プログラム自動修正の代表例として, 変異プログラムの生成とテスト実行を繰り返して解を探索する, 遺伝的アルゴリズムに基づく方法が注目されている. この技術は実行時間が極めて長くなりやすいため, 単純なバグしか修正できない課題がある. 原因の１つは、テストの通過率を用いて計算したプログラム個体の評価値の精度が低いことである.
本研究ではテスト結果に加えて, ランダムに生成した事後条件の候補を利用することで, プログラムの内部状態を反映する新しい適応度関数を提案する. 提案手法によってプログラムの事後条件を抽出できることを実験によって確かめるとともに, 自動修正の効率を既存技術と比較する.