JP2023140095A

JP2023140095A - Determination device

Info

Publication number: JP2023140095A
Application number: JP2022045961A
Authority: JP
Inventors: 秀昭笹倉; Hideaki Sasakura
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2022-03-22
Filing date: 2022-03-22
Publication date: 2023-10-04

Abstract

To enable appropriate determination of possibility of embedding bugs.SOLUTION: A determination device 200 is provided, comprising an acquisition unit 221 configured to acquire information indicative of usage of a development tool used for implementing source code, and a determination unit 222 configured to determine the possibility of embedding bugs according to the information indicative of usage as acquired by the acquisition unit 221.SELECTED DRAWING: Figure 14

Description

本発明は、判定装置、判定方法、プログラムに関する。 The present invention relates to a determination device, a determination method, and a program.

ソフトウェアのソースコード実装時などにおいては、バグ埋め込みが生じるおそれがある。このようなリスクを判定する際に用いる可能な技術が知られている。 When implementing software source code, there is a risk that bugs may be embedded. Possible techniques are known for use in determining such risks.

上述したようなリスクを判定する際に用いることが可能な技術としては、例えば、特許文献１がある。特許文献１には、複数のセンサ及び中央処理装置を備えるコンピュータシステムで実行されるコンピュータ実装方法が記載されている。特許文献１によると、上記方法では、複数のセンサを使用して、人に関する複数の生理学的パラメータを検出し、中央処理装置を使用して、人に関して検出された複数の生理学的パラメータを集約する。また、中央処理装置を使用して、人に関して検出された複数の生理学的パラメータから複数の心理学的データのフィーチャを抽出する。そして、抽出された複数の心理学的データのフィーチャを、人の集中状態を予測するための予測モデルと併せて使用し、人の集中状態を予測する。 As a technique that can be used when determining the above-mentioned risks, there is, for example, Patent Document 1. Patent Document 1 describes a computer-implemented method executed on a computer system including a plurality of sensors and a central processing unit. According to Patent Document 1, the method uses a plurality of sensors to detect a plurality of physiological parameters regarding the person, and uses a central processing unit to aggregate the plurality of physiological parameters detected regarding the person. . The central processing unit is also used to extract psychological data features from the detected physiological parameters for the person. The extracted psychological data features are then used together with a prediction model for predicting a person's concentration state to predict the person's concentration state.

また、例えば、特許文献２には、開発スキルレベルを算出し、工数・開発期間・開発スキルレベルの比で開発難易度を表した式を用いて開発難易度を算出する開発難易度算出手段が記載されている。 Further, for example, Patent Document 2 discloses a development difficulty level calculation means that calculates the development skill level and calculates the development difficulty level using a formula that expresses the development difficulty level by the ratio of man-hours, development period, and development skill level. Are listed.

特開２０１９－１４５０６７号公報JP 2019-145067 Publication 特開２０１６－０３５６１５号公報Japanese Patent Application Publication No. 2016-035615

特許文献１に記載の技術を用いた場合、集中度を測定することができる。しかしながら、例えばコード実装など高いスキルが必要とされる業務においては、集中力の有無だけでは判断材料に欠けており、バグ埋め込みの可能性を的確に判定することはできなかった。また、特許文献２に記載の技術を用いたとしても、開発難易度が高いからといってバグ埋め込みの可能性が高いとは限らず、依然としてバグ埋め込みの可能性を的確に判定することは難しい。このように、バグ埋め込みの可能性を判定することが難しい、という課題が生じていた。 When the technique described in Patent Document 1 is used, the degree of concentration can be measured. However, in tasks that require a high level of skill, such as code implementation, the presence or absence of concentration alone is insufficient to judge the possibility of bug embedding, and it has not been possible to accurately determine the possibility of bug embedding. Furthermore, even if the technology described in Patent Document 2 is used, just because the development difficulty level is high does not necessarily mean that the possibility of bug embedding is high, and it is still difficult to accurately determine the possibility of bug embedding. . In this way, a problem has arisen in that it is difficult to determine the possibility of bug embedding.

そこで、本発明の目的は、上述した課題を解決することにある。 Therefore, an object of the present invention is to solve the above-mentioned problems.

本発明の一形態である判定装置は、
ソースコードを実装する際に使用するツールである開発ツールの使用状況を示す情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した使用状況を示す情報に基づいて、バグ埋め込みの可能性を判定する判定部と、
を有する
という構成をとる。 A determination device that is one form of the present invention includes:
an acquisition unit that acquires information indicating the usage status of development tools, which are tools used when implementing source code;
a determination unit that determines the possibility of bug embedding based on the information indicating the usage status acquired by the acquisition unit;
It has the following structure.

また、本発明の一形態である判定方法は、
情報処理装置が、
ソースコードを実装する際に使用するツールである開発ツールの使用状況を示す情報を取得し、
取得した使用状況を示す情報に基づいて、バグ埋め込みの可能性を判定する
という構成をとる。 Further, a determination method that is one form of the present invention includes:
The information processing device
Obtain information indicating the usage status of development tools, which are tools used when implementing source code,
The structure is such that the possibility of bug embedding is determined based on the information indicating the usage status obtained.

また、本発明の一形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
ソースコードを実装する際に使用するツールである開発ツールの使用状況を示す情報を取得し、
取得した使用状況を示す情報に基づいて、バグ埋め込みの可能性を判定する
処理を実現させるためのプログラムである。 Further, a program that is one form of the present invention is
In the information processing device,
Obtain information indicating the usage status of development tools, which are tools used when implementing source code,
This is a program that implements processing that determines the possibility of bug embedding based on the information that shows the usage status that has been obtained.

上述したような各構成によると、バグ埋め込みの可能性を的確に判定することができる。 According to each of the configurations described above, it is possible to accurately determine the possibility of bug embedding.

本開示の第１の実施形態における判定装置の構成例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a determination device according to a first embodiment of the present disclosure. 開発ツール情報の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of development tool information. 画像データ情報の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of image data information. 画像分析結果情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of image analysis result information. 開発情報の一例を示す図である。It is a figure showing an example of development information. 比較情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of comparison information. 比較情報の他の一例を示す図である。It is a figure which shows another example of comparison information. 比較情報の他の一例を示す図である。It is a figure which shows another example of comparison information. 開発状況解析部の処理例を説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining an example of processing by a development status analysis unit. 開発ツール情報登録時の動作例を示すフローチャートである。12 is a flowchart illustrating an example of an operation when registering development tool information. 画像データ取得時の動作例を示すフローチャートである。3 is a flowchart illustrating an example of an operation when acquiring image data. 解析時の動作例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of operation at the time of analysis. 本開示の第２の実施形態における判定装置のハードウェア構成例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example hardware configuration of a determination device according to a second embodiment of the present disclosure. 判定装置の構成例を示すブロック図であるIt is a block diagram showing an example of the configuration of a determination device.

［第１の実施形態］
本開示の第１の実施形態について、図１から図１２までを参照して説明する。図１は、判定装置１００の構成例を示すブロック図である。図２は、開発ツール情報１５２の一例を示す図である。図３は、画像データ情報１５３の一例を示す図である。図４は、画像分析結果情報１５４の一例を示す図である。図５は、開発情報１５５の一例を示す図である。図６から図８までは、比較情報１５７の一例を示す図である。図９は、開発状況解析部１６５の処理例を説明するための図である。図１０は、開発ツール情報１５２登録時の動作例を示すフローチャートである。図１１は、画像データ取得時の動作例を示すフローチャートである。図１２は、解析時の動作例を示すフローチャートである。 [First embodiment]
A first embodiment of the present disclosure will be described with reference to FIGS. 1 to 12. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of the determination device 100. FIG. 2 is a diagram showing an example of the development tool information 152. FIG. 3 is a diagram showing an example of the image data information 153. FIG. 4 is a diagram showing an example of the image analysis result information 154. FIG. 5 is a diagram showing an example of the development information 155. 6 to 8 are diagrams showing examples of comparison information 157. FIG. 9 is a diagram for explaining a processing example of the development status analysis unit 165. FIG. 10 is a flowchart showing an example of the operation when registering the development tool information 152. FIG. 11 is a flowchart showing an example of the operation when acquiring image data. FIG. 12 is a flowchart showing an example of the operation during analysis.

