JP7250223B2 - ソースコードを解析する方法、プログラムおよび装置 - Google Patents

Description

本開示は、ソースコードの解析に関し、より特定的には、大域変数のＣＲＵＤ図の作成に関する。

近年、ソフトウェア開発におけるソースコードの規模は増大している。それに伴い、ソースコードに含まれる潜在的な不具合も増大傾向にある。特に、大域変数（グローバル変数）は、プロジェクト内のどの関数からも参照可能であるため、その結果、大域変数の影響範囲の検出および解析が困難となっている。

ソースコードの解析に関し、例えば、特開２０２０－１１９３４８号公報（特許文献１）は、「解析対象プログラムに含まれる複数のモジュールの間の呼び出し関係を検出する。複数のモジュールのうち第１のモジュールを起動する。第１のモジュールの起動によってデータベースに対して生成されたクエリを取得し、取得したクエリが所定のフォーマットを満たしているか判定する。所定のフォーマットを満たしていない場合、複数のモジュールのうち第１のモジュールの呼び出し元である第２のモジュールを起動する。所定のフォーマットを満たすクエリが取得されるまで、起動するモジュールを呼び出し元に向かって遡ることで、所定のフォーマットを満たすクエリと当該クエリが生成されたときに起動されたモジュールとを示す解析結果を出力する」解析方法を開示している（［要約］参照）。

特開２０２０－１１９３４８号公報

特許文献１に開示された技術によると、ソースコード内の大域変数による潜在的な不具合を含み得る箇所を検出できない。したがって、ソースコード内の大域変数による潜在的な不具合を含み得る箇所を検出するための技術が必要とされている。

本開示は、上記のような背景に鑑みてなされたものであって、ある局面における目的は、ソースコード内の大域変数による潜在的な不具合を含み得る箇所を検出するための技術を提供することにある。

ある実施の形態に従うと、１または複数のプロセッサによりソースコードを解析する方法が提供される。この方法は、プログラムの不具合パターンを取得するステップと、プログラムのソースコードを取得するステップと、ソースコードから大域変数に関するＣＲＵＤ情報を抽出するステップと、不具合パターンに基づいて、ＣＲＵＤ情報から潜在的な不具合を特定するステップと、潜在的な不具合の情報を含むＣＲＵＤ図を出力するステップとを含む。

ある実施の形態に従うと、ソースコード内の大域変数による潜在的な不具合を含み得る箇所を検出することが可能である。

この開示内容の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解される本開示に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。

ある実施の形態に従うＣＲＵＤ図生成装置１００の機能構成の一例を示す図である。 ＣＲＵＤ図生成装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。 ある実施の形態に従うＣＲＵＤ情報３００の一例である。 ある実施の形態に従う不具合潜在パターン１１１の一例である。 ある実施の形態に従うＣＲＵＤ図１１３の一例を示す図である。 ＣＲＵＤ図生成装置１００における不具合潜在パターン１１１の登録処理の手順の一例を示す図である。 ＣＲＵＤ図生成装置１００におけるソースコード１１２の取得からＣＲＵＤ図１１３の生成までの手順の一例を示す図である。 ＣＲＵＤ図生成装置１００におけるＣＲＵＤ情報の抽出処理の手順の一例を示す図である。 ＣＲＵＤ図生成装置１００における不具合潜在箇所の特定処理の手順の一例を示す図である。 ある実施の形態に従う不具合潜在箇所のデータ１０００の一例を示す図である。 ＣＲＵＤ図生成装置１００におけるＣＲＵＤ図１１３の生成処理の手順の一例を示す図である。 ある実施の形態に従うＣＲＵＤ図生成装置１２００の機能構成の一例を示す図である。 タスクの一例を示す図である。 タスク単位の不具合潜在パターン１２１１の一例を示す図である。 タスク単位のＣＲＵＤ図１２１５の一例を示す図である。 ＣＲＵＤ図生成装置１２００におけるタスク結合処理の一例を示す図である。 ＣＲＵＤ図生成装置１２００における、不具合潜在箇所を特定する処理の一例を示す図である。 ある実施の形態に従うＣＲＵＤ図生成装置１８５０の機能構成の一例を示す図である。 タスク間依存度の出力ファイル１８５１の抽出手順の一例を示す図である。 タスク間依存度の出力ファイル１８５１の一例を示す図である。 ＣＲＵＤ図生成装置１８５０におけるタスク間依存度の出力ファイル１８５１を出力するまでの処理の手順の一例を示す図である。 本実施の形態に従うＣＲＵＤ図生成装置１８００の機能構成の一例を示す図である。 不具合潜在パターン１８１１の一例を示す図である。 ＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５の一例を示す図である。 ＣＲＵＤ図生成装置１８００におけるＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５を生成する処理手順の一例を示す図である。

以下、図面を参照しつつ、本開示に係る技術思想の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

実施の形態１．
本実施の形態に従うＣＲＵＤ図生成装置１００は、任意のプログラムのソースコードを解析して、ソースコード中の不具合が潜在している可能性のある箇所（以下、「不具合潜在箇所」と呼ぶ）を特定する。また、ＣＲＵＤ図生成装置１００は、不具合潜在箇所の情報を強調表示するＣＲＵＤ図を生成する。不具合潜在箇所は、大域変数に起因する不具合が潜在している可能性のある箇所を含む。まず、図１および図２を参照して、ＣＲＵＤ図生成装置１００の機能およびハードウェア構成について説明する。

図１は、本実施の形態に従うＣＲＵＤ図生成装置１００の機能構成の一例を示す図である。ある局面において、図１に示す各機能ブロックは、図２に示すハードウェアがソフトウェアと協働することにより実現され得る。

ＣＲＵＤ図生成装置１００は、不具合潜在パターン入力部１０１と、静的解析部１０２と、ＣＲＵＤ情報抽出部１０３と、不具合潜在箇所特定部１０４と、ＣＲＵＤ図生成部１０５とを備える。ＣＲＵＤ図生成装置１００の入出力ファイルは、不具合潜在パターン１１１と、ソースコード１１２と、ＣＲＵＤ図１１３とを含む。ＣＲＵＤ図生成装置１００が蓄積するデータは、解析データＤＢ（Database）１２１と、ＣＲＵＤ情報ＤＢ１２２と、不具合潜在パターンＤＢ１２３とにそれぞれ保存される。ある局面において、各ＤＢは、ＣＲＵＤ図生成装置１００の内部の記憶装置（図示せず）に保存されてもよいし、外部の装置に保存されてもよい。

