Updated on 2026/06/22

Information

 

写真a

 
KONDO MASANARI
 
Organization
Faculty of Information Science and Electrical Engineering Department of Advanced Information Technology Assistant Professor
School of Engineering Department of Electrical Engineering and Computer Science(Concurrent)
Graduate School of Information Science and Electrical Engineering Department of Information Science and Technology(Concurrent)
Title
Assistant Professor
Contact information
メールアドレス
Homepage
External link

Research Areas

  • Informatics / Software

  • Informatics / Software

Degree

  • Doctor of Engineering

Research History

  • 福岡未踏的人材発掘・育成コンソーシアム  PM 

    2025.7 - Present

      More details

  • 大学共同利用機関法人 情報システム研究機構 国立情報学研究所  特任研究員 

    2025.4 - Present

      More details

    Country:Japan

    researchmap

  • Kyushu University Faculty of Information Science and Electrical Engineering Assistant Professor 

    2021.4 - Present

      More details

    Country:Japan

    researchmap

  • Kyushu University  Assistant Professor 

    2021.3 - Present

      More details

    Country:Japan

Education

  • Kyoto Institute of Technology     京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科 博士後期課程 設計工学専攻

    2019.4 - 2021.3

  • Kyoto Institute of Technology     大学院工芸科学研究科 博士前期課程 情報工学専攻

    2017.4 - 2019.3

  • Kyoto Institute of Technology   工芸科学部   情報工学課程

    2015.4 - 2017.3

Research Interests・Research Keywords

  • Research theme: Empirical Software Engineering

    Keyword: Empirical Software Engineering

    Research period: 2026

  • Research theme: Rationale decision mining

    Keyword: Rationale decision mining

    Research period: 2026

  • Research theme: Blockchain

    Keyword: Blockchain

    Research period: 2026

  • Research theme: Software Repository Mining

    Keyword: Software Repository Mining

    Research period: 2026

  • Research theme: Software Metrics

    Keyword: Software Metrics

    Research period: 2026

  • Research theme: SE4AI

    Keyword: SE4AI

    Research period: 2026

  • Research theme: AI4SE

    Keyword: AI4SE

    Research period: 2026

  • Research theme: Software Engineering

    Keyword: Software Repository Mining, Empirical Software Engineering, Software Metrics, Defect Prediction, Remote Work Software Development, Blockchain, Infrastructure as Code, Technical Debt, Debug, fault localization, automated program repair,LLM4SE,SE4LLM

    Research period: 2016.4

Awards

  • 研究奨励賞

    2026.3   電子情報通信学会ソフトウェアサイエンス研究会   関数の依存関係に基づく探索範囲を拡張したSZZ手法の初期調査

    近藤 偉成,近藤 将成,亀井 靖高,肥後 芳樹

     More details

  • 第30回(2025年度)工学教育賞 業績部門

    2026.3   公益社団法人日本工学教育協会(JSEE)   福岡県における次世代エンジニアの発掘・育成活動

    福岡未踏事業.代表:九州大学 荒川豊 教授(近藤はPMとして参加)

     More details

  • 優秀論文賞

    2026.2   第12回 実践的IT教育シンポジウム rePiT2026   PointerPuzzle:C言語のポインタ向け学習支援ゲームの提案と予備的評価

    伊澤勇気, 小形真平, 近藤将成, 岡野浩三

     More details

  • 卓越研究賞

    2025.9   情報処理学会ソフトウェア工学研究会   Repairs and Breaks Prediction for Deep Neural Networks, ACM Transactions on Software Engineering and Methodology

    Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Lei Ma, Naoyasu Ubahashi, Yasutaka Kamei

     More details

  • 研究奨励賞

    2025.9   ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2025運営委員会   シラバスから見る日本と海外におけるソフトウェア工学教育の違い:世界のトップ大学との比較

    柏 祐太郎, 近藤 将成, 槇原 絵里奈, 亀井 靖高

     More details

  • 卓越研究賞

    2025.9   情報処理学会ソフトウェア工学研究会   An Empirical Study of Token-based Micro Commits, Empirical Software Engineering

    Masanari Kondo, Daniel German, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi, Osamu Mizuno

     More details

  • 研究奨励賞

    2025.3   電子情報通信学会ソフトウェアサイエンス研究会   Small Language Modelを用いた自動プログラム修正に関する実証実験

    草間 紀輝, Honglin Shu, 近藤 将成, 亀井 靖高

  • 研究奨励賞

    2025.3   電子情報通信学会ソフトウェアサイエンス研究会   Small Language Modelを用いた自動プログラム修正に関する実証実験

    草間 紀輝, Honglin Shu, 近藤 将成, 亀井 靖高

     More details

  • ポスター・デモ賞

    2024.11   第三十一回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2024) 運営委員会   Repairs and Breaks Prediction for Deep Neural Networks

    石本優太, 近藤 将成, 馬 雷, 鵜林 尚靖, 亀井 靖高

     More details

  • ICPC2024 Distinguished Reviewer Award

    2024.4   ICPC2024  

     More details

    2024年に開催された国際会議ICPC 2024(International Conference on Program Comprehension)は,ソフトウェア開発における人間の「理解」を主題とし,CORE Aランクに位置づけられる国際的に権威ある学会である.本学会のプログラム委員(Program Committee, PC)に助教かつ査読当時29歳という若手として選出され,研究分野の最前線で活発に議論・査読に従事した.特に,Research Trackの査読において優れた報告を行った委員に贈られるDistinguished Reviewer Awardを受賞し,全60名のPCメンバー中11名(うち日本人は2名)に選出された.

  • ICPC2024 Distinguished Reviewer Award

    2024.4   International Conference on Program Comprehension 2024 Organizing Committee  

    Masanari Kondo

     More details

  • 電子情報通信学会ソフトウェアサイエンス研究会研究奨励賞

    2023.4   電子情報通信学会ソフトウェアサイエンス研究会   石本優太,近藤将成,鵜林尚靖,亀井靖高,確率的オートマトンとn-gramに基づくRNNに対するバグ限局

  • 電子情報通信学会ソフトウェアサイエンス研究会研究奨励賞

    2023.4   電子情報通信学会   確率的オートマトンとn-gramに基づくRNNに対するバグ限局

    石本優太,近藤将成,鵜林尚靖,亀井靖高

     More details

  • 研究奨励賞

    2022.3   電子情報通信学会ソフトウェアサイエンス研究会   森田一成・柏 祐太郎・中村 司・山本大貴・近藤将成・亀井靖高・鵜林尚靖(九大), トレースログを用いたバグ予測の性能評価, 信学技報, vol. 121, no. 416, SS2021-53, pp. 66-71, 2022年3月.

  • 研究奨励賞

    2022.3   電子情報通信学会ソフトウェアサイエンス研究会   トレースログを用いたバグ予測の性能評価

    森田 一成, 柏 祐太郎, 中村 司, 山本 大貴, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

     More details

    森田一成・柏 祐太郎・中村 司・山本大貴・近藤将成・亀井靖高・鵜林尚靖(九大), トレースログを用いたバグ予測の性能評価, 信学技報, vol. 121, no. 416, SS2021-53, pp. 66-71, 2022年3月.

    researchmap

  • 研究奨励賞

    2021.9   一般社団法人 情報処理学会 ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021   自動プログラム修正技術の性能評価 -九州大学の基幹教育データを用いた事例研究-

  • 学生奨励賞

    2021.9   一般社団法人 情報処理学会 ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021   木編集距離を用いた類似コード検索器における深層学習モデルの性能評価

  • 卓越研究賞

    2020.9   一般社団法人 情報処理学会 ソフトウェア工学研究会   (no name)

  • 卓越研究賞

    2019.8   一般社団法人 情報処理学会 ソフトウェア工学研究会   (no name)

  • 卓越研究賞

    2019.8   一般社団法人 情報処理学会 ソフトウェア工学研究会   (no name)

  • 研究業績賞

    2019.3   京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科  

  • 山下記念研究賞

    2019.3   一般社団法人 情報処理学会   深層学習による不具合混入コミットの予測と評価

  • 特選論文

    2018.4   一般社団法人 情報処理学会   深層学習によるソースコードコミットからの不具合混入予測

  • 善吾賞

    2018.3   特定非営利活動法人 ソフトウェアテスト技術振興協会   深層学習による不具合混入コミットの予測と評価

  • 最優秀論文賞

    2017.9   一般社団法人 情報処理学会 ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017   深層学習による不具合混入コミットの予測と評価

▼display all

Papers

  • An Empirical Study of Token-based Micro Commits Reviewed International coauthorship

    Masanari Kondo, Daniel German, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi, Osamu Mizuno

    Empirical Software Engineering   29 ( 148 )   2024.9

     More details

    Authorship:Lead author, Corresponding author   Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    DOI: https://doi.org/10.1007/s10664-024-10527-8

  • An Empirical Study of Issue-Link Algorithms: Which Issue-Link Algorithms Should We Use? Reviewed International journal

    @Masanari Kondo, @Yutaro Kashiwa, @Yasutaka Kamei, and @Osamu Mizuno

    Empirical Software Engineering   27   2022.7

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    DOI: https://doi.org/10.1007/s10664-022-10120-x

  • Code cloning in smart contracts: a case study on verified contracts from the Ethereum blockchain platform Reviewed

    Masanari Kondo, Gustavo A. Oliva, Zhen Ming Jiang, Ahmed E. Hassan, Osamu Mizuno

    Empirical Software Engineering   25 ( 6 )   4617 - 4675   2020.11

     More details

    Language:Others   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    Ethereum is a blockchain platform that hosts and executes smart contracts. Smart contracts have been used to implement cryptocurrencies and crowdfunding initiatives (ICOs). A major concern in Ethereum is the security of smart contracts. Different from traditional software development, smart contracts are immutable once deployed. Hence, vulnerabilities and bugs in smart contracts can lead to catastrophic financial loses. In order to avoid taking the risk of writing buggy code, smart contract developers are encouraged to reuse pieces of code from reputable sources (e.g., OpenZeppelin). In this paper, we study code cloning in Ethereum. Our goal is to quantify the amount of clones in Ethereum (RQ1), understand key characteristics of clone clusters (RQ2), and determine whether smart contracts contain pieces of code that are identical to those published by OpenZeppelin (RQ3). We applied Deckard, a tree-based clone detector, to all Ethereum contracts for which the source code was available. We observe that developers frequently clone contracts. In particular, 79.2% of the studied contracts are clones and we note an upward trend in the number of cloned contracts per quarter. With regards to the characteristics of clone clusters, we observe that: (i) 9 out of the top-10 largest clone clusters are token managers, (ii) most of the activity of a cluster tends to be concentrated on a few contracts, and (iii) contracts in a cluster to be created by several authors. Finally, we note that the studied contracts have different ratios of code blocks that are identical to those provided by the OpenZeppelin project. Due to the immutability of smart contracts, as well as the impossibility of reverting transactions once they are deemed final, we conclude that the aforementioned findings yield implications to the security, development, and usage of smart contracts.

    DOI: 10.1007/s10664-020-09852-5

  • The impact of context metrics on just-in-time defect prediction Reviewed

    Masanari Kondo, Daniel M. German, Osamu Mizuno, Eun-Hye Choi

    Empirical Software Engineering   25 ( 1 )   890 - 939   2020.1

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    DOI: 10.1007/s10664-019-09736-3

  • The impact of feature reduction techniques on defect prediction models Reviewed

    Masanari Kondo, Cor-Paul Bezemer, Yasutaka Kamei, Ahmed E. Hassan, Osamu Mizuno

    Empirical Software Engineering   24 ( 4 )   1925 - 1963   2019.8

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    DOI: 10.1007/s10664-018-9679-5

  • 深層学習によるソースコードコミットからの不具合混入予測 Reviewed

    近藤 将成, 森 啓太, 水野 修, 崔 銀惠

    情報処理学会論文誌   59 ( 4 )   1250 - 1261   2018.4

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    Just-in-Time Defect Prediction Applying Deep Learning to Source Code Changes

  • MV-SZZ: An Empirical Study of a Majority Voting-Based SZZ Method Reviewed

    Inase Kondo, Masanari Kondo, Daniel M. German, Yasutaka Kamei, Yoshiki Higo

    IEEE Transactions on Software Engineering   2026.5   ISSN:0098-5589

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    DOI: 10.1109/tse.2026.3688089

  • Toward Linking Declined Proposals and Source Code: An Exploratory Study on the Go Repository Reviewed

    Sota Nakashima, Masanari Kondo, Mahmoud Alfadel, Aly Ahmad, Toshihiro Nakae, Hidenori Matsuzaki, Yasutaka Kamei

    The 23rd International Conference on Mining Software Repositories (MSR 2026)   2026.4

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

    researchmap

  • Not-So-Pretty: Studying and Segmenting Multiline Console Logs Reviewed

    Jianchen Zhao, Kundi Yao, Masanari Kondo, Hetong Dai, Weiyi Shang, Yasutaka Kamei

    ACM Transactions on Software Engineering and Methodology   2026.3   ISSN:1049-331X eISSN:1557-7392

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)   Publisher:Association for Computing Machinery (ACM)  

    Console logs play a crucial role in the development, maintenance, and operation of software systems. However, their diverse and human-oriented formatting presents significant challenges for automated analysis. Most existing log analysis benchmarks and the tools built upon them operate under the assumption that individual log messages correspond to single lines. In reality, console logs frequently span multiple lines and exhibit a wide range of structures and formats, complicating parsing and downstream analysis. In this paper, we conduct a qualitative study on a diverse dataset of console logs, identifying four structural types and ten common formats in multiline log segments. We find that although only 3% of the log messages are multiline, they account for 66% of the content by line count. To address the challenge of parsing log messages that span multiple lines, we also propose a deep learning–based preprocessing approach that splits logs into structurally and semantically consistent segments and assigns labels about their format. Our model, trained on a manually labelled dataset, achieves an F1 score of 0.88 for log segmentation and 0.84 for log format classification. We release our dataset and model to support further research in log analysis.

