ソフトウェアの品質保証は、AI時代の開発現場における最大の課題のひとつです。従来のテスト中心のQAでは、リリース直前に重大な欠陥が見つかるリスクを完全には防げません。そこで3S社が開発したのが、数理モデルによる欠陥予測を実現するクラウド型品質保証プラットフォーム「STAR」です。

本記事では、STARの仕組みと導入効果を具体的に解説し、未来の品質保証の姿を明らかにします。

＜目次＞

  1. STARとは ― 品質保証を「発見」から「予測」へ
  2. クラウド基盤とセキュリティ対応
  3. STARコアエンジンの仕組みと可視化機能
  4. 導入効果 ― 納期遵守とコスト削減
  5. 提供プランとサポート体制
  6. STARからFORTISへの進化
  7. FAQ

1. STARとは ― 品質保証を「発見」から「予測」へ

STAR（Software Quality Assurance-as-a-Service） は、Sakura Software Solutions（3S）社が開発したクラウド型のソフトウェア品質保証プラットフォームです。従来のQAは「テストで欠陥を見つける」ことが中心でしたが、STARは数理モデルを用いて、欠陥を事前に予測し、開発初期から品質をコントロールできる仕組みを提供します。

この発想の転換により、リリース直前になって重大欠陥が発覚するリスクを大幅に削減。開発現場と経営層双方に「品質を見える化」し、納期とコストの最適化を実現します。

2. クラウド基盤とセキュリティ対応

STARはクラウド型品質保証プラットフォームとして、グローバルでの活用を前提に設計されています。Amazon Web Services（AWS）のインフラ上で稼働し、可用性・スケーラビリティ・セキュリティを兼ね備えています。さらに、ITAR、FedRAMP、DoDといった米国政府規格にも対応しており、金融、医療、防衛など高セキュリティを要求する業界でも安心して利用できます。

Webブラウザからすぐに利用できるため、大規模な環境構築や専用機器は不要。開発規模や業界を問わず、短期間で導入が可能です。

3. STARコアエンジンの仕組みと可視化機能

STARの中心には、奥本和平博士が長年にわたり研究してきた数理モデルと機械学習アルゴリズムが搭載されています。これにより、欠陥予測と信頼性解析を自動化し、以下のような可視化するダッシュボードを提供します。

  • エグゼクティブサマリー：品質状況と納品準備度を一目で把握
  • 欠陥傾向曲線：到達・クロージャ・未解決の各曲線を自動生成
  • シミュレーション機能：開発者の追加やテスト強化が品質に与える影響を試算
  • コンポーネント別リスク分析：高リスク領域を早期に特定
  • リリースごとの比較：過去との改善度を定量的に評価

これにより、プロジェクトマネージャーは「リリースすべきか、延期すべきか」「リソースをどこに投下すべきか」といった意思決定をデータに基づいて行えます。

4. 導入効果 ― 納期遵守とコスト削減

STARの導入企業では、以下のような効果が報告されています。

  • 納期遵守率の向上：残存欠陥数を事前に把握できるため、リリース判断の精度が向上。
  • コスト削減：開発後期や運用段階での修正コストを大幅に削減。
  • 品質改善：重要度の高いコンポーネントに集中投資し、致命的欠陥を防止。

実績として、ある大手通信機器メーカーではSTARを導入した結果、リリース前テスト段階での欠陥発見率が大きく改善し、大幅な開発コスト削減とリリース遅延防止を同時に実現しました。

5. 提供プランとサポート体制

STARは企業規模やニーズに応じて柔軟なプランを用意しています。（詳細は3S社ウェブサイト参照のこと）

  • スターターパック：1プロジェクト単位で評価可能。試験導入に最適。
  • BASICプラン：基本的な欠陥傾向分析を提供。ユーザー数は無制限。
  • PLUSプラン：早期欠陥予測や高度な分析を搭載。リリース判断を強力にサポート。

さらに、24時間365日の技術サポートやオンラインコンサルティングが提供され、グローバル規模で安心して利用できます。やリスクを数値化。これにより、品質向上のための「科学的判断」が可能となります。

6. STARからFORTISへの進化

STARは単独でも強力な品質保証プラットフォームですが、3S社はその先を見据えています。現在発表されている次世代統合プラットフォーム「FORTIS」では、STARの欠陥予測機能がさらに拡張され、FUSIONのシステム信頼性解析と統合されます。

FORTISの中核は、あくまでもSTARとFUSIONで培われた数理モデルです。その上で、AI（特に大規模言語モデル：LLM）を組み合わせることで、利用者が最適な解析手順やパラメータ設定を直感的に行えるようにガイドします。

これにより、専門知識を持たない開発者やマネージャーでも、高度な解析機能を正しく使いこなし、品質保証の成果を最大化できます。AIは「自動で判断する主体」ではなく、「数理モデルの活用を支援するナビゲーター」として位置づけられています。

その結果、FORTISは単なるソフトウェア品質保証にとどまらず、システム全体を俯瞰し、開発から運用・保守までを一貫して支える新しい信頼性プラットフォームへと進化します。STARの利用者にとって、FORTISは自然なステップアップの選択肢となるでしょう。

7. FAQ

Q：STARとは何ですか？
A：STARは、ソフトウェア欠陥を数理モデルで予測し、品質保証をクラウド上で提供する次世代型プラットフォームです。従来の「テストで発見するQA」から「欠陥を予測して未然に防ぐQA」への転換を実現します。
 
Q：STARを導入すると何が変わりますか？
A：納期遵守、コスト削減、品質向上が同時に実現できます。リリース判断もデータに基づいて行えます。
 
Q：FORTISとの関係は？
A：STARはFORTISの基盤機能を構成しています。FORTISでは、STARの欠陥予測とFUSIONの信頼性解析を統合し、さらにAI（LLM）を活用して利用者をガイドします。AIは解析そのものを置き換えるのではなく、数理モデルを正しく使いこなせるよう支援する役割を担っています。
 
Q：STARはどのような業界で活用が期待されていますか？
A：通信、医療、防衛、金融などの ミッションクリティカルなシステム を持つ業界に特に有効です。
 
Q：導入までどのくらいの期間がかかりますか？
A：クラウド型なので数日から数週間で導入可能、大規模環境構築は不要です。

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