情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

ソフトウェア開発において,品質の高いプログラムを書くことは重要である.ソースコードの状態を数値的に示す手段としてコードメトリクスが提案されているが,実環境における柔軟な適用が課題である.そこで本研究では,まず大規模なソースコード共有サービスであるGitHubを対象に,リポジトリが持つ定性的・定量的な属性値とメトリクスの関係を分析した.次に,各属性とメトリクスの関係に基づいてコードを評価する機械学習モデルを作成した.さらに,作成した機械学習モデルを統合開発環境のプラグインとして組み込み,コードをリアルタイムに評価するシステムを開発した.被験者実験を実施し,開発したシステムの有効性を検証した.