成長曲線でソフトウェアの信頼性を測る

テスト工程で見つかる欠陥の数は、はじめは急に増え、やがて頭打ちになります。この形は、生物の成長や普及過程を表すゴンペルツ曲線とよく似ています。

この研究では、ゴンペルツ曲線をソフトウェア信頼性成長モデルとして定式化し、そのパラメータを安定して推定するアルゴリズムを与えました。従来手法は初期値の選び方によって推定が発散することがありましたが、提案法はこれを回避します。実際の開発プロジェクトのデータで検証し、既存モデルと比べて予測精度が高いことを示しました。

研究室の論文の中で最も多く引用されている成果のひとつです。