不具合潜在パターン入力部１０１は、不具合潜在パターン１１１の入力を受け付ける。また、不具合潜在パターン入力部１０１は、取得した不具合潜在パターン１１１を不具合潜在パターンＤＢ１２３に格納する。不具合潜在パターン１１１は、例えば、あるプログラムのソースコードについて、潜在的な不具合を引き起こす可能性がある、大域変数の生成（Ｃｒｅａｔｅ）、参照（Ｒｅａｄ）、更新（Ｕｐｄａｔｅ）および削除（Ｄｅｌｅｔｅ）の実行条件の組み合わせを含む（以下、各々を「生成（Ｃ）、参照（Ｒ）、更新（Ｕ）および削除（Ｄ）」と呼ぶ）。

大域変数の生成（Ｃ）は、オブジェクト指向プログラムにおけるクラスのインスタンスの生成、または、変数へのメモリ領域の動的な確保を含む。変数へのメモリの動的な確保は、例えば、Ｃ言語における「malloc()」関数の実行等に相当する。大域変数の参照（Ｒ）は、変数に格納されたデータの読み出し処理である。大域変数の更新（Ｕ）は、変数に格納されたデータの更新または上書き処理である。削除（Ｄ）は、インスタンスの削除、または、変数に動的に確保されたメモリ領域の開放を含む。

静的解析部１０２は、ソースコード１１２を取得して、当該ソースコードの解析を実行し、大域変数および関数の参照関係情報を含んだ解析データを生成する。静的解析部１０２は、生成した解析データを解析データＤＢ１２１に格納する。ある局面において、ソースコード１１２は、任意の言語のソースコードを含み得る。例えば、ソースコード１１２は、Ｃ言語等のコンパイルを必要とする言語のソースコードであってもよいし、Ｐｙｔｈｏｎ等のインタプリタによって実行される言語のソースコードであってもよい。他の局面において、静的解析部１０２は、既存の静的解析技術を用いた静的解析ツールにより実現されてもよい。

ある局面において、不具合潜在パターン入力部１０１および静的解析部１０２は、ユーザからの入力を受け付ける入力インターフェイス、または／および、他の装置からの通信を取得する通信インターフェイスを含んでいてもよい。

ＣＲＵＤ情報抽出部１０３は、解析データＤＢ１２１から、解析データを読み出して解析することで、ソースコード１１２内の大域変数が、どの関数により作成（Ｃ）、参照（Ｒ）、更新（Ｕ）、および削除（Ｄ）されたのか、および、その実行回数を含むＣＲＵＤ情報を生成する。ＣＲＵＤ情報抽出部１０３は、生成したＣＲＵＤ情報をＣＲＵＤ情報ＤＢ１２２に格納する。これ以降、作成（Ｃ）、参照（Ｒ）、更新（Ｕ）、および削除（Ｄ）を総称して「ＣＲＵＤ処理」と呼ぶ。また、「ＣＲＵＤ処理の実行回数（または、ＣＲＵＤ情報）」とは、作成（Ｃ）、参照（Ｒ）、更新（Ｕ）、および削除（Ｄ）の各々の処理の実行回数を指す。ＣＲＵＤ情報抽出部１０３によって抽出されるＣＲＵＤ情報は、各関数の各大域変数に対するＣＲＵＤ処理の実行回数（ＣＲＵＤ情報）を含む。

不具合潜在箇所特定部１０４は、不具合潜在パターンＤＢ１２３から不具合潜在パターン１１１を取得し、ＣＲＵＤ情報ＤＢ１２２からＣＲＵＤ情報を取得する。不具合潜在箇所特定部１０４は、不具合潜在パターン１１１およびＣＲＵＤ情報に基づいて、不具合潜在箇所を特定する。不具合潜在箇所特定部１０４は、不具合潜在箇所の情報と、ＣＲＵＤ情報とをＣＲＵＤ図生成部１０５に出力する。

ＣＲＵＤ図生成部１０５は、不具合潜在箇所特定部１０４から取得した不具合潜在箇所の情報およびＣＲＵＤ情報に基づいて、ＣＲＵＤ図１１３を生成して出力する。ＣＲＵＤ図１１３は、ＣＲＵＤ図１１３中の不具合潜在箇所を強調表示する情報を含む。ある局面において、ＣＲＵＤ図１１３中の不具合潜在箇所の強調表示は、不具合箇所のカラムの色の変更、不具合箇所のカラムの罫線処理、文字のサイズの変更、文字の強調、文字の色の変更またはこれらの組み合わせ等の任意の強調表示を含み得る。ユーザは、不具合箇所を強調表示されたＣＲＵＤ図１１３を参照することで、ソースコード１１２に含まれる大域変数に起因する潜在的な不具合を容易に発見することができる。

ある局面において、解析データＤＢ１２１、ＣＲＵＤ情報ＤＢ１２２および不具合潜在パターンＤＢ１２３は、リレーショナルＤＢであってもよいし、ＪＳＯＮ（JavaScript（登録商標） Object Notation）等の任意の形式のデータを含んでいてもよい。また、他の局面において、ＣＲＵＤ図生成装置１００は、過去に取得または生成した不具合潜在箇所のデータおよびＣＲＵＤ図１１３をメモリ（図示せず）に格納してもよい。

図２は、ＣＲＵＤ図生成装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。ＣＲＵＤ図生成装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１と、１次記憶装置２０２と、２次記憶装置２０３と、外部機器インターフェイス２０４と、入力インターフェイス２０５と、出力インターフェイス２０６と、通信インターフェイス２０７とを含む。

ＣＰＵ２０１は、ＣＲＵＤ図生成装置１００の各種機能を実現するためのプログラムを実行し得る。ＣＰＵ２０１は、例えば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、例えば、少なくとも１つのＣＰＵ、少なくとも１つのＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはこれらの組み合わせ等によって構成されてもよい。

１次記憶装置２０２は、ＣＰＵ２０１によって実行されるプログラムと、ＣＰＵ２０１によって参照されるデータとを格納する。ある局面において、１次記憶装置２０２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）またはＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等によって実現されてもよい。

