(57)【要約】【課題】試験工程の効率化のため、試験項目の定義及び試験の優先順位の決定に設計モデル及びソースコード等の試験実施前に入手可能な情報を利用することはできるが、試験を実施しながらその結果を効率良く試験項目及び試験優先順位の決定にフィードバックすることはできなかった。【解決手段】不具合関連マップ分析装置１０８は、開発成果物の異なる２箇所又はそれ以上の箇所が同時に不具合を含んでいる確率の推定値に相当する不具合関連マップを生成し、不具合箇所推定装置５００は、不具合関連マップを利用して、試験を実施して得られた情報を元に不具合が存在する可能性が大きいと判断される欠陥候補関連情報を特定し表示する。利用者はこの表示を基に、不具合が発見される可能性の大きい箇所から優先的に試験を実施する様に計画を変更する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソフトウェア開発における試験の計画及び実施に関する情報の管理を行う装置であって、
ソースコードを第１開発成果物として記録するソースコード記憶装置と、
開発するソフトウェアの試験定義を第２開発成果物として記憶する試験定義記憶装置と、
前記開発するソフトウェアの試験結果を第３開発成果物として記憶する試験結果記憶装置と、
前記開発するソフトウェアの不具合箇所を表した不具合情報を第４開発成果物として記録する不具合情報記憶装置と、
少なくとも前記第１乃至第４開発成果物の間にある関連情報を開発成果物関連情報として記録する開発成果物関連情報記憶装置と、
少なくとも前記第１乃至第４開発成果物の内の開発成果物の二つの部分集合に対し、一方に不具合となる部分が含まれているとわかった条件で、他方に不具合が含まれている期待値を表す不具合関連マップを記憶する不具合関連マップ記憶装置と、
前記第１乃至第４開発成果物の各々、前記開発成果物関連情報及び前記不具合関連マップの各データの管理を行うデータ管理サーバと、
入力された試験結果の範囲の不具合及び当該不具合から前記開発成果物関連情報を辿ることで得られる開発成果物を、前記データ管理サーバを介して、該当する記憶装置からそれぞれ収集した上で同時不具合関連事象抽出を実行し、当該同時不具合関連事象抽出の実行を少なくとも１回行うことで変換前の不具合関連マップを計算する不具合関連マップ分析装置と、
前記変換前の不具合関連マップとその関連データとをまとめて一定のフォーマットに変換して得られる前記不具合関連マップを、前記データ管理サーバを介して、前記不具合関連マップ記憶装置に保存する不具合関連マップ生成装置とを有することを特徴とする、
ソフトウェア試験及び開発支援装置。
【請求項２】
請求項１記載のソフトウェア試験及び開発支援装置であって、
開発対象の設計情報を第５開発成果物として記録する設計モデル記憶装置、及び、開発実行時の開発管理情報を第６開発成果物として記録する開発管理データ記憶装置の内の少なくとも一方を前記データ管理サーバでその開発成果物が管理される記憶装置として更に備えており、
前記開発成果物関連情報記憶装置が記録する前記開発成果物関連情報には、前記第５開発成果物及び前記第６開発成果物の内の少なくとも一方に関する関連情報も含まれており、
前記不具合関連マップは、前記第１乃至第４開発成果物の各開発成果物及び前記第５開発成果物及び前記第６開発成果物の内の少なくとも一方の開発成果物の内の二つ或いはそれ以上の部分が同時に不具合となる場合を含んでいる確立の推定値を表すことを特徴とする、
ソフトウェア試験及び開発支援装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のソフトウェア試験及び開発支援装置であって、
利用者により指定された推定元となる不具合に関連する開発成果物ｙの入力を受けて前記不具合開発成果物ｙに対する不具合関連マップを、前記データ管理サーバを介して、前記不具合関連マップ記憶装置より読み出し、読み出された不具合関連マップが表す複数の条件付き確率Ｐ（ｘ｜ｙ）の中から予め定められた基準値よりも大きくなる条件付き確率の開発成果物ｘを特定することで、前記不具合開発成果物ｙと当該不具合開発成果物ｙとの関連性が高いと推定される他の開発成果物ｘとを不具合の候補として検索する不具合箇所推定装置とを更に備えることを特徴とする、
