ソフトウェア・シンポジウム2024 in長崎 論文集

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ソフトウェア開発におけるAI 活用の研究や事例が増加し，開発プロセス全体への本格的な活用が期待されている．本稿 では，ソフトウェアテストへの生成AI の活用に焦点を絞り，テストプロセスの中でもテスト設計，すなわち自然言語で記述された要件や仕様からテストケースを作成する作業において，生成AIサービスChatGPT（OpenAI 社）を用いることを試みた．ChatGPTに与える指示，すなわちプロンプトによって，特定の観点に対するテストケースが適切に出力されるかを検証し，テスト設計におけるChatGPT の有効な利用方法を提案する．

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ソフトウェアの機能規模は工数の見積もりや生産性の評価など様々な場面で有用な情報である．要求仕様に対応する論理モデルに基づいたIFPUG 法やCOSMIC 法などが機能規模を測定する方法として広く用いられている．一方でこれらの機能規模測定手法は詳細な要求仕様やマニュアルに従った測定ができる人材の確保などの制約がある．特に開発初期において制約を軽減するために過去の実績データから機能規模を概算する手法が提案されている．近年、深層学習を用いてユースケースからCOSMIC 法による機能規模を概算する手法（DEEPCOSMIC-UC）が提案された．しかしながら性能評価では従来型の機械学習との比較評価が不十分であり深層学習を用いる優位性が明らかでない．本研究では、DEEPCOSMIC-UC と従来型の機械学習による機能規模の概算精度を比較評価する．先行研究で公開されたユースケースとCOSMIC 法で計測された機能規模のデータセットを対象としてランダムフォレスト及びサポートベクター回帰とDEEP-COSMIC-UC の間で性能を比較した．実証的な評価実験によりDEEP-COSMIC-UC に予測精度上の優位性がないことを示した．

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生成AI は，ソフトウェア開発の生産性を向上させる効果が期待されている．しかし，製品開発では生産性の向上だけではなく，要求品質を満足するためにソフトウェアの構造や振舞いを設計段階で定めることも重要な視点である．ソフトウェアの設計品質の確保を実現する一つの方法に，ソフトウェアパターンの適用が挙げられる．生成AIのチャットサービスでは，プロンプトで実現したい内容を適切に記述する必要があるが，設計指針が体系的に整理されたソフトウェアパターンは，品質向上に有効な設計施策を効果的に反映できる可能性がある．本論文は，ソフトウェアの設計書を対象として，生成AI のプロンプトを使用することでソフトウェアパターンの解決策の反映が可能か実験した結果を記述する．また，当該実験を通じて得られた知見から，ソフトウェア設計品質の向上を目的としたプロンプトパターンを考察した．

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ChatGPT のような大規模な言語モデルの登場は，ソフトウェア開発の状況を一変させた．ソフトウェア開発におけるChatGPT の利用は普及しており，GitHub 上のオープンソースプロジェクトにおいては，ChatGPT を使用して提案されたコードを再利用している場合がある． 本研究では，ソフトウェア開発におけるChatGPT の利用動向を明らかにする．具体的には，まず，ChatGPTが提案したコードは開発者によってどのように再利用されているかを，次に，開発者はChatGPT が提案したコードを再利用するまでにどの程度の回数ChatGPT と会話しているかを調査した． 調査の結果，ChatGPT が提案したコードは開発者によって再利用される際，修正せず再利用されることが最も多く，次に，コードの機能的な修正をして再利用されることが多いとわかった．また，開発者はChatGPT が提案したコードを再利用するまでに，複数回ChatGPTと会話していることが多いとわかった．さらに，その会話回数は，修正せず再利用するとき，少なくなる傾向にあり，機能的な修正をして再利用するとき，多くなる傾向にあるとわかった．

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1987年のOsterweilの歴史的な論文「Software Processes are Software, Too [1]」は，ソフトウェア工学のパラダイムの大きな転換を予兆するものであった．しかし，彼の先見は，彼が描いていたような成果に届かないまま現在に至っている． 我々が取り組んでいるプロセスモデルの研究に加えて，昨今目覚ましい発展を見せているAI 技術の適用が，彼の構想の実現を後押しするのではないかと考えている．本論文では，彼の構想を再理解したのち，我々の取り組みを整理してFuture Presentation の議論の前段とする．

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クラウドセキュリティ監査を生成AI のLLM(Large Language Model,大規模言語モデル）に任せられるかをテーマとした.監査不適合が正解であるパターンで失敗が多いのではないかとの仮説の下, ChatGPT サービスのGPT-4 を用いた実験で監査性能を評価した.併せて根拠の評価,失敗事例の分析,追加プロンプトによる正解率の向上を確認した.結果,やはり監査不適合が正解であるパターンで正しい回答を導けないケースが多かったが,全体としてはクラウドセキュリティ監査を補助することは可能と考える.具体的な監査性能は,正解率68.8％,適合率100%,再現率37.5%,特異率100%であった（監査不適合を正例とする．）．傾向としては想定通り監査不適合を見抜く力が低く,傾向拡大解釈や推測などをして,ポジティブに監査適合と判断する傾向にあった.前述の監査性能は心元ない数字だが,重ねての質問で,正解率90.6％,再現率は81.3%まで上昇したため,補助能力ありと考える．

