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，機械学習を用いて不具合組合せを自動分 類するための手法を提案し，その評価を行う.提案手法では，まず，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学習モデルとしたロジスティック回帰分析を行い，それによって 得られる回帰係数値から，各パラメータ値の組合せが不具合組合せである疑わしさを決定する.次に，各 パラメータ値の組合せの疑わしさから，その組合せが不具合組合せであるか否かを自動分類するために， 閾値決定法および最大距離分割法の 2 つのクラスタリング手法を適用する. 最後に，実際にバグを含む オープンソースプロジェクトのプログラム flex，grep，make のテストスイートに対して提案手法を適用し た比較評価実験を行うことで，提案手法の有効性を示す.