２次記憶装置２０３は、不揮発性メモリであり、ＣＰＵ２０１によって実行されるプログラムおよびＣＰＵ２０１によって参照されるデータを格納してもよい。その場合、ＣＰＵ２０１は、２次記憶装置２０３から１次記憶装置２０２に読み出されたプログラムを実行し、２次記憶装置２０３から１次記憶装置２０２に読み出されたデータを参照する。ある局面において、２次記憶装置２０３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）またはフラッシュメモリ等によって実現されてもよい。

外部機器インターフェイス２０４は、プリンター、スキャナーおよび外付けＨＤＤ等の任意の外部機器に接続され得る。ある局面において、外部機器インターフェイス２０４は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）端子等によって実現されてもよい。

入力インターフェイス２０５は、キーボード、マウス、タッチパッドまたはゲームパッド等の任意の入力装置に接続され得る。ある局面において、入力インターフェイス２０５は、ＵＳＢ端子、ＰＳ／２端子およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール等によって実現されてもよい。

出力インターフェイス２０６は、ブラウン管ディスプレイ、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等の任意の出力装置に接続され得る。ある局面において、出力インターフェイス２０６は、ＵＳＢ端子、Ｄ－ｓｕｂ端子、ＤＶＩ（Digital Visual Interface）端子およびＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）端子等によって実現されてもよい。

通信インターフェイス２０７は、有線または無線のネットワーク機器と接続される。ある局面において、通信インターフェイス２０７は、有線ＬＡＮ（Local Area Network）ポートおよびＷｉ-Ｆｉ（登録商標）（Wireless Fidelity）モジュール等によって実現されてもよい。他の局面において、通信インターフェイス２０７は、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）、ＵＤＰ（User Datagram Protocol）等の通信プロトコルを用いてデータを送受信してもよい。

次に、図３～図５を参照して、ＣＲＵＤ図生成装置１００が参照または生成するＣＲＵＤ情報、不具合潜在パターン１１１、および、ＣＲＵＤ図１１３について詳しく説明する。

図３は、本実施の形態に従うＣＲＵＤ情報３００の一例である。ＣＲＵＤ情報３００は、各関数の各大域変数に対するＣＲＵＤ処理の実行回数を示す。ＣＲＵＤ情報３００は、例えば、図３に示すテーブル形式で、ＣＲＵＤ情報ＤＢ１２２に格納され得る。ある局面において、ＣＲＵＤ情報３００は、ＪＳＯＮ等の他の任意のデータ形式で表現されてもよい。ＣＲＵＤ情報３００は、要素として、大域変数３０１と、関数３０２と、作成（Ｃ）３０３と、参照（Ｒ）３０４と、更新（Ｕ）３０５と、削除（Ｄ）３０６とを含む。

大域変数３０１は、ソースコード１１２に含まれる各大域変数を示す。関数３０２は、大域変数を使用した関数を示す。図３に示す例では、関数「funcA」は、大域変数「g_val_01, g_val_02, g_val_03」を使用している。また、関数「funcB」も、大域変数「g_val_01, g_val_02, g_val_03」を使用している。

作成（Ｃ）３０３は、大域変数が作成された回数を示す。参照（Ｒ）３０４は、大域変数が参照された回数を示す。更新（Ｕ）３０５は、大域変数が更新された回数を示す。削除（Ｄ）３０６は、大域変数が削除された回数を示す。ＣＲＵＤ情報３００のテーブルの１行目を例に説明すると、大域変数「g_val_01」は、関数「funcA」により、１回作成され、１回参照され、１回更新されているが、一度も削除されていない。また、ＣＲＵＤ情報３００のテーブルの４行目を例に説明すると、大域変数「g_val_02」は、関数「funcB」により、１回更新され、１回削除されているが、作成および参照はされていない。

図４は、本実施の形態に従う不具合潜在パターン１１１の一例である。不具合潜在パターン１１１は、ＣＲＵＤ図において問題を発生させ得るＣＲＵＤ処理の実行回数の組み合わせを定義する。不具合潜在パターン１１１は、例えば、図４に示すテーブル形式で、不具合潜在パターンＤＢ１２３に格納され得る。ある局面において、不具合潜在パターン１１１は、ＪＳＯＮ等の他の任意のデータ形式で表現されてもよい。また、他の局面において、不具合潜在パターン入力部１０１は、必ずしも図４に示す形式のデータの入力を受け付ける必要はなく、大域変数ごとの潜在不具合パターンが含まれる任意の形式の情報の入力を受け付けてもよい。

不具合潜在パターン１１１は、要素として、ＩＤ（Identifier）４０１と、分類４０２と、対象４０３と、条件４０４とを含む。ＩＤ４０１は、各々の不具合を一意に示す。分類４０２は、不具合の分類を示す。図４に示す例では、分類４０２は、不具合および警告を含む。各不具合は、その危険度等に基づいて分類され得る。対象４０３は、その分析対象を示す。対象４０３は、例えば、大域変数および関数を含み得る。ある局面において、対象４０３は、オブジェクト指向プログラムのクラス等を含んでもよい。条件４０４は、不具合潜在箇所を検出する際の条件を示す。条件４０４は、ＣＲＵＤ処理の実行回数の組み合わせにより定義され得る。

図４のテーブルの１行目を例に説明すると、ＣＲＵＤ図生成装置１００は、対象４０３「大域変数」において、条件４０４「Ｃ＞０＆＆Ｄ＝＝０（作成（Ｃ）が１回以上実行され、かつ、削除（Ｄ）が一度も実行されない）」が確認されたとき、ある大域変数において、分類４０２「不具合」の潜在的な不具合があると判定する。図４のテーブルの１行目は、大域変数のインスタンスが生成されているが（または、大域変数に動的にメモリが確保されたが）、大域変数のインスタンスが破棄されていない（または、大域変数に動的に確保されたメモリが解放されてない）ことを示す。このような場合、メモリリークが発生し得る。

図４のテーブルの２行目を例に説明すると、ＣＲＵＤ図生成装置１００は、対象４０３「大域変数」において、条件４０４「Ｕ＞０＆＆Ｒ＝＝０（更新（Ｕ）が１回以上実行され、かつ、参照（Ｒ）が一度も実行されない）」が確認されたとき、ある大域変数において、分類４０２「警告」の潜在的な不具合があると判定する。図４のテーブルの２行目は、大域変数が更新されているが、その後一度も参照されていないことを示す。このような場合、ソースコード１１２は意味の無い処理を含む可能性がある。