ソフトウェア試験及び開発支援装置。
【請求項４】
請求項１記載の前記不具合関連マップ分析装置の機能を実行させる処理と、
請求項１記載の前記不具合関連マップ生成装置の機能を実行させる処理とを、
コンピュータに実行させることを特徴とする、
ソフトウェア試験及び開発支援装置用プログラム。
【請求項５】
請求項４記載のプログラムであって、
請求項３記載の前記不具合箇所推定装置の機能を実行させる処理を、
更にコンピュータに行わせることを特徴とする、
ソフトウェア試験及び開発支援装置用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソフトウェアの試験工程の効率化及びソフトウェアの品質向上を実現するためのソフトウェア試験管理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ソフトウェア開発に於けるソフトウェアの試験工程の目的は、そもそもソフトウェアの不具合を発見すること、言い換えると、ソフトウェアに不具合がないことを確認することである。
【０００３】
しかし、開発するソフトウェアのあらゆる振る舞いをテストで継承することは一般的には不可能であり、現実的にも難しい場合が多い。
【０００４】
そこで、ソフトウェア試験で実施する試験では、設計モデル、ソースコード或いはソフトウェアへの要求に基づき、実施可能な試験を定義した上で、定義した実施可能な試験に限定してソフトウェアの試験が実施されるのが一般的である。
【０００５】
こうした試験実施プロセスを効率化するために、設計モデル、ソースコード、試験定義又は試験結果といった成果物の管理、特にそれぞれの成果物の関係及び追跡可能性に関する情報管理を効率化することで、試験工程の効率化を図ってきた。
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−１３３８００号公報
【非特許文献１】Kaner, Falk and Nguyen著「基礎から学ぶソフトウェアテスト」日経ＢＰ社,２００１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来、特許文献1の様に、開発するソフトウェアの試験に関わる情報を一元的に効率良く管理することで、試験工程の効率化が行われてきた。
【０００８】
しかしながら、試験すべき項目の定義及び試験すべき項目の優先順位は、非特許文献１に記載されている様に、試験設計者の経験に委ねられており、試験管理装置が扱う対象ではなかった。
【０００９】
このため、試験項目の定義及び試験項目の優先順位の決定に、設計モデル又はソースコード等の試験実施前に入手出来る情報を利用することは出来るが、ソフトウェアの試験を実施しながら、その結果を効率良く試験項目及び試験項目優先順位の決定にフィードバックすることは出来なかった。
【００１０】
本発明は、上述した問題点を解決するために成されたものであり、従来の試験工程で管理している情報に加えて、ソフトウェアの試験を実施した結果得られる不具合に関する情報に基づいて、開発するソフトウェアについての不具合発生の傾向の検出を試験管理装置の工程中に取り込み、この不具合発生傾向を使用して不具合が潜んでいる可能性の大きい箇所を推定することで試験計画に於ける試験項目の優先順位を変更するといった態様で以って、試験実施から得られる情報を積極的にフィードバックし活用することを、その目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この発明の主題は、ソフトウェア開発における試験の計画及び実施に関する情報の管理を行う装置であって、ソースコードを第１開発成果物として記録するソースコード記憶装置と、開発するソフトウェアの試験定義を第２開発成果物として記憶する試験定義記憶装置と、前記開発するソフトウェアの試験結果を第３開発成果物として記憶する試験結果記憶装置と、前記開発するソフトウェアの不具合箇所を表した不具合情報を第４開発成果物として記録する不具合情報記憶装置と、少なくとも前記第１乃至第４開発成果物の間にある関連情報を開発成果物関連情報として記録する開発成果物関連