開発の早期段階でソースコード中のfault-proneモジュールを特定することはプロダクトの品質向上につながる．これまでにもfault- proneモジュールを予測する多くの研究が行われてきたが，それらは全てメトリクスベースによるもので，ソフトウェアメトリクスの測定に余分な工数やコストがかかってしまう場合もある．そこで本研究では汎用のテキスト分類フィルタを利用したfault-proneモジュールの予測手法を提案する．具体的には，新たなモジュールを作成したときに，そのモジュールがfault-prone(FP)かnot-fault-prone(NFP)かをそのモジュールのソースコードをテキスト分類フィルタにかけることによって予測することを目指す．提案手法ではソースコードのみを用いて予測を行うので，何かある特定のソフトウェアメトリクスを測定するといった作業は必要としない．提案手法の有用性を示すために，ある開発言語がJavaのオープンソースソフトウェア開発プロジェクトのバージョン管理記録よりFPモジュールとNFPモジュールを抽出し，これらをテキスト分類フィルタにかけて実験を行った．そして実験の結果，70%近くのモジュールが正しく予測されたことを確認した．