ある局面において、対象４０３に「関数」が指定されていた場合、ＣＲＵＤ図生成装置１００は、各関数における全ての大域変数に対するＣＲＵＤ情報を合算する。ＣＲＵＤ図生成装置１００は、各関数の合算結果が、条件４０４に含まれるパターンに合致するか否かを判定する。ＣＲＵＤ図生成装置１００は、ある関数の合算結果が条件４０４に含まれるパターンに合致する場合、当該関数において潜在的な不具合があると判定する。

図５は、本実施の形態に従うＣＲＵＤ図１１３の一例を示す図である。ＣＲＵＤ図１１３は、各関数の各大域変数に対するＣＲＵＤ処理の実行回数の情報を含む。また、ＣＲＵＤ図１１３は、不具合潜在箇所を強調表示する。

ＣＲＵＤ図１１３は、要素として、大域変数５０１と、関数５０２，５０３を含む。なお、図５に示す関数「funcA, funcB」は一例であり、ある局面において、ＣＲＵＤ図１１３は、ソースコード１１２内の１以上の任意の数の関数を要素として含み得る。

図５の一行目を例に説明すると、大域変数５０１「g_val_01」は、関数５０２「funcA」において、１回作成（Ｃ）され、１回参照（Ｒ）され、１回更新（Ｕ）されている。また大域変数５０１「g_val_01」は、関数５０３「funcB」において、２回参照（Ｒ）され、１回更新（Ｕ）されている。図５の一行目は、図４の１行目の条件４０４「Ｃ＞０＆＆Ｄ＝＝０」に合致するため、強調表示されている。

図５の二行目を例に説明すると、大域変数５０１「g_val_02」は、関数５０２「funcA」において、１回作成（Ｃ）され、２回更新（Ｕ）されている。また大域変数５０１「g_val_02」は、関数５０３「funcB」において、１回更新（Ｕ）され、１回削除（Ｄ）されている。図５の二行目は、図４の２行目の条件４０４「Ｕ＞０＆＆Ｒ＝＝０」に合致するため、強調表示されている。なお、ＣＲＵＤ図１１３の強調表示は、分類４０２に応じて、適宜変更され得る。

図５の３行目は、図４のいずれの条件４０４にも合致しないため、強調表示されない。このように、ＣＲＵＤ図生成装置１００は、不具合潜在箇所を強調表示したＣＲＵＤ図１１３を出力する。ユーザは、当該ＣＲＵＤ図１１３を参照することで、ソースコード１１２内の大域変数による潜在的な不具合を含み得る箇所を発見しやすくなる。

次に、図６～図１１を参照して、ＣＲＵＤ図生成装置１００が、ソースコード１１２を解析してＣＲＵＤ図１１３を出力するまでの処理の手順について説明する。ある局面において、ＣＰＵ２０１は、図６～図９、図１１および図１２の各処理を行うためのプログラムを２次記憶装置２０３から１次記憶装置２０２に読み込んで、当該プログラムを実行してもよい。他の局面において、当該処理の一部または全部は、当該処理を実行するように構成された回路素子の組み合わせとしても実現され得る。

図６は、ＣＲＵＤ図生成装置１００における不具合潜在パターン１１１の登録処理の手順の一例を示す図である。ステップＳ６１０において、ＣＰＵ２０１は、入力インターフェイス２０５を介して、１または複数の不具合潜在パターン１１１を含む不具合潜在パターンファイルを取得する。ある局面において、ＣＰＵ２０１は、外部機器インターフェイス２０４または通信インターフェイス２０７を介して、不具合潜在パターンファイルを取得してもよい。

ステップＳ６２０において、ＣＰＵ２０１は、全ての不具合潜在パターン１１１の登録処理を完了するまで、ループ内部の処理を繰り返し実行する。ステップＳ６３０において、ＣＰＵ２０１は、不具合潜在パターンファイルの中から１つの不具合潜在パターン１１１を取得する。

ステップＳ６４０において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ６３０にて取得した不具合潜在パターン１１１が、既に不具合潜在パターンＤＢ１２３に登録されているか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、ステップＳ６３０にて取得した不具合潜在パターン１１１が、既に不具合潜在パターンＤＢ１２３に登録されていると判定した場合（ステップＳ６４０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ６２０に移す。そうでない場合（ステップＳ６４０にてＮＯ）、ＣＰＵ２０１は、制御をステップＳ６５０に移す。ステップＳ６５０において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ６３０にて取得した不具合潜在パターン１１１を不具合潜在パターンＤＢ１２３に登録する。

図７は、ＣＲＵＤ図生成装置１００におけるソースコード１１２の取得からＣＲＵＤ図１１３の生成までの手順の一例を示す図である。ステップＳ７１０において、ＣＰＵ２０１は、取得したソースコード１１２に対して静的解析を実行する。ＣＰＵ２０１は、解析データを解析データＤＢ１２１に格納する。

ステップＳ７２０において、ＣＰＵ２０１は、解析データからＣＲＵＤ情報を抽出する。ＣＰＵ２０１は、ＣＲＵＤ情報をＣＲＵＤ情報ＤＢ１２２に格納する。ステップＳ７２０の処理の詳細については図８を参照して説明する。

ステップＳ７３０において、ＣＰＵ２０１は、不具合潜在パターン１１１に基づいて、ソースコード１１２内の不具合潜在箇所を特定する。ある局面において、ＣＰＵ２０１は、不具合潜在箇所のデータを２次記憶装置２０３に格納してもよい。ステップＳ７３０の処理の詳細については図９を参照して説明する。

ステップＳ７４０において、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＵＤ情報および不具合潜在箇所からＣＲＵＤ図１１３を生成して出力する。ある局面において、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＵＤ図１１３を２次記憶装置２０３に格納してもよい。ステップＳ７４０の処理の詳細については図１１を参照して説明する。

図８は、ＣＲＵＤ図生成装置１００におけるＣＲＵＤ情報の抽出処理の手順の一例を示す図である。図８に示す処理は、図７のステップＳ７２０に対応する。ステップＳ８１０において、ＣＰＵ２０１は、解析データに含まれる全ての変数の確認を完了するまで、ループ内部の処理を繰り返し実行する。

