機械学習でソフトウェアの変更を改善する

ソフトウェアはどこにでもあるよ！モバイルアプリからコンピュータプログラムまで、楽しみや仕事で頼りにしてる。でも、ソフトウェアが大きくて複雑になるにつれて、変更するのが難しくなることも。ある部分を変えると、繋がってる別の部分も変えなきゃいけないことがあるんだ。これを「コーチェンジ関係」って呼ぶよ。車のブレーキとエンジンを同時に修理しなきゃいけないみたいなもんで、一つにだけ集中しちゃうと大変なことになるかも。

じゃあ、開発者たちはどのソフトウェアの部分が一緒に変わる必要があるのかどうやって見極めるの？伝統的には、自分の記憶や経験、ややこしいドキュメントに頼るしかなかったんだ。ネタバレ：それはあんまり効果的じゃない。そこで、私たちがスマートな方法を提供してるよ。

#変化の課題

大きなソフトウェアシステムは、密に結びついたコミュニティみたいなもんだ。一人が変更すると、他の人も変更が必要になることがある。特にプログラミングのメソッドに関しては、特定のタスクを行う役立つ小さな関数みたいに考えられるよ。一つのメソッドが更新されると、密接に関わってる他のメソッドも注目が必要になるかも。

これらのコーチェンジ関係を検出するのは難しいこともある。以前の方法はしばしば多くの誤報を出してた - 無関係な変更をたくさん警告しちゃう。例えば、水を沸かすたびに火災報知器が鳴るみたいなもんで、理由もなくパニックを生んじゃう。

この問題に取り組むために、もっと良いアプローチが必要だ。具体的な変更を見るだけじゃなくて、より広い文脈を考えなきゃ - 普通は「プルリクエスト」に見られるんだけど、これらはグループで一緒に変更するものなんだ。

#コーチェンジをランク付けする新しい方法

私たちは機械学習の力を借りることにしたよ。これはデータから学ぶようにコンピュータを教えるみたいなもん。もし、どのメソッドが一緒に変わる可能性が高いかを整理するモデルをトレーニングできたら？これを「ランク付け学習」（LtR）って呼ぶよ。まるでバーチャルアシスタントにタスクのリストを渡して、一番重要なものを選ばせるみたいな感じ。

私たちのアイデアは、過去にどれだけメソッドが一緒に変わったかを計算して、それに基づいてランク付けすること。多く一緒に作業した場合、チェックすべきリストで上位にランクされる。これで開発者は注意を向けるべき場所がわかるんだ。

150のオープンソースJavaプロジェクトでテストを行ったよ（結構な数だね！）。4100万行以上のコードがあったから、かなり忙しかった。でも、私たちの方法はかなりうまくいくことがわかったよ、特にランダムフォレストモデルで。多くの小さな決定が一つの明確な答えにつながる、すごく賢い投票システムみたいなもんだ。

#実際に何をテストしてる？

テストを深掘りすると、いくつかの重要な質問に興味があるんだ：

1. 私たちのモデルはコーチェンジメソッドをどれだけうまくランク付けできる？ 一緒に変わりそうなメソッドを予測するのが得意か見てみたい。

2. 私たちの方法は従来のランク付け方法に勝てるの？ ただ良いだけじゃなくて、ゲームチェンジャーになりたい。

3. 正確な予測をする上で最も重要な特徴は何？ 一部の特徴は他よりも重要かもしれないから、それを知るとプロセスがスムーズになる。

4. 私たちのモデルはどれくらい正確でいられる？ すぐに古くなっちゃうと、更新が必要になる - それは面倒だ。

#テストの時間！

私たちの方法を評価するために、いくつかの実験を行ったよ。まず、異なるメソッド間の過去の変更から「ゴールデンデータセット」を作成した。このデータセットはトレーニングとテストの部分に分けられた。トレーニング部分はモデル学習に役立ち、テスト部分はモデルの学習がどれだけうまくいってるかを確認する。

トレーニングが終わったら、モデルを実行して、NDCGっていう指標を使ってパフォーマンスを測定した。これはランク付けが実際の関連性とどれだけ合ってるかを確認する方法だ。

テストの結果、ランダムフォレストモデルは、一緒に注目すべきメソッドを見つけるのが非常に得意で、他のモデルと比べて高いランクを達成した。まるでお気に入りのレストランに秘密のメニューがあることがわかったみたい - これは絶対に良いものだってわかる。

#重要な特徴

予測の世界では、すべての特徴が同じようには作られてない。一部はスーパースターで、他はただの付き添い。私たちのトップ特徴？過去にメソッドがコーチェンジした回数！この小さなものが私たちのランクに大きな影響を与える。その他の重要な特徴は：

• パスの類似性： プロジェクト内でのメソッドの位置がどれだけ近いか。
• 作者の類似性： 同じ人が両方のメソッドに関わっている場合、一緒に変わる可能性が高い。

反対に、あまり影響を与えない特徴もあった。例えば、コードが似てることはコーチェンジを予測するのにあまり役立たなかった。まるで二人のいとこがじいちゃんの祖父母を共有してるからって最高の友達だと思うようなもんだ - いつも正しいわけじゃない！

#タイミングが全て

もう一つ面白い要素として、過去のデータをどれくらいの期間使うべきかを考察した。短すぎると、モデルが十分に学習できない；長すぎると、古くなっちゃう。いくつかの期間をテストした結果、90日から180日の履歴を使うのがベストだとわかった。でも、60日間の新しい予測の後にはモデルを再トレーニングするのが賢明。さもないと、野生のガチョウを追い回す羽目にもなる。

#開発者にとっての意味

じゃあ、これが地下室やオフィス、カフェでコーディングしてる人たちにとってどういう意味があるの？ここに重要なポイント：

1. バグが減る： よく一緒に変わるメソッドを知ることで、見過ごされがちなバグを避けられる。

2. より良いクオリティコード： 密接にリンクしたメソッドを認識することで、依存性を減らせて、クリーンなコードにつながる。散らかった部屋を片付けるみたいなもんで、何かを見つけやすくなる！

3. 協力の強化： コーチェンジ関係を理解することで、チームが関連するタスクを同じ開発者に割り当てられ、効率的に作業が進む。キッチンで一緒に働く二人のシェフを想像してみて - 材料やアイデアを渡し合うから、良い料理ができる。

4. 賢いテスト： テスターは変更の影響を受けそうなメソッドに集中できるから、テストの労力が無駄にならない。まるで盲目的にウロウロするのではなく、地図を使うみたい。

#まとめ

常に変化し進化しているソフトウェアの世界では、これらの変更を追跡し管理するためのスマートな方法がゲームチェンジャーになる。機械学習を使って、コーチェンジメソッドを特定しランク付けすることで、開発者が仕事をより良く、より早くできるツールを作った。

今後も私たちのアプローチを洗練させながら、他のプログラミング言語やツールにも展開していくかもしれない。そうすれば、さらに多くの開発者にこのソリューションが役立つようになる。結局のところ、誰だって良いアップグレードが好きだよね？