An Automated System For Assessing and Improving Source Code Understandability and Readability

• Project/Area Number: 25K15059
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60050:Software-related
• Research Institution: Ehime University
• Principal Investigator: 阿萬 裕久 愛媛大学, 総合情報メディアセンター, 教授 (50333513)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 天嵜 聡介 南山大学, 理工学部, 教授 (00434978) ; 横川 智教 岡山県立大学, 情報工学部, 准教授 (50382362)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
• Keywords: ソースコードの可読性 / ソースコードの理解容易性 / 自動評価

Outline of Research at the Start

近年では生成系AIの台頭によってソースコードの自動生成も可能になり，ソフトウェア開発の効率化が期待されている．しかしながら，その際には必ずしも人間にとって分かりやすく読みやすいソースコードが生成されるとは限らず，品質保証の観点では懸念もある．そこで本研究では，自然言語処理及び機械学習の技術を応用することでソースコードの分かりやすさ・読みやすさを自動評価する仕組みを確立し，その上でより良いソースコードへの書き換えを自動推薦できる支援システムの開発を目指す．