ソフトウェア信頼性モデリング

テストをいつ打ち切り、いつリリースするか。故障データから信頼性を推定する確率モデルの研究。

ソフトウェアは知的生産物の代表例であり、開発の完全自動化は今なお困難です。一方で社会のソフトウェアへの依存度は高まり続けており、欠陥がシステム障害を引き起こし、重大な事故につながる例も少なくありません。

伝統的なアプローチでは、要求仕様定義・設計・コーディングを経て、最終段階のテスト工程で徹底的に欠陥を取り除き、リリースに足る信頼性を確保します。ここで問われるのは「どれだけテストすれば十分か」「いつリリースしてよいか」という定量的な判断です。

当研究室では、テスト工程で観測される故障データから信頼性を推定する確率モデルを研究しています。非同次ポアソン過程 (NHPP) に基づくソフトウェア信頼性成長モデルを中心に、Hawkes 過程を用いた自己励起型のモデル化、パラメトリック・ブートストラップによる区間推定、長期的な故障予測など、推定精度と実用性の両立を目指した手法を扱っています。