本開示の第１の実施形態においては、ソフトウェアのソースコード実装時などにおいて、利用者が作業する開発ツールの使用状況を示す情報に基づいてバグ埋め込みの可能性を判定する判定装置１００について説明する。後述するように、判定装置１００は、画像データなどに基づいて、開発ツールの使用状況を示す情報を取得する。例えば、判定装置１００は、作業者の目を少なくとも被写体とした画像データである顔画像データを解析することで、所定のコード行を実装した際などにおいて、実装の前後でどの程度の時間仕様書やマニュアルなど実装に必要な情報を見ているか、どういう順番で各資料やツールをみているかなどを示す開発ツールの使用状況を示す情報を取得する。また、判定装置１００は、取得した情報と、予め取得した情報との比較を行う。そして、判定装置１００は、比較した結果に基づいて、バグ埋め込みの可能性を判定する。例えば、予め高スキル者における開発ツールの使用状況を示す情報を取得しておくことで、判定装置１００は、高スキル者の使用状況との比較を行って、比較結果に基づく判定を行うことができる。 In a first embodiment of the present disclosure, a determination device 100 that determines the possibility of bug embedding based on information indicating the usage status of a development tool used by a user when implementing software source code will be described. . As described later, the determination device 100 acquires information indicating the usage status of the development tool based on image data and the like. For example, the determination device 100 analyzes face image data, which is image data with at least the worker's eyes as the object, to determine how much time it takes before and after implementing a predetermined line of code. Obtain information that shows the usage status of development tools, such as whether information necessary for implementation is viewed, such as documents and manuals, and in what order each document or tool is viewed. Further, the determination device 100 compares the acquired information with information acquired in advance. Then, the determination device 100 determines the possibility of bug embedding based on the comparison results. For example, by acquiring information indicating the usage status of a development tool by a highly skilled person in advance, the determination device 100 can compare the usage status with the usage status of a highly skilled person and make a determination based on the comparison result. can.

なお、本実施形態においては、画像データに基づいて開発ツールの使用状況を示す情報を取得する場合について例示する。しかしながら、判定装置１００は、画像データに基づいて開発ツールの使用状況を示す情報を取得する代わりに、または、画像データに基づく取得とともに、任意の方法を用いて開発ツールの使用状況を示す情報を取得してよい。例えば、判定装置１００は、マウスなどの操作入力部１１０のクリック個所をトレースすることなどにより、開発ツールの使用状況を示す情報を取得してもよい。 Note that in this embodiment, a case will be exemplified in which information indicating the usage status of a development tool is acquired based on image data. However, instead of acquiring the information indicating the usage status of the development tool based on the image data, or in addition to acquiring the information based on the image data, the determination device 100 uses any method to acquire the information indicating the usage status of the development tool. You may obtain it. For example, the determination device 100 may acquire information indicating the usage status of the development tool by tracing the click location of the operation input unit 110 such as a mouse.

また、本実施形態において、開発ツールとは、ソフトウェアのソースコード実装時などバグ埋め込みの可能性のある状況において使用する可能性のある実装に必要な資料、アプリケーション、そのほか各種情報やツールなどのことを指す。例えば、開発ツールには、ソースコード、仕様書、マニュアル、ウェブサイトなどが含まれる。開発ツールは、上記例示した以外のものを含んでもよい。 Furthermore, in this embodiment, development tools refer to materials, applications, and other various information and tools necessary for implementation that may be used in situations where there is a possibility of embedding bugs, such as when implementing software source code. refers to For example, development tools include source code, specifications, manuals, websites, etc. The development tools may include tools other than those exemplified above.

判定装置１００は、利用者が作業時に利用する開発ツールの使用状況を示す情報に基づいてバグ埋め込みの可能性を判定する情報処理装置である。例えば、判定装置１００は、ソフトウェアのソースコード実装などプログラミング可能な一般的な環境を有している。例えば、判定装置１００は、カメラなどの撮像機能を有する一般的なパーソナルコンピュータやタブレットなどであってよい。 The determination device 100 is an information processing device that determines the possibility of bug embedding based on information indicating the usage status of a development tool used by a user during work. For example, the determination device 100 has a general programmable environment such as software source code implementation. For example, the determination device 100 may be a general personal computer, a tablet, or the like having an imaging function such as a camera.

図１は、本実施形態に特徴的な判定装置１００の構成例を示している。図１を参照すると、判定装置１００は、主な構成要素として、例えば、操作入力部１１０と、撮像部１２０と、画面表示部１３０と、通信Ｉ／Ｆ部１４０と、記憶部１５０と、演算処理部１６０と、を有している。 FIG. 1 shows a configuration example of a determination device 100 that is characteristic of this embodiment. Referring to FIG. 1, the determination device 100 includes, as main components, an operation input section 110, an imaging section 120, a screen display section 130, a communication I/F section 140, a storage section 150, and an operation input section 110, an imaging section 120, a screen display section 130, a communication I/F section 140, a storage section 150, It has a processing section 160.

なお、図１では、１台の情報処理装置を用いて判定装置１００としての機能を実現する場合について例示している。しかしながら、判定装置１００としての機能のうちの少なくとも一部は、クラウド上に実現されるなど、複数台の情報処理装置を用いて実現されてもよい。また、判定装置１００は、上記例示した構成の一部を含まなくてもよいし、上記例示した以外の構成を有してもよい。 Note that FIG. 1 illustrates a case where the function of the determination device 100 is realized using one information processing device. However, at least some of the functions of the determination device 100 may be realized using a plurality of information processing devices, such as realized on a cloud. Furthermore, the determination device 100 may not include some of the configurations exemplified above, or may have a configuration other than those exemplified above.

操作入力部１１０は、キーボード、マウスなどの操作入力装置からなる。操作入力部１１０は、判定装置１００を操作する利用者の操作を検出して演算処理部１６０に出力する。 The operation input unit 110 includes an operation input device such as a keyboard and a mouse. The operation input unit 110 detects an operation by a user who operates the determination device 100 and outputs the detected operation to the arithmetic processing unit 160 .

撮像部１２０は、カメラなどの撮像装置からなる。撮像部１２０は、判定装置１００を利用する利用者などを被写体とした画像データを取得して演算処理部１６０に出力する。 The imaging unit 120 includes an imaging device such as a camera. The imaging unit 120 acquires image data of a user using the determination device 100 as a subject, and outputs the image data to the arithmetic processing unit 160.

画面表示部１３０は、ＬＣＤ（ＬｉｑｕｉｄＣｒｙｓｔａｌＤｉｓｐｌａｙ、液晶ディスプレイ）などの画面表示装置からなる。画面表示部１３０は、演算処理部１６０からの指示に応じて、記憶部１５０に格納されている各種情報などを画面表示することができる。 The screen display unit 130 includes a screen display device such as an LCD (Liquid Crystal Display). The screen display unit 130 can display various information stored in the storage unit 150 on the screen in response to instructions from the arithmetic processing unit 160.

通信Ｉ／Ｆ部１４０は、データ通信回路などからなる。通信Ｉ／Ｆ部１４０は、通信回線を介して接続された外部装置との間でデータ通信を行う。 The communication I/F unit 140 includes a data communication circuit and the like. The communication I/F section 140 performs data communication with an external device connected via a communication line.

記憶部１５０は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置である。記憶部１５０は、演算処理部１６０における各種処理に必要な処理情報やプログラム１５８を記憶する。プログラム１５８は、演算処理部１６０に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現する。プログラム１５８は、通信Ｉ／Ｆ部１４０などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体から予め読み込まれ、記憶部１５０に保存されている。記憶部１５０で記憶される主な情報としては、例えば、撮像情報１５１、開発ツール情報１５２、画像データ情報１５３、画像分析結果情報１５４、開発情報１５５、解析結果情報１５６、比較情報１５７などがある。 The storage unit 150 is a storage device such as a hard disk or a memory. The storage unit 150 stores processing information and programs 158 necessary for various processes in the arithmetic processing unit 160. The program 158 implements various processing units by being read and executed by the arithmetic processing unit 160. The program 158 is read in advance from an external device or a recording medium via a data input/output function such as the communication I/F unit 140, and is stored in the storage unit 150. The main information stored in the storage unit 150 includes, for example, imaging information 151, development tool information 152, image data information 153, image analysis result information 154, development information 155, analysis result information 156, comparison information 157, etc. .

撮像情報１５１は、開発ツール画像データを取得する際の条件や撮像部１２０の動作に関する情報などを含む。例えば、撮像情報１５１は、撮像部１２０を用いて画像データを取得する、通信Ｉ／Ｆ部１４０を介して外部装置から取得する、操作入力部１１０を用いて入力する、などの方法を用いて予め取得されており、記憶部１５０に格納されている。 The imaging information 151 includes conditions for acquiring development tool image data, information regarding the operation of the imaging unit 120, and the like. For example, the imaging information 151 may be acquired using a method such as acquiring image data using the imaging unit 120, acquiring it from an external device via the communication I/F unit 140, or inputting it using the operation input unit 110. It has been acquired in advance and stored in the storage unit 150.

具体的に、撮像情報１５１には、判定装置１００を操作する利用者の顔を被写体とした画像データを含む開発者情報が含まれる。開発者情報は、例えば、顔認証を行う際などに活用してよい。また、撮像情報１５１には、開発ツール画像データや顔画像データなどを取得する際の取得時間や撮影間隔を示す情報などを含むことができる。 Specifically, the imaging information 151 includes developer information including image data whose subject is the face of the user operating the determination device 100. The developer information may be used, for example, when performing face authentication. Further, the imaging information 151 can include information indicating the acquisition time and imaging interval when acquiring development tool image data, face image data, and the like.

