OSS(Open Source Software)開発は多くの人が参画可能であり，OSS参画者の多くがバグの報告や修正を行っている．本稿ではOSSバグの報告とファイルの関係を分析し，OSS開発におけるバグの影響分析方法を提案する．OSSのファイルとバグの関係をプロパティグラフモデルで定義し，グラフモデルをグラフデータベースNeo4jとそのクエリ言語Cypherを用いて構造化と可視化を行う．
OSSバグと修正されたファイルをグラフ上で分析し，OSS開発におけるバグの影響とその修正を分析する方法を提案する．提案方法をGitHub上の機械学習フレームワークであるChainerとKerasに適用し，その有効性と妥当性を示す．