情報記憶装置と、少なくとも前記第１乃至第４開発成果物の内の二つ或いはそれ以上の部分が同時に不具合となる場合を含んでいる確率の推定値を表す不具合関連マップを記憶する不具合関連マップ記憶装置と、前記第１乃至第４開発成果物の各々、前記開発成果物関連情報及び前記不具合関連マップの各データの管理を行うデータ管理サーバと、入力された試験結果の範囲の不具合及び当該不具合から前記開発成果物関連情報を辿ることで得られる開発成果物を、前記データ管理サーバを介して、該当する記憶装置からそれぞれ収集した上で同時不具合関連事象抽出を実行し、当該同時不具合関連事象抽出の実行を少なくとも１回行うことで変換前の不具合関連マップを計算する不具合関連マップ分析装置と、前記変換前の不具合関連マップとその関連データとをまとめて一定のフォーマットに変換して得られる前記不具合関連マップを、前記データ管理サーバを介して、前記不具合関連マップ記憶装置に保存する不具合関連マップ生成装置とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、試験によって発見された開発するソフトウェアの不具合情報を基に不具合関連マップを作成することが出来る。そして、この不具合関連マップを用いて、不具合が潜んでいる可能性の大きい箇所あるいは重大な不具合が潜んでいる箇所に関する試験の優先度を上げることが出来るので、不具合の発見が早期化され、その結果、開発の効率を向上することが出来る。
【００１３】
以下、この発明の主題の様々な具体化を、添付図面を基に、その効果・利点と共に、詳述する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
（実施の形態１）
図1は、本実施の形態に係るソフトウェア試験・開発支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図１に示す様に、本装置は、ソースコード記憶装置１０１、試験定義記録装置１０２、試験結果記憶装置１０３、不具合情報記憶装置１０４、開発成果物関連情報記憶装置１０５、及び不具合関連マップ記憶装置１０６を備えている。これらの記憶装置１０１〜１０６のそれぞれは、磁気ディスク或いは不揮発性半導体メモリを使って実現されている。そして、各記憶装置１０１〜１０６は、本装置のデータ管理サーバ１０７により管理されている。このデータ管理サーバ１０７は、本装置を制御する、当該サーバ１０７が内蔵するＣＰＵ（図示せず。）により、内部或いは外部のネットワークを介して、各記憶装置１０１〜１０６との間で、制御信号及びデータ信号の送受信を行う。
【００１５】
又、本装置は、不具合関連マップ分析装置１０８及び不具合関連生成装置１０９を有しており、不具合関連マップ分析装置１０８及び不具合関連生成装置１０９は、データ管理サーバ１０７を介して、それぞれの記憶装置１０１〜１０６との間で、データの入出力を行う。本実施の形態の中核部を成す不具合関連マップ分析装置１０８及び不具合関連マップ生成装置１０９の各々は、計算処理及びデータの入出力制御を行うＣＰＵ（図示せず。）と、一時記憶メモリ（図示せず。）とを有するマイクロコンピュータで構成されており、専用プログラムによってその動作が制御されると共に、内部或いは外部のネットワークを介して、データ管理サーバ１０７との間で、制御信号及びデータ信号の送受信を行う。又、不具合関連マップ分析装置１０８及び不具合関連生成装置１０９には、内部或いは外部のネットワークを介して、利用者用の入出力端末（図示せず。）が接続されている。
【００１６】
各記憶装置１０１〜１０４に格納される情報は、ソフトウェア開発の過程に於ける活動の結果として生成されるものである。即ち、１）ソースコードとは、プログラムによる実装という活動の結果作成されるものであり、２）試験定義とは、ソフトウェア試験の仕様定義、或いは、ソフトウェア試験を実行するプログラムの実装という活動に於いて作成されるものであり、３）試験結果とは、試験実施という活動の結果を記録したものである。特に、試験結果には、試験定義に於いて想定した事柄とは異なるソフトウェアの振る舞いを記録した不正振る舞い記録が含まれる。４）不具合情報とは、不正振る舞い記録を基にその原因を分析する活動の結果得られる情報である。以降、これらの情報をひとまとめにして「開発成果物」と総称することにする。
