研究課題
ソフトウェア開発においては、ソフトウェアに不具合を引き起こすさまざまな欠陥が作り込まれてしまう可能性があり、これらは試験（テスト）によってモニタリングされる。開発中にどの程度の欠陥が存在するかを予測する手法は数多く提案されているが、それぞれの手法は特定の条件下でのみ有効であり、条件が異なる場合には適用が困難である。また、ドメインや開発手法の異なるプロジェクトを対象とした評価は十分に行われておらず、それぞれの特性を考慮した手法の検討も不十分である。本研究では、さまざまなソフトウェア開発において発見された欠陥情報を収集し、ドメインや特性に関する知見を分析した。その上で、異なる状況下においても適用可能な新たな信頼性モデルを提案し、さまざまなソフトウェア開発への適用方法とその活用法を示すことを目的としている。2024年度は、開発したウェブアプリに、プロジェクト間の比較が可能なソフトウェア信頼度成長モデルを適用する機能を追加し、運用を行った。収集した複数のプロジェクトに対して評価を実施し、プロジェクト間および組織間での比較分析を行い、国内会議にて成果を発表した。最終成果として、大規模な欠陥データベースを構築し、その分析結果を国内会議にて報告した。また、コードクローン中のコードスメルに着目し、複数プロジェクトを対象に調査・分析を実施し、日本ソフトウェア科学会第41回大会にて優秀発表賞を受賞した。さらに、RNNを用いたモデルによるバージョン間の欠陥予測、LLMを活用したプログラム評価の研究を進め、それぞれ国内会議で成果を発表した。これらの成果は、環境や状況の変化を柔軟に取り入れる信頼性モデルの構築に貢献するものである。
すべて 2024
すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (4件)
IEICE Conferences Archives. The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, 2024.
巻: FIT2025 ページ: 145 - 146
日本ソフトウェア科学会第41回大会(2024年度)講演論文集
巻: JSSST2024 ページ: 1 - 2
レクチャーノート／ソフトウェア学 第50巻 ソフトウェア工学の基礎 31
巻: FOSE2024 ページ: 227 - 228
