細粒度モジュールのトレーサビリティ実現によるソフトウェア不具合検出ツールの開発

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本研究では,ソフトウェアリポジトリの開発履歴データを活用した不具合予測に取り組んだ.平成23年度に完了した「細粒度モジュール履歴管理リポジトリの構築」によって,細粒度モジュールのトレーサビリティが実現したため,それを用いた不具合予測手法の構築を行った.本年度の主な成果は,次の2つである.1.細粒度モジュールに対する不具合予測モデルの構築開発履歴データを用いた従来の不具合予測は,パッケージやファイルという粗粒度なモジュールを対象として行われていた,細粒度なメソッドレベルの不具合予測は,不具合の発見に効果的で有望とされていたがこれまで実現できていなかった.これは,メソッドレベルの履歴情報収集が難しかったためである,そのため,メソッドレベルの不具合予測は本研究分野でのオープンイシューであった.この課題に対し本研究では,前年度にメソッド履歴管理リポジトリを開発することでメソッドの履歴情報収集を可能にした.これまでに提案されているメトリクス計測法をこのメソッド履歴管理リポジトリに適用し,初めてメソッドレベルの不具合予測モデルを構築できた.オープンソースソフトウェアを対象としたシミューレション実験から,メソッドレベルの不具合予測が期待どおりにファイルやパッケージレベルよりも効果的に不具合発見に役立てることを示した.2.コードクローン版管理システムの開発先のメソッドレベルの予測モデルでは,これまでに提案されているメトリクスを計測した,より有用な,また新しい知見を得るため,これまでにない細粒度モジュールの履歴情報の分析を行った,ソースコードの履歴情報として,ソースコード中での類似または一致した部分(コードクローン)の分析が注目されている.コードクローンの存在は,ソフトウェア保守を困難にする要因の一つと言われている.そのため,コードクローンの履歴情報を分析することは不具合予測モデル構築に有用であると期待できる.しかしコードクローンの履歴情報収集は容易ではなく,コードクローンに関連した有用なメトリクスを開発する試行錯誤は難しい.そこで,コードクローンの履歴分析を可能にするコードクローン版管理システムを開発した.本システムを用いてコードクローンの履歴に基づくメトリクスを収集し,不具合予測モデルを構築することは今後の課題である.また本システムによって,コードクローン履歴の詳細な分析が可能になり,新しい知見を得ることが期待できる.