【００１７】
本実施の形態では、開発成果物の各情報は、全て一定の記述形式に則った電子データとして、対応する記憶装置１０１〜１０４内に保存される。具体的な記述形式は、定められたフォーマットの表形式であっても構わないし、スキーマが定義されたＸＭＬ形式の様なより柔軟な形式であっても構わない。この様に記述形式が定まっていることにより、形式が定める記述要素の粒度ないしは単位で、計算機が開発成果物の任意の部分を特定する手段が与えられている。
【００１８】
又、５）開発成果物関連情報とは、開発成果物の各部分の依存関係によって開発成果物が作成された段階で決まる情報である。例えば、ソフトウェア試験はその内容を定義した試験定義に基づき実施され、その結果として試験結果が得られるので、全ての試験結果はそれぞれ特定の試験定義に依存していることになる。又、ソースコードと試験定義との間には、ソースコード側からは被試験対象である、試験定義側からは試験対象であるという関係が成立している。不具合情報は、ソースコードの一部分を不具合箇所として指定するものであり、しかも、不具合があるために起こる不正振る舞いとして試験結果と関連付いている。この開発成果物関連情報は、開発成果物が定められた形式により記述されていて記述要素を特定出来るので、記述要素或いはその集合間のリンク情報として、開発成果物と同様に一定の記述形式に則り表現され、開発成果物関連情報記憶装置１０５内に記憶されている。
【００１９】
次に、６）不具合関連マップとは、後述する様に、開発成果物と開発成果物関連情報とを基にして、不具合関連マップ分析装置１０８が計算によって生成したものであり、且つ、不具合関連マップ生成装置１０９によって一定のフォーマットに変換されて成る情報である。ここで、図２は、不具合関連マップの一例を示す図である。図２の一例は二次元の不具合関連マップであり、縦軸の試験データと横軸のプログラムとの関係を表したものである。図２に於いて、縦軸をｙ、横軸をｘで示すと、不具合関連マップ上の（ｘ，ｙ）の場所には、ｙが不具合に関連している場合に、ｘが不具合に関連している確率の推定値が記載されている。その際、図２の表は、確率を百分率で表している。尚、図２に基づく不具合の発生確率の予測については、実施の形態３に於いて、改めて記載される。
【００２０】
図２の不具合関連マップは、その縦軸と横軸とにそれぞれ試験とプログラムといった様な不具合と直接結びつく情報を用いて示されているが、一般には、不具合関連マップの縦軸及び横軸はどのような分類であっても良い。或いは、縦軸と横軸とが同じ分類であっても良い。或いは、縦軸及び横軸の分類が共に不具合と直接関連付けられるものではない場合には、不具合関連マップ分析装置１０８が開発成果物関連情報１０５に格納された開発成果物関連情報によって定められる内容により関連の連鎖を辿ることで、不具合との関連付けが行われる。又、不具合関連マップは、図２の様な二次元データである必要性はなく、必要に応じて高次元の空間上のデータであっても構わない。
【００２１】
Ｘを任意に指定した開発成果物の集合、ｘをその任意の部分集合とする。ある一つの不正振る舞いに対して、ｘがその不正振る舞いの原因となる要素を含んでいる期待値をＰ（ｘ）で表す。なお、不正振る舞いの直接の原因がＸに含まれない様な場合には、開発成果物情報によって定められる内容により関連の連鎖をたどることで不正振る舞いの直接の原因（ここではｙとする）とｘが関連づけられるならば、Ｐ（ｘ）＝ｇ（Ｐ（ｙ））と定義する。但し、ｇは０以上１以下を値域とする単調増加で具体形はｘとｙとの関連の強さによって定まる関数である。ｘとｙとに関連がなければ、Ｐ（ｘ）＝０である。同時期待値Ｐ（ｘ，ｙ）は、ｘとｙとが同時に不正振る舞いの原因を含む期待値と定義する。尚、説明のために不正振る舞いが一つであると限定したが、これは任意の不具合の集合と拡張しても良く、又、任意の範囲の試験を実施することによって見つかる不具合の集合と拡張しても良い。即ち、Ｐはある不具合或いは試験の集合を前提として決まる量である。
【００２２】
