| 研究課題/領域番号 |
21K11839
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 龍谷大学 |
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研究代表者 |
山本 哲男 龍谷大学, 先端理工学部, 准教授 (40388129)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | ソースコード / コード補完 / コード推薦 / 不具合予測 / ソースコード推薦 / ソースコード補完 / ソースコードマイニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
開発者が自発的に行動して開発（コーディング）を進めていくのではなく、受動的に開発を進めていく統合開発環境を提案し、提案したシステムを構築する。従来の開発者が明示的に作業を指示していく開発環境ではなく、現在の開発状況に応じて適切な行動を促す開発環境を目指す。この開発環境を実現するために、多くの質の高いテストケースとソースコードの組から知識を抽出し、統合開発環境を通じてその知識を提供することで質の高いソフトウェア開発が可能となる。この環境を利用することで、開発時の生産性を上げ、不具合の少ないソースコードを短期間で記述できる効果が期待できる。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、単純なコード補完にとどまらず、ソースコード全体に広げて補完する仕組みを提案する。まずは，単純なコード補完について実施した。具体的な、メソッド呼び出し文の順序を用いてAPIの推薦に限定した手法を提案した。さらに、ソフトウェアの品質を確保するために不具合の含まれる可能性の高いソースコードを予測する手法を提案した。そのための手法として、深層学習を用いてソースコード内に含まれる不具合を予測した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ソフトウェア開発においてプログラミング工程は開発者の知識が問われる作業であり、その言語の文法などを知っている必要がある。さらに、その文法に従い要求通りのソースコードを記述する必要がある。しかし、要求通りのソースコードを実現するためには、複数の方法があるため、正解を導き出すことは難しい。知識を補うためにソースコードの推薦や補完などの機能を備えた統合開発環境が存在するが、部分的な補完に留まっており、開発全体の作業を補うには至っていない。本研究では、単純な補完にとどまらず、開発全体を補完していく。
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