| 研究課題/領域番号 |
18K11237
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
佐伯 元司 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (80162254)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | ゴール指向要求分析法 / ユースケースモデリング / メトリックス / 不吉な臭い |
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| 研究実績の概要 |
本年度は以下を行った。
1) ゴール詳細化の不吉な臭い検出メトリックス：提案している品質測定メトリックスを整理し、不足しているメトリックスを調査した。その結果、詳細化された兄弟ゴールの粒度が揃っていないという不吉な臭いを検出するメトリックスが欠落していることが判明した。実際のゴールグラフからこの臭いを持つ個所を集め、特徴を分析し、ゴールの抽象度を推定するメトリックスを開発した。これは、ゴールの相対的な深さを測る複数のメトリックスを用いて、抽象度を測り、兄弟ゴールの抽象度を合わせるように詳細化を誘導することによって、粒度をそろえるという手法である。
2) ユースケース記述の不吉な臭いの検出メトリックス：ユースケース記述を収集し、記述中の品質の低い箇所を不吉な臭いとして体系的に定義するとともに、その検出の自動化を行った。不吉な臭いの定義をするために，収集したユースケース記述中の低品質箇所を調査・分析し、a)低品質であると判断された要因と、b)低品質となっている範囲の２つの観点から分類を行った．また，その分類に基づき不吉な臭いを定義し、そのカタログを開発した。さらに、GQM 法を用いてカタログ化された不吉な臭いの記述の特徴を数値化するメトリクス及び不吉な臭いと判定するための述語を求め、ユースケース記述の不吉な臭いを自動的に検出するツールを開発した。これらのメトリックス・述語は、記述文の構文的特徴や語彙情報を使用するもので、カタログ化された６１種類の不吉な臭いのうち、２５種類の不吉な臭いに対応している。ツールの検出機能を別途収集したユースケース記述に適用し、適合率、再現率を測定することにより、評価を行った。
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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
ユースケースモデルの不吉な臭い検出は、研究期間の後半で行う予定であったが、1)ゴール指向モデルの不吉な臭いメトリックスの整理と新メトリックスの開発が進んだこと、2)自然言語で記述されたゴール記述の意味的メトリックスを開発する上で、ユースケース記述の不吉な臭いに関するメトリックスの成果が活用でき、相乗効果が期待できる、ことから先に行った。研究全体としては、研究項目の実施順序に変更があったが、おおむね順調に進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度挙げた成果をもとに、ゴール記述やユースケース記述の意味に関する「不吉な臭い」をより分析し、検出のためのメトリックスを整備し、自動化技術を検討していく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初立てた計画が進むにつれ、1)ゴール指向モデルの不吉な臭いメトリックスの整理と新メトリックスの開発が進んだこと、2)自然言語で記述されたゴール記述の意味的メトリックスを開発する上で、ユースケース記述の不吉な臭いに関するメトリックスの成果が活用でき、相乗効果が期待できる、ことからユースケースの不吉な臭い検出技術の開発と支援ツールのプロトタイプ開発を先に行った。そのため、意味的メトリックスの効果を検証する実験が次年度以降になり、謝金等の使用が先送りになった。次年度は、ユースケースの不吉な臭い改善や意味的メトリックスの評価実験を行い、そのための謝金や成果の発表等に研究費を使用する予定である。
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