静的解析技術によるソースコードの効率的な品質確保

摘要

IoT（Internet of Things）機器の高機能化やネットワークの多様化によって搭載ソフトウェアの大規模化が進んでいる。これに対し，ソフトウェアのコーディング段階で，プログラムを実行せずにソースコードを機械的に解析する静的解析技術を活用し，内在する不具合となる可能性がある箇所（以下“問題箇所”という。）の検出作業を効率化し，フロントローディング率向上を図ってきた。しかし，静的解析は警告の誤検出が多く，修正が必要な問題箇所の見極め作業に時間を要する傾向があり，大規模なソースコードに対しては誤検出による問題箇所の検出効率の悪化への対策が重要となっている。また，保守性やセキュリティ等のソフトウェア品質特性に関連付けたソースコード品質評価等，新たな観点による検証が求められており，静的解析結果から問題箇所を見極める作業の更なる効率化が必要である。