ScenicProverは、学習対応サイバー物理システム（CPS）の構成的確率検証を行うためのフレームワークです。従来の手法は、ブラックボックス要素や複雑な実環境により、完全な検証が困難でした。既存のツールは特定のシステムに対する正式な保証を提供するか、システムを一つの単体としてテストしますが、構成的分析を行う一般的なフレームワークは存在しませんでした。ScenicProverでは、組み合わせ可能なシステム記述、仮定-保証契約、証拠生成、契約演算子を使用した証拠の組み合わせ、自動保証事例生成などをサポートします。具体的には、自動運転車の自動緊急ブレーキシステムのケーススタディを通じてその効果を示し、既存のメーカー保証を活用し、不確実な条件に対するテストに焦点を当てることで、同じ計算リソースでより強力な確率的保証を実現することができました。