| 研究課題/領域番号 |
21K11840
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
角田 雅照 近畿大学, 情報学部, 准教授 (60457140)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | レピュー / コードクローン / オンラインラーニング / オンライン最適化 / ソフトウェア品質 |
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| 研究実績の概要 |
近年，ソフトウェアは社会活動のあらゆる場面で利用されており，社会のインフラストラクチャとなっている．そのため，ソフトウェアの信頼性を高めることは非常に重要である．ソフトウェアの信頼性を高めるための方法の一つは，設計書やソースコードに対してレビューを行い，ソフトウェアの欠陥を除去することである．レビューとは，ソフトウェアを実行するのではなく，レビュー対象物を読むことにより，欠陥を発見する作業を指す．レビューはソフトウェア開発において重要な作業の一つであり，これまで多くの研究で取り組まれてきた．
レビューでの欠陥の見逃しを減少させるために，様々なレビュー方法が提案されている．例えば，アドホックレビューウォークスルー，インスペクションなどがあり，それぞれ実施に要する時間と効果が異なる．このため，これらから開発中のプロジェクトに適用する方法を選択する必要がある．適用方法の選択を支援するアプローチのひとつは，事前に様々な条件でレビュー方法を評価し，一般的に効果の高い方法を明確にすることである．
本研究では，オンライン最適化のアプローチに基づき，複数のレビュー方法をレビュー中に評価し，最適な方法を動的に決定する．そのためにバンディットアルゴリズムに基づくレビュー最適化方法を提案する．バンディットアルゴリズムについて例を用いて説明する．当たり確率の異なる複数のスロットマシンがあり，100コインを賭けることができるとする．一般的なアプローチでは，特定のマシンに一度に100コイン全てを賭ける．これに対しバンディットアルゴリズムでは，報酬の期待値が高いマシンを特定するために，1コインずつあるマシンに賭け，もしそのマシンの報酬が低かった場合，別のスロットを選ぶことを繰り返す．本研究のアプローチでも同様に，レビュー対象文書を1ページずつ異なるレビュー方法で順にレビューし，最も効果の高い方法を特定する．
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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
当初の計画において，ソフトウェア欠陥予測におけるバンディットアルゴリズムの有用性を評価することを大きな目的の1つとしており，今年度はソフトウェア欠陥予測にとどまらず，多様なソフトウェア開発の多様な活動におけるバンディットアルゴリズムの有用性を評価することができた．具体的にはソフトウェアレビューおよびコードクローン検出におけるバンディットアルゴリズムの有用性を評価するこができた．当初の計画した目的に沿った研究成果が達成されたことから，計画が順調に進展していると判断できる．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後はソフトウェア開発における，バンディットアルゴリズムと他のアルゴリズムとの組み合わせや，バンディットアルゴリズム自体の改善を計画している．他のアルゴリズムについては，オンラインラーニングやアンサンブル法とバンディットアルゴリズムを組み合わせることを計画している．バンディットアルゴリズム自体の改善については，他分野でのバンディットアルゴリズムの活用例を参照しつつ，検討する予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
前年度に引き続き、オンラインでの会議参加が多く、旅費の使用金額が予定よりも低くなった。来年度は国際会議、国内会議の現地参加を多く行い、幅広く研究に対する意見交換を行う予定であり、このために約125万円を旅費と会議参加費として支出する予定である。その他に論文掲載料に約75万円、実験に使用するコンピュータの購入に約50万円を支出する予定である。
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