2015 Fiscal Year Research-status Report
品質指向ソフトウェア開発のためのデータマイニング型プロセス支援技術の開発と改善
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15K01208
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| Research Institution | Hosei University |
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Principal Investigator |
木村 光宏 法政大学, 理工学部, 教授 (20263486)
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2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | ソフトウェア品質 / ソフトウェアプロセスデータ / 多変量解析 / ランダムフォレスト |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究課題名に掲げている，データマイニング型プロセス支援技術の構築を目指して，本年度では次の結果を得た．ＩＰＡ／ＳＥＣ（情報処理推進機構／ソフトウェアエンジニアリングセンター）から提供を受けている，ソフトウェア開発企業体から収集した，ソフトウェア開発プロセスに関するアンケートデータを利用して，その項目の一つである，「当該開発ソフトウェアの出荷後，１か月以内のバグの発生有無」をソフトウェアプロセスの良さの指標として着目し，それをゼロとできた企業体・ソフトウェアプロセスはどのような特徴があるのかについて，多変量解析的視点に基づいて調べた．具体的な特徴として，データ収集の際，それに協力した開発現場があまり労力を要しない，つまり定量的な数字を求めない形式のデータを説明変数として採用することとした．また，それにより質的変数が説明変数にも表れることから，いわゆる数量化理論Ⅰ類を採用することが考えられたが，すでに得ている知見から，線形なモデルではうまくいかないことが予想されたため，新規に，機械学習の一つであるRandomForests（ランダムフォレスト）法を採用して，精度のよいモデルが構築できるかについて調べた．概ねよい結果を得たため，国際会議にて公表した．
また，関連研究として，別の機械学習の手法として知られる，ＲＢＦ（放射基底関数）ネットワークの基本性能を高めるため，コピュラ関数を導入することを試み，同様に国際会議にて発表した．
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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
進捗の度合いはほぼ計画通りと考えられる．次のステップとして，研究実績の概要で述べた，目的変数をうまく記述する説明変数の選択とモデルについて，他の手法を取り入れた多数決判定の仕組みに興味があり，当面はそれに取り組む予定である．
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| Strategy for Future Research Activity |
現在，周辺状況の調査等を行っている．また，関連研究も進めており，ロンドンでの信頼性関係の国際会議，MMR2016（２０１６年７月を予定），ソウルでの国際会議APARM2016（２０１６年８月を予定）において発表し，主研究の成果に繋げていく予定である．
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