| 研究課題/領域番号 |
19K20242
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60050:ソフトウェア関連
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| 研究機関 | 大阪工業大学 |
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研究代表者 |
本田 澄 大阪工業大学, 情報科学部, 講師 (40732938)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | ソフトウェア工学 / ソフトウェア品質 / 開発管理 / ソフトウェア信頼性 / プロジェクトマネージメント / 開発手法 / 時系列解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ソフトウェア開発においては、ソフトウェアに不具合を与える様々な欠陥が作りこまれ、試験(テスト)によってモニタリングされる。開発中に欠陥数がどれだけ存在するかを予測する方法が数多く提案されているが、それぞれの方法は特定の状況下でのみ有効であり、条件が異なる場合に利用できない。また、ドメインや開発手法の異なるプロジェクトを対象とした評価は行われておらず、それぞれの特性を考慮したものはない。そこで様々な企業におけるソフトウェア開発で発見された欠陥情報を収集しドメインや特性に関する知見を分析しまとめ広く公開する。
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| 研究実績の概要 |
ソフトウェア開発においては、ソフトウェアに不具合を与える様々な欠陥が作りこまれ、試験(テスト)によってモニタリングされる。開発中に欠陥数がどれだけ存在するかを予測する方法が数多く提案されているが、それぞれの方法は特定の状況下でのみ有効であり、条件が異なる場合に利用できない。また、ドメインや開発手法の異なるプロジェクトを対象とした評価は行われておらず、それぞれの特性を考慮したものはない。本研究では、様々なソフトウェア開発で発見された欠陥情報を収集しドメインや特性に関する知見を分析し、様々な状況下への適用が可能な新たなモデルを提案し、様々なソフトウェア開発への適用とその利用方法を提案する。
2022年度は、プロジェクト比較が可能なソフトウェア信頼度成長モデルの構築と比較手法の構築および検証を進めるた。企業における欠陥情報の収集方法について、セキュアなウェブサービスを利用し欠陥情報の登録および分析結果の提示が可能なシステムを構築した。構築したウェブサービスにて8企業が公開している77個のオープンソースソフトウェアの欠陥に関するデータを公開し、ウェブサービスの利用方法及びその有効性を調査している。
加えて、収集したオープンソースソフトウェアの欠陥に関するデータから、ソフトウェア信頼度成長モデルを用いて欠陥数を予測し、組織との関係性を分析し組織と予測欠陥数の特徴を明らかにし、その成果を発表した。また、機械学習を利用した組織目標がプロジェクトの成果物に与える影響を分析する方法について発表した。本研究成果はソフトウェア信頼度成長モデルに環境や状況の変化を組み込む検討の一つとして実施している。また、本研究でも利用する機械学習を含むAIについて、その信頼性を評価する手法について提案し、有用性について評価した。また、本研究で利用する半自動で情報収集を行う手法について提案し、その有用性を評価した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初計画していた通り、企業における欠陥情報の収集できるセキュアなウェブサービスを構築した。また、その有効性を複数のオープンソースソフトウェアの欠陥情報を利用して評価できた。データ収集およびソフトウェア信頼度成長モデルによる解析に膨大な時間がかかることが分かり、データ収集及び解析のために分析用のコンピュータを購入し、データ収集及び解析に係る時間を短くすることができた。オープンソースソフトウェアに対するデータ収集はサーバを利用し半自動で収集できており、今後も多くのデータを収集することが可能となった。また、企業におけるソフトウェアに対してウェブサービスを構築したため、それにより半自動で収集できる。収集した欠陥情報を利用した組織と予測欠陥数に関する研究成果を国内会議で発表できている。
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| 今後の研究の推進方策 |
企業が開発するソフトウェアにおける欠陥情報を収集するためのウェブサービスを開発することができた。欠陥情報を利用し、組織と予測欠陥数の関連性を明確にすることができた。
今後は収集した開発したウェブサービスを利用して、企業が開発するソフトウェアに関する欠陥情報について複数の企業から収集し提案するソフトエア信頼度成長モデルの評価を行う。プロジェクト比較が可能なソフトウェア信頼度成長モデルの構築と比較手法の構築および検証を進める予定である。また、複数の学会に参加し、企業からの情報提供を求め、企業が開発するソフトウェアに関する欠陥情報をより多く収集できる予定である。
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