開発ツール情報１５２は、開発ツールの名前や開発ツールを被写体とした画像データなど開発ツールについての情報を含んでいる。例えば、開発ツール情報１５２は、後述する開発ツール情報取得部１６１が開発ツールについての情報を取得することなどに応じて更新される。 The development tool information 152 includes information about the development tool, such as the name of the development tool and image data with the development tool as the subject. For example, the development tool information 152 is updated when a development tool information acquisition unit 161 (described later) acquires information about development tools.

図２は、開発ツール情報１５２に含まれる情報の一例を示している。図２を参照すると、例えば、開発ツール情報１５２では、開発ツール名と開発ツール画像データとが関連付けられている。ここで、開発ツール名は、利用者による操作入力部１１０に対する操作などに応じて開発ツール情報取得部１６１が取得する情報であり、開発ツールの名前を示している。例えば、図２では、開発ツール名として、ソースコード、仕様書、マニュアル、ウェブサイトなどが例示されている。開発ツール名は、例示した以外であってもよい。また、開発ツール画像データは、関連する開発ツール使用中の画像データなどである。開発ツール画像データは、例えば、画面表示部１３０上における開発ツールの表示などを既存の方法で切り抜くことなどにより取得できる。開発ツールが紙の資料などの場合、開発ツール画像データは、撮像部１２０などを用いて取得されてもよい。なお、開発ツール画像データは、関連する開発ツール使用中の画像データのうち特徴的な部分を抽出した特徴点についての情報や特徴点などから算出する特徴量を示す情報などであってもよい。 FIG. 2 shows an example of information included in the development tool information 152. Referring to FIG. 2, for example, in the development tool information 152, a development tool name and development tool image data are associated. Here, the development tool name is information acquired by the development tool information acquisition unit 161 in response to the user's operation on the operation input unit 110, and indicates the name of the development tool. For example, in FIG. 2, source code, specification, manual, website, etc. are illustrated as development tool names. The development tool name may be other than those shown in the example. Further, the development tool image data includes image data of a related development tool in use. The development tool image data can be obtained by, for example, cutting out the display of the development tool on the screen display section 130 using an existing method. When the development tool is a paper document, the development tool image data may be acquired using the imaging unit 120 or the like. Note that the development tool image data may be information about feature points extracted from characteristic parts of the image data in use of the related development tool, or information indicating feature amounts calculated from the feature points.

画像データ情報１５３は、利用者がソフトウェアのソースコードを実装している際などにおいて撮像部１２０が取得した顔画像データを含んでいる。例えば、画像データ情報１５３に含まれる顔画像データは、利用者の目を少なくとも被写体としている。例えば、画像データ情報１５３は、後述する取得部１６２が撮像部１２０を利用して顔画像データを取得することなどに応じて更新される。 The image data information 153 includes facial image data acquired by the imaging unit 120 when the user is implementing the software source code. For example, the face image data included in the image data information 153 uses at least the user's eyes as the subject. For example, the image data information 153 is updated in response to an acquisition unit 162, which will be described later, acquiring facial image data using the imaging unit 120.

図３は、画像データ情報１５３に含まれる情報の一例を示している。図３を参照すると、例えば、画像データ情報１５３では、撮像部１２０が画像データを取得した時刻と、顔画像データと、が関連付けられている。上述したように、顔画像データには、利用者の目の部分が少なくとも含まれている。 FIG. 3 shows an example of information included in the image data information 153. Referring to FIG. 3, for example, in the image data information 153, the time when the imaging unit 120 acquires the image data is associated with the face image data. As described above, the facial image data includes at least the user's eyes.

画像分析結果情報１５４は、後述する画像データ分析部１６３による分析の結果に応じた情報を含んでいる。例えば、画像分析結果情報１５４は、画像データ情報１５３に含まれる顔画像データのうち、目の画像の中心部分を抽出した抽出画像データを含んでいる。例えば、画像分析結果情報１５４は、画像データ分析部１６３が画像データ情報１５３に含まれる顔画像データを解析することなどに応じて更新される。 The image analysis result information 154 includes information according to the result of analysis by an image data analysis unit 163, which will be described later. For example, the image analysis result information 154 includes extracted image data obtained by extracting the central part of the eye image from among the face image data included in the image data information 153. For example, the image analysis result information 154 is updated in response to the image data analysis unit 163 analyzing facial image data included in the image data information 153.

図４は、画像分析結果情報１５４に含まれる情報の一例を示している。図４を参照すると、例えば、画像分析結果情報１５４では、時刻と、抽出画像データと、が関連付けられている。ここで、画像分析結果情報１５４に含まれる時刻は、関連する抽出画像データの抽出元となった顔画像データを取得時刻に対応している。また、抽出画像データは、例えば、画像データ分析部１６３が顔画像データから目の中心部分を抽出することで生成される。 FIG. 4 shows an example of information included in the image analysis result information 154. Referring to FIG. 4, for example, in the image analysis result information 154, time and extracted image data are associated. Here, the time included in the image analysis result information 154 corresponds to the time when the face image data from which the related extracted image data was extracted was acquired. Further, the extracted image data is generated, for example, by the image data analysis unit 163 extracting the center part of the eye from the face image data.

開発情報１５５は、画像分析結果情報１５４に含まれる抽出画像データと、開発ツール情報１５２と、に基づいて後述する使用ツール判定部１６４が判定した、画像データの取得時に使用していた開発ツールを示す情報を含んでいる。換言すると、開発情報１５５は、判定装置１００を操作する利用者における開発ツールの時系列に沿った使用状況を示す情報を含んでいる。例えば、開発情報１５５は、使用ツール判定部１６４が画像分析結果情報１５４に含まれる抽出画像データなどに基づいて開発ツールを判定することなどに応じて更新される。 The development information 155 indicates the development tool used when acquiring the image data, which is determined by a used tool determination unit 164 (described later) based on the extracted image data included in the image analysis result information 154 and the development tool information 152. Contains information indicating. In other words, the development information 155 includes information indicating the chronological usage status of the development tool by the user who operates the determination device 100. For example, the development information 155 is updated in response to the use tool determination unit 164 determining a development tool based on extracted image data included in the image analysis result information 154.

図５は、開発情報１５５に含まれる情報の一例を示している。図５を参照すると、例えば、開発情報１５５では、時刻と、開発ツール名と、が関連付けられている。ここで、開発情報１５５に含まれる時刻は、画像データを取得時刻に対応している。また、開発ツール名には、例えば、開発ツール情報１５２に含まれる開発ツール名のうちのいずれかを示す情報が含まれる。 FIG. 5 shows an example of information included in the development information 155. Referring to FIG. 5, for example, in the development information 155, time and development tool name are associated. Here, the time included in the development information 155 corresponds to the time when the image data was acquired. Further, the development tool name includes, for example, information indicating any one of the development tool names included in the development tool information 152.

解析結果情報１５６は、後述する開発状況解析部１６５が開発情報１５５などに基づいて解析した結果を示す情報を含んでいる。例えば、解析結果情報１５６は、バグ埋め込みの可能性を示す情報や、バグ埋め込みの可能性を判断する際の根拠を示す情報などを含むことが出来る。解析結果情報１５６は、開発状況解析部１６５が開発情報１５５などに基づく解析処理を行うことなどに応じて更新される。 The analysis result information 156 includes information indicating the result of analysis by a development status analysis unit 165, which will be described later, based on the development information 155 and the like. For example, the analysis result information 156 can include information indicating the possibility of bug embedding, information indicating the basis for determining the possibility of bug embedding, and the like. The analysis result information 156 is updated as the development status analysis unit 165 performs analysis processing based on the development information 155 and the like.

比較情報１５７は、開発状況解析部１６５が開発情報１５５を解析する際に、開発情報１５５に含まれる情報と比較する対象になる情報を含んでいる。比較情報１５７には、例えば、高スキル者における開発ツールの使用状況を示す情報が含まれる。比較情報１５７には、低スキル者における開発ツールの使用状況を示す情報が含まれてもよい。例えば、以上のように、比較情報１５７には、判定装置１００を操作する利用者とは異なる他人の開発ツールの使用状況を示す情報が含まれる。例えば、比較情報１５７は、通信Ｉ／Ｆ部１４０を介して外部装置から取得する、操作入力部１１０を用いて入力する、などの方法を用いて予め取得されており、記憶部１５０に格納されている。 The comparison information 157 includes information to be compared with information included in the development information 155 when the development status analysis unit 165 analyzes the development information 155. The comparison information 157 includes, for example, information indicating how a highly skilled person uses the development tool. The comparison information 157 may include information indicating the usage status of the development tool by a low-skilled person. For example, as described above, the comparison information 157 includes information indicating the usage status of a development tool by someone other than the user who operates the determination device 100. For example, the comparison information 157 is obtained in advance using a method such as obtaining from an external device via the communication I/F section 140 or inputting using the operation input section 110, and is stored in the storage section 150. ing.

