不具合が混入していそうなモジュール (Fault-proneモジュール) の検出はソ フトウェア開発における重要な問題の一つである．この問題を解決するため に我々は「Fault-pronenessフィルタリング(FPF)」という手法を提案してい る．この手法ではモジュールを単にテキストと見なし，ベイズの定理を用い たテキスト分類技術を利用して予測を行うため，従来提案されているメトリ クスの収集や測定を行う必要がない．一方，従来からのソフトウェアメトリ クスを利用した手法でも，比較的高い精度が得られる手法もあり，そうした 手法との比較が必要とされてきた．そのため，本論文ではソフトウェアの変 更履歴に関するメトリクスに対して最も一般的なFault-proneモジュール検出 手法であるロジスティック回帰分析を行い，そこで得られたモデルの予測精 度とFPF法と予測の精度比較を行った．また，2つの手法を統合する手法を提 案し，その手法による予測精度に対する評価も行った．