加藤健太さんが電気学会2023年全国大会にて優秀論文発表賞を受賞

研究内容

最近のソフトウェア開発では、大規模なソースコード基盤に頻繁な変更を加えたり新機能を追加するといった流用開発が９割以上を占めています。このような開発では影響分析と呼ばれる、プログラムに変更を加える際にその影響が及ぶ範囲を決定する作業が重要となります。本研究では、過去の変更履歴を利用した機械学習法を適用し、影響するコード部分を精度良く推定する影響分析手法の、OSSプロジェクトへの適用方法を考案し、多種・多数のプロジェクトに適用を行うことで、データ規模と精度との関係性を見出しました。これによって、適用するプロジェクトの規模及びデータ数から、同手法を適用した際の推定精度を事前に予測することができるようになりました。この研究は、三菱電機株式会社との共同研究です。