SZZアルゴリズムは、ソフトウェアの不具合を「いつ入り込んだか」を予測する研究で非常に重要な役割を果たしています。これまでの多くの研究は、このSZZを使って「不具合を生んだ変更（コミット）」を特定し、その情報を基に不具合予測モデルを作ったり評価したりしています。

SZZは大きく2つの段階から成り立っています。

1. 課題管理システムにある不具合報告と、バージョン管理システムにある「不具合を直した変更」とを結びつける段階（これを ILA: Issue-Link Algorithm と呼びます）。
2. その修正コミットをさかのぼって、「不具合を生んだ変更」を探し出す段階。

2つ目の段階には cregit というような既存のツールが利用できますが、1つ目の段階についてはさまざまな方法（ILA）が提案されているものの、同じ条件で大規模に比較した研究はこれまでありませんでした。つまり、「どのILAが一番正確なのか」については、まだ結論が出ていなかったのです。

そこで本研究では、文献調査で集めた10種類のILAを比較し、不具合修正コミットをどの程度正確に見つけられるかを調べました。さらに、ILAやその組み合わせを使った場合の不具合予測モデルの精度についても検証しました。5つのオープンソースプロジェクトで実験したところ、いずれのILAやその組み合わせでも「修正コミットの見落とし」による悪影響を防げることがわかりました。特に、自然言語の類似度、Phantomヒューリスティクス、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンを組み合わせた方法が、統計的に最も高い精度を示しました。

最後に、実際にILAを活用する際のガイドラインをまとめ、推奨事項として提示しました。

SZZという手法は、ソフトウェア開発で「どの変更がバグを生んだのか」を突き止めるための標準的な方法として広く使われています。SZZはGitのようなソースコード管理システムを使って、コードの変更履歴（コミット履歴）をさかのぼる必要があります。しかし、これらのシステムは「行単位」の変更しか記録しないため、履歴に偏りが生じ、正しくバグの原因を追跡できないことがあります。

そこで私たちは、より細かい「トークン単位」（単語や記号レベル）の変更を使った場合に、SZZの精度がどうなるかを調べました。68のオープンソースプロジェクトを対象に実験したところ、行単位では見逃してしまう2件の「バグを生んだコミット」を新たに発見できました。また、人手による確認では、コードの整形や空白の変更など、本来バグと関係ないコミットを誤って検出してしまうケースも減らせることがわかりました。

ただしその一方で、全体の精度（F1スコア）を指標とした場合、0.081ポイント分下がるというトレードオフも見られました。まとめとして、トークン単位と行単位の追跡を比べたときの「3つの利点」と「5つの注意点」を整理しました。

## ツール

CASL II/COMET II

言語処理プログラミングで利用しているCASL IIアセンブラ，COMET IIシミュレータの実装です．

• Webブラウザ上での動作
• 簡易エディタ付きアセンブラ
• デバッガ付きシミュレータ
• GitHub

DevHop

OSS開発者間の距離を測るツールです．同じプロジェクトの同じファイルを変更したことがあると距離0として，開発者同士の繋がりを計算しています．2012年時点での約9000プロジェクトから90000人の開発者のデータがあります．(ただし，データは2012年時点ですので，とても古いです．)

PMAN4

研究室程度の規模の論文を管理するためのWebサイトを作成します．

• React/Next.jsアプリケーションとして実装
• GitHub 近日公開予定

魚とイモリと論理的および物理的な「バグ」をこよなく愛する教員．
専門はソフトウェア工学．特に，ソフトウェアリポジトリマイニング，不具合混入モジュールの検出，ソフトウェアメトリクス，ソフトウェアプロジェクト管理，ソフトウェアプロセスなど．

所属

京都工芸繊維大学 情報工学・人間科学系 教授

• 設計工学域 副学域長 (2024-2025)
• 博士前期課程情報工学専攻 専攻長 (2024-2025)
• 博士後期課程設計工学専攻 専攻長 (2025)

• e-mail: o-mizuno (at) kit.ac.jp

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学位

博士(工学) 大阪大学

研究活動等

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所属

京都工芸繊維大学 情報工学・人間科学系 助教(テニュアトラック)
ソフトウェア工学分野

• e-mail: k-nishiura (at) kit.ac.jp
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学位

博士(工学) 京都工芸繊維大学

研究テーマ

• 統計分析を用いた組み合わせテストにおけるテストケース選択手法

研究発表

• 全研究業績リストはこちら.

