不具合を含んでいそうなモジュール(Fault-prone モ ジュール)の予測には,複雑度メトリクスに基づいたモ デルが用いられることが多い.しかし,それらのモデル を構築するには,メトリクスを測定するための環境整備 やツールへの慣れが必要であり,現場への適用は簡単で はない.そこで,メトリクス測定を行わない Fault-prone モジュール検出手法として,「Fault-prone フィルタリン グ」というものが提唱されている.この手法は, スパム フィルタリングの理論を用いたものであり,ソースコー ドへの簡単な適用のみによって Fault-prone モジュールを検知できる. 本研究では,Fault-prone フィルタリングによる Fault- prone モジュール検出のより高い効果を得ることを目的 として,Fault-prone フィルタリングをバイトコードへ 適用した場合とソースコードへ適用した場合の比較実 験を行う.具体的には,対象とするプロジェクトのバイ トコードおよびソースコードから単語を抽出し,スパム フィルタに通して結果を得たのち,比較を行う, 本研究ではこの実験を通して,バイトコードによる不 具合予測が従来の不具合予測と比べて同等以上の精度を 得ることが可能であることを示した.