図６は、比較情報１５７に含まれる情報の一例を示している。図６を参照すると、例えば、比較情報１５７には、各開発ツールの使用割合などを示す開発ツールの使用状況を示す情報が含まれている。上述したように、比較情報１５７は、高スキル者における開発ツールの使用状況を示す情報と、低スキル者における開発ツールの使用状況を示す情報と、を含むことができる。例えば、図６で例示する場合、比較情報１５７には、高スキル者である担当者Ａと、低スキル者である担当者Ｂの各開発ツールの使用割合を示す情報が含まれている。 FIG. 6 shows an example of information included in the comparison information 157. Referring to FIG. 6, for example, the comparison information 157 includes information indicating the usage status of the development tools, such as the usage rate of each development tool. As described above, the comparison information 157 can include information indicating the usage status of the development tool by a high-skilled person and information indicating the usage status of the development tool by a low-skilled person. For example, in the case illustrated in FIG. 6, the comparison information 157 includes information indicating the usage ratio of each development tool by person A who is a highly skilled person and person B who is a low skilled person.

なお、比較情報１５７には、使用割合以外の開発ツールの使用状況を示す情報が含まれてもよい。例えば、図７を参照すると、比較情報１５７には、所定時間内における各開発ツールの使用時間を示す情報などが含まれてもよい。また、図８で示すように、比較情報１５７には、時系列に沿った開発ツールの使用状況を示す情報などが含まれてもよい。例えば、比較情報１５７には、図６から図８までで例示したうちの少なくとも１つの情報がふくまれてよい。 Note that the comparison information 157 may include information indicating the usage status of the development tool other than the usage rate. For example, referring to FIG. 7, the comparison information 157 may include information indicating the usage time of each development tool within a predetermined period of time. Further, as shown in FIG. 8, the comparison information 157 may include information indicating the usage status of the development tool in chronological order. For example, the comparison information 157 may include at least one of the information illustrated in FIGS. 6 to 8.

以上が、記憶部１５０で記憶される主な情報である。なお、上述したように、開発情報１５５などにおいては、時刻と開発ツール名などとが関連づけられている。そのため、例えば、ソースコード実装時における各ソースコードを書いた時刻を示す情報などをさらに関連付けると、書いたソースコードとソースコードを書いている際に使用していた開発ツール名などとを関連づけることもできる。 The above is the main information stored in the storage unit 150. Note that, as described above, in the development information 155 and the like, time and development tool name are associated with each other. Therefore, for example, if you further associate information such as the time when each source code was written when implementing the source code, it is possible to associate the written source code with the name of the development tool used when writing the source code. You can also do it.

演算処理部１６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置とその周辺回路を有する。演算処理部１６０は、記憶部１５０からプログラム１５８を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム１５８とを協働させて各種処理部を実現する。演算処理部１６０で実現される主な処理部としては、例えば、開発ツール情報取得部１６１、取得部１６２、画像データ分析部１６３、使用ツール判定部１６４、開発状況解析部１６５、出力部１６６などがある。 The arithmetic processing unit 160 includes an arithmetic device such as a CPU (Central Processing Unit) and its peripheral circuits. The arithmetic processing unit 160 reads the program 158 from the storage unit 150 and executes it, thereby causing the hardware and the program 158 to work together to implement various processing units. The main processing units realized by the arithmetic processing unit 160 include, for example, a development tool information acquisition unit 161, an acquisition unit 162, an image data analysis unit 163, a used tool determination unit 164, a development status analysis unit 165, an output unit 166, etc. There is.

開発ツール情報取得部１６１は、操作入力部１１０や撮像部１２０などに対する利用者の操作などに応じて、開発ツール名や開発ツール画像データなどを取得する。また、開発ツール情報取得部１６１は、取得した開発ツール名と開発ツール画像データなどとを関連付けて、開発ツール情報１５２として記憶部１５０に格納する。 The development tool information acquisition unit 161 acquires a development tool name, development tool image data, etc. in response to a user's operation on the operation input unit 110, the imaging unit 120, or the like. Further, the development tool information acquisition unit 161 associates the acquired development tool name with the development tool image data, etc., and stores it in the storage unit 150 as development tool information 152.

例えば、開発ツール情報取得部１６１は、利用者などの指示に応じて開発ツール名や開発ツール画像データなどの取得を開始した後、撮像情報１５１が示す取得時間の間、開発ツール名や開発ツール画像データなどの取得を続けることができる。開発ツール情報取得部１６１は、まず操作入力部１１０を用いて開発ツール名の取得を行った後に、上記取得時間の間、利用者の指示などに応じて画面表示部１３０上の開発ツール部分を切り抜くことなどにより開発ツール画像データを取得してもよい。例えば、開発ツール情報取得部１６１は、取得した開発ツール名と開発ツール画像データとを取得するごとに記憶部１５０に格納してもよいし、上記取得時間の経過後にまとめて記憶部１５０に格納してもよい。 For example, after the development tool information acquisition unit 161 starts acquiring the development tool name, development tool image data, etc. in response to an instruction from a user, etc., the development tool information acquisition unit 161 starts acquiring the development tool name, development tool image data, etc. during the acquisition time indicated by the imaging information 151. You can continue acquiring image data, etc. The development tool information acquisition unit 161 first acquires the development tool name using the operation input unit 110, and then displays the development tool portion on the screen display unit 130 during the acquisition time according to the user's instructions. The development tool image data may be obtained by cutting out or the like. For example, the development tool information acquisition unit 161 may store the acquired development tool name and development tool image data in the storage unit 150 each time it is acquired, or store them all in the storage unit 150 after the acquisition time has elapsed. You may.

なお、開発ツール情報取得部１６１は、撮像部１２０などを用いて開発ツール画像データを取得してもよい。また、開発ツール情報取得部１６１は、通信Ｉ／Ｆ部１４０などを介して、外部装置から開発ツール名と開発ツール画像データなどとを関連付けた情報を取得してもよい。 Note that the development tool information acquisition unit 161 may acquire the development tool image data using the imaging unit 120 or the like. Further, the development tool information acquisition unit 161 may acquire information associating a development tool name with development tool image data, etc. from an external device via the communication I/F unit 140 or the like.

取得部１６２は、撮像部１２０を用いて顔画像データを取得する。例えば、取得部１６２は、撮像情報１５１が示す撮影間隔ごとに画像データを取得することができる。取得部１６２は、利用者からの指示に応じて顔画像データの取得を開始した後、利用者からの別の指示があるまで、上記撮影間隔で画像データを取得するよう構成してもよい。また、取得部１６２は、取得した顔画像データを顔画像データの取得時刻と関連付けて、画像データ情報１５３として記憶部１５０に格納する。 The acquisition unit 162 uses the imaging unit 120 to acquire facial image data. For example, the acquisition unit 162 can acquire image data at each imaging interval indicated by the imaging information 151. The acquisition unit 162 may be configured to start acquiring facial image data in response to an instruction from the user and then acquire image data at the above-described imaging interval until receiving another instruction from the user. Further, the acquisition unit 162 stores the acquired face image data in the storage unit 150 as image data information 153 in association with the acquisition time of the face image data.

なお、プライバシーなどの観点から、取得部１６２は、最初に撮像情報１５１に含まれる開発者情報を用いて顔認証を行い、認証された場合に顔画像データの取得や格納を行うよう構成してもよい。 Note that from the viewpoint of privacy, etc., the acquisition unit 162 is configured to first perform facial authentication using the developer information included in the imaging information 151, and to acquire and store facial image data when authentication is achieved. Good too.

画像データ分析部１６３は、画像データ情報１５３に含まれる顔画像データに対する分析を行う。例えば、画像データ分析部１６３は、顔画像データに対する分析を行うことで、利用者が利用中の開発ツールを特定するために必要となる情報を顔画像データから抽出する。 The image data analysis unit 163 analyzes face image data included in the image data information 153. For example, the image data analysis unit 163 extracts from the facial image data information necessary for identifying the development tool being used by the user by analyzing the facial image data.

例えば、画像データ分析部１６３は、顔画像データに基づいて、人物の目の領域を抽出する。また、画像データ分析部１６３は、抽出した人物の目の領域のうち、目の中心部分を抽出することなどにより、目の中心に写っているものを抽出する。例えば、以上のような処理により、画像データ分析部１６３は、顔画像データから抽出画像データを抽出する。また、画像データ分析部１６３は、抽出した結果を対応する顔画像データの取得時刻とともに、画像分析結果情報１５４として記憶部１５０に格納する。なお、例えば、画像データ分析部１６３は、目の領域をラベルとした教師データを用いた学習を行うことなどにより予め学習した学習済みモデルを用いて目の領域を抽出する、同様に目の中心部分を抽出するよう予め学習した学習済みモデルを用いて目の中心部分を抽出するなど、既知の技術を用いて顔画像データから人物の目の領域や目の中心部分を抽出してよい。 For example, the image data analysis unit 163 extracts a person's eye region based on facial image data. Furthermore, the image data analysis unit 163 extracts the center of the eye by extracting the center of the eye from among the extracted eye regions of the person. For example, through the process described above, the image data analysis unit 163 extracts extracted image data from face image data. Further, the image data analysis unit 163 stores the extracted results in the storage unit 150 as image analysis result information 154 together with the acquisition time of the corresponding face image data. Note that, for example, the image data analysis unit 163 extracts the eye region using a trained model learned in advance by performing learning using teacher data with the eye region as a label. A known technique may be used to extract a person's eye area or the center part of the eye from the facial image data, such as extracting the center part of the eye using a trained model that has been trained in advance to extract the area.

