大規模欠陥データを利用したソフトウェア開発におけるプロジェクト比較の枠組みの研究
| Project/Area Number |
19K20242
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 60050:Software-related
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| Research Institution | Osaka Institute of Technology |
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Principal Investigator |
本田 澄 大阪工業大学, 情報科学部, 講師 (40732938)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2019: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | ソフトウェア工学 / ソフトウェア品質 / 開発管理 / ソフトウェア信頼性 / プロジェクトマネージメント / 開発手法 / 時系列解析 |
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| Outline of Research at the Start |
ソフトウェア開発においては、ソフトウェアに不具合を与える様々な欠陥が作りこまれ、試験(テスト)によってモニタリングされる。開発中に欠陥数がどれだけ存在するかを予測する方法が数多く提案されているが、それぞれの方法は特定の状況下でのみ有効であり、条件が異なる場合に利用できない。また、ドメインや開発手法の異なるプロジェクトを対象とした評価は行われておらず、それぞれの特性を考慮したものはない。そこで様々な企業におけるソフトウェア開発で発見された欠陥情報を収集しドメインや特性に関する知見を分析しまとめ広く公開する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
ソフトウェア開発においては、ソフトウェアに不具合を与える様々な欠陥が作りこまれ、試験(テスト)によってモニタリングされる。開発中に欠陥数がどれだけ存在するかを予測する方法が数多く提案されているが、それぞれの方法は特定の状況下でのみ有効であり、条件が異なる場合に利用できない。また、ドメインや開発手法の異なるプロジェクトを対象とした評価は行われておらず、それぞれの特性を考慮したものはない。本研究では、様々なソフトウェア開発で発見された欠陥情報を収集しドメインや特性に関する知見を分析し、様々な状況下への適用が可能な新たなモデルを提案し、様々なソフトウェア開発への適用とその利用方法を提案する。
2023年度は、プロジェクト比較が可能なソフトウェア信頼度成長モデルの構築と比較手法の構築および検証を進めた。また企業における欠陥情報の収集方法について、セキュアなウェブサービスを利用し欠陥情報の登録および分析結果の提示が可能なシステムを運用した。
加えて、収集したオープンソースソフトウェアのメトリクスから、ソフトウェアのバージョンアップと品質の関係を分析し国内会議にて発表した。また、機械学習を利用した組織目標とプロジェクトの品質に与える影響を分析する方法について発表した。これらの研究成果はソフトウェア信頼度成長モデルに環境や状況の変化を組み込む検討の一つとして実施している。また、複数プロジェクトを利用したソフトウェア信頼度成長モデルに関連して、欠陥数と時間の関係性について、その形状を主たる分析対象として評価する方法について検討した。欠陥数や開発期間の違いから評価が困難であったプロジェクトを比較する際に有効であると考えられ、評価した結果を国内会議にて発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初計画していた通り、企業における欠陥情報を収集できるセキュアなウェブサービスを運用した。また、その有効性を複数のオープンソースソフトウェアの欠陥情報を利用して評価できている。オープンソースソフトウェアに対するデータ収集はサーバを利用し半自動で収集できており、今後も多くのデータを収集することが可能である。また、企業におけるソフトウェアに対してウェブサービスを構築したため、それにより半自動で収集できる。欠陥情報およびメトリクスを利用した組織と予測欠陥数に関する研究成果を国際会議および国内会議で発表できている。
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| Strategy for Future Research Activity |
企業が開発するソフトウェアにおける欠陥情報を収集するためのウェブサービスを運用することができた。欠陥情報を利用し、組織と予測欠陥数およびメトリクスの関連性を明確にすることができた。
今後は開発したウェブサービスを利用して、企業が開発するソフトウェアに関する欠陥情報について複数の企業から収集し提案するソフトウェア信頼度成長モデルの評価を行う。プロジェクト比較が可能なソフトウェア信頼度成長モデルの構築と比較手法の構築および検証を進める予定である。また、複数の学会に参加し、企業からの情報提供を求め、企業が開発するソフトウェアに関する欠陥情報をより多く収集できる予定である。
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Report
(5 results)
Research Products
(20 results)
