ソフトウェアテストやレビューの効率化を目的として，バグを含む可能性の高いモジュールの予測が行われている．過去のバージョンのソフトウェアのバグデータを学習に用いて現在開発中のソフトウェアのバグ予測を行うバージョン間予測では，各バージョンでのバグ要因の違いから，必ずしも高い予測精度は得られないことが課題である．本研究では，過去のバージョンのソフトウェアのバグデータに加えて，開発中のソフトウェアにおける現在進行中のテスト結果を学習に使用する3つの手法(test手法，mix手法，select手法)を提案する．評価実験では，13件のオープンソースソフトウェアプロジェクトを対象とし，従来手法であるバージョン間予測と3つの提案手法を7つの評価尺度で比較した．その結果，各提案手法は，開発中のソフトウェアの10% 程度のモジュールのテスト結果を用いることで，従来のバージョン間予測よりも高い精度でバグ予測を行うことができ，特にselect手法が優れていることが示された．