鷲崎教授がJASPICアジャイル分科会にてアジャイル品質パターンについて講演・QA2AQパターンカードを用いたワークショップを実施。アジャイル品質の課題や体験を参加者間で共有いただきました。QA2AQはもっか日本語訳を進めており、年内中には公開できればと思います。

• 鷲崎弘宜, アジャイル品質パターン, JASPICアジャイル分科会, 2019年11月19日

AI・IoT×ビジネスの社会人教育enPiT-Proスマートエスイー（代表: 鷲崎）は IMS Japan賞 特別賞を受賞しました。e-Learning大賞に続いての受賞。講師や連携機関ほか関係各位、熱心な受講生の皆様に御礼申し上げますとともにますます丁寧に、より内容を高めつつ広げてまいります。

The team PICOPICOPON incl. M0 Ryoya Yoshimura (as contestant) and M2 Remin Kasahara (as coach) won the 11th place among 65 teams at ACM-ICPC 2019 Yokohama Regional. The team CoprimE incl. Ryo Ishizuka (as coach) won the 52nd place. Congratulations!

研究室 M0 吉村君（選手）、M2 笠原君（コーチ）が参画するチーム PICOPICOPON が ACM-ICPC 2019 Yokohama Regional にて65チーム中11位の成績を収めました。また、M2 石塚君（コーチ）が参画するチーム CoprimE が52位の成績を収めました。おめでとう！

スマートエスイーセミナーにて機械学習システムの33のアーキテクチャパターンおよびデザインパターンを紹介させていただきました。多くのご参加ならびにワークショップ参画、有難うございました。講演資料を掲載いたします。IWESEP2019 にもぜひご参加ください。

• 鷲崎弘宜, 機械学習システムの33のアーキテクチャパターンおよびデザインパターン, スマートエスイーセミナー: 機械学習デザインパターンとアジャイル品質パターン, 2019年11月8日(金), 早稲田大学 西早稲田キャンパス

Agile Tour Osakaにてアジャイル品質パターンのワークショップを実施。多くのご参加、有難うございました！ご要望がありましたので、アジャイル品質パターンカードを掲載しました。ぜひご利用ください。パターン記述の和訳は今月中を目途に公開を予定しています。

• 鷲崎弘宜, アジャイル品質パターンの紹介とワークショップ, Agile Tour Osaka, 2019年11月9日

Prof. Washizaki joined IEEE Standards Association meeting in Piscataway, NJ to investigate standards especially in IoT and AI. The trip has been supported by TTC

Kiyoshi Honda, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa, Masahiro Taga and Akira Matsuzaki, “Industrial Case Study on Time Series Analysis of Metrics Changes Based on GQM Models,” The 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP 2019), Tokyo, Japan, on December 13-14, 2019.

Ryo Ishizuka, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa, Shinobu Saito and Saori Ouji, “Categorizing and visualizing issue tickets to better understand the features implemented in existing software systems,” The 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP 2019), Tokyo, Japan, on December 13-14, 2019.

Hironori Washizaki, Hiromu Uchida, Foutse Khomh and Yann-Gaël Guéhéneuc, “Studying Software Engineering Patterns for Designing Machine Learning Systems,” The 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP 2019), Tokyo, Japan, on December 13-14, 2019.

Machine-learning (ML) techniques have become popular in the recent years. ML techniques rely on mathematics and on software engineering. Researchers and practitioners studying best practices for designing ML application systems and software to address the software complexity and quality of ML techniques. Such design practices are often formalized as architecture patterns and design patterns by encapsulating reusable solutions to commonly occurring problems within given contexts. However, to the best of our knowledge, there has been no work collecting, classifying, and discussing these software-engineering (SE) design patterns for ML techniques systematically. Thus, we set out to collect good/bad SE design patterns for ML techniques to provide developers with a comprehensive and ordered classification of such patterns. We report here preliminary results of a systematic-literature review (SLR) of good/bad design patterns for ML.