マルチモデル推測に基づいたソフトウェア信頼性：理論と実証

• 研究課題/領域番号: 25K08165
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分25010:社会システム工学関連
• 研究機関: 広島大学
• 研究代表者: 土肥 正 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (00243600)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: ソフトウェア信頼性 / マルチモデル推論 / 機械学習 / 深層学習 / 予測評価

研究開始時の研究の概要

本研究で提案するマルチモデル推測技術は，最尤推定法によるモデルパラメータの推定方法と将来の予測分布の構成法に理論的矛盾がなく，むしろプラグイン予測よりも合理性が高いと言える．ここでは，情報量基準に基づいた組合せソフトウェア信頼性モデルによる予測技術の開発，機械学習に基づいた組合せソフトウェア信頼性モデルによる予測技術の開発を行い，その数学的な諸性質について探求するとともに，リポジトリデータなど実際の開発プロジェクトで観測されたソフトウェアフォールトデータを用いて，提案されたマルチモデル推測技術の性能を評価する．