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本稿では，大規模言語モデル（LLM）の企業サービスへの組み込みに際して，業務固有の安全性評価を行うフレームワークの提案とその検証について述べる．近年のLLM の発展に伴い，企業はLLM の活用を模索しているが，企業ポリシーに反する振る舞いをするリスクが障壁となっている．本稿では，LLM が企業の独自ポリシーに準拠した回答を行う安全性を評価するための，業務固有の安全性評価設計のフレームワークを提案した．そして，提案フレームワークをチャットボットの開発運用に組み込むことで，業務固有の安全性を評価・可視化できることを，検証実験を通して確認した．

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気象庁が運用するアメダス・地上観測所の1 分毎観測値は，15 年間で累計100 億件を超える，公的な大規模データである．このデータをプレーンテキスト形式に変換し，POSIX 中心主義に基づいたシェルコマンド群およびシェルスクリプトを用いることで，市販ノートPC並の処理能力でも大規模データ処理が充分可能となる．実例として2022 年1 月15 日発生のトンガ空振[1] を取り上げ，そのデータを抽出・解析し，GUI システムと連携させ大気圧変化を可視化した．本報告ではそれら手法を比較・評価し，われわれの手法が持つ再利用性と計算結果の可搬性の高さを示す．

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鉄道事故の事例[2]を基に，Nancy G.Leveson 教授（MIT）が提案したSTAMP/STPA (Systems Theoretic Accident Model and Process/ System-Theoretic Process Analysis）を活用した事例を報告する．

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本Future Presentation では，「つなぐ」をテーマに議論を行います．ソフトウェアコミュニティとして，次世代へ技術継承していくことは大事な役割であると考えます．そのために，コミュニティにいかに気持ちよく自主的に参加してもらえるかは成功の鍵の一つです．この参加してもらう，技術継承していくといった様々な「つなぐ」を可視化すれば，多様なコミュニティの発展にも寄与するものと考えました．SigSQA での活動を題材に，「つなぐ」についての議論を行います．

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事業の変化や企業間の競争が激しい時代の事業を支える業務システムにおいて，後戻りを行わない開発プロセスとRDB 等の構造化データを用いた従来型の開発手法では開発途中での手戻りが行えず， 迅速な変化への対応が困難である．本論文では，短い時間で解決策を検証し， 事業の変化にも柔軟な対応力を持ち， 技術アーキテクチャが一体である「ユニケージ開発手法」を提案する．

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ソフトウェア製品の品質を向上させるため，ソフトウェア開発におけるテストプロセスを改善することは有効な手段の１つである．テストプロセス改善では，第三者視点による不具合検知の向上や，製品設計とテスト設計の分担による効率化を図るため，開発チームから独立したテスト組織を編成することが推奨されている．しかし，テスト技術者の人材が不足しているソフトウェアベンダーにとっては，そのことが改善活動の大きな障壁となっている．

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著者は複数の大学院で個人レベルのソフトウェア開発プロセスPSP のトレーニングコースの講義を担当してきた．例えばその一つの九州工業大学大学院では実践的人材育成の一環として個人/チームの開発プロセスPSP/TSPi の教育を行い，大学院学生レベルでも生産性を落とさずに品質向上を達成するなどの実績をあげている．しかしながらそのようなコースの実施への取り組み方は大学院間で一様ではなく，コロナ禍の影響下での実施方式にも相違があった．さらに，ソフトウェア開発を取り巻く環境，大学に期待される社会的役割の変化などにより，求められるソフトウェアプロセスやその教育の多様性も増している．そのような状況に系統的に対応するために，ソフトウェアプロダクトライン技法をPSP コースに適用する．これまでもソフトウェアプロセスにプロダクトラインの技法を適用する取り組みはなされているが本研究は大学でのプロセスの教育・研究に焦点を当てている点に特徴がある．

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ソフトウェア技術者協会 プロセス設計分科会(SIGPD)では，プロセス設計技術の効果的な適用方法の体系化を目的に研究を進めている．本報告では，システム品質特性であるJISX25010 (ISO25010) をベースとして，SIGPD で検討したプロセス品質特性を提案する．

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状態遷移テストツールAustin を開発し，その入力であるシナリオ作成の工数を削減する方式を策定した．本ツールと方式の医用分析装置への適用結果を報告する。