    DOI: 10.1145/3803019

    researchmap

  • Leveraging Mutation Analysis for LLM-based Repair of Quantum Programs Reviewed

    Chihiro Yoshida, Yuta Ishimoto, Olivier Nourry, Masanari Kondo, Makoto Matsushita, Yasutaka Kamei, Yoshiki Higo

    The 33rd IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2026)   92 - 97   2026.3

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

    DOI: 10.1109/SANER67736.2026.00019

    researchmap

  • BUPLinker: Bridging Users and Developers in Mobile Application Evolution Reviewed

    Ayana Uematsu, Hironori Washizaki, Naoyasu Ubayashi, Masanari Kondo, Juichi Takahashi, Yohei Takagi

    Proc. of the 33rd IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2026)   485 - 490   2026.3

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

    researchmap

  • PointerPuzzle:C言語のポインタ向け学習支援ゲームの提案と予備的評価 Reviewed

    伊澤 勇気, 小形 真平, 近藤 将成, 岡野 浩三

    実践的IT教育シンポジウム rePiT 論文集   2026.2

     More details

  • Abandonment and Resilience: Understanding Core Developer Turnover in Open-Source Software Reviewed

    NOURRY Olivier, KONDO Masanari, SAITO Shinobu, IIMURA Yukako, UBAYASHI Naoyasu, KAMEI Yasutaka

    IEICE Transactions on Information and Systems   E108.D ( 11 )   1412 - 1415   2025.11   ISSN:09168532 eISSN:17451361

     More details

    Language:English   Publisher:The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers  

    <p><b>[Background]</b> Throughout their lifetime, open-source software systems will naturally attract new contributors and lose existing contributors. Not all OSS contributors are equal, however, as some contributors within a project possess significant knowledge and expertise of the codebase (i.e., core developers). When investigating a project’s ability to attract new contributors and how often a project loses contributors, it is therefore important to take into account the expertise of the contributors. <b>[Goal]</b> Since core developers are vital to a project’s longevity, we therefore aim to find out: can OSS projects attract new core developers and how often do OSS projects lose core developers? <b>[Results]</b> To investigate core developer contribution patterns, we calculate the truck factor (or bus factor) of over 36,000 OSS projects to investigate how often TF developers join or abandon OSS projects. We find that 89% of our studied projects have experienced losing their core development team at least once. Our results also show that in 70% of cases, this project abandonment happens within the first three years of a project’s life. We also find that most OSS projects rely on a single core developer to maintain development activities. Finally, we find that only 27% of projects that were abandoned were able to attract at least one new TF developer.</p>

    DOI: 10.1587/transinf.2025edl8005

    Web of Science

    Scopus

    CiNii Research

  • シラバスから見る日本と海外におけるソフトウェア工学教育の違い:世界のトップ大学との比較 Reviewed

    柏 祐太郎, 近藤 将成, 槇原 絵里奈, 亀井 靖高

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2025論文集   2025   105 - 113   2025.9

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (other academic)  

    researchmap

  • Small Language Modelを用いた自動プログラム修正に関する実証実験

    草間 紀輝, Honglin Shu, 近藤 将成, 亀井 靖高

    信学技法   124 ( 429 )   152 - 157   2025.3

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (conference, symposium, etc.)  

  • 量子プログラムに対するミューテーションに基づく欠陥局所化

    石本優太・近藤将成(九大)・鵜林尚靖(早大)・亀井靖高(九大)・勝部瞭太・佐藤直人・小川秀人(日立)

    信学技報   124 ( 429 )   194 - 199   2025.3

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (conference, symposium, etc.)  

  • GPT-4oを用いたコード自動生成におけるプログラムフローチャート画像の影響調査

    戸井裕規・東本知志・近藤将成(九大)・鵜林尚靖(早大)・亀井靖高(九大)

    信学技報,   124 ( 429 )   164 - 169   2025.3

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (conference, symposium, etc.)  

  • ビデオゲームにおけるバグの自動検出手法の提案と初期評価

    植中 雄斗, 石本 優太, 近藤 将成, 亀井 靖高

    第219回ソフトウェア工学研究発表会   2025.3

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (conference, symposium, etc.)  

  • SZZ手法によるバグ混入コミット推定精度向上のためのコンテキストを考慮した開発履歴の提案

    近藤偉成(阪大)・近藤将成・亀井靖高(九大)・肥後芳樹(阪大)

    信学技法   124 ( 326 )   104 - 109   2025.1

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (conference, symposium, etc.)  

  • Repairs and Breaks Prediction for Deep Neural Networks Reviewed International coauthorship

    Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Lei Ma, Naoyasu Ubahashi, Yasutaka Kamei

    ACM Transactions on Software Engineering and Methodology   2025

     More details

    本研究では,ディープニューラルネットワーク(DNN)を組み込んだソフトウェアシステムにおける品質保証の一環として,DNNの重みを修正する修復(repair)手法の適用可否を予測するモデルを構築した.具体的には,修復後に性能が向上する「Repairs」と性能が低下する「Breaks」を分類する予測モデルを提案し,4種類の修復手法および10種類のデータセットを用いた実験を通じて評価を行った.実験の結果,本モデルは24ケース中16ケースにおいて最適な修復手法を選択し,単純な選択法と比較して平均16.29%の時間短縮を実現した.本成果は,DNNを組み込んだソフトウェアシステムの開発者がDNNの修復手法を適用すべきか否か,またどの手法を選択すべきかを事前に判断可能とするものであり,実運用環境におけるコスト削減に寄与する.

  • Evaluating Mutation-based Fault Localization for Quantum Programs Reviewed

    Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, Yasutaka Kamei, Ryota Katsube, Naoto Sato and Hideto Ogawa

    Proc. of the 29th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE 2025)   2025

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • A Preliminary Study on Large Language Models Self-Negotiation in Software Engineering Reviewed

    Chunrun Tao, Honglin Shu, Masanari Kondo and Yasutaka Kamei

    In Proc. of the 41st International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME2025)   2025

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • How Small is Enough? Empirical Evidence of Quantized Small Language Models for Automated Program Repair Reviewed

    Kazuki Kusama, Honglin Shu, Masanari Kondo and Yasutaka Kamei

    In Proc. of the 19th ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM2025)   2025

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • How Far Have LLMs Come Toward Automated SATD Taxonomy Construction? Reviewed

    Sota Nakashima, Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Tao Xiao, Yasutaka Kamei

    2025 32nd Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC)   832 - 836   2025   ISSN:1530-1362 ISBN:979-8-3315-6654-8

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)   Publisher:IEEE  

    Technical debt refers to suboptimal code that degrades software quality. When developers intentionally introduce such debt, it is called self-admitted technical debt (SATD). Since SATD hinders maintenance, identifying its categories is key to uncovering quality issues. Traditionally, constructing such taxonomies requires manually inspecting SATD comments and surrounding code, which is time-consuming, labor-intensive, and often inconsistent due to annotator subjectivity. In this study, we investigate to what extent large language models (LLMs) can generate SATD taxonomies. We designed a structured, LLM-driven pipeline that mirrors the taxonomy construction steps researchers typically follow. We evaluated it on SATD datasets from three domains: quantum software, smart contracts, and machine learning. It successfully recovered domain-specific categories reported in prior work, such as Layer Configuration in machine learning. It also completed taxonomy generation in under two hours and for less than $1, even on the largest dataset. These results suggest that, while full automation remains challenging, LLMs can support semi-automated SATD taxonomy construction. Furthermore, our work opens up avenues for future work, such as automated taxonomy generation in other areas.

    DOI: 10.1109/APSEC66846.2025.00087

    Web of Science

    Scopus

    researchmap

  • AILinkPreviewer: Enhancing Code Reviews with LLM-Powered Link Previews Reviewed

    Panya Trakoolgerntong, Tao Xiao, Masanari Kondo, Chaiyong Ragkhitwetsagul, Morakot Choetkiertikul, Pattaraporn Sangaroonsilp, Yasutaka Kamei

    2025 32nd Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC)   1021 - 1024   2025   ISSN:1530-1362 ISBN:979-8-3315-6654-8

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)   Publisher:IEEE  

    Code review is a key practice in software engineering, where developers evaluate code changes to ensure quality and maintainability. Links to issues and external resources are often included in Pull Requests (PRs) to provide additional context, yet they are typically discarded in automated tasks such as PR summarization and code review comment generation. This limits the richness of information available to reviewers and increases cognitive load by forcing context-switching. To address this gap, we present AILINKPREVIEWER, a tool that leverages Large Language Models (LLMs) to generate previews of links in PRs using PR metadata, including titles, descriptions, comments, and link body content. We analyzed 50 engineered GitHub repositories and compared three approaches: Contextual LLM summaries, Non-Contextual LLM summaries, and Metadata-based previews. The results in metrics such as BLEU, BERTScore, and compression ratio show that contextual summaries consistently outperform other methods. However, in a user study with seven participants, most preferred non-contextual summaries, suggesting a trade-off between metric performance and perceived usability. These findings demonstrate the potential of LLM-powered link previews to enhance code review efficiency and to provide richer context for developers and automation in software engineering. The video demo is available at https://www.youtube.com/ watch?v=h2qH4RtrB3E, and the tool and its source code can be found at https://github.com/c4rtune/AILinkPreviewer.

    DOI: 10.1109/APSEC66846.2025.00121

    Web of Science

    Scopus

    researchmap

  • Exploring the Adoption of Fuzz Testing in Open-Source Software: A Case Study of the Go Community Reviewed International coauthorship

    Olivier Nourry, Masanari Kondo, Mahmoud Alfadel, Shane McIntosh, Yasutaka Kamei,

    In Proc. of the 40th International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME)   300 - 311   2024.12

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

    DOI: https://doi.org/10.1109/ICSME58944.2024.00036

  • プロンプトの自然言語差異が LLM を用いたコード自動生成に及ぼす影響の研究 International coauthorship

    徳益 晴香, 近藤 将成, 小栁 慶(九州大学), Wang Dong(天津大学), 鵜林 尚靖(早稲田大学), Serebrenik Alexander(Eindhoven University of Technology), 亀井 靖高(九州大学)

    第218回ソフトウェア工学研究発表会   2024.11

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (conference, symposium, etc.)  

  • An empirical study of token-based micro commits Reviewed

    Masanari Kondo, Daniel M. German, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi, Osamu Mizuno

    Empirical Software Engineering   29 ( 6 )   1 - 33   2024.11   ISSN:1382-3256 eISSN:1573-7616

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)   Publisher:Empirical Software Engineering  

    In software development, developers frequently apply maintenance activities to the source code that change a few lines by a single commit. A good understanding of the characteristics of such small changes can support quality assurance approaches (e.g., automated program repair), as it is likely that small changes are addressing deficiencies in other changes; thus, understanding the reasons for creating small changes can help understand the types of errors introduced. Eventually, these reasons and the types of errors can be used to enhance quality assurance approaches for improving code quality. While prior studies used code churns to characterize and investigate the small changes, such a definition has a critical limitation. Specifically, it loses the information of changed tokens in a line. For example, this definition fails to distinguish the following two one-line changes: (1) changing a string literal to fix a displayed message and (2) changing a function call and adding a new parameter. These are definitely maintenance activities, but we deduce that researchers and practitioners are interested in supporting the latter change. To address this limitation, in this paper, we define micro commits, a type of small change based on changed tokens. Our goal is to quantify small changes using changed tokens. Changed tokens allow us to identify small changes more precisely. In fact, this token-level definition can distinguish the above example. We investigate defined micro commits in four OSS projects and understand their characteristics as the first empirical study on token-based micro commits. We find that micro commits mainly replace a single name or literal token, and micro commits are more likely used to fix bugs. Additionally, we propose the use of token-based information to support software engineering approaches in which very small changes significantly affect their effectiveness.

    DOI: 10.1007/s10664-024-10527-8

    Web of Science

    Scopus

    researchmap

  • 異なる変更量のコミットがJust-In-Timeバグ予測の評価結果へ与える影響の調査 Reviewed

    近藤 将成, 池田 翔, Krishnan Rajbahadur Gopi, 鵜林 尚靖, 亀井 靖高

    第31回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ(FOSE2024)   75 - 84   2024.11

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Part of collection (book)  

    researchmap

  • LineVul+: Towards Automated Program Repair via Line-level Defect Prediction Reviewed

    WADA Kanta, MORITA Issei, KONDO Masanari, KAMEI Yasutaka, UBAYASHI Naoyasu

    Computer Software   41 ( 4 )   4_14 - 4_20   2024.10   ISSN:02896540

     More details

    Language:Japanese   Publisher:Japan Society for Software Science and Technology  

    <p>In recent years, automated program repair (APR) has been conducted to reduce the cost of debugging. When performing APR, it is necessary to perform fault localization (FL) to identify the location of bugs. A challenge of FL is that most FL techniques rely on test case coverage. They become difficult to apply when there are insufficient test cases and low test coverage. To overcome this challenge, we have shifted from using FL techniques to employing line-level defect prediction for APR. The latter generally does not require test cases. Because line-level defect prediction targets bugs at the same level of granularity as existing FL techniques, it could be considered as an alternative to these FL techniques. In this paper, we construct and assess our proposed line-level defect prediction approach LineVul+, which is an enhanced version of LineVul, an existing line-level vulnerability detection approach, and discuss its applicability to APR. The proposed approach conducts a two-step defect prediction. Initially, it predicts bugs on sections of differences provided by Git (<I>hunks</I>). If a bug is predicted, it then performs the prediction at the line-level. Our prediction at the hunk-level yielded low precision but high recall. Meanwhile, for line-level prediction, we achieved a Top-5 Accuracy of 0.84, and a median IFA of 0. In conclusion, reducing the number of false positives is necessary to apply the proposed approach to APR.</p>

    DOI: 10.11309/jssst.41.4_14

    Scopus

    CiNii Research

  • LLMを用いたソフトウェア工学エージェントに対するパーソナリティの影響の初期調査

    友池 真輝, 石本 優太, 近藤 将成 (九州大学), 鵜林 尚靖 (早稲田大学), 亀井 靖高 (九州大学)

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2024論文集 (SES2024), 一般論文   123 - 129   2024.9

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (conference, symposium, etc.)  

  • An Empirical Study on Small Language Models in Sentiment Analysis for Software Engineering

    Chunrun Tao, Honglin Shu, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2024論文集 (SES2024), 一般論文   130 - 136   2024.9

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (conference, symposium, etc.)  

  • Benefits and Pitfalls of Token-Level SZZ: An Empirical Study on OSS Projects Reviewed

    Hiroya Watanabe, Masanari Kondo, Eunjong Choi and Osamu Mizuno

    In Proc. of the IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER2024)   776 - 786   2024.7   ISSN:1534-5351 ISBN:979-8-3503-3067-0

     More details

    Publishing type:Research paper (international conference proceedings)   Publisher:Proceedings 2024 IEEE International Conference on Software Analysis Evolution and Reengineering Saner 2024  

    SZZ is the de facto standard method for identifying bug-inducing commits. The accuracy of this method heavily relies on source code management systems, such as Git, as it requires tracing the history of source code changes (i.e., commit histories) to bug-inducing commits. However, it has been reported that these systems introduce biases in commit histories because they only store line-level changes. It is known that such coarse-grained line-level changes can result in the failure to accurately track the commit history and reduce the performance of SZZ. To relieve this challenge, we explore the accuracy of SZZ in token-level changes, which provide finer-grained information to trace commit histories compared to line-level ones, and we discuss the potential benefits and pitfalls of utilizing token-level changes for SZZ. As a result of experiments on 68 OSS projects, we found that SZZ, which uses token-level histories, identifies two new bug-inducing commits that are missed when using line-level histories. Furthermore, our manual analysis of the identified commits indicates that they reduce false-positive bug-inducing commits caused by source code formatting and whitespace changes. However, this improvement in detecting bug-inducing commits comes with a trade-off of 0.081 decrease in overall accuracy, as measured by the F1 score. Consequently, we summarized three potential benefits and five pitfalls of using token-level and line-level tracking for SZZ.