• 鈴木 孝太郎, 西浦 生成, 水野 修, "セキュリティ課題の評価を目的としたWebブラウザのコンソールログのマイニング", 第32回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ(FOSE2025), toappear.
• 井上 蒼士, 西浦 生成, 水野 修, "大規模言語モデルを用いたGit コミットメッセージ自動生成の評価の試み", 第32回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ(FOSE2025), toappear.
• 有川 康幸, 西浦 生成, 水野 修, "環境差異を吸収可能なプログラミング演習支援システムの開発", 第 32 回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2025), toappear.
• 川野 稜介, 西浦 生成, 水野 修, "独立性検定と特徴量重要度抽出を用いたプルリクエストとソフトウェア不具合混入との関係分析", ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2025 (SES2025), 172-180, 2025.
• 高橋 樂, 西浦 生成, 水野 修, "C 言語の理解を促進するRPG 風ダンジョンゲーム作成に向けたマップ生成手法の提案", ソフトウェア・シンポジウム2025論文集, 56-65, 2025.
• 嶋田 拓真, 西浦 生成, 水野 修, "バグの混入および修正に関連したコミットメッセージの多クラス感情分析", ソフトウェア・シンポジウム 2025論文集, 132-141, 2025.
• 高橋 樂, 水野 修, 西浦 生成, "C 言語の理解を促進する RPG 風ダンジョンゲーム作成に向けたマップ生成手法の提案", 第18回ソフトウェア信頼性研究会ワークショップ, 2025.
• 鈴木 孝太郎, 西浦 生成, 水野 修, "セキュリティ課題の評価を目的としたWebブラウザのコンソールログのマイニング", 第18回ソフトウェア信頼性研究会ワークショップ, 2025.
• 川野 稜介, 西浦 生成, 水野 修, "プルリクエスト及びその特徴とソフトウェア不具合混入との関係分析", 第18回ソフトウェア信頼性研究会ワークショップ, 2025.
• 嶋田 拓真, 西浦 生成, 水野 修, "バグの混入および修正に関連したコミットメッセージの多クラス感情分析", 第18 回ソフトウェア信頼性研究会ワークショップ, 2025.
• 廣瀬 椋一, 西浦 生成, 角田 雅照, 門田 暁人, "過去と現在進行中のテスト結果を組み合わせたソフトウェアバグ予測", コンピュータソフトウェア, 41(4), 4_67-4_73, 2024.
• Yasuyuki Arikawa, Kinari Nishiura, and Osamu Mizuno, "Finding Bugs in Embedded External Device Drivers Using Emulation", Proc. of the 6th World Symposium of Software Engineering (WSSE 2024), 129-132, 2024.
• 井上 蒼士, 崔 恩瀞, 西浦 生成, 水野 修, "形式手法による開発において報告された問題のトピックモデルによる分析", ソフトウェア・シンポジウム2024論文集, 122-130, 2024.
• 宮永 翔多, 崔 恩瀞, 西浦 生成, 水野 修, "オープンソースソフトウェアでのChatGPT提案コードの再利用動向分析", ソフトウェア・シンポジウム2024論文集, 22-31, 2024.
• Kinari Nishiura, Eun-Hye Choi, Eunjong Choi, and Osamu Mizuno, "Two Improving Approaches for Faulty Interaction Localization using Logistic Regression Analysis", Software Quality Journal, 32, 1039-1073, 2024.
• Juntong Hong, Eunjong Choi, Kinari Nishiura, and Osamu Mizuno, "Global Alignment Learning For Code Search", Proc. of 22nd International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications (SERA2024), 6 pages, 2024.
• Soshi Inoue, Eunjong Choi, Kinari Nishiura, and Osamu Mizuno, "Analyzing the Impact of Formal Methods on Isuue Trends Using BERTopic", Proc. of 22nd International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications (SERA2024), 2024.
