| 研究課題/領域番号 |
26540169
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
前川 守 電気通信大学, その他部局等, 名誉教授 (10126162)
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| 研究分担者 |
大須賀 昭彦 電気通信大学, 情報システム学研究科, 教授 (90393842)
川村 隆浩 電気通信大学, 情報システム学研究科, 准教授 (10426653)
中山 健 津田塾大学, 数学・計算機科学研究所, 専任研究員 (40296348)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | ソフトウェア知 / ソフトウェア蓄積 |
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| 研究実績の概要 |
昨年度に実装したプロトタイプシステムを基礎として，ソフトウェア技術者が正例・負例の集合として示したソースコード内の部分をシステムが判別する実験を行なう事により，枠組および実装上の問題点と改善手法を検討した．
実験ではテスト用に選定した Java ソースコードを用い，ソフトウェア技術者には，データ構造やアルゴリズム，そしていわゆるデザインパターンやコーディングテクニックなどをはじめとした様々な抽象度および粒度の知見を，ソースコード内の部分とそれに対するタグとして指摘する事を求めた．これに伴い背景知識タグが増えた．この方法による知見の表現に大きな問題は無かったが，ソースコード内の多くの位置に現れる同一知見や順序に依存しない知見を効率よく直感的に表せるようにする等の改善可能点が示唆された．
判別のための特徴空間は，プロトタイプシステムと同様に，構文上の特徴や局所的なデータフローを表す素特徴の集合とそれらを組み合せるための特徴構成子の集合で定義することとしたが，実験結果を反映して必要と思われる素特徴や構成子を随時追加した．
プロトタイプシステムでは，型の制約を満たす総当たりによって構成される特徴空間を既定の深さまで探索していたが，探索効率を高めるため，機械学習によって冗長と推測される特徴の優先度を下げ，有用性が高いと推測される特徴を括り出して優先度を上げる等のバイアス変更ヒューリスティクスを検討した．ソースコード内で判別結果に該当する部分を効率よく検索する機能についても，同様の手法を検討した．これらの手法自体は有効と考えられたが，実用上の有効性を高めるには，システムがソフトウェア技術者からさらに効率よく知見を得る手段の重要性が認められた．
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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
ソフトウェア技術者を被験者とした実験を効果的に行うための手法の検討を計画よりもより重点的に行っているが，おおむね当初の計画に沿って進展している．
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| 今後の研究の推進方策 |
ソフトウェア技術者による知見の蓄積がほとんど無い現在の状態は，システムによる推測のヒューリスティックな効率化においても，ソフトウェア技術者からの効率的な知見取得においても不利であり，この枠組みの規模が拡大した際の評価が正確に行えない可能性がある．
そこで，被験者の知見に基づくヒューリスティクス獲得の枠組みを拡張し，ソースコードの蓄積のみから知見の候補や探索の効率化手法を推測する方法も検討し，実験の効果を高める．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本研究課題は実験とモデル改良を順次行っていくという面があり，これらを引き続き行うことでさらに精緻な成果が得られる見込みがあったので，補助事業期間の延長承認を得たため．
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| 次年度使用額の使用計画 |
執行時期以外は当初計画と大きな変更は無い．
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