    DOI: 10.1109/SANER60148.2024.00084

    Web of Science

    Scopus

    researchmap

    Other Link: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/wcre/saner2024.html#WatanabeKCM24

  • TraceJIT: Evaluating the Impact of Behavioral Code Change on Just-In-Time Defect Prediction Reviewed International coauthorship

    Issei Morita, Yutaro Kashiwa, Masanari Kondo, Jeongju Sohn, Shane McIntosh, Yasutaka Kamei and Naoyasu Ubayashi

    In Proc. of the IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER2024)   580 - 591   2024.7   ISSN:1534-5351 ISBN:979-8-3503-3067-0

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)   Publisher:Proceedings 2024 IEEE International Conference on Software Analysis Evolution and Reengineering Saner 2024  

    Just-In-Time (JIT) defect prediction strives to model changes that induce future fixes so that they can be predicted or better understood to inform development practices. Prior work demonstrates that the majority of the predictive/explanatory power of JIT models derives from the size of a change (i.e., larger changes tend to be defect-prone); however, in practice, a misguided change to even a single line of code can lead to defects. While it is clearly the case that larger changes are more likely to alter the product behavior, even small changes are capable of doing this, and when they do, they pose a risk that teams should note. However, to the best of our knowledge, JIT defect prediction models are yet to incorporate features that characterize the change in product behavior when modelling risk. This paper is the first to explore the impact of behavioral code change on JIT prediction. Specifically, we propose seven dynamic features that capture the difference in product behavior before and after applying a change. These features are computed using trace logs that are collected during invocations of test suites. Using these logs, we identify which lines of code started/stopped being exercised after a change. We evaluate these features by conducting an empirical study of two large and thriving open-source projects. We observe that, compared to baseline models that use traditional features, adding our proposed set of behavior features leads to improvements of up to 5.9% of ROC-AVC, 44.8% of precision, and 14.1 % of PR-AUC. This paper not only demonstrates the importance of behavioral features for JIT defect prediction, but also lays the foundation for future work on behavioral features in other software engineering contexts, such as build outcome prediction and code reviewer recommendation.

    DOI: 10.1109/SANER60148.2024.00065

    Web of Science

    Scopus

    researchmap

  • Exploring the Effect of Multiple Natural Languages on Code Suggestion Using GitHub Copilot Reviewed International coauthorship

    Kei Koyanagi, Dong Wang, Kotaro Noguchi, Masanari Kondo, Alexander Serebrenik, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi,

    In Proc. of the 21st International Conference on Mining Software Repositories (MSR2024)   481 - 486   2024.7   ISSN:2160-1852 ISBN:979-8-3503-6398-2

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)   Publisher:ACM  

    GitHub Copilot is an AI-enabled tool that automates program synthesis. It has gained significant attention since its launch in 2021. Recent studies have extensively examined Copilot's capabilities in various programming tasks, as well as its security issues. However, little is known about the effect of different natural languages on code suggestion. Natural language is considered a social bias in the field of NLP, and this bias could impact the diversity of software engineering. To address this gap, we conducted an empirical study to investigate the effect of three popular natural languages (Eng-lish, Japanese, and Chinese) on Copilot. We used 756 questions of varying difficulty levels from AtCoder contests for evaluation purposes. The results highlight that the capability varies across natural languages, with Chinese achieving the worst performance. Furthermore, regardless of the type of natural language, the performance decreases significantly as the difficulty of questions increases. Our work represents the initial step in comprehending the significance of natural languages in Copilot's capability and introduces promising opportunities for future endeavors.

    DOI: 10.1145/3643991.3644917

    Web of Science

    Scopus

    researchmap

    Other Link: https://www.wikidata.org/entity/Q130856376

  • コンテキストを考慮したSZZの提案と評価

    熊 中仁, 近藤 将成, 鵜林 尚靖, 亀井 靖高

    第217回ソフトウェア工学研究発表会   2024.7

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (conference, symposium, etc.)  

  • Understanding the Characteristics and the Role of Visual Issue Reports Reviewed International journal

    Hiroki Kuramoto, Dong Wang, Masanari Kondo, Yutaro Kashiwa, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    Empirical Software Engineering   2024

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

  • An Empirical Study on Self-Admitted Technical Debt in Quantum Software Reviewed

    Yuta Ishimoto, Yuto Nakamura, Ryota Katsube, Naoto Sato, Hideto Ogawa, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei and Naoyasu Ubayashi

    In Proc. of the 31st Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2024)   2024

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • 異なる変更量のコミットがJust-In-Timeバグ予測の評価結果へ与える影響の調査 Reviewed International coauthorship

    近藤 将成,池田 翔,Gopi Krishnan Rajbahadur,鵜林 尚靖,亀井 靖高

    第31回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2024)   2024

     More details

    Publishing type:Research paper (conference, symposium, etc.)  

  • 生存時間分析に基づく OSS の持続可能性の実証的評価 Reviewed

    東本 知志,蔵元 宏樹,斎藤 忍,飯村 結香子,近藤 将成,亀井 靖高,鵜林 尚靖

    日本ソフトウェア科学会 コンピュータソフトウェア   2024

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

  • Benefits and pitfalls of token-level SZZ: An empirical study on OSS projects Reviewed

    Hiroya Watanabe, Masanari Kondo, Eunjong Choi and Osamu Mizuno

    In Proc. of the IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER2024)   2024

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • TraceJIT: Evaluating the Impact of Behavioral Code Change on JIT Defect Prediction Reviewed International coauthorship

    Issei Morita, Yutaro Kashiwa, Masanari Kondo, Jeongju Sohn, Shane McIntosh, Yasutaka Kamei and Naoyasu Ubayashi

    In Proc. of the IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER2024)   2024

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • An Empirical Study on Self-Admitted Technical Debt in Quantum Software Reviewed

    Yuta Ishimoto, Yuto Nakamura, Ryota Katsube, Naoto Sato, Hideto Ogawa, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei and Naoyasu Ubayashi

    In Proc. of the 31st Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2024)   2024

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

    researchmap

  • 生存時間分析に基づく OSS の持続可能性の実証的評価 Reviewed

    東本 知志, 蔵元 宏樹, 斎藤 忍, 飯村 結香子, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    日本ソフトウェア科学会 コンピュータソフトウェア   2024

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    researchmap

  • プログラム自動修正に向けた行レベルのバグ予測手法LineVul+の提案 Reviewed

    Kondo Masanari

    日本ソフトウェア科学会 コンピュータソフトウェア   -   2024

     More details

  • PAFL: Probabilistic Automaton-based Fault Localization for Recurrent Neural Networks Reviewed International journal

    Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, Yasutaka Kamei

    Information and Software Technology   155   2023.3

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2022.107117

  • Commit-Based Class-Level Defect Prediction for Python Projects

    MON Khine Yin, KONDO Masanari, CHOI Eunjong, MIZUNO Osamu

    IEICE Transactions on Information and Systems   E106.D ( 2 )   157 - 165   2023.2   ISSN:09168532 eISSN:17451361

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)   Publisher:The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers  

    <p>Defect prediction approaches have been greatly contributing to software quality assurance activities such as code review or unit testing. Just-in-time defect prediction approaches are developed to predict whether a commit is a defect-inducing commit or not. Prior research has shown that commit-level prediction is not enough in terms of effort, and a defective commit may contain both defective and non-defective files. As the defect prediction community is promoting fine-grained granularity prediction approaches, we propose our novel class-level prediction, which is finer-grained than the file-level prediction, based on the files of the commits in this research. We designed our model for Python projects and tested it with ten open-source Python projects. We performed our experiment with two settings: setting with product metrics only and setting with product metrics plus commit information. Our investigation was conducted with three different classifiers and two validation strategies. We found that our model developed by random forest classifier performs the best, and commit information contributes significantly to the product metrics in 10-fold cross-validation. We also created a commit-based file-level prediction for the Python files which do not have the classes. The file-level model also showed a similar condition as the class-level model. However, the results showed a massive deviation in time-series validation for both levels and the challenge of predicting Python classes and files in a realistic scenario.</p>

    DOI: 10.1587/transinf.2022mpp0003

    Web of Science

    Scopus

    CiNii Research

    researchmap

  • Analyzing the Impact of Automatic Test Case Generation Considering Execution Paths on Automated Program Repair Reviewed

    MATSUDA Yuga, YAMATE Kyosuke, KONDO Masanari, KASHIWA Yutaro, KAMEI Yasutaka, UBAYASHI Naoyasu

    Computer Software   40 ( 1 )   1_45 - 1_56   2023.1   ISSN:02896540

     More details

    Language:Japanese   Publisher:Japan Society for Software Science and Technology  

    <p>For automated program repairs (APR), the cost of the patch generation process will be reduced if automatically-generated test suites can be used. Automatic test-case generation techniques often take classes as input. This study aims at identifying which classes should be given as input for the aforementioned technique. In this study, we investigate the relationship between the test suites that detected failures and the actual classes that had bugs fixed by developers. We observe the cases where test suites do not identify the classes fixed by developers as a cause of failures. We also find that these cases occur when the classes fixed by developers are on the traces generated by test suites' exercises. Based on this finding, we examine the impact of the automatically generated test-suites on the performance of APR. We demonstrate, taking into account all the classes exercised by the failed test cases, that the total number of generated patches decreases but the number of correct patches increases.</p>

    DOI: 10.11309/jssst.40.1_45

    Scopus

    CiNii Research

  • When Conversations Turn Into Work: A Taxonomy of Converted Discussions and Issues in GitHub Reviewed International journal

    Dong Wang, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei, Raula Gaikovina Kula, Naoyasu Ubayashi

    Empirical Software Engineering   2023

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

  • Commit-based Class-level Defect Prediction for Python Projects Reviewed International journal

    Khine Yin Mon, Masanari Kondo, Eunjong Choi, Osamu Mizuno

    IEICE Transactions   2023

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

  • 実行経路を考慮した自動テストケース生成が自動プログラム修正に与える影響の分析 Reviewed

    松田 雄河, 山手 響介, 近藤 将成, 柏 祐太郎, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    日本ソフトウェア科学会 コンピュータソフトウェア   2023

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

  • Towards Privacy Preserving Cross Project Defect Prediction with Federated Learning Reviewed International coauthorship

    Hiroki Yamamoto, Dong Wang, Gopi Rajbahadur, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    In Proc. of the IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER2023)   2023

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • An Initial Analysis of Repair and Side-effect Prediction for Neural Networks Reviewed

    Yuta Ishimoto, Ken Matsui, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, Yasutaka Kamei

    In Proc. of the 2nd International Conference on AI Engineering – Software Engineering for AI (CAIN)   2023

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • Towards Better Online Communication for Future Software Development in Industry Reviewed

    Masanari Kondo, Shinobu Saito, Yukako Iimura, Eunjong Choi, Osamu Mizuno, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    In Proc. of the 17th IEEE International Workshop on Quality Oriented Reuse of Software (QUORS2023)   2023

     More details

    Authorship:Lead author   Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • BUPLinker: Bridging Users and Developers in Mobile Application Evolution Reviewed

    Ayana Uematsu, Hironori Washizaki, Naoyasu Ubayashi, Masanari Kondo, Juichi Takahashi, Yohei Takagi

    The 33rd IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2026)   485 - 490   2023

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

    DOI: 10.1109/SANER67736.2026.00059

    researchmap

  • A case study of automatic debugging problem generation using novice programmers' bug fix histories Reviewed

    AKIYAMA Gakuto, NAKAMURA Tsukasa, KONDO Masanari, KAMEI Yasutaka, UBAYASHI Naoyasu

    Computer Software   39 ( 4 )   4_10 - 4_16   2022.10   ISSN:02896540

     More details

    Language:Japanese   Publisher:Japan Society for Software Science and Technology  

    <p>The debugging support for beginner programmers has been an active research area in recent years. However, instead of directly supporting their debugging, training such programmers to be intermediate programmers by using exercises to debug programs is overlooked. In this training, it is important to prepare the programs including bugs that capture the tendency of beginner programmers. Therefore, we focused on Learning-Mutation, which learns the bugs using machine translation from buggy programs and fixed programs, and automatically induces bugs into programs. In this study, we applied Learning-Mutation to the programs written by beginner programmers at Kyushu University. By comparing the induced bugs by Learning-Mutation with the actual bugs by such programmers, we evaluated whether Learning-Mutation can be used to support the exercises by preparing the programs including bugs. As a result, the induced bugs are similar to the actual bugs, and the patterns of bugs that are forgetting semicolons and undeclaring variables or functions accounted for more than 36% when the number of tokens was small. On the other hand, as the number of tokens increased, the number of incorrect expressions increased. Furthermore, although there are bugs that are difficult to generate, beam search relieves this difficulty.</p>

    DOI: 10.11309/jssst.39.4_10

    Scopus

    CiNii Research

  • An Empirical Study on Self-Admitted Technical Debt in Modern Code Review Reviewed International journal

    Yutaro Kashiwa, Ryoma Nishikawa, Yasutaka Kamei, Masanari Kondo, Emad Shihab, Ryosuke Sato, Naoyasu Ubayashi

    Information and Software Technology   146   2022.6

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2022.106855

  • An Empirical Study on Self-Admitted Technical Debt in Modern Code Review Reviewed International journal

    Yutaro Kashiwa, Ryoma Nishikawa, Yasutaka Kamei, Masanari Kondo, Emad Shihab, Ryosuke Sato, Naoyasu Ubayashi

    Information and Software Technology   146   106855 - 106855   2022.6   ISSN:0950-5849 eISSN:1873-6025

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)   Publisher:Information and Software Technology  

    Technical debt is a sub-optimal state of development in projects. In particular, the type of technical debt incurred by developers themselves (e.g., comments that mean the implementation is imperfect and should be replaced with another implementation) is called self-admitted technical debt (SATD). In theory, technical debt should not be left for a long period because it accumulates more cost over time, making it more difficult to process. Accordingly, developers have traditionally conducted code reviews to find technical debt. In fact, we observe that many SATD comments are often introduced during modern code reviews (MCR) that are light-weight reviews with web applications. However, it is uncertain about the nature of SATD comments that are introduced in the review process: impact, frequency, characteristics, and triggers. Herein, this study empirically examines the relationship between SATD and MCR. Our case study of 156,372 review records from the Qt and OpenStack systems shows that (i) review records involving SATD are about 6%–7% less likely to be accepted by reviews than those without SATD; (ii) review records involving SATD tend to require two to three more revisions compared with those without SATD; (iii) 28–48% of SATD comments are introduced during code reviews; (iv) SATD during reviews works for communicating between authors and reviewers; and (v) 20% of the SATD comments are introduced due to reviewers’ requests.