• 麻生 直希, 西浦 生成, 笹倉 万里子, 門田 暁人, "スマホゲームにおける課金誘導方法の分析", コンピュータソフトウェア, 41(1), 75-81, 2024.
• 三澤 秀斗, 西浦 生成, 笹倉 万里子, 門田 暁人, "小規模JavaScriptプロジェクトにおけるclass構文の使用実態の調査", 第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ(FOSE2023), 105-110, 2023.
• 横山 大貴, 西浦 生成, 門田 暁人, "BERTによるセキュリティバグの判別の試み", 第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2023), 197-198, 2023.
• 起塚 亮, 西浦 生成, 門田 暁人, "テストケース作成におけるChatGPT利用の効果", 第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2023), 195-196, 2023.
• 河瀬 友佑, 西浦 生成, 門田 暁人, "高齢者の認知機能維持のためのコンピュータゲームの選定に向けて", 第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2023), 193-194, 2023.
• 西窪 修広, 西浦 生成, 笹倉 万里子, 門田 暁人, "ChatGPTをSE役とした対話による要求獲得の試み", 第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2023), 147-152, 2023.
• Kinari Nishiura, Kaito Ikeda, Mariko Sasakura, and Akito Monden, "Exploring Behavioral Trustworthiness of GitHub Developers", Proceedings of the 2023 5th World Symposium on Software Engineering (WSSE 23), 92-95, 2023.
• 村越 竜介, 西浦 生成, 笹倉 万里子, 門田 暁人, "提案依頼書におけるセキュリティ要件の分析", ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2023論文集, 58-65, 2023.
• Kinari Nishiura, Takeki Kasagi, and Akito Monden, "A Cost-Effectiveness Metric for Association Rule Mining in Software Defect Prediction", Proc. 2023 Congress in Computer Science, Computer Engineering, and Applied Computing (CSCE), 2615-2620, 2023.
• Kazuki Matsumoto, Kinari Nishiura, Mariko Sasakura, and Akito Monden, "Analysis of Programming Performance Based on 2-grams of Keystrokes and Mouse Operations", Proc. 21st IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications (SERA2023), 301-306, 2023.
• 西浦 生成, 門田 暁人, "Fault-proneモジュール予測における第三者データに基づいた外れ値除去", コンピュータソフトウェア, 40(4), 22-28, 2023.
• 村越 竜介, 西浦 生成, 笹倉 万里子, 門田 暁人, "提案依頼書におけるセキュリティ要件の実態調査", 第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)論文集, 229-230, 2022.
• 山形 宥太, 西浦 生成, 笹倉 万里子, 門田 暁人, "育成の観点を取り入れたプロジェクト管理ゲーム", 第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)論文集, 205-206, 2022.
• 池田 海斗, 西浦 生成, 笹倉 万里子, 門田 暁人, "ソフトウェア開発者の信頼度の評価に向けて", 第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)論文集, 215-216, 2022.
• 麻生 直希, 西浦 生成, 笹倉 万里子, 門田 暁人, "スマホゲームにおける課金誘導方法の調査研究", 第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)論文集, 241-242, 2022.