使用ツール判定部１６４は、画像分析結果情報１５４に含まれる抽出画像データと、開発ツール情報１５２と、に基づいて、利用者が利用中の開発ツールを判定する。また、使用ツール判定部１６４は、判定した結果を示す情報を開発情報１５５として記憶部１５０に格納する。 The used tool determination unit 164 determines the development tool that the user is using based on the extracted image data included in the image analysis result information 154 and the development tool information 152. Further, the used tool determining unit 164 stores information indicating the determined result in the storage unit 150 as development information 155.

例えば、使用ツール判定部１６４は、開発ツール情報１５２に含まれる開発ツール画像データ示す対象と同一または類似する対象が画像分析結果情報１５４に含まれる抽出画像データに写っているか否か確認することで、抽出画像データが示す対象に対応する開発ツールを判定する。例えば、使用ツール判定部１６４は、開発ツール名をラベル付けした開発ツール画像データなどを教師データとした学習を行うことなどにより予め学習した学習済みモデルを用いて上記判定を行うなど、既知の手段を用いて上記処理を実現してよい。なお、抽出画像データから開発ツールを特定できない場合も想定される。その場合、使用ツール判定部１６４は、当該抽出画像データを破棄して次の時刻の抽出画像データに対する判定を行ってよい。 For example, the used tool determining unit 164 may check whether the extracted image data included in the image analysis result information 154 includes an object that is the same as or similar to the object indicated by the development tool image data included in the development tool information 152. , determine the development tool corresponding to the target indicated by the extracted image data. For example, the used tool determination unit 164 may perform the above determination using a trained model that has been trained in advance by performing learning using development tool image data labeled with the development tool name as training data. The above processing may be realized using . Note that there may be cases where the development tool cannot be identified from the extracted image data. In that case, the used tool determination unit 164 may discard the extracted image data and perform determination on the extracted image data at the next time.

開発状況解析部１６５は、開発情報１５５などを解析することで、バグ埋め込みの可能性などを判定する判定部である。例えば、開発状況解析部１６５は、開発情報１５５が示す判定装置１００を利用する利用者における開発ツールの使用状況と、比較情報１５７とを比較することで、開発情報１５５などの解析を行ってバグ埋め込みの可能性を判定する。また、開発状況解析部１６５は、解析の結果を解析結果情報１５６として記憶部１５０に格納する。 The development status analysis unit 165 is a determination unit that determines the possibility of bug embedding by analyzing the development information 155 and the like. For example, the development status analysis unit 165 analyzes the development information 155 and the like by comparing the usage status of development tools by the user who uses the determination device 100 indicated by the development information 155 with the comparison information 157. Determine the possibility of embedding. Furthermore, the development status analysis unit 165 stores the analysis results in the storage unit 150 as analysis result information 156.

例えば、開発状況解析部１６５は、図９で例示するように、開発情報１５５に基づいて、各開発ツールの使用割合を算出する。また、開発状況解析部１６５は、算出した使用割合と、図６で例示した高スキル者や低スキル者の使用割合と、を比較する。開発状況解析部１６５は、上記比較の結果として、バグ埋め込みの可能性などを判定することができる。例えば、上記比較の結果、判定装置１００を利用する利用者における各開発ツールの使用割合が高スキル者の使用割合に類似すると判定可能な場合、開発状況解析部１６５は、バグ埋め込みの可能性が低いと判定することができる。一方、上記比較の結果、判定装置１００を利用する利用者における各開発ツールの使用割合が低スキル者の使用割合に類似すると判定可能な場合、開発状況解析部１６５は、バグ埋め込みの可能性が高いと判定することができる。なお、類似するか否かの判断は、例えば、算出した各開発ツールの使用割合と高スキル者などの使用割合との間の差が予め定められた閾値以内である場合に類似すると判断するなど、任意の手段を用いて行ってよい。また、開発状況解析部１６５は、比較情報１５７との類似度を算出することなどにより、バグ埋め込みの可能性を数値で判定してもよい。類似度の算出も任意の手段を用いて行ってよい。 For example, the development status analysis unit 165 calculates the usage rate of each development tool based on the development information 155, as illustrated in FIG. Further, the development status analysis unit 165 compares the calculated usage ratio with the usage ratios of high-skilled people and low-skilled people illustrated in FIG. The development status analysis unit 165 can determine the possibility of bug embedding as a result of the above comparison. For example, as a result of the above comparison, if it can be determined that the usage rate of each development tool among users of the determination device 100 is similar to the usage rate of highly skilled people, the development status analysis unit 165 determines that there is a possibility of bug embedding. It can be determined that it is low. On the other hand, as a result of the above comparison, if it can be determined that the usage rate of each development tool among users of the determination device 100 is similar to the usage rate of low-skilled people, the development status analysis unit 165 determines that there is a possibility of bug embedding. It can be determined that the value is high. Note that whether or not they are similar is determined, for example, when the difference between the calculated usage rate of each development tool and the usage rate of highly skilled people is within a predetermined threshold. , may be performed using any means. Further, the development status analysis unit 165 may numerically determine the possibility of bug embedding by calculating the degree of similarity with the comparison information 157. Calculation of similarity may also be performed using any means.

また、開発状況解析部１６５は、上記比較の結果として予め定められた条件を超えて異なる開発ツールの使用割合などを特定することで、バグ埋め込みの可能性を特定してもよい。例えば、比較情報１５７が示す高スキル者における開発ツール「ソースコード」の使用割合が２５％である一方で、利用者の開発ツール「ソースコード」の使用割合が６０％と開発情報１５５に基づいて算出されたとする。この場合において、例えば、使用割合の差が２倍以内と予め条件が定められていたとすると、開発状況解析部１６５は、利用者の開発ツール「ソースコード」の使用割合が高スキル者の使用割合よりも過剰に高いとして、バグ埋め込みの可能性が高いと判定することができる。このように、開発状況解析部１６５は、予め定められた条件に基づいて、開発ツールの使用割合を比較することでバグ埋め込みの可能性を判定してもよい。 Furthermore, the development status analysis unit 165 may identify the possibility of bug embedding by identifying, as a result of the above comparison, the usage rate of different development tools that exceed predetermined conditions. For example, the comparison information 157 indicates that the usage rate of the development tool "source code" among highly skilled people is 25%, while the usage rate of the development tool "source code" among users is 60%, based on the development information 155. Suppose that it has been calculated. In this case, for example, if a predetermined condition is that the difference in the usage ratio is within 2 times, the development status analysis unit 165 determines that the usage ratio of the user's development tool "source code" is higher than the usage ratio of highly skilled people. If the value is excessively higher than , it can be determined that the possibility of bug embedding is high. In this way, the development status analysis unit 165 may determine the possibility of bug embedding by comparing the usage rates of development tools based on predetermined conditions.

なお、上述したように、比較情報１５７には、使用割合以外にも、所定時間内における各開発ツールの使用時間を示す情報や時系列に沿った開発ツールの使用状況を示す情報などが含まれうる。開発状況解析部１６５は、比較情報１５７に応じた算出処理などを行って、比較情報１５７と比較してよい。例えば、開発状況解析部１６５は、所定時間内における各開発ツールの使用時間を開発情報１５５に基づいて算出して比較情報１５７との比較を行ってもよいし、開発情報１５５が示す時系列の使用状況と比較情報１５７とをそのまま比較してもよい。例えば、開発情報１５５が示す時系列の使用状況と比較情報１５７との比較によりバグ埋め込みの可能性を判定すると、使用時間に所定閾値以上の差があるタイミングなど使用状況に大きな差ができるタイミングをバグ埋め込みの可能性が高いタイミングと判断することなどもできる。開発状況解析部１６５は、上記例示した複数の処理を組み合わせてもよい。 As described above, the comparison information 157 includes, in addition to the usage rate, information indicating the usage time of each development tool within a predetermined period of time, information indicating the usage status of the development tool in chronological order, and the like. sell. The development status analysis unit 165 may perform calculation processing according to the comparison information 157 and compare it with the comparison information 157. For example, the development status analysis unit 165 may calculate the usage time of each development tool within a predetermined time based on the development information 155 and compare it with the comparison information 157. The usage status and comparison information 157 may be directly compared. For example, when determining the possibility of bug embedding by comparing the time-series usage status indicated by the development information 155 and the comparison information 157, it is possible to determine the timing at which there is a large difference in the usage status, such as when there is a difference in usage time by more than a predetermined threshold. It is also possible to judge the timing when there is a high possibility of bug embedding. The development status analysis unit 165 may combine the plurality of processes exemplified above.

