| 研究課題/領域番号 |
18K11243
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| 研究機関 | 和歌山大学 |
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研究代表者 |
大平 雅雄 和歌山大学, システム工学部, 准教授 (70379600)
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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 | モダンコードレビュー / High Impact Defects / ソフトウェア品質 / ソフトウェア保守 / 欠陥除去 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の最終的な目的は，ソフトウェアシステムの信頼性および安全性に大きな影響を与える欠陥 (High Impact Defects) の混入をモダンコードレビューの段階で防ぐ手段を提供することである．そのために本研究課題では，以下の研究目標を設定し研究を進める．
（研究目標1）High Impact Defectsの混入を見逃した際のコードレビューとHigh Impact Defects発見後のコード修正に伴うコードレビューとの比較分析を通じて，High Impact Defectsの見逃し原因（混入原因）と除去方法を抽出する．
（研究目標2）抽出したHigh Impact Defectsの混入原因を機械学習することで，High Impact Defectsの混入を予測する（すなわちコードレビューの対象がHigh Impact Defectsを含むコードであることを検知する）モデルを構築する．
（研究目標3）検出したHigh Impact Defectsをコードベースに混入させないよう，（研究目標1）で抽出したHigh Impact Defectsの除去方法を知識ベース化し素早く参照・除去できるようにする．
本年度は前年度の研究成果に基づいて（研究目標2）に取り組んだ．具体的には以下の研究を実施した．(2-1) コードレビューが不具合修正を対象として行われる場合：不具合票をベースにHigh Impact Defectsか否かを判別すれば良いので申請者の過去の研究課題で構築した判別モデルを利用した．(2-2) コードレビューが機能追加等を対象として行われる場合：不具合票とコードレビューは紐付いていないので，当該コード変更がHigh Impact Defectsをもたらすかどうかを予測する判別モデル（コード差分情報をベースにした判別モデル）を（研究目標1）の成果に基づいて構築した．
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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
当初の計画通り研究を実施できたため．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は以下の研究を実施する予定である．
(研究目標3) High Impact Defectsの除去方法を知識ベース化
（研究目標1）の成果からオープンソース開発に携わるベテランの開発者が「High Impact Defectsをコードレビューにおいて何故見逃したのか？」と「High Impact Defectsをどのような方針に基づいて除去したのか？」についての情報が得られると期待される．これらの情報をHigh Impact Defectsの種類別，見逃し原因別，対処方法別に整理することで，今後High Impact Defectsが検知された場合に素早く，かつ，安全に除去するための知識ベースとする．構築した知識ベースを公開し，知識ベース構築の元となったオープンソースプロジェクトの開発者からフィードバックを受け，有用性を評価する．
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