• 松本 和樹, 西浦 生成, 笹倉 万里子, 門田 暁人, "キーストロークとマウス操作に基づくプログラミング能力の分析", 第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)論文集, 165-170, 2022.
• 西浦 生成, 門田 暁人, "Fault-proneモジュール予測における第三者データに基づいた外れ値除去", 第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)論文集, 153-158, 2022.
• 瀬戸 俊輝, 西浦 生成, 門田 暁人, "相関ルールとランダムフォレストを組合わせたfault-proneモジュール予測の追実験", 情報処理学会論文誌, 63(8), 1352-1360, 2022.
• 廣瀬 椋一, 門田 暁人, 角田 雅照, 笹倉 万里子, 西浦 生成, "ソフトウェアテストの途中結果を用いたバグ予測", 信学技報, 19-24, 2022.
• 西脇 将樹, 門田 暁人, 笹倉 万里子, 西浦 生成, "データ断片からのソフトウェア開発データ復元の実験評価", 信学技報, 121(416), 60-65, 2022.
• 西浦 生成, "ソフトウェアテストの自動化を目指した組み合わせテスト入力値限局手法とテストコード自動生成手法の考案", 博士学位論文, 京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科, 2021.
• 頭川 剛幸, 近藤 将成, 西浦 生成, 崔 恩瀞, 水野 修, "構成管理ツールにおける命令的操作が及ぼすソースコードレビューへの影響調査", ソフトウェア・シンポジウム 2021論文集, 92--101, 2021.
• 西浦 生成, 水野 修, 崔 恩瀞, "Javaテストコードの再利用による自動生成に向けた移植可能なテストメソッドの調査", 情報処理学会論文誌, 62(4), 1019-1028, 2021.
• 西浦 生成, 渡辺 大輝, 水野 修, 崔 恩瀞, "組み合わせテストにおける実行順序に起因する非決定的不具合誘発要因特定法の提案", 情報処理学会論文誌, 62(4), 1008-1018, 2021.
• Kai Yamamoto, Masanari Kondo, Kinari Nishiura, and Osamu Mizuno, "Which Metrics Should Researchers Use to Collect Repositories: An Empirical Study", Proc. of the 20th International Conference on Software Quality, Reliability, and Security (QRS2020), 458-466, 2020.
• 近藤 将成, 崔 恩瀞, 西浦 生成, 水野 修, "リモートワークにおけるソフトウェア開発者間のコミュニケーション方法の調査", ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2020論文集, 4-13, 2020.
• 西浦 生成, 崔 銀惠, 水野 修, "ロジスティック回帰分析を利用した組み合わせテスト結果からの不具合誘発パラメータ組み合わせ特定法の改善", ソフトウェア信頼性研究会ワークショップ(FORCE2018), 2018.
• 渡辺 大輝, 西浦 生成, 水野 修, "不具合誘発パラメータ組み合わせ特定三手法の比較評価", ソフトウェア・シンポジウム2018論文集, 47-56, 2018.
• 西浦 生成, 崔 銀惠, 水野 修, "機械学習による不具合組み合わせ特定への自動分類法の提案と評価", 情報処理学会論文誌, 59(4), 1215-1224, 2018.
• 西浦 生成, "組み合わせテストにおける不具合誘発パラメータ組の効率的特定技法", 修士学位論文, 京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科, 2018.
• 西浦 生成, 崔 銀惠, 水野 修, "機械学習による不具合組み合わせ特定への自動分類法の提案と評価", ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017論文集 (SES2017) , 25-34, 2017.
• 西浦 生成, 崔 銀惠, 水野 修, "学生奨励賞: 機械学習による不具合組み合わせ特定への自動分類法の提案と評価", ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017 (SES2017), 2017.
• Kinari Nishiura, Eun-Hye Choi, and Osamu Mizuno, "Improving Faulty Interaction Localization Using Logistic Regression", Proc. of the 2017 IEEE International Conference on Software Quality, Reliability, and Security (QRS2017), 138-149, 2017.