    DOI: 10.1016/j.infsof.2022.106855

    Web of Science

    Scopus

    researchmap

  • 木編集距離に着目した類似解答ソースコード検索器における深層学習モデルの性能評価 Reviewed

    沖野 健太郎, 松尾 春紀, 山本 大貴, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    情報処理学会論文誌   63 ( 4 )   986 - 998   2022.4

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

  • 木編集距離に着目した類似解答ソースコード検索器における深層学習モデルの性能評価 Reviewed

    沖野 健太郎, 松尾 春紀, 山本 大貴, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    情報処理学会論文誌   63 ( 4 )   986 - 998   2022.4   ISSN:1882-7764

     More details

    Language:Japanese   Publisher:[出版社不明]  

    近年のIT社会の発展によってIT人材の不足が深刻になり,プログラム自動生成を含むソフトウェア開発の自動化が求められている.多くの研究が行われているなかで,プログラム自動生成をより実用的なものとするために,自動生成の過程でソースコード検索器を使用している研究がある.その研究では,求めるソースコードに木構造が近いと推測される類似解答ソースコードを検索し,自動生成の雛形としている.この手法を用いることで,プログラミングコンテストAtCoderの解答ソースコードの自動生成において,検索を行わない場合と比較して自動生成できた件数が増加したと報告されている.本研究では,木編集距離を学習に用いたソースコード検索器に着目した.ソースコード検索器の性能に影響を与える要因を実証的に調査することで,プログラム自動生成の精度向上への知見を得ることを目指す.調査では,検索精度に影響を与える要因として,深層学習モデルの構造,ソースコードの入力形式,問題の複雑度の3つを対象とし,AtCoderの問題を使用して検索精度の比較を行った.調査の結果,類似解答ソースコード検索においてTransformerのエンコーダ部分の使用は有効であることが期待できること,AtCoderの問題に対して抽象構文木のベクトル表現の使用は有効であるとはいえないこと,問題の複雑度は検索精度に影響を与えることを示した.
    Automatic program generation is an active research topic in software engineering. To make automatic program generation more practical, a prior study applies source code search to the method of automatic program generation. In that study, source codes whose tree structures may be close to the desired source code developers require are searched and used as a template for the method. They reported that the method with source code search increases the number of generated source codes compared to the method without source code search. In this study, we use source code search using the tree edit distance. By empirically investigating the factors that affect the performance of source code search, we aim to improve the accuracy of automatic program generation. We focused on three factors that affect the search accuracy: the structure of the deep learning model, the input format of the source code, and the complexity of the problem. We compared the search accuracy on the AtCoder problems. We found that the encoder part of Transformer is promising for source code search, the use of vectorized representation of abstract syntax trees is less effective for the AtCoder problems, and the complexity of the problem affects the search accuracy.

    DOI: 10.20729/00217602

    CiNii Books

    CiNii Research

    researchmap

  • プログラミング初学者のバグ修正履歴を用いたデバッグ問題自動生成の事例研究 Reviewed

    #秋山 楽登, #中村 司, @近藤 将成, @亀井 靖高, @鵜林 尚靖

    日本ソフトウェア科学会 コンピュータソフトウェア   2022

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

  • Challenges and Future Research Direction for Microtask Programming in Industry Reviewed

    Masanari Kondo, Shinobu Saito, Yukako Iimura, Eunjong Choi, Osamu Mizuno, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    In Proc. of the 19th International Conference on Mining Software Repositories (Industry Track) (MSR 2022 Industry Track)   2022

     More details

    Authorship:Lead author   Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • Do Visual Issue Reports Help Developers Fix Bugs? - A Preliminary Study of Using Videos and Images to Report Issues on GitHub - Reviewed

    Hiroki Kuramoto, Masanari Kondo, Yutaro Kashiwa, Yuta Ishimoto, Kaze Shindo, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    In Proc. of the 30th IEEE/ACM International Conference on Program Comprehension (ICPC 2022 ERA)   2022

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • Evaluating Automated Program Repair Techniques using Introductory Programming Course Datasets Reviewed

    Tsukasa Nakamura, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei and Naoyasu Ubayashi

    In Proc. of the IEEE Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2022)   2022

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • Hey APR! Integrate Our Fault Localization Skill: Toward Better Automated Program Repair Reviewed

    Kyosuke Yamate, Masanari Kondo, Yutaro Kashiwa, Yasutaka Kamei and Naoyasu Ubayashi

    In Proc. of the IEEE Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2022)   2022

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • Toward Linking Declined Proposals and Source Code: An Exploratory Study on the Go Repository, Reviewed

    Sota Nakashima, Masanari Kondo, Mahmoud Alfadel, Aly Ahmad, Toshihiro Nakae, Hidenori Matsuzaki, Yasutaka Kamei

    The 23rd International Conference on Mining Software Repositories (MSR 2026)   2022

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

    researchmap

  • コンテナ仮想化技術におけるSATDの削除に関する調査 Reviewed

    新堂 風, 近藤 将成, 柏 祐太郎, 東 英明, 柗本 真佑, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    情報処理学会論文誌   2021   260 - 269   2021.8

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

  • Towards Better Coverage of Dataset with Software Product Line Engineering Reviewed

    Lei Shi, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, Yasutaka Kamei

    In Proc. of the 21st IEEE International Conference on Software Quality, Reliability, and Security Companion (QRS-C 2021)   2021

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • An Empirical Study of Utilization of Imperative Modules in Ansible Reviewed

    Shoma Kokuryo, Masanari Kondo and Osamu Mizuno

    In Proc. of the 20th International Conference on Software Quality, Reliability, and Security (QRS2020)   2020

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • Which Metrics Should Researchers Use to Collect Repositories: An Empirical Study Reviewed

    Kai Yamamoto, Masanari Kondo, Kinari Nishiura and Osamu Mizuno

    In Proc. of the 20th International Conference on Software Quality, Reliability, and Security (QRS2020)   2020

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • An Empirical Study of Source Code Detection Using Image Classification Reviewed

    Juntong Hong, Osamu Mizuno and Masanari Kondo

    In Proc. of the 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP2019)   2019

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

  • Causal-Effect Analysis using Bayesian LiNGAM Comparing with Correlation Analysis in Function Point Metrics and Effort Reviewed

    Masanari Kondo, Osamu Mizuno, Eun-Hye Choi

    International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences   3 ( 2 )   90 - 112   2018.6

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

  • Analysis on Causal-Effect Relationship in Effort Metrics Using Bayesian LiNGAM Reviewed

    Masanari Kondo and Osamu Mizuno

    In Proc. of the 27th International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE2016)   2016

     More details

    Authorship:Lead author   Language:English   Publishing type:Research paper (international conference proceedings)  

▼display all

Books

Presentations

  • Benefits and pitfalls of token-level SZZ: An empirical study on OSS projects International conference

    Hiroya Watanabe, Masanari Kondo, Eunjong Choi and Osamu Mizuno

    The IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER2024)  2024.3 

     More details

    Event date: 2024.3

    Language:English  

    Venue:ロバニエミ,フィンランド   Country:Finland  

  • Exploring the Effect of Multiple Natural Languages on Code Suggestion Using GitHub Copilot International conference

    Kei Koyanagi, Dong Wang, Kotaro Noguchi, Masanari Kondo, Alexander Serebrenik, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    The 21st International Conference on Mining Software Repositories (MSR2024)  2024.3 

     More details

    Event date: 2024.3

    Language:English  

    Country:Japan  

  • TraceJIT: Evaluating the Impact of Behavioral Code Change on JIT Defect Prediction International conference

    Issei Morita, Yutaro Kashiwa, Masanari Kondo, Jeongju Sohn, Shane McIntosh, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    The IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER2024)  2024.3 

     More details

    Event date: 2024.3

    Language:English  

    Country:Finland  

  • Do Visual Issue Reports Help Developers Fix Bugs? - A Preliminary Study of Using Videos and Images to Report Issues on GitHub - International conference

    Hiroki Kuramoto, Masanari Kondo, Yutaro Kashiwa, Yuta Ishimoto, Kaze Shindo, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    30th IEEE/ACM International Conference on Program Comprehension (ICPC 2022 ERA)  2022.5 

     More details

    Event date: 2022.5

    Language:English  

    Country:Japan  

  • Do Visual Issue Reports Help Developers Fix Bugs? - A Preliminary Study of Using Videos and Images to Report Issues on GitHub - International conference

    Hiroki Kuramoto, Masanari Kondo, Yutaro Kashiwa, Yuta Ishimoto, Kaze Shindo, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    30th IEEE/ACM International Conference on Program Comprehension (ICPC 2022 ERA)  2022.5 

     More details

    Event date: 2022.5

    Language:English  

    Country:Japan  

    researchmap

  • Evaluating Mutation-based Fault Localization for Quantum Programs International conference

    Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, Yasutaka Kamei, Ryota Katsube, Naoto Sato and Hideto Ogawa

    29th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE 2025) 

     More details

    Event date: 2025.6

  • An Empirical Study on Self-Admitted Technical Debt in Quantum Software International conference

    Yuta Ishimoto, Yuto Nakamura, Ryota Katsube, Naoto Sato, Hideto Ogawa, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei and Naoyasu Ubayashi

    31st Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2024) 

     More details

    Event date: 2024.12

  • 異なる変更量のコミットがJust-In-Timeバグ予測の評価結果へ与える影響の調査

    近藤 将成,池田 翔,Gopi Krishnan Rajbahadur,鵜林 尚靖,亀井 靖高

    第31回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2024) 

     More details

    Event date: 2024.11

  • Exploring the Adoption of Fuzz Testing in Open-Source Software: A Case Study of the Go Community International coauthorship International conference

    Olivier Nourry, Masanari Kondo, Mahmoud Alfadel, Shane McIntosh, Yasutaka Kamei

    40th International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME) 

     More details

    Event date: 2024.10

  • 生存時間分析によるOSSの活動継続に関する実証評価

    東本 知志,蔵元 宏樹,斎藤 忍,飯村 結香子,近藤 将成,亀井 靖高,鵜林 尚靖

    第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2023)  2023.11 

     More details

    Event date: 2023.11

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • GitHub Copilotを用いたコード推薦における入力言語の影響調査

    小栁 慶,野口 広太郎,王 棟,近藤 将成,亀井 靖高,鵜林 尚靖

    第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2023)  2023.11 

     More details

    Event date: 2023.11

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • プログラム自動修正に向けた行単位のバグ予測手法の拡張とその評価

    和田 寛太,森田 一成,近藤 将成,亀井 靖高,鵜林 尚靖

    第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2023)  2023.11 

     More details

    Event date: 2023.11

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • 初学者のためのデバッグ作業支援に向けた大規模言語モデルの初期評価

    宇都宮 魁斗,秋山 楽登,近藤 将成,亀井 靖高,鵜林 尚靖

    第30回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2023)  2023.11 

     More details

    Event date: 2023.11

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • Towards Better Online Communication for Future Software Development in Industry International conference

    Masanari Kondo, Shinobu Saito, Yukako Iimura, Eunjong Choi, Osamu Mizuno, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    the 17th IEEE International Workshop on Quality Oriented Reuse of Software (QUORS2023)  2023.6 

     More details

    Event date: 2023.6

    Language:English  

    Venue:トリノ,イタリア   Country:Italy  

  • An Empirical Study of Issue-Link Algorithms: Which Issue-Link Algorithms Should We Use? International conference

    Masanari Kondo, Yutaro Kashiwa, Yasutaka Kamei, and Osamu Mizuno

    International Conference on Software Engineering (ICSE2023)  2023.5 

     More details

    Event date: 2023.5

    Language:English  

    Venue:メルボルン,オーストラリア   Country:Japan  

  • An Initial Analysis of Repair and Side-effect Prediction for Neural Networks International conference

    Yuta Ishimoto, Ken Matsui, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, Yasutaka Kamei

    International Conference on AI Engineering – Software Engineering for AI (CAIN)  2023.5 

     More details

    Event date: 2023.5

    Language:English  

    Country:Australia  

  • Towards Privacy Preserving Cross Project Defect Prediction with Federated Learning International conference

    Hiroki Yamamoto, Dong Wang, Gopi Rajbahadur, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER2023)  2023.3 

     More details

    Event date: 2023.3

    Language:English  

    Venue:マカオ,中国   Country:Japan  

  • GitHub Copilotを用いたコード自動生成における入力データ順序の影響調査

    野口広太郎, 小柳慶, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (知能ソフトウェア工学研究会)  2023.3 

     More details

    Event date: 2023.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • OSSの採用リスク低減に向けたOSSへの生存時間分析の適用

    東本知志, 蔵元宏樹, 斎藤忍, 飯村結香子, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (知能ソフトウェア工学研究会)  2023.3 

     More details

    Event date: 2023.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • 初学者支援を目的としたコードエディタにおけるPythonの型プレビュー機能実装

    友池真輝, 沖野健太郎, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (知能ソフトウェア工学研究会)  2023.3 

     More details

    Event date: 2023.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • 不具合予測適用に向けた構成管理ツールを用いた開発履歴に対する調査

    頭川剛幸, 近藤将成, 崔恩瀞, 水野修

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)  2023.3 

     More details

    Event date: 2023.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • Dockerfileの開発を支援するインタラクティブツールの提案

    稲田司, 石本優太, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)  2023.3 

     More details

    Event date: 2023.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • プログラム自動修正に向けた行単位のバグ予測手法の提案

    和田寛太, 山本大貴, 森田一成, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)  2023.3 

     More details

    Event date: 2023.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • 大規模言語モデルを用いた初学者のためのデバッグ作業支援の初期評価

    宇都宮魁斗, 秋山楽登, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)  2023.3 

     More details

    Event date: 2023.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • Towards Robust Object Detection Models by Metamorphic Testing

    Jianhong Wang, Yuta Ishimoto, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    第213回ソフトウェア工学研究発表会  2023.3 