不具合関連マップ上の値は、縦軸をｘ、横軸をｙとして、条件付き確率Ｐ（ｘ｜ｙ） ≡Ｐ（ｘ，ｙ）／Ｐ（ｙ）、即ち、ｙに不具合の原因があったという条件の下でｘに不具合の原因が含まれる期待値である。多次元の不具合関連マップでは、ｙ１,ｙ２,・・・,ｙｎに同時に不具合が見つかった条件の下でｘ１,・・・,ｘｍに同時に不具合不具合が見つかる条件付き確率Ｐ（ｙ１,・・・,ｙｎ｜ｘ１,・・・, ｘｍ） ≡ Ｐ（ｙ１,・・・,ｙｎ, ｘ１,・・・, ｘｍ）／Ｐ（ｘ１,・・・, ｘｍ）が、不具合関連マップ上の場所（ｙ１,・・・,ｙｎ, ｘ１,・・・, ｘｍ）の値となる。
【００２３】
次に、不具合関連マップ分析装置１０８が行う、不具合関連マップの推定値の計算方法の理論について記載する。任意に定める範囲の試験を実施して観測された不正振る舞いを基に、開発成果物の部分ｘとｙとに、不具合、或いは、当該不具合からの開発成果物関連（原因）が特定されたとする。これを、ｘ,ｙの「同時不具合関連事象」と称する。試験の範囲を様々に変えることで、同時不具合関連事象の度数が得られる。同様に、ｘ及びｙが単独で不具合と関連付けられる度数が得られる。これらの度数と試験の範囲数とにより、Ｐ（ｙ）の推定値は（ｙが単独で不具合と関連付けられた度数） ／ (度数を得た試験の範囲数)として、及び、Ｐ（ｘ,ｙ）の推定値は（ｘ,ｙの同時不具合事象の度数）／（度数を得た試験の範囲数）として、それぞれ得られる。そして、不具合関連マップの推定値は、Ｐ（ｘ｜ｙ）＝Ｐ（ｘ,ｙ）／Ｐ（ｙ）であるから、不具合関連マップ分析装置１０８によって、上記関係式に基づく計算により求められる。
【００２４】
次に、本装置を用いた不具合関連マップの推定値の計算方法について、図３のフローチャートに基づいて、記載する。尚、図３のステップ３０２〜３０７は、プログラムにより制御された不具合関連マップ分析装置１０８に於ける動作である。
【００２５】
先ず、不具合関連マップ分析装置１０８が、そのプログラムの起動に応じて、不具合関連マップ推定値の計算処理を開始すると（ステップ３００）、利用者は、上記入出力端末（図示せず。）を用いて、推定値の計算に於いて用いるべきパラメータとして、試験結果の範囲（３１０）、開発成果物特定単位の粒度（３１１）、及び、度数及び確率推定値の変数と成る、一般に複数個の開発成果物集合（３１２）を、不具合関連マップ分析装置１０８に入力・指定する（ステップ３０１）。
【００２６】
パラメータの入力を受けて、不具合関連マップ分析装置１０８は、先ず、指定された試験結果範囲内に於ける試験不正振る舞いを基に、その原因として特定された不具合を不具合情報記憶装置１０４内の不具合情報から特定し、更には記憶装置１０５にアクセスして同記憶装置１０５内の開発成果物関連情報を辿ることで得られる当該不具合に関連するその他の開発成果物を特定し、関連するものとして特定された各開発成果物をそれぞれに該当する記憶装置１０１〜１０３から読み出す（ステップ３０２）。
【００２７】
次に、不具合関連マップ分析装置１０８は、これらの不具合側の開発成果物について同時不具合関連事象の度数を求め（ステップ３０３）、引き続いて、同時不具合発生確率を計算する（ステップ３０４）。計算処理の後、不具合関連マップ分析装置１０８は、ステップ３０４の計算結果を上記入出力端末に出力して利用者に表示するか（利用者が、表示結果を見て、期待する結果が得られたか否か、指定したパラメータを変更する必要性があるか否かの判断をする場合）、或いは、同装置１０８内に予め定められた判別関数で以って同装置１０８内で自動的にステップ３０４の計算結果を評価して、それまでのパラメータで期待する結果が得られたか否かの判断を行い（ステップ３０５）、その判断結果に応じて既述したステップ３０１〜３０４を本装置は繰り返す。
【００２８】
ステップ３０４で得られた結果が充分であると利用者又は判別関数を用いた自動評価により判断された場合には、不具合関連マップ分析装置１０８は、指定されていた開発成果物集合の部分に関する不具合発生確率Ｐ（ｘ）及び同時不具合発生確率Ｐ（ｘ,ｙ）を計算し（ステップ３０６）、更に、条件付き確率Ｐ（ｘ｜ｙ）を計算して、各場所（ｘ,ｙ）の不具合関連マップの推定値を計算する（ステップ３０７）。そして、不具合関連マップ分析装置１０８は、必要に応じて、計算された不具合関連マップを上記入出力端末に出力して利用者に表示して評価させ、或いは、同装置１０８内に予め定められた指標に基づいて自動的に評価を行い、利用者より或いは同装置１０８内より発せられた保存指示に基づいて、不具合関連マップ生成装置１０９はその計算された不具合関連マップとその関連データとをまとめて一定のフォーマットに変換した上で、不具合関連マップを不具合関連マップ記憶装置１０６内に保存する（ステップ３０９）。