ステップＳ８２０において、ＣＰＵ２０１は、解析データから変数を取り出す。ここでの変数は、ソースコード１１２に含まれる全ての変数を指し、また、大域変数および局所変数（ローカル変数）の両方を含み得る。ある局面において、変数は、構造体、配列、ポインタおよびクラス等を含み得る。

ステップＳ８３０において、ＣＰＵ２０１は、取得した変数が大域変数であるか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、取得した変数が大域変数であると判定した場合（ステップＳ８３０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ８４０に移す。そうでない場合（ステップＳ８３０にてＮＯ）、ＣＰＵ２０１は、制御をステップＳ８２０に移す。

ステップＳ８４０において、ＣＰＵ２０１は、解析データに含まれる全ての関数の確認を完了するまで、ステップＳ８５０～ステップＳ８７０の処理を繰り返し実行する。ステップＳ８５０において、ＣＰＵ２０１は、解析データから参照関数を取り出す。参照関数とは、ステップＳ８２０にて取得された変数に対して、ＣＲＵＤ処理を実行する関数である。

ステップＳ８６０において、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＵＤ情報を抽出する。より具体的には、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ８５０にて取り出された参照関数の、ステップＳ８２０にて取得された変数に対する、ＣＲＵＤ情報を抽出する。

ステップＳ８７０において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ８６０にて抽出したＣＲＵＤ情報をＣＲＵＤ情報ＤＢ１２２に登録する。すでに、同一のデータがＣＲＵＤ情報ＤＢ１２２に登録されていた場合、ＣＰＵ２０１は、本ステップの処理を実行しなくてもよい。

図９は、ＣＲＵＤ図生成装置１００における不具合潜在箇所の特定処理の手順の一例を示す図である。図９に示す処理は、図７のステップＳ７３０に対応する。ステップＳ９０５において、ＣＰＵ２０１は、全ての不具合潜在パターンの確認が完了するまでループ内部の処理を繰り返し実行する。ステップＳ９１０において、ＣＰＵ２０１は、不具合潜在パターンＤＢ１２３から、不具合潜在パターン１１１を取り出す。

ステップＳ９１５において、ＣＰＵ２０１は、判定対象が大域変数であるか否かを判定する。ここでの判定対象とは、ステップＳ９１０にて取得された不具合潜在パターン１１１に合致するか否かを判定される対象である。判定対象は、大域変数および関数を含み得る。ある局面において、大域変数は、構造体、配列、および、ポインタ等を含んでいてもよい。また、他の局面において、判定対象は、変数または／および関数を含むクラスを含んでいてもよい。ＣＰＵ２０１は、判定対象が大域変数であると判定した場合（ステップＳ９１５にてＹＥＳ）、制御をステップＳ９２０に移す。そうでない場合（ステップＳ９１５にてＮＯ）、ＣＰＵ２０１は、制御をステップＳ９４５に移す。

ステップＳ９２０において、ＣＰＵ２０１は、全ての大域変数の確認を完了するまでループ内の処理を繰り返し実行する。ステップＳ９２５において、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＵＤ情報から大域変数を取り出す。

ステップＳ９３０において、ＣＰＵ２０１は、大域変数のＣＲＵＤ情報を合算する。ここでの合算とは、ステップＳ９２５にて取得された大域変数に対する各関数のＣＲＵＤ処理の実行回数の合算である。例えば、大域変数「g_val_01」は、関数「funcA」によりＣＲＵＤ処理「Ｃ（１）Ｒ（１）Ｕ（１）Ｄ（０）」を実行されるとする（例えば、Ｃ（１）は、作成（Ｃ）の１回実行を意味する）。また、大域変数「g_val_01」は、関数「funcB」によりＣＲＵＤ処理「Ｃ（０）Ｒ（２）Ｕ（１）Ｄ（０）」を実行されるとする。この場合、ＣＰＵ２０１は、関数「funcA」によるＣＲＵＤ処理「Ｃ（１）Ｒ（１）Ｕ（１）Ｄ（０）」と、関数「funcB」によるＣＲＵＤ処理「Ｃ（０）Ｒ（２）Ｕ（１）Ｄ（０）」とを合算して、合算結果「Ｃ（１）Ｒ（３）Ｕ（２）Ｄ（０）」を得る。

ステップＳ９３５において、ＣＰＵ２０１は、合算結果が取り出した不具合潜在パターン１１１に合致するか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、合算結果が取り出した不具合潜在パターン１１１に合致すると判定した場合（ステップＳ９３５にてＹＥＳ）、制御をステップＳ９４０に移す。そうでない場合（ステップＳ９３５にてＮＯ）、ＣＰＵ２０１は、制御をステップＳ９２５に移す。

ステップＳ９４０において、ＣＰＵ２０１は、不具合潜在パターン１１１に合致するＣＲＵＤ処理を実行される大域変数を不具合潜在箇所として登録する。ある局面において、ＣＰＵ２０１は、当該登録結果を２次記憶装置２０３に格納してもよい。

ステップＳ９４５において、ＣＰＵ２０１は、全ての関数の確認を完了するまでループ内の処理を繰り返し実行する。ステップＳ９５０において、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＵＤ情報から関数を取り出す。

ステップＳ９５５において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ９５０にて取り出した関数のＣＲＵＤ処理の実行回数（ＣＲＵＤ情報）を合算する。例えば、関数「funcA」が、大域変数「g_val_01, g_val_02, g_val_03」の各々に対してＣＲＵＤ処理「Ｃ（１）Ｒ（１）Ｕ（１）Ｄ（０）」、ＣＲＵＤ処理「Ｃ（１）Ｒ（０）Ｕ（２）Ｄ（０）」およびＣＲＵＤ処理「Ｃ（１）Ｒ（１）Ｕ（１）Ｄ（０）」の各々を実行するとする。この場合、ＣＰＵ２０１は、関数「funcA」の大域変数「g_val_01, g_val_02, g_val_03」の各々に対するＣＲＵＤ処理の合算結果「Ｃ（３）Ｒ（２）Ｕ（４）Ｄ（０）」を得る。

