ArchiMateを用いたサービスビジネスモデル手法が提案されている．しかし，AIシステムのビジネスモデルへの適用例は報告されていなかった． 本稿では，無人駅などの有人駅員の業務を肩代わりするAI駅員へのArchiMateを用いたサービスビジネスモデル手法を適用した結果を示す．

STEM教育では現実事象を整理し，現実モデルを得て，それを数学化し数学モデルとして捉え，それを数学処理することで数学的結果から現実事象への翻訳を行う，というサイクルに着目されている.しかしながら教育的な観点からは数学モデルを根付かせるフェーズもSTEM教育の基礎として重視する必要がある.本稿では，このフェーズの実現のために，物理的な実体を伴った空間内で身体を使って行う実験数学，紙と鉛筆や黒板とチョークを使った実験数学，そしてコンピュータ上で数学ソフトウェアを活用した実験数学の三つの実験数学を連携させた数学教育方法として報告者が提案する「ハイブリッド実験数学」を導入することを提案する.

業務プロセスの包括的な完全性を分析するために，入出力だけでなく，受取条件，資源条件，判断条件と例外条件を明確化する欠陥未然防止図が提案されている．しかし，欠陥未然防止図を適用する上での課題は明らかではなかった．本論文では，欠陥未然防止図を具体的な業務プロセスに適用することにより，適用上の課題と有効性を明かにする．

従来からソフトシステム方法論など，システム理論に基づく社会課題解決手法が提案されている．しかし，User StoryやMVP Canvasなどアジャイル開発手法やエンタープライズアーキテクチャとの関係は明らかではなかった．本稿では，システム理論に基づき，CATWOE, User Story, Service Scenario, MVP Canvas, ArchiMateを統合する方法を提案する．また，本手法を災害情報共有システムに適用した例を示す

要求仕様では，機能要求だけでなく非機能要求を記述する必要がある．これまで，入力例外を識別することにより，信頼性を向上する方法が知られている．また，機能要求に対する質問に基づいて非機能要求を抽出する方法が提案されている．しかし，機能要求が自動化する業務プロセスに基づく非機能要求の抽出法は明らかではなかった．本稿では，機能要求が前提とする業務プロセスの入力受付条件，処理を実行する資源条件，出力判断条件と，その例外に基づいて，非機能要求を抽出する方法を提案する．