【００２９】
尚、ステップ３０６及び３０７を、ステップ３０４の直後ないしはステップ３０５の直前に於いて実施しても良い。
【００３０】
以上に記載した本実施の形態によれば、新たにテストを実施して観測される不正振る舞い或いはそれを分析して得られる不具合情報を基に、未だに見つかっていない不具合が存在する確率の高い開発成果物或いは存在可能性の高い不具合に関連付けられた開発成果物を予測するための不具合関連マップを生成し保存しておくことが出来る。
【００３１】
（実施の形態２）
本実施の形態では、図４のブロック図に示す様に、５）設計モデル記憶装置４００が保持する、ソフトウェアの要求仕様書及び設計情報といった設計モデル、及び、６）開発管理データ記憶装置４０１に記録された、開発実行時の開発管理情報（例えば、利用者がスキルを有するか否かの情報、又は、利用者がいつの時点（多忙な時か否か）で開発すべきソフトウェアを作成したか否かの情報）の何れか一方或いは両方を、実施の形態１に於ける開発成果物に対して、更に開発成果物として加える点に有り、図４の不具合関連マップ分析装置１０８は、実施の形態１で既述した図３に示す方法に基づいて、これらの開発成果物１）〜６）を含めた不具合関連マップを作成する。開発成果物が増加される以外の点は、実施の形態１の場合と同一である。
【００３２】
本実施の形態によれば、試験仕様からみてソースコードよりも上流にある設計又は仕様の不具合についても不具合関連マップの座標として利用することが出来、又、開発管理情報を不具合関連マップの中で扱うことが出来る様になる。
【００３３】
（実施の形態３）
図５は、本実施の形態に係るソフトウェア試験・開発支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図５に示す様に、本装置は、実施の形態１の装置（図１）が有する各構成要素に加えて、不具合箇所推定装置５００を更に備える点に、その特徴点を有している。この不具合箇所推定装置５００もまた、不具合関連マップ分析装置１０８及び不具合関連マップ生成装置１０９と同様に、内部又は外部のネットワークを介して、利用者が利用可能な入出力端末（図示せず。）に接続されており、例えばマイクロコンピュータより構成される。不具合箇所推定装置５００は、その専用プログラムの制御の下で、不具合関連マップ記憶装置１０６に記憶されている不具合関連マップを読み出して、この不具合関連マップに基づいて不具合箇所の推定を計算により実行する機能を、呈する。又、図６は、上記の専用プログラムによって実現される不具合箇所推定装置５００の動作手順を示すフローチャートである。尚、この不具合箇所推定装置５００を図４の実施の形態２の装置に適用しても良い。
【００３４】
不具合箇所推定装置５００が図６に基づき不具合箇所の推定動作を行う場合に、先ず、利用者は、上記の入出力端末を使用して、推定元（試験の結果より不具合と成った箇所及びその不具合の原因）となる不具合に関連する開発成果物特定単位或いは不具合関連成果物ｙを指定する（ステップ６０１）。この入力を受けて、不具合箇所推定装置５００はｙの不具合関連マップを不具合関連マップ記憶装置１０６からロードする（ステップ６０２）。既述した通り、不具合関連マップは、ｘを任意の開発成果物として、条件付き確率Ｐ（ｘ｜ｙ）を表す表形式の数値データである。次に、不具合箇所推定装置５００は、予め定められている基準値を用いて、ｙに対する条件付き確率Ｐ（ｘ｜ｙ）が上記基準値よりも大きくなる様なｘを検索ないしは特定し（ステップ６０３）、特定されたｘに相当する開発成果物の一覧を、上記の入出力端末に表示する（ステップ６０４）。又、不具合箇所推定装置５００は、ｘに関する開発成果物アクセスインターフェースが管理する関連情報も同様に上記の入出力端末に表示する（ステップ６０５）。