     More details

    Event date: 2023.3

    Language:English  

    Country:Japan  

  • 自動プログラム修正に対する実行経路を考慮した自動テストケース生成の評価

    若松 昌宏, 松田 雄河, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第213回ソフトウェア工学研究発表会  2023.3 

     More details

    Event date: 2023.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • OSSにおけるJavaのレコード・クラス利用実態の初期調査

    杉原 裕太, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第213回ソフトウェア工学研究発表会  2023.3 

     More details

    Event date: 2023.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • 初学者のPythonコード改善を目的としたコード分析と補助ツールの実装

    沖野 健太郎, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖, 谷口 雄太

    第213回ソフトウェア工学研究発表会  2023.3 

     More details

    Event date: 2023.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • DVCリポジトリにおける機械学習パイプラインの進化に関する調査

    中村 悠人,松田 雄河,松尾 春紀,近藤 将成,亀井 靖高,鵜林 尚靖

    第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)  2022.11 

     More details

    Event date: 2022.11

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • Pythonにおける機械学習関連ライブラリの自動推薦手法の評価

    小柳 慶,秋山 楽登,沖野 健太郎,近藤 将成,亀井 靖高,鵜林 尚靖

    第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)  2022.11 

     More details

    Event date: 2022.11

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • DVCリポジトリにおける機械学習パイプラインの進化に関する調査

    中村 悠人, 松田 雄河, 松尾 春紀, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)  2022.11 

     More details

    Event date: 2022.11

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

    researchmap

  • Pythonにおける機械学習関連ライブラリの自動推薦手法の評価

    小柳 慶, 秋山 楽登, 沖野 健太郎, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)  2022.11 

     More details

    Event date: 2022.11

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

    researchmap

  • An Empirical Study on Self-Admitted Technical Debt in Modern Code Review International conference

    Yutaro Kashiwa, Ryoma Nishikawa, Yasutaka Kamei, Masanari Kondo, Emad Shihab, Ryosuke Sato and Naoyasu Ubayashi

    38th IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME)  2022.10 

     More details

    Event date: 2022.10

    Language:English  

    Venue:Limassol, Cyprus   Country:Cyprus  

  • An Empirical Study on Self-Admitted Technical Debt in Modern Code Review International conference

    Yutaro Kashiwa, Ryoma Nishikawa, Yasutaka Kamei, Masanari Kondo, Emad Shihab, Ryosuke Sato and Naoyasu Ubayashi

    38th IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME)  2022.10 

     More details

    Event date: 2022.10

    Language:English  

    Venue:Limassol, Cyprus   Country:Cyprus  

    researchmap

  • 量子プログラミングにおけるSelf-Admitted Technical Debtの初期調査

    長濱吉慧・近藤将成・亀井靖高・鵜林尚靖

    ソフトウェアサイエンス研究会  2022.7 

     More details

    Event date: 2022.7

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • 連合学習によるプライバシー保護を考慮したプロジェクト間バグ予測

    山本 大貴,Rajbahadur Gopi Krishnan,近藤 将成,亀井 靖高,鵜林 尚靖

    第211回 ソフトウェア工学研究発表会  2022.7 

     More details

    Event date: 2022.7

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • 確率的オートマトンとn-gramに基づくRNNに対するバグ限局

    石本優太・近藤将成・鵜林尚靖・亀井靖高

    ソフトウェアサイエンス研究会  2022.7 

     More details

    Event date: 2022.7

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • 確率的オートマトンとn-gramに基づくRNNに対するバグ限局

    石本優太・近藤将成・鵜林尚靖・亀井靖高

    ソフトウェアサイエンス研究会  2022.7 

     More details

    Event date: 2022.7

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

    researchmap

  • 量子プログラミングにおけるSelf-Admitted Technical Debtの初期調査

    長濱吉慧・近藤将成・亀井靖高・鵜林尚靖

    ソフトウェアサイエンス研究会  2022.7 

     More details

    Event date: 2022.7

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

    researchmap

  • 連合学習によるプライバシー保護を考慮したプロジェクト間バグ予測

    山本 大貴, Rajbahadur Gopi Krishnan, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第211回 ソフトウェア工学研究発表会  2022.7 

     More details

    Event date: 2022.7

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

    researchmap

  • Evaluating Automated Program Repair Techniques using Introductory Programming Course Datasets International conference

    Tsukasa Nakamura, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei and Naoyasu Ubayashi

    the IEEE Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2022)  2022.6 

     More details

    Event date: 2022.6

    Language:English  

    Country:Japan  

  • Hey APR! Integrate Our Fault Localization Skill: Toward Better Automated Program Repair International conference

    Kyosuke Yamate, Masanari Kondo, Yutaro Kashiwa, Yasutaka Kamei and Naoyasu Ubayashi

    IEEE Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2022)  2022.6 

     More details

    Event date: 2022.6

    Language:English  

    Country:Japan  

  • Evaluating Automated Program Repair Techniques using Introductory Programming Course Datasets International conference

    Tsukasa Nakamura, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei and Naoyasu Ubayashi

    the IEEE Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2022)  2022.6 

     More details

    Event date: 2022.6

    Language:English  

    Country:Japan  

    researchmap

  • Hey APR! Integrate Our Fault Localization Skill: Toward Better Automated Program Repair International conference

    Kyosuke Yamate, Masanari Kondo, Yutaro Kashiwa, Yasutaka Kamei and Naoyasu Ubayashi

    IEEE Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2022)  2022.6 

     More details

    Event date: 2022.6

    Language:English  

    Country:Japan  

    researchmap

  • Challenges and Future Research Direction for Microtask Programming in Industry International conference

    Masanari Kondo, Shinobu Saito, Yukako Iimura, Eunjong Choi, Osamu Mizuno, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    19th International Conference on Mining Software Repositories (Industry Track) (MSR 2022 Industry Track)  2022.5 

     More details

    Event date: 2022.5

    Language:English  

    Country:Japan  

  • 型を考慮したコードクローンの集約リファクタリングに関する研究

    杉原 裕太, 沖野 健太郎, 清水 一輝, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第210回ソフトウェア工学研究発表会  2022.3 

     More details

    Event date: 2022.5 - 2022.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • Challenges and Future Research Direction for Microtask Programming in Industry International conference

    Masanari Kondo, Shinobu Saito, Yukako Iimura, Eunjong Choi, Osamu Mizuno, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    19th International Conference on Mining Software Repositories (Industry Track) (MSR 2022 Industry Track)  2022.5 

     More details

    Event date: 2022.5

    Language:English  

    Country:Japan  

    researchmap

  • DVCリポジトリにおけるMLパイプラインの進化に関する調査

    中村 悠人, 松尾 春紀, 松田 雄河, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第210回ソフトウェア工学研究発表会  2022.3 

     More details

    Event date: 2022.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • トレースログを用いたバグ予測の性能評価

    森田 一成, 柏 祐太郎, 中村 司, 山本 大貴, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)  2022.3 

     More details

    Event date: 2022.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • GitHubにおけるバグ報告等の動画および画像の活用実態に関する調査

    蔵元 宏樹, 石本 優太, 新堂 風, 近藤 将成, 柏 祐太郎, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)  2022.3 

     More details

    Event date: 2022.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • プログラミング初学者の編集履歴を考慮した自動プログラム修正手法の評価

    松尾 春紀, 近藤将成, 亀井靖高, 谷口 雄太, 鵜林 尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)  2022.3 

     More details

    Event date: 2022.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • Pythonにおける機械学習関連ライブラリの自動推薦手法の初期評価

    小栁 慶, 秋山 楽登, 山手 響介, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第210回ソフトウェア工学研究発表会  2022.3 

     More details

    Event date: 2022.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • DVCリポジトリにおけるMLパイプラインの進化に関する調査

    中村 悠人, 松尾 春紀, 松田 雄河, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第210回ソフトウェア工学研究発表会  2022.3 

     More details

    Event date: 2022.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

    researchmap

  • プログラミング初学者の編集履歴を考慮した自動プログラム修正手法の評価

    松尾 春紀, 近藤将成, 亀井靖高, 谷口 雄太, 鵜林 尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)  2022.3 

     More details

    Event date: 2022.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

    researchmap

  • トレースログを用いたバグ予測の性能評価

    森田 一成, 柏 祐太郎, 中村 司, 山本 大貴, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)  2022.3 

     More details

    Event date: 2022.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

    researchmap

  • Pythonにおける機械学習関連ライブラリの自動推薦手法の初期評価

    小栁 慶, 秋山 楽登, 山手 響介, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第210回ソフトウェア工学研究発表会  2022.3 

     More details

    Event date: 2022.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

    researchmap

  • GitHubにおけるバグ報告等の動画および画像の活用実態に関する調査

    蔵元 宏樹, 石本 優太, 新堂 風, 近藤 将成, 柏 祐太郎, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)  2022.3 

     More details

    Event date: 2022.3

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

    researchmap

  • Towards Better Coverage of Dataset with Software Product Line Engineering International conference

    Lei Shi, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, Yasutaka Kamei

    21st IEEE International Conference on Software Quality, Reliability, and Security (QRS2021)  2021.12 

     More details

    Event date: 2021.12

    Language:English  

    Country:Japan  

  • プログラミング初学者のバグ修正履歴を用いたデバッグ問題自動生成の事例研究

    #秋山 楽登, #中村 司, @近藤 将成, @亀井 靖高, @鵜林 尚靖

    第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021)  2021.11 

     More details

    Event date: 2021.11

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • 深層学習システムの保守に関する実証調査の検討

    Yin Mingyang, 柏 祐太郎, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021)  2021.11 

     More details

    Event date: 2021.11

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • ソフトウェア不具合予測における特徴量エンジニアリングの活用と今後の展望 Invited

    近藤 将成

    第209回ソフトウェア工学研究発表会  2021.11 

     More details

    Event date: 2021.11

    Language:Japanese   Presentation type:Oral presentation (general)  

    Country:Japan  

  • プログラミング作問支援に向けた類似問題検索手法の評価

    山本 大貴, 松尾 春紀, 沖野 健太郎, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021)  2021.11 

     More details

    Event date: 2021.11

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • 継続的インテグレーションに影響を及ぼすRinging Test Alarmsに関する実証調査

    浅田 翔, 柏 祐太郎, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021)  2021.11 

     More details

    Event date: 2021.11

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • 実行経路を考慮した自動テストケース生成が自動プログラム修正に与える影響の分析

    松田 雄河, 山手 響介, 近藤 将成, 柏 祐太郎, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021)  2021.11 

     More details

    Event date: 2021.11

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • 木編集距離を用いた類似コード検索器における深層学習モデルの性能評価

    沖野 健太郎, 松尾 春紀, 山本 大貴, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021論文集 (SES2021)  2021.9 

     More details

    Event date: 2021.9

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • コンテナ仮想化技術におけるSATDの削除に関する調査

    新堂 風,近藤 将成,柏 祐太郎,東 英明,柗本 真佑,亀井 靖高,鵜林 尚靖

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021論文集 (SES2021)  2021.9 

     More details

    Event date: 2021.9

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • Code Cloning in Smart Contracts: A Case Study on Verified Contracts from the Ethereum Blockchain Platform International conference

    Masanari Kondo, Gustavo A. Oliva, Zhen Ming (Jack) Jiang, Ahmed E. Hassan, and Osamu Mizuno

    The ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering (ESEC/FSE) 2021  2021.8 

     More details

    Event date: 2021.8

    Language:English  

    Country:Japan  

  • ソフトウェア開発者の知見を考慮した半自動バグ修正の性能調査

    山手 響介, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    電子情報通信学会技術報告  2021.7 

     More details

    Event date: 2021.7

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • 自動プログラム修正技術の性能評価 -九州大学の基幹教育データを用いた事例研究-

    中村 司,亀井 靖高,近藤 将成,鵜林 尚靖

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021論文集 (SES2021)  2021.5 

     More details

    Event date: 2021.5

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • Which Metrics Should Researchers Use to Collect Repositories: An Empirical Study International conference

    Kai Yamamoto, Masanari Kondo, Kinari Nishiura and Osamu Mizuno

    20th International Conference on Software Quality, Reliability, and Security (QRS2020)  2020.12 

     More details

    Event date: 2020.12

    Language:English  

    Country:Japan  

  • 深層学習モデルにおける差分の時系列変化可視化ツールDeepDiffViewerの提案

    大橋 幸奈, 崔 恩瀞, 吉田 則裕, 近藤 将成

    第4回機械学習工学研究会(MLSE夏合宿2021)  2021.7 

     More details

    Event date: 2020.7 - 2021.7

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • 類似した開発者の分類と不具合予測におけるその効果

    北村 紗也加, 近藤 将成, 水野 修

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2019 (SES2019)  2019.8 

     More details

    Event date: 2019.8

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • The Impact of Feature Reduction Techniques on Defect Prediction Models, The Impact of Context Metrics on Just-In-Time Defect Prediction Invited

    Masanari Kondo, Daniel M. German, Osamu Mizuno, Eun-Hye Choi, Cor-Paul Bezemer, Yasutaka Kamei, Ahmed E. Hassan

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2019 (SES2019)  2019.8 

     More details

    Event date: 2019.8

    Language:Japanese  

    Country:Japan  

  • Analysis on Causal-Effect Relationship in Effort Metrics Using Bayesian LiNGAM

    Masanari Kondo and Osamu Mizuno

    International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE2016)  2016.10 

     More details

    Language:English  

    Country:Other  

    Analysis on Causal-Effect Relationship in Effort Metrics Using Bayesian LiNGAM

  • LiNGAM を用いた因果関係同定による工数データセットの分析

    近藤 将成, 水野 修

    ソフトウェアサイエンス研究会(SS)  2017.1 

     More details

    Language:Japanese  

    Country:Other  

  • 深層学習による不具合混入コミットの予測と評価

    近藤 将成, 森 啓太, 水野 修, 崔 銀惠

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017(SES2017)  2017.8 

     More details

    Language:Japanese  

    Country:Other  

  • The Impact of Context Metrics on Just-In-Time Defect Prediction

    Masanari Kondo, Daniel M. German, Osamu Mizuno, and Eun-Hye Choi

    International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2019)  2019.10 

     More details

    Language:English  

    Country:Other  

    The Impact of Context Metrics on Just-In-Time Defect Prediction

  • The Impact of Feature Reduction Techniques on Defect Prediction Models

    Masanari Kondo, Cor-Paul Bezemer, Yasutaka Kamei, Ahmed E. Hassan, and Osamu Mizuno

