大規模欠陥データを利用したソフトウェア開発におけるプロジェクト比較の枠組みの研究

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ソフトウェア開発においては、ソフトウェアに不具合を与える様々な欠陥が作りこまれ、試験(テスト)によってモニタリングされる。開発中に欠陥数がどれだけ存在するかを予測する方法が数多く提案されているが、それぞれの方法は特定の状況下でのみ有効であり、条件が異なる場合に利用できない。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行われておらず、それぞれの特性を考慮したものはない。本研究では、様々なソフトウェア開発で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、様々な状況下への適用が可能な新たなモデルを提案し、様々なソフトウェア開発への適用とその利用方法を提案する。2022年度は、プロジェクト比較が可能なソフトウェア信頼度成長モデルの構築と比較手法の構築および検証を進めるた。企業における欠陥情報の収集方法について、セキュアなウェブサービスを利用し欠陥情報の登録および分析結果の提示が可能なシステムを構築した。構築したウェブサービスにて8企業が公開している77個のオープンソースソフトウェアの欠陥に関するデータを公開し、ウェブサービスの利用方法及びその有効性を調査している。加えて、収集したオープンソースソフトウェアの欠陥に関するデータから、ソフトウェア信頼度成長モデルを用いて欠陥数を予測し、組織との関係性を分析し組織と予測欠陥数の特徴を明らかにし、その成果を発表した。また、機械学習を利用した組織目標がプロジェクトの成果物に与える影響を分析する方法について発表した。本研究成果はソフトウェア信頼度成長モデルに環境や状況の変化を組み込む検討の一つとして実施している。また、本研究でも利用する機械学習を含むAIについて、その信頼性を評価する手法について提案し、有用性について評価した。また、本研究で利用する半自動で情報収集を行う手法について提案し、その有用性を評価した。