不具合組合せ特定とは、組合せテストの各テストケースの実行結果の成否から、バグを含むと思われるパラメータ値の組合せを特定する問題である。本研究では、組合せテストケースに含まれるパラメータ値の組合せとテスト結果の成否をモデルとしたロジスティック回帰分析を用いて不具合組合せを特定する手法を提案する。また、回帰分析で得られた係数値からバグを含む組合せを自動分類するために、K-means法を応用したクラスタリングによる境界値決定法を提案する。さらに、実際にバグを含ませたプロジェクトのテストスイートに対して、本手法を適用する評価実験を行い、提案法の有効性を示す。