研究課題
これまでの品質指向ソフトウェアマネジメントのための統計的プロセス管理法の実践に関する研究を前進させて，特にOSS（オープンソースソフトウェア）に対する，総合的ソフトウェア品質管理におけるプロセス品質と最終プロダクト品質とを結びつけて可視化するプロジェクト評価法を提案した．このとき，パラメトリックアプローチとして，OSSプロジェクトにおけるフォールト検出数に対して確率微分方程式を導入してモデル化し，継続したOSSの利用可能時間の割合を示す稼動率によりプロジェクト評価を行った．また，ソフトウェア故障発生時間間隔に対して組込みOSSの特性を反映したハザードレートを仮定して，同様の稼動率を導出してプロジェクト評価を行った．一方，ノンパラメトリックアプローチとして，機械学習（ディープラーニング）に基づいて，バグトラッキングシステム上の登録フォールトの重要度を識別し，ソフトウェア信頼性評価尺度の１つである平均ソフトウェア故障発生時間間隔を推定して信頼度成長傾向を把握する方法についても提案した．ここで，研究協力者と実際プロジェクトへの本統計的プロセス管理法の適用可能性検討会も実施した．その上で，OSSプロジェクトに対する品質指向ソフトウェアマネジメントを効率的に実践するための統計的プロセス管理法のツール化を図った．さらに，OSSプロジェクトのプロセス品質のみならず，OSSの運用と保守に関する開発工数を予測することにより，OSSプロジェクトの進捗安定性を定量的に評価するために，安定稼動を目指した投入開発工数に基づくプロセス成熟度（開発進捗度の十分性）評価についても議論した．
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