リファクタリングにより破壊されるテストスイート予測技術の開発：自動修正への挑戦

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近年のソフトウェア開発では，短期間で品質の高いソフトウェアを開発することが求められている．ソフトウェア品質を向上させるためにリファクタリングが広く実施されているが，リファクタリングは多大な時間と労力を要することが多く，開発期間が短く限られている場合は敬遠される傾向にある．開発者にリファクタリングを躊躇させる心理的要因の一つが「リファクタリングによるテストスイートの破壊」である．本応募課題では，どのようなリファクタリングがテストスイートを破壊するかを分析し，リファクタリングによるテストスイートの影響範囲および必要修正箇所の特定技術を確立する．さらに，リファクタリング種別ごとにテストスイート修正パターンを分類し，テストスイートの自動修正を試みる．本年度では，リファクタリングに伴って破壊されるテストケースや補修必要箇所を予測するモデルを構築した．予測モデルを構築するにあたって，プロダクションコードから様々なメトリクス（リファクタリングの種別，対象クラスの規模数，変更行数等）を取得した．その後，様々な予測アルゴリズム（ランダムフォレスト等）を試行しながら，最も精度の良いアルゴリズムとメトリクスを検討した．また，破壊されたテストを修復するために自動修正モデルを試作した．試作モデルの初期評価を纏め，ソフトウェア工学におけるトップカンファレンス（CORE A）のひとつであるSANERに投稿した結果，論文が採録された．