行う検証について注意深く計画する必要があります。
短期のイテレーションでも、開発側とのコミュニケーションを密に行い、テスト工程の支援を行います。

さまざまな業務分野に対応: 製造業のメッカである名古屋市に本社を構える当社は、製造業のお客様の様々な課題を解決してきた実績を持ちます。
検証分野についても、基幹システムのテスト支援から産業用ロボットの機能試験まで、さまざまな業務分野の実績を持ちます。

個々の案件毎に最適なご提案: 当社では、テストの自動化実装やCI環境の構築など、検証側のシステム構築を含む業務も行っています。
当社は独立系SIerのため、使わなければならないシステムなどの制約が基本的になく、OSSを中心とした個々の案件に最適なシステムのご提案が可能です。

さまざまな契約形態に対応: 受託業務として当社内で作業を遂行する場合もあれば、派遣契約にて当社社員エンジニアがお客様先で作業を遂行する場合もあり、さまざまな契約形態が可能です。
当社内の作業拠点としては、セキュリティを担保したバリデーションセンターを2020年1月に東京に開設し、順次、名古屋と大阪にも開設予定です。

Mission 新たなイノベーションの実現そのための様々な実証実験とは？そして、社会はどう変わるのか？

現在、IoT・ICTの分野では、ロボットやドローン、AIを活用する製品、サービスの開発などの実証実験が数多く実施されています。
新たな技術は、ユーザーとサービスとの空間的・時間的距離を縮め、『労働者不足』『遠隔地の医師不足』『交通・物流の地域格差』といった社会問題を解消していきます。

想定される問題とその対策

❶プロジェクト規模拡大による経済的コストの増加

従来のビジネスモデルで発生していた問題

参画企業が増えることで、製品の開発に要するコストが増加する。昨今のCOVID-19や災害のような非常事態下でもプロジェクトを進めるためには、体制・環境を整備する必要が生じる。

対策より少ない参画企業でプロジェクトを運営することで、経済的コストの増加を抑える。
❷参画する企業間の情報共有の難しさ

従来のビジネスモデルで発生していた問題

情報伝達による認識ずれや情報の洩れが発生する。

対策開発、検証までを上流工程から一元的に行える企業がプロジェクトを運営する。
❸AIの判断、内部処理の正誤に関する
検証の難しさ

AIは学習によってデータの法則性の特徴を把握して判断し、内部処理を実行する。データの意味合いまで理解しているわけではないので、要求定義通りの処理が実行されるかの検証を行う必要がある。

対策データサイエンティスト、データアナリストといった統計・分析の専門的な人材を起用する。
❹動作結果の妥当性確認

従来の検証では『仕様通りである』ことに重きを置いて品質の確認を実施していたが、これからは『ユーザーが本当に必要としているシステムである』ことの確認が、より重要になる。

対策製品・サービスが、要求・仕様どおりであることの確認に加えて、要求を分析し、その製品・サービスのアクセシビリティについても考慮した検証を行う。
❺機密情報の取り扱いに求められる
高度なセキュリティ対策

個人情報と密接にかかわるサービスが主となるため、従来よりも高い水準のセキュリティが求められる。
従来のアプローチでは充分なセキュリティ設計が難しい。

対策システム開発の要件定義の段階からセキュリティに対しても適切な要件を定めて、一貫性を持った開発を行う必要がある。