出力部１６６は、解析結果情報１５６などを出力する。出力部１６６は、例えば、バグ埋め込みの可能性を示す情報、バグ埋め込みの可能性に応じた数値、バグ埋め込みの可能性の高い時刻などのタイミングを示す情報などを出力する。出力部１６６は、バグ埋め込みの可能性などに応じた警告情報などを出力してもよい。例えば、出力部１６６は、解析結果情報１５６などを画面表示部１３０に表示したり、通信Ｉ／Ｆ部１４０を介して外部装置へと送信したりすることができる。 The output unit 166 outputs analysis result information 156 and the like. The output unit 166 outputs, for example, information indicating the possibility of bug embedding, a numerical value corresponding to the possibility of bug embedding, information indicating timing such as a time when the possibility of bug embedding is high, and the like. The output unit 166 may output warning information or the like depending on the possibility of bug embedding. For example, the output unit 166 can display the analysis result information 156 on the screen display unit 130 or transmit it to an external device via the communication I/F unit 140.

以上が、判定装置１００の構成例である。続いて、図１０から図１２までを参照して、判定装置１００の動作例について説明する。 The above is an example of the configuration of the determination device 100. Next, an example of the operation of the determination device 100 will be described with reference to FIGS. 10 to 12.

図１０は、開発ツール情報１５２登録時における判定装置１００の動作例を示すフローチャートである。図１０を参照すると、開発ツール情報取得部１６１は、操作入力部１１０や撮像部１２０などに対する利用者の操作などに応じて、開発ツール名や開発ツール画像データなどを取得する（ステップＳ１０１）。例えば、開発ツール情報取得部１６１は、利用者などの指示に応じて開発ツール名や開発ツール画像データなどの取得を開始した後、撮像情報１５１が示す取得時間の間、開発ツール名や開発ツール画像データなどの取得を続けることができる。開発ツール情報取得部１６１は、まず操作入力部１１０を用いて開発ツール名の取得を行った後に、上記取得時間の間、利用者の指示などに応じて画面表示部１３０上の開発ツール部分を切り抜くことなどにより開発ツール画像データを取得してもよい。 FIG. 10 is a flowchart showing an example of the operation of the determination device 100 when the development tool information 152 is registered. Referring to FIG. 10, the development tool information acquisition unit 161 acquires the development tool name, development tool image data, etc. in response to the user's operation on the operation input unit 110, the imaging unit 120, etc. (step S101). For example, after the development tool information acquisition unit 161 starts acquiring the development tool name, development tool image data, etc. in response to an instruction from a user, etc., the development tool information acquisition unit 161 starts acquiring the development tool name, development tool image data, etc. during the acquisition time indicated by the imaging information 151. You can continue acquiring image data, etc. The development tool information acquisition unit 161 first acquires the development tool name using the operation input unit 110, and then displays the development tool portion on the screen display unit 130 during the acquisition time according to the user's instructions. The development tool image data may be obtained by cutting out or the like.

開発ツール情報取得部１６１は、取得した開発ツール名と開発ツール画像データなどとを関連付けて、開発ツール情報１５２として記憶部１５０に格納する（ステップＳ１０２）。 The development tool information acquisition unit 161 associates the acquired development tool name with the development tool image data, etc., and stores it in the storage unit 150 as development tool information 152 (step S102).

以上が、開発ツール情報１５２登録時における判定装置１００の動作例である。続いて、図１１を参照して、画像データ取得時における判定装置１００の動作例について説明する。 The above is an example of the operation of the determination device 100 when the development tool information 152 is registered. Next, with reference to FIG. 11, an example of the operation of the determination device 100 when acquiring image data will be described.

図１１を参照すると、取得部１６２は、撮像部１２０を用いて顔画像データを取得する（ステップＳ２０１）。例えば、取得部１６２は、撮像情報１５１が示す撮影間隔ごとに画像データを取得することができる。なお、プライバシーなどの観点から、取得部１６２は、最初に撮像情報１５１に含まれる開発者情報を用いて顔認証を行い、認証された場合に顔画像データの取得などを行うよう構成してもよい。 Referring to FIG. 11, the acquisition unit 162 acquires facial image data using the imaging unit 120 (step S201). For example, the acquisition unit 162 can acquire image data at each imaging interval indicated by the imaging information 151. Note that from the viewpoint of privacy, the acquisition unit 162 may be configured to first perform facial authentication using the developer information included in the imaging information 151, and to acquire facial image data when authenticated. good.

画像データ分析部１６３は、画像データ情報１５３に含まれる顔画像データに対する分析を行う。例えば、画像データ分析部１６３は、顔画像データに基づいて、人物の目の領域を抽出する（ステップＳ２０２）。また、画像データ分析部１６３は、抽出した人物の目の領域のうち、目の中心部分を抽出することなどにより、目の中心に写っているものを抽出する（ステップＳ２０３）。 The image data analysis unit 163 analyzes face image data included in the image data information 153. For example, the image data analysis unit 163 extracts a person's eye region based on the face image data (step S202). Furthermore, the image data analysis unit 163 extracts the center of the eye by extracting the center of the eye from among the extracted eye regions of the person (step S203).

使用ツール判定部１６４は、画像分析結果情報１５４に含まれる抽出画像データと、開発ツール情報１５２と、に基づいて、利用者が利用中の開発ツールを判定する（ステップＳ２０４）。例えば、使用ツール判定部１６４は、開発ツール情報１５２に含まれる開発ツール画像データ示す対象と同一または類似する対象が画像分析結果情報１５４に含まれる抽出画像データに写っているか否か確認することで、抽出画像データが示す対象に対応する開発ツールを判定する。また、使用ツール判定部１６４は、判定した結果を示す情報を開発情報１５５として記憶部１５０に格納する（ステップＳ２０５）。 The used tool determination unit 164 determines the development tool currently being used by the user based on the extracted image data included in the image analysis result information 154 and the development tool information 152 (step S204). For example, the used tool determining unit 164 may check whether the extracted image data included in the image analysis result information 154 includes an object that is the same as or similar to the object indicated by the development tool image data included in the development tool information 152. , determine the development tool corresponding to the target indicated by the extracted image data. Further, the used tool determining unit 164 stores information indicating the determined result in the storage unit 150 as development information 155 (step S205).

以上が、画像データ取得時における判定装置１００の動作例である。なお、ステップＳ２０２以降の処理は、必ずしもステップＳ２０１の処理の後に連続的に行われなくてもよい。 The above is an example of the operation of the determination device 100 when acquiring image data. Note that the processing from step S202 onwards does not necessarily have to be performed continuously after the processing at step S201.

続いて、図１２を参照して、解析時における判定装置１００の動作例について説明する。図１２を参照すると、開発状況解析部１６５は、開発情報１５５が示す判定装置１００を利用する利用者における開発ツールの使用状況と、比較情報とを比較する（ステップＳ３０１）。開発状況解析部１６５は、ステップＳ３０１の処理の前に、開発情報１５５に基づいて各開発ツールの使用割合を算出するなど、比較情報１５７の種類などに応じた前処理を行ってもよい。また、開発状況解析部１６５は、比較の結果に基づいて、バグ埋め込みの可能性などを判定することができる。 Next, an example of the operation of the determination device 100 during analysis will be described with reference to FIG. 12. Referring to FIG. 12, the development status analysis unit 165 compares the usage status of the development tool by the user who uses the determination device 100 indicated by the development information 155 and the comparison information (step S301). The development status analysis unit 165 may perform preprocessing according to the type of the comparison information 157, such as calculating the usage rate of each development tool based on the development information 155, before the process in step S301. Furthermore, the development status analysis unit 165 can determine the possibility of bug embedding based on the comparison results.

出力部１６６は、開発状況解析部１６５による判定の結果を出力する（ステップＳ３０２）。例えば、出力部１６６は、判定の結果を画面表示部１３０に表示したり、通信Ｉ／Ｆ部１４０を介して外部装置へと送信したりすることができる。 The output unit 166 outputs the result of the determination by the development status analysis unit 165 (step S302). For example, the output unit 166 can display the determination result on the screen display unit 130 or transmit it to an external device via the communication I/F unit 140.

以上が、解析時の動作例である。 The above is an example of operation during analysis.

このように、判定装置１００は、開発状況解析部１６５を有している。このような構成によると、開発状況解析部１６５は、判定装置１００を利用する利用者における開発ツールの使用状況と、比較情報１５７とを比較することで、バグ埋め込み率を判断することができる。その結果、利用者や高スキル者などのふるまいに応じた各々の開発ツールの使用状況に応じた判定を行うことができるため、バグ埋め込み率を的確に判断することができる。 In this way, the determination device 100 includes the development status analysis section 165. According to such a configuration, the development status analysis unit 165 can determine the bug embedding rate by comparing the usage status of the development tool by the user who uses the determination device 100 and the comparison information 157. As a result, it is possible to make a judgment according to the usage status of each development tool according to the behavior of users, highly skilled people, etc., so it is possible to accurately judge the bug embedding rate.

