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技術研究所LAB

技術研究所はクレスコの“未来の強み”と、それを生み出し続ける仕組みを作り出すことを目的に2012年に設立されました。 技術、特に先端技術に対し真摯に取り組むことで、お客様とクレスコの成長、そして技術の発展に貢献していきます。

技術研究所では、お客様の現場の課題を先端技術でお客様と一緒に解決する「共同研究」や、大学などの研究機関との「産学連携」も推進しています。

2016年度は以下のような研究に取り組みました。

開発技術

レビュー指摘からのプロジェクト問題検出

ソフトウェア開発プロジェクトの状況を外部から把握し、問題等を早期に検出するために、プロジェクト内でのレビュー指摘に着目しました。実際のプロジェクトで解析結果を検証しています。

外部設計書を用いたテスト実装の支援

ソフトウェア開発におけるテスト工程を効率化するために、外部設計書からテスト仕様書やテストスクリプトを自動生成するツールを作成し、実際のプロジェクトに適用しました。

自動生成ツール

オリジナルフレームワークによる開発プロセス標準化の実現

短納期・高品質が求められるソフトウェア開発プロジェクトを確実に・効率的に進めるため、弊社の標準開発環境として利用できる統合開発フレームワーク「Ciel2」を開発しました。

IoT

Fog層追加によるIoTの拡張性の向上

IoTデバイスが普及しその数が増えたときに問題となるであろう、データ転送やサーバの負荷を緩和する Fog層(※)という考え方を取り入れたシステムを開発することで、ユーザビリティやスケーラビリティの向上を目指しています。

※Fog層:フォグ(霧)。クラウド(雲)よりモノに近く低いところにあるため、このように名づけられています。

フォグ層の

物理距離を用いたデータ粒度の制御

IoTで得られるデータを利用者に提供する際、利用者の状況により適したデータの粒度は異なります。ユーザとデバイスのおおよその距離に応じて自動的にデータ粒度を制御する手法を提案しています。

機械学習

対話エージェントの実現に向けた研究

ユーザの発話に自動的に応答するチャットサービスを作るためには、それぞれの話題に合わせた特徴語の辞書が必要になります。その辞書を、話題に関連する大量のテキストから自動構築することを試みています。

OCT画像と機械学習を用いた眼病診断補助

OCT画像と機械学習を用いた眼病診断補助

眼底検査に用いられるOCTで得られる画像と医師による診断を機械学習させることにより、画像からの自動的な疾患名判定が可能であるかどうかを検証し、良好な結果を得ました。