コーディングスタイルの規約違反に基づくメトリクスを利用し，ソフトウェア変更に対する不具合予測を教師あり学習を用いて実施する手法がある．本研究では，この手法の予測性能の向上を目的として，まず実際のプロジェクトデータを利用してメトリクス抽出と予測実施の処理の流れを観察した．その結果，規約違反に基づくメトリクスの抽出の際に，特定の状況下で既存手法では想定していなかった状況が発生していることが分かった．さらに，複数の予測モデルに対して予測性能を実験的に調査したところ，予測モデルによって性能が異なることが分かった．そこで，このような状況に対応し，不具合予測に対し適切な予測モデルを利用するように既存手法を改良した手法を提案する．