例えば、本実施形態で説明した判定装置１００によると、上述したように、バグ埋め込みの可能性が高いタイミングなどを出力することもできる。その結果、バグ埋め込みをより容易に抑止することなどができる。また、判定装置１００によると、レビューアなどがＣＤＩ（code inspection）を実施する際などにおいて、ソースコードのみでバグ探しをするのではなく、利用者がどのような資料を参照して、どのような振る舞いで該当行を実装したのかなどを用意に確認することができるようになる。 For example, according to the determination device 100 described in this embodiment, as described above, it is also possible to output the timing at which there is a high possibility of bug embedding. As a result, it is possible to more easily prevent bug embedding. Further, according to the determination device 100, when a reviewer or the like performs CDI (code inspection), instead of looking for bugs only in the source code, the user can refer to what kind of materials and how You can easily check whether the corresponding line has been implemented with appropriate behavior.

また、判定装置１００は、画像データ分析部１６３と使用ツール判定部１６４とを有している。このような構成によると、使用ツール判定部１６４は、画像データ分析部１６３が抽出した抽出画像データに基づいて、利用者が利用中の開発ツールを判定することができる。 Further, the determination device 100 includes an image data analysis section 163 and a used tool determination section 164. According to such a configuration, the used tool determination unit 164 can determine the development tool that the user is using based on the extracted image data extracted by the image data analysis unit 163.

なお、開発状況解析部１６５は、開発ツールの使用状況と比較情報１５７の比較結果に「集中度」や「休憩時間」などの所定のパラメータを加えてバグ埋め込みの可能性を判定してもよい。例えば、開発状況解析部１６５は、「集中度」が低いほどバグ埋め込みの可能性が高いと判断しやすくなるように、使用状況と比較情報１５７の間の類似度や差などの条件を「集中度」のパラメータに応じて変更してもよい。開発状況解析部１６５は、「休憩時間」が短いほどバグ埋め込みの可能性が高いと判断しやすくなるように、同様の変更を行ってもよい。開発状況解析部１６５は、顔の表情から「感情」を読み取り、「感情」のパラメータを加えてバグ埋め込みの可能性を判定してもよい。開発状況解析部１６５は、ソースコード実装中における別作業の割り込みなどをパラメータとして加えてもよい。例えば、使用ツール判定部１６４は、抽出画像データから開発ツールを特定できない場合などに別作業の割り込みが生じたと判断してもよい。 Note that the development status analysis unit 165 may determine the possibility of bug embedding by adding predetermined parameters such as "concentration level" and "break time" to the comparison result of the usage status of the development tool and the comparison information 157. . For example, the development status analysis unit 165 sets conditions such as the degree of similarity and difference between the usage status and the comparison information 157 so that it is easier to judge that the lower the concentration level, the higher the possibility of bug embedding. It may be changed depending on the parameter of "degree". The development status analysis unit 165 may make a similar change so that it becomes easier to determine that the shorter the "break time", the higher the possibility of bug embedding. The development status analysis unit 165 may read the "emotion" from the facial expression, add the "emotion" parameter, and determine the possibility of bug embedding. The development status analysis unit 165 may add interrupts from other work during source code implementation as parameters. For example, the used tool determining unit 164 may determine that an interruption of another work has occurred when the development tool cannot be identified from the extracted image data.

［第２の実施形態］
次に、本開示の第２の実施形態について、図１３、図１４を参照して説明する。図１３は、判定装置２００のハードウェア構成例を示す図である。図１４は、判定装置２００の構成例を示すブロック図である。 [Second embodiment]
Next, a second embodiment of the present disclosure will be described with reference to FIGS. 13 and 14. FIG. 13 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the determination device 200. FIG. 14 is a block diagram showing a configuration example of the determination device 200.

本開示の第２の実施形態においては、ソースコードの実装時などにおいて、開発ツールの使用状況に応じてバグ埋め込みの可能性を判定する情報処理装置である判定装置２００の構成例について説明する。図１３は、判定装置２００のハードウェア構成例を示している。図１３を参照すると、判定装置２００は、一例として、以下のようなハードウェア構成を有している。
・ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）２０１（演算装置）
・ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）２０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）２０３（記憶装置）
・ＲＡＭ２０３にロードされるプログラム群２０４
・プログラム群２０４を格納する記憶装置２０５
・情報処理装置外部の記録媒体２１０の読み書きを行うドライブ装置２０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク２１１と接続する通信インタフェース２０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース２０８
・各構成要素を接続するバス２０９ In the second embodiment of the present disclosure, a configuration example of a determination device 200, which is an information processing device that determines the possibility of bug embedding according to the usage status of a development tool during implementation of source code will be described. FIG. 13 shows an example of the hardware configuration of the determination device 200. Referring to FIG. 13, the determination device 200 has the following hardware configuration, as an example.
・CPU (Central Processing Unit) 201 (arithmetic unit)
・ROM (Read Only Memory) 202 (storage device)
・RAM (Random Access Memory) 203 (storage device)
・Program group 204 loaded into RAM 203
- Storage device 205 that stores the program group 204
- A drive device 206 that reads and writes from and to a recording medium 210 external to the information processing device
- A communication interface 207 that connects to a communication network 211 outside the information processing device
・I/O interface 208 that inputs and outputs data
・Bus 209 connecting each component

また、判定装置２００は、プログラム群２０４をＣＰＵ２０１が取得して当該ＣＰＵ２０１が実行することで、図１４に示す取得部２２１、判定部２２２としての機能を実現することができる。なお、プログラム群２０４は、例えば、予め記憶装置２０５やＲＯＭ２０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ２０１がＲＡＭ２０３などにロードして実行する。また、プログラム群２０４は、通信ネットワーク２１１を介してＣＰＵ２０１に供給されてもよいし、予め記録媒体２１０に格納されており、ドライブ装置２０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ２０１に供給してもよい。 In addition, the determination device 200 can realize the functions of the acquisition unit 221 and determination unit 222 shown in FIG. 14 by having the CPU 201 acquire the program group 204 and execute it by the CPU 201. Note that the program group 204 is stored in the storage device 205 or ROM 202 in advance, for example, and is loaded into the RAM 203 or the like by the CPU 201 and executed as necessary. Further, the program group 204 may be supplied to the CPU 201 via the communication network 211, or may be stored in the recording medium 210 in advance, and the drive device 206 may read the program and supply it to the CPU 201.

なお、図１３は、判定装置２００のハードウェア構成例を示している。判定装置２００のハードウェア構成は上述した場合に限定されない。例えば、判定装置２００は、ドライブ装置２０６を有さないなど、上述した構成の一部から構成されてもよい。 Note that FIG. 13 shows an example of the hardware configuration of the determination device 200. The hardware configuration of the determination device 200 is not limited to the above case. For example, the determination device 200 may be configured from part of the configuration described above, such as not having the drive device 206.

取得部２２１は、ソースコードを実装する際に使用するツールである開発ツールの使用状況を示す情報を取得する。 The acquisition unit 221 acquires information indicating the usage status of development tools, which are tools used when implementing source code.

判定部２２２は、取得部２２１が取得した使用状況を示す情報に基づいて、バグ埋め込みの可能性を判定する。 The determination unit 222 determines the possibility of bug embedding based on the information indicating the usage status acquired by the acquisition unit 221.

このように、判定装置２００は、取得部２２１と判定部２２２とを有している。このような構成によると、判定部２２２は、取得部２２１が取得した使用状況を示す情報に基づいて、バグ埋め込みの可能性を判定することができる。その結果、使用状況に応じた判定を行うことができるため、バグ埋め込み率を的確に判断することができる。 In this way, the determination device 200 includes an acquisition section 221 and a determination section 222. According to such a configuration, the determination unit 222 can determine the possibility of bug embedding based on the information indicating the usage status acquired by the acquisition unit 221. As a result, it is possible to make a determination according to the usage situation, and therefore it is possible to accurately determine the bug embedding rate.

なお、上述した判定装置２００は、当該判定装置２００などの情報処理装置に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、判定装置２００などの情報処理装置に、ソースコードを実装する際に使用するツールである開発ツールの使用状況を示す情報を取得し、取得した使用状況を示す情報に基づいて、バグ埋め込みの可能性を判定する、処理を実現するためのプログラムである。 Note that the determination device 200 described above can be realized by incorporating a predetermined program into an information processing device such as the determination device 200. Specifically, a program according to another embodiment of the present invention acquires and acquires information indicating the usage status of a development tool, which is a tool used when implementing source code, in an information processing device such as the determination device 200. This is a program that implements processing that determines the possibility of bug embedding based on information indicating the usage status.