ステップＳ９６０において、ＣＰＵ２０１は、合算結果が取り出した不具合潜在パターン１１１に合致するか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、合算結果が取り出した不具合潜在パターン１１１に合致すると判定した場合（ステップＳ９６０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ９６５に移す。そうでない場合（ステップＳ９６０にてＮＯ）、ＣＰＵ２０１は、制御をステップＳ９４５に移す。

ステップＳ９６５において、ＣＰＵ２０１は、不具合潜在パターン１１１に合致するＣＲＵＤ処理を実行する関数を不具合潜在箇所として登録する。ある局面において、ＣＰＵ２０１は、当該登録結果を２次記憶装置２０３に格納してもよい。

図１０は、本実施の形態に従う不具合潜在箇所のデータ１０００の一例を示す図である。不具合潜在箇所のデータ１０００は、図９に示す処理により生成および登録される。不具合潜在箇所のデータ１０００は、要素として、ＩＤ１００１と、不具合潜在箇所１００２と、種別１００３と、分類１００４とを含む。

ＩＤ１００１は、不具合潜在箇所のデータ１０００に含まれる不具合潜在箇所を一意に識別する。不具合潜在箇所１００２は、不具合が潜在する可能性がある大域変数または関数を示す。種別１００３は、不具合潜在箇所１００２の種類を示す。種別１００３は、大域変数および関数を含み得る。分類１００４は、不具合の分類を示す。分類１００４は、不具合および警告を含み得る。

図１１は、ＣＲＵＤ図生成装置１００におけるＣＲＵＤ図１１３の生成処理の手順の一例を示す図である。図１１に示す処理は、図７のステップＳ７４０に対応する。

ステップＳ１１１０において、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＵＤ情報ＤＢ１２２から、大域変数の一覧を取り出す。ステップＳ１１２０において、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＵＤ情報ＤＢ１２２から、関数一覧を取り出す。ある局面において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ１１１０およびステップＳ１１２０の処理を同時に実行してもよい。

ステップＳ１１３０において、ＣＰＵ２０１は、取り出した全ての大域変数の確認が完了するまでループ内の処理を繰り返し実行する。ステップＳ１１４０において、ＣＰＵ２０１は、ＣＰＵ２０１は、取り出した全ての関数の確認が完了するまでループ内の処理を繰り返し実行する。ステップＳ１１５０において、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＵＤ情報ＤＢ１２２から取り出した大域変数および関数のＣＲＵＤ図１１３を生成する。ステップＳ１１６０において、ＣＰＵ２０１は、不具合潜在箇所のデータ１０００に基づいて、ＣＲＵＤ図１１３内の不具合潜在箇所を強調表示に変更する。ＣＰＵ２０１は、不具合潜在箇所を強調表示したＣＲＵＤ図１１３を出力する。

以上説明したように、本実施の形態に従うＣＲＵＤ図生成装置１００は、プログラムのソースコード１１２を解析し、大域変数の処理に起因する不具合潜在箇所を強調表示したＣＲＵＤ図１１３を出力する機能を備える。当該機能により、ユーザは、通常では発見することが難しい大域変数の処理に起因する不具合を発見しやすくなる。

実施の形態２．
次に、実施の形態２について説明する。本実施の形態は、タスクリストに基づくＣＲＵＤ図を生成する点で、実施の形態１とは異なる。なお、実施の形態１と同一の構成については同じ符号を付し、説明を繰り返さない。

図１２は、本実施の形態に従うＣＲＵＤ図生成装置１２００の機能構成の一例を示す図である。ある局面において、図１２に示す各機能ブロックは、図２に示すハードウェアがソフトウェアと協働することにより実現され得る。

ＣＲＵＤ図生成装置１２００は、不具合潜在パターン入力部１２０１と、静的解析部１０２と、ＣＲＵＤ情報抽出部１２０３と、タスク結合部１２０６と、不具合潜在箇所特定部１２０４と、ＣＲＵＤ図生成部１２０５とを備える。

タスクリスト１２１４は、タスク（機能）の名称と、当該タスクのエントリーポイントとなる関数名とを含む。例えば、タスクとは、オンラインショップのソフトウェアにおける、商品の購入処理等の個別の機能を含み得る。また、エントリーポイントとなる関数とは、当該タスクの処理を開始する関数である。

タスク結合部１２０６は、取得したタスクリスト１２１４に基づいて、タスクリスト１２１４に含まれるタスクに関連する関数をグループ化する。以下、あるタスクに関連する関数をグループ化したデータを「タスク情報」と呼ぶ。タスク結合部１２０６は、当該タスク情報を解析データＤＢ１２１に保存する。当該タスク情報は、静的解析部１０２の出力する解析データに関連付けられていてもよい。

不具合潜在パターン入力部１２０１は、タスク単位の不具合潜在パターン１２１１の入力を受け付ける。ＣＲＵＤ情報抽出部１２０３は、タスク情報に基づき、タスク単位でＣＲＵＤ情報を抽出する。ある局面において、ＣＲＵＤ情報抽出部１２０３は、解析データから関数単位でＣＲＵＤ情報を抽出してもよい。その場合、不具合潜在箇所特定部１２０４が、タスク単位となるように、関数のＣＲＵＤ情報を合算し得る。

不具合潜在箇所特定部１２０４は、タスク単位で、ソースコード１１２内に潜在的不具合があるか否かを特定する。すなわち、不具合潜在箇所特定部１２０４は、タスクが含む関数群のＣＲＵＤ情報の合算値に基づいて、ソースコード１１２内に潜在的不具合があるか否かを特定する。

ＣＲＵＤ図生成部１２０５は、大域変数におけるタスク単位でのＣＲＵＤ情報を含むＣＲＵＤ図１２１５を生成する。強調表示される不具合特定箇所もタスク単位となる。タスク単位でのＣＲＵＤ情報は、タスクに含まれる各関数のＣＲＵＤ情報の合算値である。

図１３は、タスクの一例を示す図である。図１３に示す例では、ソースコード１１２は、タスク１３００と、タスク１３１０とを含む（タスクを機能と呼び変えてもよい）。また、タスク１３００は、関数「funcA, funcB, funcC, funcD, funcE, funcF」を含む。タスク１３１０は、関数「funcG, funcH, funcI」を含む。この場合、タスク１３００のＣＲＵＤ情報とは、関数「funcA, funcB, funcC, funcD, funcE, funcF」の各々のＣＲＵＤ情報の合算値になる。また、タスク１３１０のＣＲＵＤ情報とは、関数「funcG, funcH, funcI」の各々のＣＲＵＤ情報の合算値になる。

