SDV時代のAutomotive SPICE® 4.0への対応 -Draft編-

Automotive SPICE^® 4.0（Draft）の概要

2005年に初版が発行されたAutomotive SPICE^Ⓡ（以降、「A-SPICE」）は、VDA QMC（ドイツ自動車工業会品質管理センター）によって管理されている車載システム開発向けのプロセスモデルです。客観的なプロセス評価や、プロジェクトおよび組織レベルでのプロセス改善のための業界標準のモデルとして、自動車メーカーやサプライヤーを問わず、現在まで活用され続けています。今回は2017年にVersion 3.1がリリースされてから約6年ぶりの改訂となり、これまでの業界における運用結果や最新の技術動向を踏まえた修正および改善が随所に織り込まれています。A-SPICEは、「プロセス参照モデル（PRM）」と「プロセスアセスメントモデル（PAM）」から構成されており、プロセス参照モデルは図表1のとおり、A-SPICEで定義されるプロセスカテゴリー、プロセスグループ、およびプロセスを定義しています。

プロセスアセスメントモデルは、A-SPICEのアセッサーがアセスメント時に利用する指標を提供しており、ISO/IEC 33020に基づき、レベル0からレベル5まで6段階のプロセス能力レベルが定義されています（図表2）。

Automotive SPICE^® 3.1 から 4.0（Draft）における主な変化点

A-SPICE 3.1から4.0（Draft）に改定するにあたっては大小さまざまな変更がなされていますが、本稿では主な変更点について説明します。図表2で示すプロセス能力モデルは、Version 3.1からVersion 4.0（Draft）において変更はないため、本稿で詳細は扱わないこととします。一方でプロセス参照モデルは図表3に示すとおり、新規で追加、削除、名称変更されたプロセスグループ、ならびにプロセスが多くあるため、各変化点について以下のとおり説明します。

A-SPICE 3.1より定義されているVDAスコープ（推奨されるアセスメント対象プロセス）に関しては、A-SPICE 4.0（Draft）においても一部変更されています（図1の赤点線枠）。A-SPICE 3.1では「ACQ.4 サプライヤー監視」が含まれていましたが、A-SPICE 4.0ではオプションとなっています。また、今回新規で追加された、ハードウェアエンジニアリングプロセスグループと機械学習エンジニアリングプロセスグループの各プロセスも対象となっています。また、MAN.3およびSUP.1-SUP.10が“ベース”で、SYS.2-SYS.5、SWE.1-SWE.6、HWE.1-HWE.4、およびMLE.1-MLE.4が“プラグイン”として少なくとも１つ選択することとなっています。ただし、もともとVDAスコープはアセスメント目的に応じてテーラリングまたは拡張することが可能なため、A-SPICE 4.0（Draft）においても根本的な考え方は同じです。

なお、2021年に発行されたAutomotive SPICE^® for Cybersecurityは、A-SPICE 4.0には組み込まれていません。

主要ライフサイクルプロセスにおける変化点

A-SPICE 3.1 までは4つのプロセスグループで構成されていましたが、A-SPICE 4.0（Draft）では、ハードウェアエンジニアリングプロセスグループ（HWE）、機械学習エンジニアリングプロセスグループ（MLE）、および妥当性確認プロセスグループ（VAL）が追加されたことで、7つのプロセスグループにより構成されるようになりました。システムエンジニアリング、ソフトウェアエンジニアリングプロセスグループでは、「統合テスト（Integration Test）」が「統合検証（Integration Verification）」、「適格性確認テスト（Qualification Test）」が「検証（Verification）」に、それぞれ名称変更されました。もともとSYS.5 システム検証の後に「妥当性確認（Validation）」がなく、プロセスとしては不完全であったものが、今回、妥当性確認プロセスグループ（VAL）が追加されたことで、「テスト」「検証」「妥当性確認」といったV字の右側のプロセス名称が修正され、プロセス全体が最適化されました。

今回ハードウェアエンジニアリングプロセスグループが追加されましたが、ハードウェアはA-SPICE 3.1からプラグインコンセプトの1つとして表現されており、元々あったコンセプトが正式にプロセスグループに追加された形になります。また、機械学習エンジニアリングプロセスグループも今回新たに追加されました。機械学習エンジニアリングにおける要件（インプット）は、ソフトウェアエンジニアリングプロセスから機能学習要件へと連携されます。機械学習エンジニアリングにおいても他のエンジニアリングプロセス同様に、一貫性の確保と双方向トレーサビリティの確立は重要な要素の1つとなります。また、他のエンジニアリングプロセスに比べて特徴的なのが、「MLE.3 機械学習トレーニング」で、ここでは機械学習モデルのトレーニング、結果の検証、調整または最適化などのアプローチを定義する必要があります。

取得プロセスグループはもともと7つのプロセスで構成されていましたが、A-SPICE 4.0（Draft）では「ACQ.4 サプライヤー監視」以外の6つのプロセスが削除されました。これは実運用上、「MAN.3 プロジェクト管理」を代表とする管理プロセスグループで網羅されることが多いということなどが背景にあると考えられます。

支援ライフサイクルプロセスにおける変化点

支援ライフサイクルプロセスにおいては、「SUP.2 検証」「SUP.4 共同レビュー」「SUP.7 文書化」が削除されました。これらは各エンジニアリングプロセスおよび他の支援プロセスに包含されてアセスメントを受けることが多いことなどが背景にあると考えられます。一方で今回機械学習エンジニアリングプロセスグループが追加されたことに伴い、「SUP.11 機械学習データ管理」が新規で追加されました。機械学習データも重要な設計資産の1つであるため、従前までの設計資産と同様に決められたルールの元に適切に管理される必要があります。

組織ライフサイクルプロセスにおける変化点

組織ライフサイクルプロセスにおいては、「REU.2 再利用プログラム管理」の名称が「REU.2 再利用プロダクト管理」へと微修正されました。これは再利用対象が実際はシステムレベルからハードウェア、その他関連設計資産まで多岐にわたるため、「プログラム」に限定しなくなったことが背景にあると考えられます。