また、上述した判定装置２００などの情報処理装置により実行される判定方法は、判定装置２００などの情報処理装置が、ソースコードを実装する際に使用するツールである開発ツールの使用状況を示す情報を取得し、取得した使用状況を示す情報に基づいて、バグ埋め込みの可能性を判定する、という方法である。 Further, the determination method executed by the information processing device such as the determination device 200 described above includes information indicating the usage status of a development tool that is a tool used when the information processing device such as the determination device 200 implements the source code. In this method, the possibility of bug embedding is determined based on the obtained information indicating the usage status.

上述した構成を有する、プログラム、又は、プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体、又は、補助方法、の発明であっても、上述した判定装置２００と同様の作用・効果を奏するために、上述した本開示の目的を達成することができる。 Even with the invention of a program, a computer-readable recording medium on which the program is recorded, or an auxiliary method having the above-described configuration, in order to achieve the same operation and effect as the determination device 200 described above, The objectives of the present disclosure described above can be achieved.

＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における判定装置などの概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。 <Additional notes>
Part or all of the above embodiments may also be described as in the following additional notes. Hereinafter, the outline of the determination device and the like in the present invention will be explained. However, the present invention is not limited to the following configuration.

（付記１）
ソースコードを実装する際に使用するツールである開発ツールの使用状況を示す情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した使用状況を示す情報に基づいて、バグ埋め込みの可能性を判定する判定部と、
を有する
判定装置。
（付記２）
付記１に記載の判定装置であって、
前記判定部は、前記取得部が取得した使用状況を示す情報と、予め記憶する他人の使用状況を示す情報と、を比較することで、バグ埋め込みの可能性を判定する
判定装置。
（付記３）
付記１または付記２に記載の判定装置であって、
前記判定部は、前記取得部が取得した使用状況を示す情報と、予め記憶する他人の使用状況を示す情報と、が類似するか否か判定することで、バグ埋め込みの可能性を判定する
判定装置。
（付記４）
付記１から付記３までのうちのいずれか１項に記載の判定装置であって、
前記判定部は、時系列に沿った使用状況を示す情報を比較することで、バグ埋め込みの可能性を判定する
判定装置。
（付記５）
付記１から付記４までのうちのいずれか１項に記載の判定装置であって、
前記判定部は、前記取得部が取得した使用状況を示す情報に対して、予め記憶する他人の使用状況を示す情報に応じた前処理を行って、バグ埋め込みの可能性を判定する
判定装置。
（付記６）
付記１から付記５までのうちのいずれか１項に記載の判定装置であって、
前記判定部は、前記取得部が取得した使用状況を示す情報に基づいて算出した開発ツールの使用割合に基づいて、バグ埋め込みの可能性を判定する
判定装置。
（付記７）
付記１から付記６までのうちのいずれか１項に記載の判定装置であって、
前記取得部は、判定装置を利用する利用者の顔画像データに基づいて、開発ツールの使用状況を示す情報を取得する
判定装置。
（付記８）
付記７に記載の判定装置であって、
前記取得部は、前記顔画像データから目の領域を抽出した結果に基づいて、開発ツールの使用状況を示す情報を取得する
判定装置。
（付記９）
情報処理装置が、
ソースコードを実装する際に使用するツールである開発ツールの使用状況を示す情報を取得し、
取得した使用状況を示す情報に基づいて、バグ埋め込みの可能性を判定する
判定方法。
（付記１０）
情報処理装置に、
ソースコードを実装する際に使用するツールである開発ツールの使用状況を示す情報を取得し、
取得した使用状況を示す情報に基づいて、バグ埋め込みの可能性を判定する
処理を実現するためのプログラム。 (Additional note 1)
an acquisition unit that acquires information indicating the usage status of development tools, which are tools used when implementing source code;
a determination unit that determines the possibility of bug embedding based on the information indicating the usage status acquired by the acquisition unit;
A determination device having:
(Additional note 2)
The determination device according to Supplementary Note 1,
The determination unit determines the possibility of bug embedding by comparing the information indicating the usage status acquired by the acquisition unit and the information indicating the usage status of another person stored in advance.
(Additional note 3)
The determination device according to supplementary note 1 or supplementary note 2,
The determining unit determines the possibility of bug embedding by determining whether the information indicating the usage status acquired by the acquiring unit is similar to the information indicating the usage status of another person stored in advance. Device.
(Additional note 4)
The determination device according to any one of Supplementary Notes 1 to 3,
The determination unit determines the possibility of bug embedding by comparing information indicating usage status in chronological order.
(Appendix 5)
The determination device according to any one of Supplementary Notes 1 to 4,
The determination unit determines the possibility of bug embedding by performing preprocessing on the information indicating the usage status acquired by the acquisition unit according to information indicating the usage status of another person stored in advance.
(Appendix 6)
The determination device according to any one of Supplementary Notes 1 to 5,
The determination unit determines the possibility of bug embedding based on the usage rate of the development tool calculated based on the information indicating the usage status acquired by the acquisition unit.
(Appendix 7)
The determination device according to any one of Supplementary Notes 1 to 6,
The acquisition unit acquires information indicating usage status of the development tool based on facial image data of a user using the determination device.
(Appendix 8)
The determination device according to appendix 7,
The determination device is configured such that the acquisition unit acquires information indicating a usage status of a development tool based on a result of extracting an eye region from the face image data.
(Appendix 9)
The information processing device
Obtain information indicating the usage status of development tools, which are tools used when implementing source code,
A determination method that determines the possibility of embedding a bug based on the information that indicates the usage status obtained.
(Appendix 10)
In the information processing device,
Obtain information indicating the usage status of development tools, which are tools used when implementing source code,
A program that implements processing that determines the possibility of bug embedding based on information indicating the usage status obtained.

以上、上記各実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。 Although the present invention has been described above with reference to the embodiments described above, the present invention is not limited to the embodiments described above. The configuration and details of the present invention can be modified in various ways within the scope of the present invention by those skilled in the art.

１００判定装置
１１０操作入力部
１２０撮像部
１３０画面表示部
１４０通信I／F部
１５０記憶部
１５１撮像情報
１５２開発ツール情報
１５３画像データ情報
１５４画像分析結果情報
１５５開発情報
１５６解析結果情報
１５７比較情報
１５８プログラム
１６０演算処理部
１６１開発ツール情報取得部
１６２取得部
１６３画像データ分析部
１６４使用ツール判定部
１６５開発状況解析部
１６６出力部
２００判定装置
２０１ＣＰＵ
２０２ＲＯＭ
２０３ＲＡＭ
２０４プログラム群
２０５記憶装置
２０６ドライブ装置
２０７通信インタフェース
２０８入出力インタフェース
２０９バス
２１０記録媒体
２１１通信ネットワーク
２２１取得部
２２２判定部 100 Judgment device 110 Operation input section 120 Imaging section 130 Screen display section 140 Communication I/F section 150 Storage section 151 Imaging information 152 Development tool information 153 Image data information 154 Image analysis result information 155 Development information 156 Analysis result information 157 Comparison information 158 Program 160 Arithmetic processing unit 161 Development tool information acquisition unit 162 Acquisition unit 163 Image data analysis unit 164 Used tool determination unit 165 Development status analysis unit 166 Output unit 200 Determination device 201 CPU
202 ROM
203 RAM
204 Program group 205 Storage device 206 Drive device 207 Communication interface 208 Input/output interface 209 Bus 210 Recording medium 211 Communication network 221 Acquisition unit 222 Determination unit

Claims

an acquisition unit that acquires information indicating the usage status of development tools, which are tools used when implementing source code;
a determination unit that determines the possibility of bug embedding based on the information indicating the usage status acquired by the acquisition unit;
A determination device having:

The determination device according to claim 1,
The determination unit determines the possibility of bug embedding by comparing the information indicating the usage status acquired by the acquisition unit and the information indicating the usage status of another person stored in advance.

The determination device according to claim 1 or 2,
The determining unit determines the possibility of bug embedding by determining whether the information indicating the usage status acquired by the acquiring unit is similar to the information indicating the usage status of another person stored in advance. Device.

The determination device according to any one of claims 1 to 3,
The determination unit determines the possibility of bug embedding by comparing information indicating usage status in chronological order.

The determination device according to any one of claims 1 to 4,
The determination unit determines the possibility of bug embedding by performing preprocessing on the information indicating the usage status acquired by the acquisition unit according to information indicating the usage status of another person stored in advance.

The determination device according to any one of claims 1 to 5,
The determination unit determines the possibility of bug embedding based on the usage rate of the development tool calculated based on the information indicating the usage status acquired by the acquisition unit.

The determination device according to any one of claims 1 to 6,
The acquisition unit acquires information indicating usage status of the development tool based on facial image data of a user using the determination device.

The determination device according to claim 7,
The determination device is configured such that the acquisition unit acquires information indicating a usage status of a development tool based on a result of extracting an eye region from the face image data.

The information processing device
Obtain information indicating the usage status of development tools, which are tools used when implementing source code,
A determination method that determines the possibility of embedding a bug based on the information that indicates the usage status obtained.

In the information processing device,
Obtain information indicating the usage status of development tools, which are tools used when implementing source code,
A program that implements a process that determines the possibility of bug embedding based on information indicating the usage status obtained.