2019 Fiscal Year Annual Research Report
技術的負債エンジニアリング － 優先的に解決すべき技術的負債の解明とモデル化
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18H03222
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
亀井 靖高 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (10610222)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊原 彰紀 和歌山大学, システム工学部, 講師 (40638392)
松本 真佑 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (90583948)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 技術的負債 / リポジトリマイニング / オープンソースソフトウェア / メトリクス / モデル化技法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，慢性的なリソース不足を開発プロジェクトにもたらす技術的負債に対して，リポジトリマイニングを軸とする工学的アプローチを開発し，優先的に解消すべき技術的負債の解明とモデル化を目指す．そのために，サブゴール(S1) 多種多様な技術的負債の体系化／検出，(S2) 技術的負債のインパクトの実証的調査，(S3) 債務額の大きい技術的負債のモデル化に取り組む．各サブゴールにおける研究実績の概要は次の通りである．
(S1)「技術的負債の自動検出」では，昨年度に取り組んだ「技術的負債の体系化と基礎データ構築」によって得られたキーワードを元に，自然言語処理を適用し，自動検出手法の実装を行った．また，自動検出手法をコードレビューリポジトリに適用し，コードレビュー中で発生したり削除された技術的負債の検出を行った．さらに， Javaに導入された関数型記法の実態調査を行った．手続き的な記述から宣言的な記述への移行は一種のリファクタリングであり，同時に古い記法に基づいた技術的な負債の返却であるといえる．
(S2)「インパクトの算出法の開発」では，昨年度に取り組んだ「技術的負債のインパクトの調査（オンラインサーベイ）」によって得られたメトリクスを用いて，インパクト（債務額）の算出を行った．具体的には，ソースコードの規模とFan-In（入力数）をメトリクスとして用い，技術的負債の混入時と削除時で，メトリクスの値がどれほど変化しているかをインパクトとして算出した．
(S3)「予測技術の開発」では，伊原のグループが，開発者の応急措置的な実装でパフォーマンス（実行時間）の低下につながるプログラムを検出する技術開発に向けて，パフォーマンスに影響するプログラムを調査した．本調査を通して，開発者が頻繁に確認しているベンチマークの中から，パフォーマンス低下の要因（技術的負債）となる実装を明らかにした．
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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
平成31年度の研究計画・方法に記載した「研究の目的」をおおむね達成できており，その内容を研究会において発表できた．現在，研究会の成果を発展させ，英文論文誌への投稿準備を進めている（一部は既に投稿済み）．研究の進捗として順調に進展していると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
現在までの進捗状況は，おおむね順調に進展している．今年度でも行ったように，今後も国内外の研究会に積極的に参加し（オンライン開催を含む），多面的に意見を取り入れることで問題の早期解決を目指す．さらに，研究分担者と定期的にテレビ会議システムを用いた進捗報告，及び，意見交換を行う予定である．
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