    International Conference on Software Engineering (ICSE2020)  2020.7 

     More details

    Language:English  

    Country:Other  

    The Impact of Feature Reduction Techniques on Defect Prediction Models

  • リモートワークにおけるソフトウェア開発者間のコミュニケーション方法の調査

    近藤 将成, 崔 恩瀞, 西浦 生成, 水野 修

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2020(SES2020)  2020.9 

     More details

    Language:Japanese  

    Country:Other  

  • An Empirical Study of Utilization of Imperative Modules in Ansible

    Shoma Kokuryo, Masanari Kondo and Osamu Mizuno

    International Conference on Software Security and Reliability (QRS2020)  2020.12 

     More details

    Language:English  

    Country:Other  

    An Empirical Study of Utilization of Imperative Modules in Ansible

  • オープンソースソフトウェアにおける議論間隔の調査

    近藤 将成, 斎藤 忍, 飯村 結香子, 崔 恩瀞, 水野 修

    ソフトウェアサイエンス研究会(SS)  2021.1 

     More details

    Language:Japanese  

    Country:Other  

    An Investigation of Discussion Span in Open Source Projects

▼display all

MISC

  • LLMを用いた論文の再現リポジトリ自動生成に関する初期分析

    平田 海大, 近藤 将成, 亀井 靖高

    第222回SE研究発表会   2026.3

     More details

    Language:Japanese  

    researchmap

  • LLMを利用した多言語脆弱性検出における中間表現の効果

    照屋 悠, 草間 紀輝, 舒 泓霖, 近藤 将成, 亀井 靖高

    第222回SE研究発表会   2026.3

     More details

    Language:Japanese  

    researchmap

  • 関数の依存関係に基づく探索範囲を拡張したSZZ手法の初期調査

    近藤 偉成, 近藤 将成, 亀井 靖高, 肥後 芳樹

    信学技報   125 ( 376 )   19 - 24   2026.3

     More details

    Language:Japanese  

    researchmap

  • コード生成におけるLLMの内部挙動の初期分析 —LLMカバレッジを用いた実証的評価—

    若松 大輝, 石本 優太, Hao Li(Queen’s University, 近藤 将成, Ahmed E. Hassan, Queen’s University, 亀井 靖高

    第221回SE研究発表会   2025.11

     More details

    Language:Japanese  

    researchmap

  • 大規模言語モデルを用いたSATDの分類体系の自動生成

    中島蒼太, 石本優太, 近藤 将成, Tao Xiao, 亀井 靖高

    第220回ソフトウェア工学研究発表会   2025.7

     More details

    Language:Japanese  

    researchmap

  • GPT-4oを用いたコード自動生成におけるプログラムフローチャート画像の影響調査

    戸井裕規, 東本知志, 近藤将成, 鵜林尚靖, 亀井靖高

    信学技報   124 ( 429 )   164 - 169   2025.3

     More details

    Language:Japanese  

    researchmap

  • Small Language Modelを用いた自動プログラム修正に関する実証実験

    草間 紀輝, Honglin Shu, 近藤 将成, 亀井 靖高

    信学技法   124 ( 429 )   152 - 157   2025.3

     More details

    Language:Japanese  

    researchmap

  • 量子プログラムに対するミューテーションに基づく欠陥局所化

    石本優太, 近藤将成, 鵜林尚靖, 亀井靖高, 勝部瞭太, 佐藤直人, 小川秀人

    信学技報   124 ( 429 )   194 - 199   2025.3

     More details

    Language:Japanese  

    researchmap

  • ビデオゲームにおけるバグの自動検出手法の提案と初期評価

    植中雄斗, 石本優太, 近藤将成, 亀井靖高

    情報処理学会研究報告(Web)   2025 ( SE-219 )   2025

  • SZZ手法によるバグ混入コミット推定精度向上のためのコンテキストを考慮した開発履歴の提案

    近藤偉成, 近藤将成, 亀井靖高, 肥後芳樹

    電子情報通信学会技術研究報告(Web)   124 ( 325(MSS2024 42-64) )   2025   ISSN:2432-6380

  • A Study on the Impact of Natural Language Differences in Prompts on Automatic Code Generation Using LLMs

    徳益晴香, 近藤将成, 小柳慶, 王楝, 鵜林尚靖, SEREBRENIK Alexander, 亀井靖高

    情報処理学会研究報告(Web)   2024 ( SE-218 )   2024

  • LineVul+: Towards Automated Program Repair via Line-level Defect Prediction

    和田寛太, 森田一成, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    コンピュータソフトウェア   41 ( 4 )   2024   ISSN:0289-6540

  • GitHub Copilotを用いたコード生成におけるプロンプト削除の影響調査

    戸井裕規, 小柳慶, 野口広太郎, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    情報処理学会研究報告(Web)   2024 ( SE-216 )   2024

  • 大学プログラミング教育で発生したコンパイルエラーに対するGPT-3.5による修正の特徴分析

    宇都宮魁斗, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術研究報告(Web)   123 ( 414(SS2023 49-87) )   2024   ISSN:2432-6380

  • 量子プログラムにおけるSATDの分類と評価

    中村悠人, 石本優太, 勝部瞭太, 佐藤直人, 小川秀人, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術研究報告(Web)   123 ( 443(KBSE2023 65-91) )   2024   ISSN:2432-6380

  • 初学者のためのデバッグ作業支援に向けた大規模言語モデルの初期評価

    宇都宮魁斗, 秋山楽登, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    ソフトウェア工学の基礎ワークショップ論文集(Web)   30   2023   ISSN:2436-634X

  • Code analysis and implementation of assistance tool to improve Python code for beginners

    沖野健太郎, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖, 谷口雄太

    情報処理学会研究報告(Web)   2023 ( SE-213 )   2023

  • プログラム自動修正に向けた行単位のバグ予測手法の提案

    和田寛太, 山本大貴, 森田一成, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術研究報告(Web)   122 ( 432(SS2022 47-73) )   2023   ISSN:2432-6380

  • プログラム自動修正に向けた行単位のバグ予測手法の拡張とその評価

    和田寛太, 森田一成, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    ソフトウェア工学の基礎ワークショップ論文集(Web)   30   2023   ISSN:2436-634X

  • OSSの採用リスク低減に向けたOSSへの生存時間分析の適用

    東本知志, 蔵元宏樹, 斎藤忍, 飯村結香子, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術研究報告(Web)   122 ( 444(KBSE2022 54-69) )   2023   ISSN:2432-6380

  • OSSにおけるJavaのレコード・クラス利用実態の初期調査

    杉原裕太, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    情報処理学会研究報告(Web)   2023 ( SE-213 )   2023

  • GitHub Copilotを用いたコード自動生成における入力データ順序の影響調査

    野口広太郎, 小柳慶, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術研究報告(Web)   122 ( 444(KBSE2022 54-69) )   2023   ISSN:2432-6380

  • GitHub Copilotを用いたコード推薦における入力言語の影響調査

    小柳慶, 野口広太郎, Wang Dong, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    ソフトウェア工学の基礎ワークショップ論文集(Web)   30   2023   ISSN:2436-634X

  • Dockerfileの開発を支援するインタラクティブツールの提案

    稲田司, 石本優太, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術研究報告(Web)   122 ( 432(SS2022 47-73) )   2023   ISSN:2432-6380

  • 初学者支援を目的としたコードエディタにおけるPythonの型プレビュー機能実装に関する研究

    友池真輝, 沖野健太郎, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術研究報告(Web)   122 ( 444(KBSE2022 54-69) )   2023   ISSN:2432-6380

  • Evaluation of Automated Test Case Generation Considering Execution Paths for Automated Program Repair

    若松昌宏, 松田雄河, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    情報処理学会研究報告(Web)   2023 ( SE-213 )   2023

  • 生存時間分析によるOSSの活動継続に関する実証評価

    東本知志, 蔵元宏樹, 斎藤忍, 飯村結香子, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    ソフトウェア工学の基礎ワークショップ論文集(Web)   30   2023   ISSN:2436-634X

  • 大規模言語モデルを用いた初学者のためのデバッグ作業支援の初期評価

    宇都宮魁斗, 秋山楽登, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術研究報告(Web)   122 ( 432(SS2022 47-73) )   2023   ISSN:2432-6380

  • Pythonにおける機械学習関連ライブラリの自動推薦手法の評価 Reviewed

    小柳 慶,秋山 楽登,沖野 健太郎,近藤 将成,亀井 靖高,鵜林 尚靖

    第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ   2022.11

     More details

    Language:Japanese  

  • DVCリポジトリにおける機械学習パイプラインの進化に関する調査 Reviewed

    中村 悠人,松田 雄河,松尾 春紀,近藤 将成,亀井 靖高,鵜林 尚靖

    第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ   2022.11

     More details

    Language:Japanese  

  • 量子プログラミングにおけるSelf-Admitted Technical Debtの初期調査

    長濱吉慧・近藤将成・亀井靖高・鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)   2022.7

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Internal/External technical report, pre-print, etc.  

  • 連合学習によるプライバシー保護を考慮したプロジェクト間バグ予測

    #山本 大貴,@Rajbahadur Gopi Krishnan,@近藤 将成,@亀井 靖高,@鵜林 尚靖

    第211回 ソフトウェア工学研究発表会   2022.7

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Internal/External technical report, pre-print, etc.  

  • 確率的オートマトンとn-gramに基づくRNNに対するバグ限局

    石本優太,近藤将成,鵜林尚靖,亀井靖高

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)   2022.7

     More details

    Language:Japanese   Publishing type:Internal/External technical report, pre-print, etc.  

  • 確率的オートマトンとn-gramに基づくRNNに対するバグ限局

    石本優太, 近藤将成, 鵜林尚靖, 亀井靖高

    2022.7

     More details

    Language:Japanese   Publisher:電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)  

    researchmap

  • 量子プログラミングにおけるSelf-Admitted Technical Debtの初期調査

    長濱吉慧・近藤将成・亀井靖高・鵜林尚靖

    2022.7

     More details

    Language:Japanese   Publisher:電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)  

    researchmap

  • 連合学習によるプライバシー保護を考慮したプロジェクト間バグ予測

    山本 大貴, Rajbahadur Gopi Krishnan, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    2022.7

     More details

    Language:Japanese   Publisher:第211回 ソフトウェア工学研究発表会  

    researchmap

  • Hey APR! Integrate Our Fault Localization Skill: Toward Better Automated Program Repair Reviewed

    Kyosuke Yamate, Masanari Kondo, Yutaro Kashiwa, Yasutaka Kamei and Naoyasu Ubayashi

    IEEE Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2022)   2022.6

     More details

    Language:English  

  • Evaluating Automated Program Repair Techniques using Introductory Programming Course Datasets Reviewed

    Tsukasa Nakamura, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei and Naoyasu Ubayashi,

    IEEE Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2022)   2022.6

     More details

    Language:English  

  • Do Visual Issue Reports Help Developers Fix Bugs? - A Preliminary Study of Using Videos and Images to Report Issues on GitHub - Reviewed

    Hiroki Kuramoto, Masanari Kondo, Yutaro Kashiwa, Yuta Ishimoto, Kaze Shindo, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi

    30th IEEE/ACM International Conference on Program Comprehension (ICPC 2022 ERA)   2022.5

     More details

    Language:English  

  • 型を考慮したコードクローンの集約リファクタリングに関する研究

    杉原 裕太, 沖野 健太郎, 清水 一輝, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第210回ソフトウェア工学研究発表会   2022.5

     More details

    Language:Japanese  

  • Challenges and Future Research Direction for Microtask Programming in Industry, Reviewed

    Masanari Kondo, Shinobu Saito, Yukako Iimura, Eunjong Choi, Osamu Mizuno, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi,

    19th International Conference on Mining Software Repositories (Industry Track) (MSR 2022 Industry Track)   2022.5

     More details

    Language:English  

  • 型を考慮したコードクローンの集約リファクタリングに関する研究

    杉原 裕太, 沖野 健太郎, 清水 一輝, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    2022.5

     More details

    Language:Japanese   Publisher:第210回ソフトウェア工学研究発表会  

    researchmap

  • DVCリポジトリにおけるMLパイプラインの進化に関する調査

    中村 悠人, 松尾 春紀, 松田 雄河, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第210回ソフトウェア工学研究発表会,   2022.3

     More details

    Language:Japanese  

  • トレースログを用いたバグ予測の性能評価

    森田 一成, 柏 祐太郎, 中村 司, 山本 大貴, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会),   2022.3

     More details

    Language:Japanese  

  • GitHubにおけるバグ報告等の動画および画像の活用実態に関する調査

    蔵元 宏樹, 石本 優太, 新堂 風, 近藤 将成, 柏 祐太郎, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)   2022.3

     More details

    Language:Japanese  

  • プログラミング初学者の編集履歴を考慮した自動プログラム修正手法の評価

    松尾 春紀, 近藤将成, 亀井靖高, 谷口 雄太, 鵜林 尚靖

    電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)   2022.3

     More details

    Language:Japanese  

  • Pythonにおける機械学習関連ライブラリの自動推薦手法の初期評価

    小栁 慶, 秋山 楽登, 山手 響介, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖,

    2022.3

     More details

    Language:Japanese  

  • DVCリポジトリにおけるMLパイプラインの進化に関する調査

    中村 悠人, 松尾 春紀, 松田 雄河, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    情報処理学会研究報告(Web)   2022 ( SE-210 )   2022.3

     More details

    Language:Japanese   Publisher:第210回ソフトウェア工学研究発表会,  

    J-GLOBAL

    researchmap

  • プログラミング初学者の編集履歴を考慮した自動プログラム修正手法の評価

    松尾 春紀, 近藤将成, 亀井靖高, 谷口 雄太, 鵜林 尚靖

    2022.3

     More details

    Language:Japanese   Publisher:電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)  

    researchmap

  • トレースログを用いたバグ予測の性能評価

    森田 一成, 柏 祐太郎, 中村 司, 山本 大貴, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    2022.3

     More details

    Language:Japanese   Publisher:電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会),  

    researchmap

  • Pythonにおける機械学習関連ライブラリの自動推薦手法の初期評価

    小栁 慶, 秋山 楽登, 山手 響介, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    情報処理学会研究報告(Web)   2022 ( SE-210 )   2022.3

     More details

    Language:Japanese  

    J-GLOBAL

    researchmap

  • GitHubにおけるバグ報告等の動画および画像の活用実態に関する調査

    蔵元 宏樹, 石本 優太, 新堂 風, 近藤 将成, 柏 祐太郎, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    2022.3

     More details

    Language:Japanese   Publisher:電子情報通信学会技術報告 (ソフトウェアサイエンス研究会)  

    researchmap

  • Pythonにおける機械学習関連ライブラリの自動推薦手法の評価

    小柳慶, 秋山楽登, 沖野健太郎, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    ソフトウェア工学の基礎ワークショップ論文集(Web)   29   2022   ISSN:2436-634X

