研究課題
本研究の最終成果として、これまでに研究開発した技術の応用先を探した。応用先として、プログラムの中から、不適切にモジュール化されたメソッドを自動的に識別する手法を選び、それを実現するシステムを開発し、論文発表をおこなった。大量のプログラム例を教師なしで機械学習することで、ある種の文法構造をモデルに獲得させることができる。このモデルを使い、Java 言語のプログラムにおいて、通常とは異なるパッケージに配置されているメソッドを発見する。そのようなメソッドは、不適切なパッケージに配置されていることが多いことを明らかにした。このようなメソッドの不適切なパッケージ配置は、通常、人手で検査され、見つかった場合は必要に応じて適切なパッケージに配置されるようにプログラムを修正しなければならなかった。本研究は、このような検査を自動化する道をひらくものである。検査は能力の高い技術者によっておこなわれることが多く、自動化によって省力化できると、ソフトウェアの開発チームの能力を大きく改善できる可能性がある。また論文を執筆し、IEEE QRS 2022 で発表をおこなった。新型コロナ禍のため、現地開催が直前に中止となりオンラインで発表をおこなった。
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すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (1件)
Proc. of the 22nd IEEE International Conference on Software Quality, Reliability, and Security (QRS 2022)
巻: N/A ページ: 287-298
10.1109/QRS57517.2022.00038
