概要: バグを予測する技術はソフトウェア開発における品質保証に要するコストを低減できる．バグ予測は より細粒度で行えることが望ましく，メソッド粒度バグ予測についても研究がなされている．しかしな がら，先行研究の一部は過去にバグ修正されたことがあるかどうかを予測対象にしており，他の先行研 究はユースケースにおいて参照不可能なデータに基づいて予測モデルを構築している．つまり，ある時 点で参照可能なデータを用いて予測モデルを構築し同時点で存在するメソッドについてバグの有無を予 測するという，ユースケースに基づいた評価は未だなされていない．よって，本研究ではバグ予測の 実用化を目標として，ユースケースに基づいたメソッド粒度バグ予測の評価を試みた．まず，ユース ケースに基づいた実験設定のもとで予測精度を計測した結果，F 値は平均で約 0.197，AUC は平均で約 0.745 と計測され，メソッド粒度バグ予測の実用化には課題が残されていると判明した．次に，メソッ ド粒度バグ予測の予測精度を改善する手法を提案し，その有効性を評価した．1 つ目に，説明変数算出 時に参照する変更履歴の期間，学習に用いるメソッドの存在期間を変更し，その有効性を評価した．そ の結果，予測精度が F 値の観点で約 15.2%，AUC の観点で約 2.9% 向上し，有効性が確認できた．2 つ 目に，説明変数にメトリクスではなく時系列データを利用し，その有効性を評価した．その結果，F 値 は 4.2% 低下し，AUC は 1.4% 向上し，有効性は確認できなかった．

@mastersthesis{荻野翔2022,
  author = {荻野 翔},
  title = {ユースケースに基づくメソッド粒度バグ予測},
  school = {大阪大学},
  year = {2022},
  month = {feb}
}