  • DVCリポジトリにおける機械学習パイプラインの進化に関する調査

    中村悠人, 松田雄河, 松尾春紀, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    ソフトウェア工学の基礎ワークショップ論文集(Web)   29   2022   ISSN:2436-634X

  • AIの品質保証 5 ニューラルネットワークモデルのバグ限局・自動修正技術

    石本優太, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    情報処理   63 ( 11 )   2022   ISSN:0447-8053

  • Automatic Parameter Prediction for Add Parameter Refactorings

    清水一輝, 柏祐太郎, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    電子情報通信学会技術研究報告(Web)   121 ( 317(MSS2021 31-54) )   2022   ISSN:2432-6380

  • 型を考慮したコードクローンの集約リファクタリング

    杉原裕太, 沖野健太郎, 清水一輝, 近藤将成, 亀井靖高, 鵜林尚靖

    情報処理学会研究報告(Web)   2022 ( SE-210 )   2022

  • Towards Better Coverage of Dataset with Software Product Line Engineering Reviewed

    Lei Shi, Masanari Kondo, Naoyasu Ubayashi, Yasutaka Kamei

    21st IEEE International Conference on Software Quality, Reliability, and Security (QRS2021)   2021.12

     More details

    Language:English  

  • プログラミング初学者のバグ修正履歴を用いたデバッグ問題自動生成の事例研究 Reviewed

    秋山 楽登, 中村 司, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021)   2021.11

     More details

    Language:Japanese  

  • プログラミング作問支援に向けた類似問題検索手法の評価 Reviewed

    山本 大貴, 松尾 春紀, 沖野 健太郎, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021)   2021.11

     More details

    Language:Japanese  

  • 継続的インテグレーションに影響を及ぼすRinging Test Alarmsに関する実証調査 Reviewed

    浅田 翔, 柏 祐太郎, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021)   2021.11

     More details

    Language:Japanese  

  • 深層学習システムの保守に関する実証調査の検討

    Yin Mingyang, 柏 祐太郎, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    2021.11

     More details

    Language:Japanese  

  • 実行経路を考慮した自動テストケース生成が自動プログラム修正に与える影響の分析 Reviewed

    松田 雄河, 山手 響介, 近藤 将成, 柏 祐太郎, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021)   2021.11

     More details

    Language:Japanese  

  • コンテナ仮想化技術におけるSATDの削除に関する調査 Reviewed

    新堂 風, 近藤 将成, 柏 祐太郎, 東 英明, 柗本 真佑, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021論文集 (SES2021)   2021.9

     More details

    Language:Japanese  

  • 自動プログラム修正技術の性能評価 -九州大学の基幹教育データを用いた事例研究-

    中村 司, 亀井 靖高, 近藤 将成, 鵜林 尚靖

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021論文集 (SES2021)   2021.9

     More details

    Language:Japanese  

  • 木編集距離を用いた類似コード検索器における深層学習モデルの性能評価 Reviewed

    沖野 健太郎, 松尾 春紀, 山本 大貴, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021論文集 (SES2021)   2021.9

     More details

    Language:Japanese  

  • ソフトウェア開発者の知見を考慮した半自動バグ修正の性能調査

    山手 響介, 近藤 将成, 亀井 靖高, 鵜林 尚靖

    電子情報通信学会技術報告   2021.7

     More details

    Language:Japanese  

  • 深層学習モデルにおける差分の時系列変化可視化ツールDeepDiffViewerの提案

    大橋 幸奈, 崔 恩瀞, 吉田 則裕, 近藤 将成

    第4回機械学習工学研究会(MLSE夏合宿2021)   2021.7

     More details

    Language:Japanese  

  • ArduinoプロジェクトにおけるExample Sketchの再利用分析 Reviewed

    寺村 英之, 崔 恩瀞, 近藤 将成, 吉田 則裕, 水野 修

    ソフトウェア・シンポジウム 2021   2021.6

     More details

    Language:Japanese  

  • 構成管理ツールにおける命令的操作が及ぼすソースコードレビューへの影響調査 Reviewed

    頭川 剛幸, 近藤 将成, 西浦 生成, 崔 恩瀞, 水野 修

    ソフトウェア・シンポジウム 2021   2021.6

     More details

    Language:Japanese  

  • オープンソースソフトウェアにおける議論間隔の調査

    近藤 将成, 斎藤 忍, 飯村 結香子, 崔 恩瀞, 水野 修

    電子情報通信学会技術研究報告   2021.1

     More details

    Language:Japanese  

  • An Empirical Study of Utilization of Imperative Modules in Ansible Reviewed

    Shoma Kokuryo, Masanari Kondo, Osamu Mizuno

    2020 IEEE 20th International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS)   2020.12

     More details

    Language:English  

    DOI: 10.1109/qrs51102.2020.00063

  • Which Metrics Should Researchers Use to Collect Repositories: An Empirical Study Reviewed

    Kai Yamamoto, Masanari Kondo, Kinari Nishiura, Osamu Mizuno

    2020 IEEE 20th International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS)   2020.12

     More details

    Language:English  

    DOI: 10.1109/qrs51102.2020.00065

  • リモートワークにおけるソフトウェア開発者間のコミュニケーション方法の調査 Reviewed

    近藤 将成, 崔 恩瀞, 西浦 生成, 水野 修

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2020論文集   2020.9

     More details

    Language:Japanese  

  • An Empirical Study of Source Code Detection Using Image Classification Reviewed

    Juntong Hong, Osamu Mizuno, Masanari Kondo

    2019 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP)   2019.12

     More details

    Language:English  

    DOI: 10.1109/iwesep49350.2019.00009

  • 類似した開発者の分類と不具合予測におけるその効果 Reviewed

    北村 紗也加, 近藤 将成, 水野 修

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2019論文集   2019.8

     More details

    Language:Japanese  

  • 深層学習による不具合混入コミットの予測と評価 Reviewed

    近藤 将成, 森 啓太, 水野 修, 崔 銀惠

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017論文集   2017.8

     More details

    Language:Japanese  

  • LiNGAMを用いた因果関係同定による工数データセットの分析

    近藤 将成, 水野 修

    電子情報通信学会技術研究報告   2017.1

     More details

    Language:Japanese  

    Analysis on effort datasets by causal-effect relationship using LiNGAM

  • Analysis on Causal-Effect Relationship in Effort Metrics Using Bayesian LiNGAM Reviewed

    Masanari Kondo, Osamu Mizuno

    2016 IEEE International Symposium on Software Reliability Engineering Workshops (ISSREW)   2016.10

     More details

    Language:English  

    DOI: 10.1109/issrew.2016.18

  • レーベンシュタイン距離を用いた遺伝的アルゴリズムに基づく個人の希望を考慮した看護師勤務表生成に関する研究

    近藤 将成, 久保田 良輔

    電子情報通信学会技術研究報告   2015.2

     More details

    Language:Japanese  

  • 遺伝的アルゴリズムに基づく看護師の要望を考慮した勤務表生成に関する研究

    近藤 将成, 久保田 良輔

    電子情報通信学会技術研究報告   2014.12

     More details

    Language:Japanese  

▼display all

Professional Memberships

  • 情報処理学会

  • 米国電気電子学会(IEEE)

  • Association for Computing Machinery (ACM)

  • Association for Computing Machinery (ACM)

  • 情報処理学会

  • 米国電気電子学会(IEEE)

  • 米国電気電子学会(IEEE)

      More details

  • 情報処理学会

      More details

  • Association for Computing Machinery (ACM)

      More details

▼display all

Committee Memberships

  • 情報処理学会九州支部   幹事  

    2026.4 - Present   

      More details

  • 情報処理学会 論文誌編集委員   編集委員   Domestic

    2023.4 - 2026.3   

  • 情報処理学会 論文誌査読委員   運営委員  

    2022.6 - Present   

      More details

  • 情報処理学会 論文誌査読委員   Steering committee member   Domestic

    2022.6 - 2025.5   

  • ソフトウェア工学研究運営委員会   運営委員  

    2022.4 - 2026.3   

      More details

  • ソフトウェア工学研究運営委員会   Steering committee member   Domestic

    2022.4 - 2024.3   

▼display all

Academic Activities

  • MSR2027: International Conference on Mining Software Repositories: Registered Reports Track Co-Chairs

    Role(s): Planning, management, etc.

    2027

     More details

    Type:Academic society, research group, etc. 

    researchmap

  • ソフトウェア工学の基礎ワークショップ(FOSE)プログラム委員

    Role(s): Panel moderator, session chair, etc., Peer review

    2026

     More details

  • AI-Driven Software Engineering Summit for Fostering Next-Generation Researchers: General Chair

    Role(s): Planning, management, etc.

    2025

     More details

    Type:Academic society, research group, etc. 

    researchmap

  • ソフトウェア工学の基礎ワークショップ(FOSE)プログラム委員

    Role(s): Panel moderator, session chair, etc., Peer review

    2025

     More details

  • IPSJ/SIGSE ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2025(SES2025)企画委員長

    Role(s): Planning, management, etc.

    2025

     More details

    Type:Academic society, research group, etc. 

    researchmap

  • Registered ReportsのPCメンバー International contribution

    21th International Conference on Mining Software Repositories 2024  ( Portugal ) 2024.4

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • ResearchトラックのPCメンバー International contribution

    International Conference on Program Comprehension 2024  ( Portugal ) 2024.4

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • Tool DemonstrationのPCメンバー International contribution

    International Conference on Program Comprehension 2024  ( Portugal ) 2024.4

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • Mining ChallengeのPCメンバー International contribution

    21th International Conference on Mining Software Repositories 2024  ( Portugal ) 2024.4

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • Research PapersのPCメンバー International contribution

    The IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER) 2024  ( Finland ) 2024.3

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • EEE-OSS 2024: Exploring Employee Experience in Open Source Software: General Chair

    Role(s): Planning, management, etc.

    2024

     More details

  • ソフトウェア工学の基礎ワークショップ(FOSE)プログラム委員

    Role(s): Panel moderator, session chair, etc., Peer review

    2024

     More details

  • The First International Symposium on the Future of Software Engineering: Program Co-Chair

    Role(s): Planning, management, etc.

    2024

     More details

  • Student Research Competition track PCメンバー

    30th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2023)  ( Grand Walkerhill Seoul Korea ) 2023.12

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • プログラム委員

    ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2023)  ( Japan ) 2023.11

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • The New Ideas and Emerging Results (NIER) track PCメンバー International contribution

    38th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2023)  ( Kirchberg Luxembourg ) 2023.9

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • General Co-Chairs International contribution

    MSR Asia Summit 2023  ( Japan ) 2023.7

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • 運営

    SIGSE7月合同研究会@札幌  ( Japan ) 2023.7

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • Registered ReportPCメンバー International contribution

    International Conference on Mining Software Repositories (MSR2023)  ( Australia ) 2023.5

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • ResearchトラックPCメンバー International contribution

    International Conference on Program Comprehension (ICPC2023)  ( Australia ) 2023.5

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • MSR Data and Tool Showcase TrackのCommittee International contribution

    20th International Conference on Mining Software Repositories (MSR2023)  ( Australia ) 2023.5

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • 情報処理学会 論文誌

    2023.4 - 2026.3

     More details

    Type:Academic society, research group, etc. 

  • 情報処理学会 論文誌 エンピリカルソフトウェア工学小特集

    2023.3 - 2024.1

     More details

    Type:Academic society, research group, etc. 

  • EEE-OSS 2023: Exploring Employee Experience in Open Source Software: General Chair

    Role(s): Planning, management, etc.

    2023

     More details

    Type:Academic society, research group, etc. 

    researchmap

  • 情報処理学会 第214回ソフトウェア工学研究発表会,運営委員

    Role(s): Planning, management, etc., Panel moderator, session chair, etc.

    2023

     More details

    Type:Academic society, research group, etc. 

    researchmap

  • ソフトウェア工学の基礎ワークショップ(FOSE)プログラム委員

    Role(s): Panel moderator, session chair, etc., Peer review

    2023

     More details

    Type:Academic society, research group, etc. 

    researchmap

  • MSR Asia Summit 2023: General Co-Chair

    Role(s): Planning, management, etc.

    2023

     More details

  • PCメンバー

    第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)  ( Japan ) 2022.11

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • 出版委員長

    第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)  ( Japan ) 2022.11

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • 第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)

    ( Japan ) 2022.11

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

    researchmap

  • 第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)

    ( Japan ) 2022.11

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

    researchmap

  • PCメンバー International contribution

    19th International Conference on Mining Software Repositories (MSR2022)  ( Japan ) 2022.5

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • 19th International Conference on Mining Software Repositories (MSR2022) International contribution

    ( Japan ) 2022.5

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

    researchmap

  • PCメンバー International contribution

    29th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2022)  ( Japan ) 2022.4 - 2022.12

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • Web Co-Chair International contribution

    29th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2022)  ( Japan ) 2022.4 - 2022.12

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • 29th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2022), Web Co-Chair International contribution

    ( Japan ) 2022.4 - 2022.12

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

    researchmap

  • 29th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2022) International contribution

    ( Japan ) 2022.4 - 2022.12

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

    researchmap

  • PCメンバー

    第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021)  ( Japan ) 2021.11

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • Tool demo PC International contribution

    ACM/IEEE 24th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS2021)  ( Japan ) 2021.10

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • 企画立案・運営等

    SERA2021 Publicity chair  ( Japan ) 2021.3 - 2021.6

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • Screening of academic papers

    Role(s): Peer review

    2021

     More details

    Type:Peer review 

    Number of peer-reviewed articles in foreign language journals:13

    Number of peer-reviewed articles in Japanese journals:4

    Proceedings of International Conference Number of peer-reviewed papers:9

    Proceedings of domestic conference Number of peer-reviewed papers:2

  • Screening of academic papers

    Role(s): Peer review

    2020

     More details

    Type:Peer review 

    Number of peer-reviewed articles in foreign language journals:2

    Proceedings of International Conference Number of peer-reviewed papers:2

  • 企画立案・運営等

    IWESEP2019 Publication Co-Chairs  ( Japan ) 2019.6 - 2019.12

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • Screening of academic papers

    Role(s): Peer review

    2019

     More details

    Type:Peer review 

    Number of peer-reviewed articles in foreign language journals:2

    Proceedings of International Conference Number of peer-reviewed papers:3

  • Screening of academic papers

    Role(s): Peer review

    2018

     More details

    Type:Peer review 

    Proceedings of International Conference Number of peer-reviewed papers:1

  • 査読

    sub-reviewer for the IEEE Computer Society Conference on Computers, Software and Applications (COMPSAC2019)  ( UnitedStatesofAmerica )

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • 査読

    A sub-reviewer for the 16th International Conference on Predictive Models and Data Analytics in Software Engineering (PROMISE2020)  ( その他 )

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • 査読

    a sub-reviewer for the 20th International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS2020)  ( その他 )

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • 査読

    sub-reviewer for the 19th International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS2019)  ( Bulgaria )

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • 査読

    sub-reviewer for the 18th International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS2018)  ( Portugal )

     More details

    Type:Competition, symposium, etc. 