図１４は、タスク単位の不具合潜在パターン１２１１の一例を示す図である。不具合潜在パターン１２１１は、要素として、ＩＤ１４０１と、分類１４０２と、対象１４０３と、条件１４０４とを含む。不具合潜在パターン１２１１は、例えば、図１４に示すテーブル形式で、不具合潜在パターンＤＢ１２３に格納され得る。ある局面において、不具合潜在パターン１２１１は、ＪＳＯＮ等の他の任意のデータ形式で表現されてもよい。

ＩＤ１４０１は、各々の不具合を一意に示す。分類１４０２は、不具合の分類を示す。図１４に示す例では、分類１４０２は、「不具合」および「警告」を含む。各不具合は、その危険度等に基づいて分類され得る。対象１４０３は、その分析対象を示す。対象１４０３は、例えば、大域変数（タスク）、大域変数および関数を含み得る。大域変数（タスク）とは、タスク単位でＣＲＵＤ情報を解析される大域変数である。条件１４０４は、不具合潜在箇所を検出する際の条件を示す。図１４に示す例において、条件１４０４は、「タスク参照数＞＝４（４つ以上のタスクから参照される大域変数）」と「タスク参照数＝＝１(単一のタスクのみから参照される大域変数)」とを含む。

例えば、単一のタスクのみから参照されている大域変数は、局所変数に変更可能な場合がある。ＣＲＵＤ図生成装置１２００は、単一のタスクのみから参照されている大域変数をリファクタリングの指標としてユーザに提示することにより、ソースコード１１２の不具合解析の工数を削減し得る。

図１５は、タスク単位のＣＲＵＤ図１２１５の一例を示す図である。ＣＲＵＤ図１２１５は、要素として、大域変数１５０１と、タスク１５０２～１５０５とを含む。なお、タスク１５０２～１５０５は一例であり、ある局面において、ＣＲＵＤ図１２１５は、任意の数のタスクを要素として含んでいてもよい。図１５に示す例では、複数の関数がタスク１～タスク４に集約されている。各タスクのＧＲＵＤ情報は、各タスクに含まれる関数のＣＲＵＤ情報の合算値（タスク単位のＣＲＵＤ情報）である。

ＣＲＵＤ図１２１５の一行目は、大域変数１５０１「g_val_01」が４つ以上のタスクから参照されており、不具合潜在パターン１２１１に含まれる条件１４０４「タスク参照数＞＝４」に合致するため、強調表示されている。また、ＣＲＵＤ図１２１５の三行目は、大域変数「g_val_03」が１つのタスクから参照されており、不具合潜在パターンに含まれる条件「タスク参照数＝＝１」に合致するため、強調表示されている。

次に、図１６および図１７を参照して、ＣＲＵＤ図生成装置１２００が、タスクを結合する処理と、不具合潜在箇所を特定する処理とについて説明する。ある局面において、ＣＰＵ２０１は、図１６および図１７の処理を行うためのプログラムを２次記憶装置２０３から１次記憶装置２０２に読み込んで、当該プログラムを実行してもよい。他の局面において、当該処理の一部または全部は、当該処理を実行するように構成された回路素子の組み合わせとしても実現され得る。

図１６は、ＣＲＵＤ図生成装置１２００におけるタスク結合処理の一例を示す図である。ステップＳ１６１０において、ＣＰＵ２０１は、入力されたタスクリスト１２１４と、ソースコード１１２の解析データとを読み込む。ある局面において、ＣＰＵ２０１は、解析データの代わりに、関数の情報を含むＣＲＵＤ情報を取得してもよい。

ステップＳ１６２０において、ＣＰＵ２０１は、タスクリスト１２１４に含まれる全ての関数（エントリーポイントとなる関数）の確認を完了するまでループ内の処理を繰り返し実行する。

ステップＳ１６３０において、ＣＰＵ２０１は、タスクリスト１２１４から、タスク名およびエントリーポイントとなる関数を取り出す。ステップＳ１６４０において、ＣＰＵ２０１は、解析データに含まれる関数を全て取り出す。

ステップＳ１６５０において、ＣＰＵ２０１は、全ての呼び出し関数の確認を完了するまでループ内の処理を繰り返し実行する。「呼び出し関数」とは、エントリーポイントとなる関数から直接的または間接的に参照される関数である。図１３に示す例では、関数「funcA」がエントリーポイントとなる関数であり、関数「funcB, funcC, funcD, funcE, funcF」が呼び出し関数である。

ステップＳ１６６０において、ＣＰＵ２０１は、解析データに含まれる関数の１つが、呼び出し関数であれば、タスクの関数として登録する。ある局面において、ＣＰＵ２０１は、複数のタスクの各々に、関数を登録してもよい。

ステップＳ１６７０において、ＣＰＵ２０１は、作成したタスク情報を登録する。ある局面において、２次記憶装置２０３に、エントリーポイントとなる関数、呼び出し関数、およびタスク名を含むタスク情報を保存してもよい。

図１７は、ＣＲＵＤ図生成装置１２００における不具合潜在箇所を特定する処理の一例を示す図である。ステップＳ１７１０において、ＣＰＵ２０１は、全ての不具合潜在パターンの確認を完了するまでループ内の処理を繰り返し実行する。ステップＳ１７２０において、ＣＰＵ２０１は、不具合潜在パターンＤＢ１２３から、不具合潜在パターン１２１１を取り出す。

ステップＳ１７３０において、ＣＰＵ２０１は、判定対象が大域変数（タスク）であるか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、判定対象が大域変数（タスク）であると判定した場合（ステップＳ１７３０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ１７４０に移す。そうでない場合（ステップＳ１７３０にてＮＯ）、ＣＰＵ２０１は、制御をステップＳ１７９０に移す。判定対象は、大域変数（タスク）以外に、通常の大域変数および関数を含み得る。

ステップＳ１７４０において、ＣＰＵ２０１は、全ての大域変数の確認を完了するまでループ内の処理を繰り返し実行する。ステップＳ１７５０において、ＣＰＵ２０１は、タスク単位のＣＲＵＤ情報から、大域変数を取り出す。

