| Project/Area Number |
22K11979
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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 | Keio University |
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Principal Investigator |
高田 眞吾 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (60273843)
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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 |
¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | ソフトウェアテスト / 機械学習 / Android / モバイルアプリケーション |
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| Outline of Research at the Start |
スマートフォンが広く普及している現在，国民は誰もがモバイルアプリケーションを利用している．アプリが実際に使われる前に，きちんと動くかを確認するテストが行われている．近年，機械学習（特に深層学習）に基づくテスト手法が着目され，よい結果を示している．しかし，ソフトウェアをどの程度テストしたかを表すカバレッジが高くはない．本研究では，研究代表者が過去に作成した機械学習に基づくAndroidアプリケーションテスト支援環境を検証し，カバレッジがあがらない原因を調査した上で，そのテスト支援環境を改良または新たに構築する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，機械学習を利用したテスト支援環境におけるカバレッジの向上を目的としている．2023年度は主に二つの観点から研究を行った．
(1) 2022年度に引き続き，カバレッジ向上を阻害している原因の調査を継続した．調査は本研究課題開始以前に作成したAndroidテスト支援環境も対象に行ったが，2022年度に提案・実装した環境を中心に行った．調査の結果として，2022年度に提案した手法の一部は，カバレッジ向上に寄与しているものの，対象アプリケーションによっては逆効果になるケースもあった．この問題は特に仮想UI部品の追加で起きた．仮想UI部品は，アプリケーションを解析する際，画面遷移に明示的に紐づけられない場合に追加しカバレッジ向上を図った方策である．また，以前から問題となっていた，URLなど特定の文字列入力の扱いなども確認した．さらに，カバレッジが高くなるレートにも着目し，すぐに頭打ちとなったケースもあれば，長い時間少しずつカバレッジが高くなるケースもあった．これらの問題の解決方法は現在検討中である．
(2) カバレッジを全体的に向上させるのも重要だが，特にプログラム中のどの部分が重要かを知るために，バグ予測手法を提案した．提案手法はコードの文脈を考慮し，コード内のパターンや依存関係をとらえるために，Java言語に特化した大規模言語モデルJavaBERT，およびCNNとBiLSTMの2種類の機械学習モデルを組み合わせた．これを用いることにより，特にカバレッジを向上させないといけない部分を明確にし，その部分のカバレッジを重点的に向上させ，テストを行うことを考えている．
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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
本研究計画では，テスト支援環境の問題の調査，および明らかになった問題を解決する手法の提案・実装・評価が骨子である．これまでにいくつかの問題を明らかにし，その解決手法を提案・実装・評価している．そして，今のところ国際会議で2本発表しており，「おおむね順調に進展している」と考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度は，主にこれまでに明らかになった問題を解決する手法の検討，実装，評価を中心に行う．また，これらの手法を一つのテスト支援環境に統合することを目指す．
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