ソフトウェア品質向上に向けた欠陥予測モデルのオンライン最適化の検討

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近年，ソフトウェアは社会活動のあらゆる場面で利用されており，社会のインフラストラクチャとなっている．そのため，ソフトウェアの信頼性を高めることは非常に重要である．ソフトウェアの信頼性を高めるための方法の一つは，設計書やソースコードに対してレビューを行い，ソフトウェアの欠陥を除去することである．レビューとは，ソフトウェアを実行するのではなく，レビュー対象物を読むことにより，欠陥を発見する作業を指す．レビューはソフトウェア開発において重要な作業の一つであり，これまで多くの研究で取り組まれてきた．レビューでの欠陥の見逃しを減少させるために，様々なレビュー方法が提案されている．例えば，アドホックレビューウォークスルー，インスペクションなどがあり，それぞれ実施に要する時間と効果が異なる．このため，これらから開発中のプロジェクトに適用する方法を選択する必要がある．適用方法の選択を支援するアプローチのひとつは，事前に様々な条件でレビュー方法を評価し，一般的に効果の高い方法を明確にすることである．本研究では，オンライン最適化のアプローチに基づき，複数のレビュー方法をレビュー中に評価し，最適な方法を動的に決定する．そのためにバンディットアルゴリズムに基づくレビュー最適化方法を提案する．バンディットアルゴリズムについて例を用いて説明する．当たり確率の異なる複数のスロットマシンがあり，100コインを賭けることができるとする．一般的なアプローチでは，特定のマシンに一度に100コイン全てを賭ける．これに対しバンディットアルゴリズムでは，報酬の期待値が高いマシンを特定するために，1コインずつあるマシンに賭け，もしそのマシンの報酬が低かった場合，別のスロットを選ぶことを繰り返す．本研究のアプローチでも同様に，レビュー対象文書を1ページずつ異なるレビュー方法で順にレビューし，最も効果の高い方法を特定する．