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弊社は自治体向けサービスおよびソフトウェア受託開発等を行う創業1966 年の長崎県の企業である． 弊社では，ソフトウェア受託開発において，納品後に顧客により発見される故障の数が多く，また，顧客の業務に影響を与える事案（事故）が継続的に発生するといった状況にあり，これらへの対応が大きな負担となっている．このような状況の原因は，不十分なソフトウェアテストにあると考えられる．弊社では，慢性的な人的リソース不足を理由に，ソフトウェアテストに対する対策を十分に行っていなかった．そのため，ソフトウェアテストにより未然に防げるはずの故障や事故への対応のための負担が，さらに人的リソース不足を増長するといった，負の連鎖に陥っていた．このような状況を改善するためには，現状を悲観し，品質改善について適切に議論し実施して行くための，知識と意識が必要である．そこで，知識と意識の向上を目的として2022 年10月より，以下に示す取り組みを実施している．

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組込ソフトウェアは，ピック（PIC）と呼ばれている超小型から高度運転支援（ADAS）やAutoware/ROS2による実用レベルの自動運転まで，幅広いバリエーションがあります．そのテスト環境も技法も多様ですが，汎用OS（Windows，Linux など）のテスト技術とは異なり知名度が低く，導入が進んでいません． 組込開発の本質的な特性はハードリアルタイム処理における「確定性」です．物理的エネルギーを持つシステムの制御は，振る舞いとしての高信頼性や安全性が極めて重要であり，その根拠になるのが「確定性」です．組込エンジニアは，確定性の実現など特殊性の高いナレッジが必要な職種であり，新たな人的資源の投入で簡単にスキルを習得することが難しく，現職エンジニアのナレッジアップデートに頼ることになります．そのためには，技術の整理と理解が必要と考え本稿をまとめました．

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このFuture Presentation (FP) では，個人から見た「仕事の持続可能性(Work Sustainability) 」を中心に議論する．目の前にある仕事のパフォーマンスに関してはこれまでも議論されているが，仕事やチームの持続可能性という観点，長期的な視点での取り組みという観点での議論は，あまりされてきていないのではないだろうか．持続可能な仕事は，それぞれの生活やキャリア観などにより多様だと推察される．持続可能という観点で重要となる要素は個別に見なければ分からない．持続可能なチーム運営に役立つ指標のひとつとして，仕事の持続可能性の要素も考慮した研究を進める予定である． 仕事の持続可能性とはどういうことだろうか．本FPでは，仕事の持続可能性とはなにかについて議論し，持続可能なチーム運営について考えたい．

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本稿ではマルチモデル推測に基づいて，組合せソフトウェア信頼性モデルにおける候補モデルの重みを決定する問題について考察する．この問題は約30 年間ソフトウェア信頼性研究において積み残されてきた課題であり,これまでに理論的に妥当な方法が確立されていなかった．ここでは，赤池ウェイトと呼ばれる統計量を用いて，情報理論的かつ頻度論的観点から，複数の候補モデルを平均化することでソフトウェア信頼性の予測精度の向上を試みる．実際のバグ検出データに基づいた数値例において，通常の赤池情報量基準(AIC) を最小にする単一モデルを用いて予測するよりも，組合せソフトウェア信頼性モデルを適用する方が安定した予測性能を与えることが示される．

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この論文では, 大規模言語モデル（LLM）を使用して,日本語のクラス図における概念間の関係を推定する手法を提案する. 特にChatGPT（GPT-4.0）を活用し, システム概要を考慮した推定を可能にすると共に, 推定できる関係の種類(多重度・属性)を拡張する. 実験では, 関係線の有無と関係線の種類（関連, 集約, 継承）, 多重度,属性の推定を行い, それぞれの正解率は95.1%, 87.2%,78.0%となり, 人間の正解率を超える結果を達成した. 結果として, 人間の正解率を超えたこと, 既存研究の課題を解決したこと, 推定できる関係の種類を拡張できたことから本手法は有効であると結論づけられた.

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ソフトウェア仕様の品質がソフトウェア品質に寄与することが報告されており，自然言語による仕様の曖昧さが課題として指摘されている．形式手法はこの課題に対処する手法として注目されているが，形式手法はソフトウェア開発に広く普及しているとは言えない．この要因として学習コストの高さや開発時間の増加などの課題が指摘されているが，これらは形式手法の導入の難しさに焦点が当たっており，形式手法の適用によるソフトウェア開発への影響の報告は少ない．本研究では，GitHubリポジトリから収集した問題報告（Issue）を用いて形式手法を適用したソフトウェア開発に特有の傾向を調査した．具体的には，トピックモデルであるBERTopic を用いてIssue から特徴的な単語および文書を抽出し，これらを用いてIssue をラベリングすることでソフトウェア開発の傾向を調査した．調査の結果，形式手法を適用したソフトウェア開発とそうでないソフトウェア開発との間でIssue の傾向に有意な差が示された．これらの結果は，形式手法を適用したソフトウェア開発に特有の問題が存在することを示唆している．

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