本講演では，講演者がこれまでに20 年にわたり行ってきたソフトウェアリポジトリマイニングやソフトウェア不具合検出を中心とする一連の研究を概観し，近年の研究成果を紹介する．こうした研究成果を通じて，ソフトウェア工学における実証的研究が，いかに教育支援や実務適用を含む幅広い領域へと展開しているかを示す． 方法論的な側面では，ソフトウェアの不具合予測モデルにおける特徴量削減手法の効果を検証した研究[1] や，コンテキストメトリクスを提案して，不具合予測における有効性を示した研究[2] を紹介する．また，不具合を混入させた時点(コミット) の特定に広く用いられてきたSZZ アルゴリズムを再考し，バグ報告と実際の混入時点の対応付け手法の比較[6] や，トークンレベルでのSZZ アルゴリズム適用がもたらす利点と課題を議論した研究を紹介する[3]．さらに，不具合局所化の精度向上を目的とした研究として，ロジスティック回帰分析を用いることでパラメータの相互作用に起因する故障をより高精度に特定することを可能とした研究を紹介する[4]． 教育的な側面では，C 言語の学習を支援する取り組みとして，ソースコードからダンジョンゲームを自動生成する研究を紹介する[5]．また，講演者が担当する演習におけるソフトウェア工学的な取り組みについても紹介する． 実務的な側面としては，長年にわたり継続して実施してきた企業との共同研究について述べる．具体的には，テスト専門企業との10 年以上にわたる協働を通じて，不具合予測システムの試行や，自動テストフレームワークにおける機能拡張を行ってきた経験を共有する． 参 考 文 献 [1] Kondo, M., Bezemer, C.-P., Kamei, Y., Hassan, A. E., and Mizuno, O.: The Impact of Feature Reduction Techniques on Defect Prediction Models, Empirical Software Engineering, Vol. 24, No. 4(2019), pp. 1925–1963. [2] Kondo, M., German, D. M., Mizuno, O., and Choi, E.-H.: The Impact of Context Metrics on Just-In-Time Defect Prediction, Empirical Software Engineering, Vol. 25, No. 1(2020), pp. 890–939. [3] Kondo, M., Kashiwa, Y., Kamei, Y., and Mizuno, O.: An Empirical Study of Issue-Link Algorithms: Which Issue-Link Algorithms Should We Use?, Empirical Software Engineering, Vol. 27, No. 136(2022), pp. 1–50. [4] Nishiura, K., Choi, E.-H., Choi, E., and Mizuno, O.: Two Improving Approaches for Faulty Interaction Localization using Logistic Regression Analysis, Software Quality Journal, Vol. 32(2024), pp. 1039–1073. [5] 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, ソフトウェア技術者協会, 2025, pp. 56–65. 岡山市. [6] Watanabe, H., Kondo, M., Choi, E., and Mizuno, O.: 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. Rovaniemi, Finland