機械がバグを修正する時代―擬似オラクル生成・適用と自動バグ修正技術の深化

2022年度については，大きく３つのことに取り組んだ．A. 擬似オラクルの生成方法．自動テストケース生成によって生成されたテストスイートが有用であれば，擬似オラクルの一部として用いることができる．自動プログラム修正に自動テストケース生成を用いる際に，どのクラスを入力として与えるべきかを調査した．失敗テストケースの実行経路に含まれるクラスを考慮し自動生成したテストスイートを自動プログラム修正に用いることで，パッチの生成数は減少するが，正しい修正は増加する場合があることがわかった．また，自動テストケース生成を行う際に，どのようなプログラムの構造が生成されるテストケースの品質に影響を与えるかを分析した．B. 欠陥限局の高度化にも2021年度より引き続き取り組んだ．例えば，(a) テストの自動改善を視野に入れたテストコード側に含まれる動的スメルの検出技術の確立，（b）情報検索ベースによる欠陥限局の分析，（c）欠陥限局における精度低下の要因調査，などがあげられる．C. 自動修正技術の高度化にも取り組んだ．例えば，自動修正や欠陥限局の情報源には過去の変更履歴を用いるが，その履歴の中に含まれるリファクタリングの変更履歴がノイズとなりえる．そのため，ノイズを除去するためにリファクタリング検出手法の分析を行った．それ以外にも， (a) ディープニューラルネットワーク（DNN）アーキテクチャの脆弱ブロックを探索し，AIソフトウェアを修正する技術や， (b) 未知の破損を含む可能性のある，収集され誤分類されたいくつかのサンプルを用いて，展開されたDNNの頑健性を強化する技術の開発を行った．

2022年度については，大きく３つのことに取り組んだ．A. 擬似オラクルの生成方法．自動テストケース生成によって生成されたテストスイートが有用であれば，擬似オラクルの一部として用いることができる．自動プログラム修正に自動テストケース生成を用いる際に，どのクラスを入力として与えるべきかを調査した．失敗テストケースの実行経路に含まれるクラスを考慮し自動生成したテストスイートを自動プログラム修正に用いることで，パッチの生成数は減少するが，正しい修正は増加する場合があることがわかった．また，自動テストケース生成を行う際に，どのようなプログラムの構造が生成されるテストケースの品質に影響を与えるかを分析した．B. 欠陥限局の高度化にも2021年度より引き続き取り組んだ．例えば，(a) テストの自動改善を視野に入れたテストコード側に含まれる動的スメルの検出技術の確立，（b）情報検索ベースによる欠陥限局の分析，（c）欠陥限局における精度低下の要因調査，などがあげられる．C. 自動修正技術の高度化にも取り組んだ．例えば，自動修正や欠陥限局の情報源には過去の変更履歴を用いるが，その履歴の中に含まれるリファクタリングの変更履歴がノイズとなりえる．そのため，ノイズを除去するためにリファクタリング検出手法の分析を行った．それ以外にも， (a) ディープニューラルネットワーク（DNN）アーキテクチャの脆弱ブロックを探索し，AIソフトウェアを修正する技術や， (b) 未知の破損を含む可能性のある，収集され誤分類されたいくつかのサンプルを用いて，展開されたDNNの頑健性を強化する技術の開発を行った．