| Project/Area Number |
22K11974
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60050:Software-related
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| Research Institution | Wakayama University |
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Principal Investigator |
大平 雅雄 和歌山大学, システム工学部, 教授 (70379600)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 技術的負債 / Technical Debt / ソフトウェア保守 / レガシーシステム |
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| Outline of Research at the Start |
企業活動のための情報システムの多くはレガシーシステムと呼ばれ，長きに渡る運用保守の過程で実施された幾多の改修により技術的負債が蓄積しており，保守コスト高騰の原因となっている．技術的負債とは，短期的な利益を得るために将来高いコストで返済する必要のある不完全な設計や実装を表すメタファである．技術的負債の返済による保守コストの削減効果を定量的に示した研究がほとんど存在せず，技術的負債の返済に要する費用とその効果を経営層が納得できる形で説明できないという状況が続いている．本研究では，技術的負債を横断的に解析・可視化する計算基盤を構築し，負債返済における費用対効果を定量的に示す環境の提供を目指す．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の最終的な目的は，長年の運用保守の過程でシステムに蓄積しDXの阻害要因となっている技術的負債を横断的に解析・可視化するための基盤を構築することである．本研究において「技術的負債の横断的解析・可視化基盤」とは，（1）コスト削減効果を定量的に示しつつ，（2）重畳的に関係し合う技術的負債の蓄積過程を見える化し，（3）返済可能な負債と返済不可能な負債を切り分けるために必要な情報を提示するための計算基盤を指す．これにより，レガシーシステムを全面刷新すべきか，あるいは，部分的改修に留めるべきかを，DX推進の文脈で経営判断するのに必要な定量的エビデンスを提供できる．最終目的を達成するために本研究課題では，以下の段階に分けて研究を実施する．
（研究1）技術的負債の返済による保守コスト削減効果を定量化するモデルを構築すること．（研究2）技術的負債が蓄積されていく過程を俯瞰的に見える化する技術を構築すること．（研究3）返済が必要な領域を切り出すためのトレーサビリティ技術を構築すること．
本年度は（研究2）に取り組んだ．技術的負債が蓄積されていく過程と技術的負債が保守コストに与える影響は，各種数値データの羅列ではなく，経営層が客観的かつ的確に理解できるようにする必要がある．
そのため，（研究2-1）では，蓄積した技術的負債を俯瞰的に捉えられるような可視化手法を構築した．
また，（研究2-2）では，OSSプロジェクトへの適用とともに，企業での実証実験を通じて可視化手法をブラッシュアップした．最終的には構築する解析・可視化基盤をオープンソースとして公開する予定にしている．
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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
当初の計画通り研究を実施できたため．
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度の（研究1）および今年度の（研究2）の成果に基づいて今後は以下の研究に取り組む予定である．
（研究3）返済が必要な領域を切り出すためのトレーサビリティ技術： 課題管理チケット単体で関連性の高い複数の負債を同時に扱っていることは少ない．通常は認識した問題を調査した結果として特定の技術的負債が管理対象となる．そのため，"debt"タグが付与されたチケット間の関係を，（研究3-1）類似度の高いキーワードと負債発生タイミングから負債間の関連性を算出する手法を確立する．また，（研究3-2）負債間の関連性に基づいて最も効率よく負債を返済できるグループの候補を特定する手法を確立する．これにより，返済が必要な領域を複数提示して，部分改修，全面改修，部分的破棄などDX推進の文脈で経営判断するのに必要なエビデンスを提供できる．
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