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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-09 16:20 プログラムの画像を用いた深層学習によるコードレビュー支援と有効性の検証 ○小川一彦・中谷多哉子（放送大）  KBSE2021-49 |
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| 抄録 | （和） | システム開発で，プログラムの品質を高める方法の一つにコードレビューがある． コードレビューですべての不具合を指摘することはできないが，レビューアの指摘漏れを減らすことができればシステムの品質は向上する． 本研究では，レビューアによるプログラムのレビューを支援し，レビューアが指摘できない不具合を指摘できることを目指す． コードレビューを支援するため，教師あり学習の結果を用いてプログラムの不具合の可能性を推論させる． 教師あり学習は，プログラムを画像に変換して，プログラムの不具合を学習させる． 我々は、不具合の可能性を推論した結果を用いて，レビュー支援のためのリストを作成した． レビューアがリストを参考にしてコードレビューを行なうことで，指摘できる不具合の種類と数が増えることを検証するため，実験を行った． 実験は，リストを用いたレビューと用いないレビューを行ない，レビューの結果を比較し検証した． 実験の結果，レビューアがリストを用いたコードレビューで指摘したプログラムの不具合のうち，種類と数が増えたものがあった． |
| （英） | Code review is one of the ways to improve the quality of programs. Code reviews cannot point out all faults, but if reviewers can reduce the missing of point out, the quality of the system will improve. In our research, we aim to support the review of programs by reviewers and to point out defects that reviewers cannot point out. In order to support code review, the results of supervised learning are used to infer possible faults in the program. Supervised learning transforms the program into an image and learns the faults in the program. We used the results of our reasoning about the likelihood of faults to create a list for support of code review. We conducted an experiment to verify that the number and type of faults that can be pointed out increases when reviewers refer to the list and perform code reviews. In the experiment, we conducted reviews with and without the list, and compared and verified the results of the reviews. As a result of the experiment, some of the program faults that reviewers pointed out in the code review using the list increased in type and number. |
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| キーワード | （和） | プログラムの不具合推論 / 畳み込みニューラルネットワーク / ソースコードの画像化 / 深層学習 / コードレビュー / / / |
| （英） | bug inference / convolutional nural network / image of source code / deep learning / code review / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 424, KBSE2021-49, pp. 48-53, 2022年3月. | |
| 資料番号 | KBSE2021-49 | |
| 発行日 | 2022-03-02 (KBSE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | KBSE2021-49 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2022-03-09 - 2022-03-10 |
| 開催地（和） | オンライン開催 (Zoom) |
| 開催地（英） | Online (Zoom) |
| テーマ（和） | 一般，学生 |
| テーマ（英） | General, Student |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2022-03-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | プログラムの画像を用いた深層学習によるコードレビュー支援と有効性の検証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Code review support and verification of effectiveness using deep learning with images of programs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | プログラムの不具合推論 / bug inference |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional nural network |
| キーワード(3)（和/英） | ソースコードの画像化 / image of source code |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | コードレビュー / code review |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 一彦 / Kazuhiko Ogawa / オガワ カズヒコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 放送大学大学院 (略称： 放送大) Open University of Japan (略称： OUJ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中谷 多哉子 / Takako Nakatani / ナカタニ タカコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 放送大学大学院 (略称： 放送大) Open University of Japan (略称： OUJ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-09 16:20:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2021-49 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.424 |
| ページ範囲 | pp.48-53 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-03-02 (KBSE) |
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