専門はソフトウェア工学．特に，ソフトウェアクローン，リファクタリング．

所属

京都工芸繊維大学 情報工学・人間科学系 准教授
知能ソフトウェア工学分野

• e-mail: echoi (at) kit.ac.jp
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学位

博士(情報科学) 大阪大学

最近の研究活動等

• 宮永 翔多, 崔 恩瀞, 水野 修, "保守性指標とコード品質指標に基づく ChatGPT 生成コードの分析", 第32回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ(FOSE2025), toappear.
• 南 翔大, 崔 恩瀞, 石原 一宏, 村上 崇, 齋藤 俊彰, 水野 修, "プログラム、情報処理方法、及び情報処理装置, 特願2023-174691", 特許査定済, 2025.
• Juntong Hong, Eunjong Choi, and Osamu Mizuno, "GNEM: Comprehensive Similarity Learning With Ensemble Model For Code Search", IEEE Access, 12, 165005-165016, 2024.
• 井上 蒼士, 崔 恩瀞, 西浦 生成, 水野 修, "形式手法による開発において報告された問題のトピックモデルによる分析", ソフトウェア・シンポジウム2024論文集, 122-130, 2024.
• 宮永 翔多, 崔 恩瀞, 西浦 生成, 水野 修, "オープンソースソフトウェアでのChatGPT提案コードの再利用動向分析", ソフトウェア・シンポジウム2024論文集, 22-31, 2024.
• Kinari Nishiura, Eun-Hye Choi, Eunjong Choi, and Osamu Mizuno, "Two Improving Approaches for Faulty Interaction Localization using Logistic Regression Analysis", Software Quality Journal, 32, 1039-1073, 2024.
• Soshi Inoue, Eunjong Choi, Kinari Nishiura, and Osamu Mizuno, "Analyzing the Impact of Formal Methods on Isuue Trends Using BERTopic", Proc. of 22nd International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications (SERA2024), 2024.
• Juntong Hong, Eunjong Choi, Kinari Nishiura, and Osamu Mizuno, "Global Alignment Learning For Code Search", Proc. of 22nd International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications (SERA2024), 6 pages, 2024.
• Hiroya Watanabe, Masanari Kondo, Eunjong Choi, and Osamu Mizuno, "Benefits and pitfalls of token-level SZZ: An empirical study on OSS projects", Proc. of IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER2024) , 2024.
• Juntong Hong, Eunjong Choi, and Osamu Mizuno, "A Combined Alignment Model For Code Search", IEICE Transactions on Information and Systems, E107-D(3), 257-267, 2024.

紹介

ツイッター上に意識を持ち，研究室の水槽の監視と世話をするためのロボット．
アイコンはタニシを被ったアカハライモリ．
同時に研究室の学生と教員の動向も見張っている．

ツイッターアカウント @sel_aquarium
Bluesky account @aquatan.net

研究業績

• 高橋 樂, 西浦 生成, 水野 修, "C 言語の理解を促進するRPG 風ダンジョンゲーム作成に向けたマップ生成手法の提案", ソフトウェア・シンポジウム2025論文集, 56-65, 2025.
• Yoshiyuki Harada, Yoriyuki Yamagata, Osamu Mizuno, and Eun-Hye Choi, "Log-based Anomaly Detection of CPS Using a Statistical Method", Proc. of the 8th IEEE International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP2017), 1-6, 2017.
• 水野 修, "お手軽マイコンを用いた水槽管理システムあくあたんの紹介", 第64回 SEA関西プロセス分科会, 2016.
• 水野 修, "情報技術を利用した水槽管理システム『あくあたん』の開発", 京都工芸繊維大学 情報科学センター広報, 20-24, 2015.
• 水野 修, "「みんなのラズパイコンテスト」グランプリ作品: 移動して給餌する水槽管理ロボット〜目的の位置で撮影してツイート〜 (Raspberry Piで楽しいモノ作り) ", 日経Linux, 17(4), 77-83, 2015.

研究テーマ

• マジックハンドの触感

研究発表

研究テーマ

• 事故事例に基づいた育児環境画像に対する警告文の検索拡張生成

研究発表

研究テーマ

• Repositories mining on social network systems and software development

研究発表