【００３５】
今、仮に、既述の図２に例示した不具合関連マップが得られたものとすると、不具合箇所推定装置５００は、当該不具合関連マップを基に、以下の様な不具合箇所の推定を行うことが出来る。即ち、不具合箇所推定装置５００は、利用者により指定されたｙである試験1データＡの試験を実施した結果、不正振る舞いが観測された場合には、当該不具合関連マップに於けるプログラム１又はプログラム３の条件付き確率Ｐ（ｘ｜ｙ）の値６０又は５５を上記基準値と比較して、プログラム１又はプログラム３に不具合が存在する可能性が大きいと推定する。又、試験1データＢの不正振る舞いに於いては、不具合箇所推定装置５００は、プログラム２或いはプログラム３の不具合に起因する可能性が大きいと推定する。この様に不具合関連マップを使うことで、不具合箇所推定装置５００は、不具合箇所に関する予測を行うことが可能となる。この予測結果に基づいて、利用者が不具合の分析或いは試験項目の優先順位を決めることで、ソフトウェア開発全体では開発効率を向上させることが期待される。
【００３６】
本実施の形態の装置は以上の様に動作するので、利用者は、生成された不具合関連マップを用いて、既存の不具合箇所からの不具合の同時確率が高いと推定される開発成果物情報を分析して、不具合の候補を特定することが出来る。即ち、未だに見つかっていない不具合が存在する確率の高い開発成果物或いは存在可能性の高い不具合に関連付けられた開発成果物を不具合関連マップから予測することで、予測される不具合を特定するための開発プロセスの優先順位を上げることが出来る。この結果、得られる試験項目の優先順位に従って試験を実施することで、開発全体としては、より早い時期に不具合を発見することが可能となり、開発効率を向上させることが出来る。
【００３７】
（変形例）
各実施の形態１〜３で既述した不具合関連マップを、対応するデータの重要度を表す指標が付け加えられた重要度付き不具合関連マップとしても良い。
【００３８】
（付記）
以上、本発明の実施の形態を詳細に開示し記述したが、以上の記述は本発明の適用可能な局面を例示したものであって、本発明はこれに限定されるものではない。即ち、記述した局面に対する様々な修正や変形例を、この発明の範囲から逸脱することの無い範囲内で考えることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の実施の形態１に係るソフトウェア試験及び開発支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る不具合関連マップの例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態１に係る装置を用いた不具合関連マップの生成方法を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態２に係るソフトウェア試験及び開発支援装置の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施の形態３に係るソフトウェア試験及び開発支援装置の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態３に係る不具合箇所推定装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４０】
１０１  ソースコード記憶装置、１０２  試験定義記憶装置、１０３  試験結果記憶装置、１０４  不具合情報記憶装置、１０５  開発成果物関連情報記憶装置、１０６  不具合関連マップ記憶装置、１０７  データ管理サーバ、１０８  不具合関連マップ分析装置、１０９  不具合関連マップ生成装置、５００  不具合箇所推定装置。
【図１】
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【図２】
2009277110.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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