情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

ソフトウェアレビューの十分性を評価する際に、レビュー工数密度や指摘密度
などの定量データがしばしば用いられる。しかし、実際には、仕様書の質や
レビュープロセスの質などの定性的情報も考慮しながら、経験的に判断して
いることが多い。

本研究では、この経験的な知識をネットワークモデルにより表現し、これらの
事後に得られた情報に基づいて成果物の混入欠陥数を推定できるモデルを提案
する。とくに、筆者らが過去に提案したモデルに対して、定性的データの扱い
を詳細化させたモデルを示す。

本モデルでは定量データと定性データの両方を扱うため、モデル化にあたって
はベイジアンネットワークを定量データに拡張したガウジアンネットワーク
モデルを適用する。提案モデルを試作し、コンピュータ上で動作した結果、
事後的に得られる定量・定性的データから事前分布である欠陥混入密度の確率
分布を一定の精度で算出できることが確認できた。