  • A journal reviewer for the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers (IEICE) Transactions (2020)

     More details

    Type:Academic society, research group, etc. 

  • A journal reviewer for the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers (IEICE) Transactions (Jan. 2021)

     More details

    Type:Academic society, research group, etc. 

  • A journal reviewer for Information and Software Technology (IST) (2019)

     More details

    Type:Academic society, research group, etc. 

  • sub-reviewer for the IEEE Computer Society Conference on Computers, Software and Applications (COMPSAC2019)

    Role(s): Peer review

     More details

    Type:Peer review 

    researchmap

  • sub-reviewer for the 19th International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS2019)

    Role(s): Peer review

     More details

    Type:Peer review 

    researchmap

  • sub-reviewer for the 18th International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS2018)

    Role(s): Peer review

     More details

    Type:Peer review 

    researchmap

  • a sub-reviewer for the 20th International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS2020)

    Role(s): Peer review

     More details

    Type:Peer review 

    researchmap

  • A sub-reviewer for the 16th International Conference on Predictive Models and Data Analytics in Software Engineering (PROMISE2020)

    Role(s): Peer review

     More details

    Type:Peer review 

    researchmap

  • A journal reviewer for Information and Software Technology (IST) (2019)

    Role(s): Peer review

     More details

    Type:Peer review 

    researchmap

  • A journal reviewer for the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers (IEICE) Transactions (Jan. 2021)

    Role(s): Peer review

     More details

    Type:Peer review 

    researchmap

  • A journal reviewer for the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers (IEICE) Transactions (2020)

    Role(s): Peer review

     More details

    Type:Peer review 

    researchmap

▼display all

Research Projects

  • 既存のソフトウェアのコード理解支援のための合理的判断マイニングの提案 International coauthorship

    Grant number:25K03100  2025.4 - 2029.3

    Grants-in-Aid for Scientific Research  Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    柏 祐太郎, 近藤 将成

      More details

    Authorship:Principal investigator  Grant type:Scientific research funding

    ソフトウェア開発における合理的判断とは,複数の選択肢から最適なものを選択することを目指して下した判断である.ソフトウェアのコードも合理的判断の積み重ねによって進化してきたと考えられる.そのため,これまでに下された合理的判断を参照し理解することでコードを深く理解できる.しかし,実際の開発現場では,体系的に合理的判断を整理し参照可能な形にまとめる方法が確立されていない.本研究では,新しいデータマイニングである合理的判断マイニングを提案する.合理的判断の体系化,マイニング手順の確立および自動化を達成し,理解したいコードで下された合理的判断を,開発者の追加コスト無しに整理・参照できるようにする.

    CiNii Research

  • Developing techniques for fault localization with incomplete logs

    Grant number:24K02921  2024.4 - 2028.3

    Grants-in-Aid for Scientific Research  Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    柏 祐太郎, 近藤 将成

      More details

    Grant type:Scientific research funding

    近年,不具合修正を迅速に行うために,自動修正に関する研究が盛んに研究されている.しかし,これらの方法はテストケースを事前に作成する必要がある.つまり,テスト時に不具合を発見した場合はこれらの手法が適用可能であるが,運用中にシステム障害が発生した場合には,ログ解析による原因究明など,人手での作業が依然として必要である.そこで本研究課題では,システムログから不具合原因の特定を行い,テストケースの生成を自動化することで,開発者が介入することなく,運用時障害の自動復旧を行う手法の確立を目指す.

    CiNii Research

  • 潜在バグの発見・修正を可能とするJust-in-time自動バグ修正の提案

    2022.4 - 2025.3

    日本学術振興会 

      More details

    Authorship:Principal investigator 

  • Just-in-Time Automated Bug Repair Enabling Discovery and Repair of Latent Bugs

    Grant number:22K17874  2022 - 2024

    Japan Society for the Promotion of Science  Grants-in-Aid for Scientific Research  Early-Career Scientists

    Kondo Masanari

      More details

    Authorship:Principal investigator  Grant type:Scientific research funding

    In this study, we developed methods for automatically discovering and repairing bugs. We achieved several key outcomes: (1) development of LineVul+ for line-level bug detection; (2) development of TraceJIT integrating static and dynamic information; (3) evaluation of techniques to improve bug-dataset quality; (4) investigation of fine-grained data-analysis impact on bug discovery; (5) performance evaluation of just-in-time automated bug repair using large language models; (6) performance evaluation of automated bug repair using small language models; (7) assessment of AI-agent personality on repair accuracy; and (8) proposal of a predictive model for the effects and side effects of automated deep-learning repair.

    CiNii Research

  • 開発者個人の活動に対する深層学習によるソフトウェア不具合検出技法

    Grant number:19J23477  2019 - 2020

    Japan Society for the Promotion of Science  Grants-in-Aid for Scientific Research  Grant-in-Aid for JSPS Fellows

      More details

    Authorship:Principal investigator  Grant type:Scientific research funding

Educational Activities

  • 学部生向けの実験を担当している.また電気情報工学セミナーIおよびIIにおいて学部生向けに研究活動の基本を教育している.研究室では,学部修士博士の学生に研究指導を行っている.研究指導では,研究の進め方及び論文の執筆だけではなく,ソフトウェア開発,それに伴うコードの管理方法についての指導も行なっている.

Award for Educational Activities

  • 第30回(2025年度)工学教育賞 業績部門

    2026   公益社団法人 日本工学教育協会  

    Award-winner:福岡未踏的人材発掘・育成プロジェクト

    福岡未踏的人材発掘・育成プロジェクトにおいてPMとして参加.

Class subject

  • プログラミング演習(P)

    2026.6 - 2026.8   Summer quarter

  • 基礎PBLII

    2026.4 - 2026.8   First semester

  • 電気情報工学実験I

    2026.4 - 2026.8   First semester

  • 電気情報工学実験I

    2025.4 - 2025.8   First semester

  • 基礎PBLII

    2025.4 - 2025.8   First semester

  • 電気情報工学セミナーA

    2024.10 - 2025.3   Second semester

  • 電気情報工学セミナーB

    2024.10 - 2025.3   Second semester

  • 基礎PBLII

    2024.4 - 2024.8   First semester

  • 電気情報工学実験I

    2024.4 - 2024.8   First semester

  • 電気情報工学セミナーB

    2023.10 - 2024.3   Second semester

  • プログラミング演習(P)

    2023.4 - 2023.9   First semester

  • 電気情報工学実験I

    2023.4 - 2023.9   First semester

  • 基礎PBLII

    2023.4 - 2023.9   First semester

  • 電気情報工学セミナーA

    2023.4 - 2023.9   Second semester

  • 電気情報工学セミナーB

    2022.10 - 2023.3   Second semester

  • 基礎PBLⅡ

    2022.4 - 2022.9   First semester

  • 電気情報工学実験Ⅰ(C)

    2022.4 - 2022.9   First semester

  • プログラミング演習(P)

    2022.4 - 2022.9   First semester

  • 電気情報工学セミナーA

    2022.4 - 2022.9   First semester

  • 電気情報工学実験Ⅰ(C)

    2021.4 - 2022.3   Full year

  • PBL第三

    2021.4 - 2021.9   First semester

  • 基礎PBLⅡ

    2021.4 - 2021.9   First semester

▼display all

FD Participation

  • 2024.5   Role:Participation   Title:【シス情FD】科研費の最近の動向について

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2024.5   Role:Participation   Title:【全学FD】(DX推進本部)学内で簡単に被験者実験のモニタを勧誘・謝礼支払いができる学内リサーチコラボコラボレータシステムについて

    Organizer:University-wide

  • 2024.3   Role:Participation   Title:【シス情FD】高度データサイエンティスト育成事業の取り組みについて

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2023.11   Role:Participation   Title:【シス情FD】企業等との共同研究の実施増加に向けて

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2023.9   Role:Participation   Title:【シス情FD】Top10%論文/Top10%ジャーナルとは何か: 傾向と対策

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2023.6   Role:Participation   Title:【シス情FD】SBRC、QRECの活動ご紹介

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2023.4   Role:Participation   Title:【シス情FD】若手教員による研究紹介⑧

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2023.1   Role:Participation   Title:【シス情FD】若手教員による研究紹介⑦

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2022.11   Role:Participation   Title:【工学・シス情】教職員向け知的財産セミナー(FD)

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2022.10   Role:Participation   Title:【シス情FD】若手教員による研究紹介⑥

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2022.9   Role:Participation   Title:【シス情FD】研究機器の共用に向けて

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2022.7   Role:Participation   Title:【シス情FD】若手教員による研究紹介⑤

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2022.6   Role:Participation   Title:【シス情FD】電子ジャーナル等の今後について

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2022.5   Role:Participation   Title:【シス情FD】若手教員による研究紹介④「量子コンピュータ・システム・アーキテクチャの研究~道具になることを目指して~」

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2022.4   Role:Participation   Title:【シス情FD】第4期中期目標・中期計画等について

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2022.1   Role:Participation   Title:【シス情FD】シス情関連の科学技術に対する国の政策動向(に関する私見)

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2021.11   Role:Participation   Title:【シス情FD】若手教員による研究紹介 及び 研究費獲得のポイント等について③

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2021.9   Role:Participation   Title:博士後期課程の充足率向上に向けて

    Organizer:[Undergraduate school/graduate school/graduate faculty]

  • 2021.4   Title:オンライン授業実施の"いろは"

  • 2021.4   Title:2021年度新任教員教育セミナー

  • 2021.4   Title:令和3年度 第1回全学FD(新任教員の研修)

▼display all

Visiting, concurrent, or part-time lecturers at other universities, institutions, etc.

  • 2026  早稲田大学   Classification:Part-time lecturer  Domestic/International Classification:Japan 

  • 2026  国立情報学研究所   Classification:Faculty conurrently holding another post  Domestic/International Classification:Japan 

  • 2025  国立情報学研究所   Classification:Part-time lecturer 

  • 2025  早稲田大学   Classification:Part-time lecturer 

  • 2024  早稲田大学   Classification:Part-time lecturer 

  • 2024  国立情報学研究所   Classification:Part-time lecturer 

  • 2023  早稲田大学  Classification:Intensive course 

  • 2023  国立情報学研究所  Classification:Intensive course 

▼display all

Teaching Student Awards

  • 2024年度電子情報通信学会ソフトウェアサイエンス研究会研究奨励賞

    Classification of award-winning students:Undergraduate student   Name of award-winning student:草間 紀輝

      More details

    Small Language Modelを用いた自動プログラム修正に関する実証実験

  • 学生奨励賞

    Classification of award-winning students:Postgraduate student   Name of award-winning student:沖野 健太郎

      More details

    木編集距離を用いた類似コード検索器における深層学習モデルの性能評価,

  • 研究奨励賞

    Classification of award-winning students:Postgraduate student   Name of award-winning student:中村 司

      More details

    自動プログラム修正技術の性能評価 -九州大学の基幹教育データを用いた事例研究-

  • IEEE Computer Society Japan Chapter FOSE Young Researcher Award

    Classification of award-winning students:Postgraduate student   Name of award-winning student:松田 雄河

      More details

    実行経路を考慮した自動テストケース生成が自動プログラム修正に与える影響の分析

  • 第210回ソフトウェア工学研究発表会 学生研究賞

    Classification of award-winning students:Undergraduate student   Name of award-winning student:中村 悠人

      More details

    DVCリポジトリにおけるMLパイプラインの進化に関する調査

  • 研究奨励賞

    Classification of award-winning students:Undergraduate student   Name of award-winning student:森田 一成

      More details

    トレースログを用いたバグ予測の性能評価

  • IEEE Computer Society Japan Chapter FOSE Young Researcher Award

    Classification of award-winning students:Postgraduate student   Name of award-winning student:中村 悠人

      More details

    DVCリポジトリにおける機械学習パイプラインの進化に関する調査

  • 第213回ソフトウェア工学研究発表会 学生研究賞

    Classification of award-winning students:Postgraduate student   Name of award-winning student:Wang Jianhong

      More details

    Towards Robust Object Detection Models by Metamorphic Testing

  • 電子情報通信学会ソフトウェアサイエンス研究会研究奨励賞

    Classification of award-winning students:Postgraduate student   Name of award-winning student:石本優太

      More details

    確率的オートマトンとn-gramに基づくRNNに対するバグ限局

▼display all

Other educational activity and Special note

  • 2026  Lecture at Education Method and Practice  公益社団法人 日本工学教育協会 第30回(2025年度)工学教育賞 業績部門 受賞

     詳細を見る

    福岡未踏的人材発掘・育成プロジェクトにPMとして参加.同プロジェクトが公益社団法人 日本工学教育協会 第30回(2025年度)工学教育賞 業績部門を受賞する.

  • 2025  Development of Textbook and Teaching Material  生成AIによるソフトウェア開発 -設計からテスト,マネジメントまでをすべて変革するLLM活用の実践体系-執筆

     詳細を見る

    情報処理学会 監修の生成AIによるソフトウェア開発 -設計からテスト,マネジメントまでをすべて変革するLLM活用の実践体系-を分担執筆.

Media Coverage

  • @ITにてNTTとの共同研究成果が紹介された. https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2312/08/news066.html

    @IT  2023.12

     More details

    @ITにてNTTとの共同研究成果が紹介された.
    https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2312/08/news066.html

  • 日本経済新聞にてNTTとの共同研究成果が紹介された. https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP665331_U3A201C2000000/ Newspaper, magazine

    日本経済新聞  2023.12

     More details

    日本経済新聞にてNTTとの共同研究成果が紹介された.
    https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP665331_U3A201C2000000/

Travel Abroad

  • 2025.3

    Staying countory name 1:Netherlands   Staying institution name 1:Eindhoven University of Technology

    Staying countory name 2:Canada   Staying institution name 2:Queen's University

    Staying countory name 3:United States   Staying institution name 3:University of Illinois Urbana-Champaign

  • 2024.10

    Staying countory name 1:Netherlands   Staying institution name 1:Eindhoven University of Technology

  • 2023.10

    Staying countory name 1:Canada   Staying institution name 1:University of Waterloo

  • 2023.8 - 2023.9

    Staying countory name 1:Canada   Staying institution name 1:University of Victoria

    Staying institution name 2:University of Alberta

  • 2018.3 - 2019.3

    Staying countory name 1:Canada   Staying institution name 1:Queen's University