ソフトウェア欠陥部品予測モデルに対する学習データ品質測定方法の提案

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ソフトウェア欠陥部品予測とは,過去のソフトウェア開発で得られた大量の特性値データ(メトリクスデータ)に基づき,欠陥を含んでいる部品を統計的に推定する方法である.本研究の目的は,このメトリクスデータの品質測定,及び品質改善を施すことにより,高い精度での欠陥部品の推定を実現することにある.メトリクスデータには,ソフトウェア自体から計測されたプロダクトメトリクスや,ソフトウェアの変更履歴から得られたプロセスメトリクス,またソフトウェア自体ではなく開発者に関する情報が記載された開発者メトリクスなど,様々なメトリクスが記載されており,それらの特性に応じた品質測定方法の検討が必要である.初年度ではこれらのうち開発者メトリクスを対象として,(a)その概念の整理,(b)計測方法の検討,及び(c)分析を行った.(a),(b)の検討結果に基づき,開発リポジトリデータからの開発者メトリクスの計測システムの開発を行った.また(c)として,本計測システムを利用し,Eclipse開発プロジェクトよりメトリクスデータを計測し分析した結果,開発者個々人の活動傾向に大きな差があることが分かった.これは,開発者メトリクス全体の分布傾向は他のプロダクトメトリクスやプロセスメトリクスの分布傾向とは大きく異なることを示唆しており,従来の統計的なデータ整形技術をそのまま適用することが困難であると考えられる.今後はこのメトリクスの分布傾向に応じた整形技術の検討を引き続き行う予定である.これらの研究成果として,開発者メトリクスに着目したソフトウェア信頼性の分析結果をまとめ,ソフトウェア工学の基礎研究会にて発表を行い,さらに電子情報通信学会論文誌に投稿し採択された.