ステップＳ１７６０において、ＣＰＵ２０１は、タスク単位のＣＲＵＤ情報から、ステップＳ１７５０にて取り出した大域変数を参照するタスクの数を取得して保存する。ある局面において、ＣＰＵ２０１は、大域変数を参照するタスクの数だけでなく、任意のＣＲＵＤ処理に関する情報を取得して保存し得る。

ステップＳ１７７０において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ１７６０にて保存した情報が取り出した不具合潜在パターン１２１１に合致するか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、ステップＳ１７６０にて保存した情報が取り出した不具合潜在パターン１２１１に合致すると判定した場合（ステップＳ１７７０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ１７８０に移す。そうでない場合、ＣＰＵ２０１は、制御をステップＳ１７４０に移す。

ステップＳ１７８０において、ＣＰＵ２０１は、不具合潜在パターン１２１１に合致するＣＲＵＤ処理を実行される大域変数を不具合潜在箇所として登録する。ある局面において、ＣＰＵ２０１は、当該登録結果を２次記憶装置２０３に格納してもよい。ステップＳ１７９０において、ＣＰＵ２０１は、その他の対象（大域変数および関数等）の場合の処理を実行する。その他の対象の場合の処理は、図９に示す処理等を含む。

以上説明したように、本実施の形態に従うＣＲＵＤ図生成装置１２００は、膨大なソースコード１１２の全てを解析せずに、解析対象をタスク（機能）に関連する関数および大域変数に絞る。それにより、ＣＲＵＤ図生成装置１２００は、効率的に大域変数に起因する潜在的不具合を特定することができる。

実施の形態３．
次に、実施の形態３について説明する。本実施の形態は、実施の形態２の構成にタスク間依存抽出部１８６１をさらに加えたものであり、タスク間で共有する大域変数の個数をタスク間の依存度として抽出し、抽出結果をファイルとして出力する点で、実施の形態１および２とは異なる。

図１８は、本実施の形態に従うＣＲＵＤ図生成装置１８５０の機能構成の一例を示す図である。ある局面において、図１８に示す各機能ブロックは、図２に示すハードウェアがソフトウェアと協働することにより実現され得る。

ＣＲＵＤ図生成装置１８５０は、ＣＲＵＤ図生成装置１２００の構成に加えて、タスク間依存抽出部１８６１を備える。タスク間依存抽出部１８６１は、ＣＲＵＤ情報ＤＢ１２２から、解析対象のソースコード１１２に含まれるタスク毎のＣＲＵＤ情報を取得する。次に、タスク間依存抽出部１８６１は、各タスク間で共有される大域変数の数をタスク間依存度として抽出する。一例として、タスク間依存抽出部１８６１は、タスク１とタスク２との間で共有される大域変数の数を、タスク１およびタスク２のタスク間依存度として抽出する。

タスク間依存抽出部１８６１は、各タスク間で共有している大域変数の数（タスク間依存度）を抽出し、タスク間依存度の出力ファイル１８５１を出力する。タスク間依存度の出力ファイル１８５１は、大域変数が３つ以上ある場合、複数のタスク間依存度（例えば、大域変数１，２のタスク間依存度、大域変数２，３のタスク間依存度、大域変数３，１のタスク間依存度等）を含む。

図１９は、タスク間依存度の出力ファイル１８５１の抽出手順の一例を示す図である。図１９に示される例では、解析対象のソースコード１１２は、タスク１～４と、大域変数「g_val_01」、「g_val_02」、「g_val_03」、「g_val_04」および「g_val_05」とを含む。

タスク間依存抽出部１８６１は、全てのタスクの組合わせ毎にタスク間依存度を抽出し、これらのタスク間依存度をタスク間依存度の出力ファイル１８５１に含める。例えば、タスク１，２は、「g_val_01」、「g_val_02」および「g_val_04」を共有している。そのため、タスク間依存抽出部１８６１は、タスク１およびタスク２のタスク間依存度「３」を抽出する。

図２０は、タスク間依存度の出力ファイル１８５１の一例を示す図である。図２０に示されるタスク間依存度の出力ファイル１８５１は、図１９に示されるＣＲＵＤ情報から生成されたものである。一例として、レコード２０５１を参照すると、タスク１およびタスク２のタスク間依存度は「３」であり、タスク１およびタスク３のタスク間依存度は「２」であり、タスク１およびタスク４のタスク間依存度は「１」である。

基本的にタスク間で依存度が高いほど（共有するタスクの数が多いほど）、大域変数の管理が複雑になり、不具合が発生しやすくなる。そのため、ＣＲＵＤ図生成装置１８５０は、タスク間依存度をユーザに提示することにより（タスク間依存度の大きい大域変数をユーザに提示することにより）、ソースコード１１２の不具合解析の工数を削減し得る。

図２１は、ＣＲＵＤ図生成装置１８５０におけるタスク間依存度の出力ファイル１８５１を出力するまでの処理の手順の一例を示す図である。

ステップＳ２１６０において、ＣＰＵ２０１は、全てのタスクを確認するまで、ループ内の処理を繰り返し実行する。

ステップＳ２１６５において、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＵＤ情報ＤＢ１２２から取得したＣＲＵＤ情報の中から、タスクを取り出す。

ステップＳ２１７０において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ２１６５にて取り出したタスク以外の全てのタスクを確認するまで、ループ内の処理を繰り返し実行する。例えば、解析対象のソースコード１１２がタスク１～５を含んでいた場合に、ステップＳ２１６５にてタスク１が取り出されたとき、ＣＰＵ２０１は、タスク２～５を全て確認するまでステップＳ２１７５以下の処理をループする。

ステップＳ２１７５において、ＣＰＵ２０１は、取り出した２つのタスクで共有される大域変数をカウントする。例えば、ステップ２１６５にてタスク１が取り出され、ステップＳ２１７０にてタスク２が取り出された場合、ＣＰＵ２０１は、タスク１およびタスク２間で共有される大域変数をカウントする。

ステップＳ２１８０において、ＣＰＵ２０１は、取り出した２つのタスクで共有される大域変数の数をタスク間依存度として保存する。ある局面において、ＣＰＵ２０１は、タスク間依存度を一時的に１次記憶装置２０２に保存してもよいし、または２次記憶装置２０３に保存してもよい。

ステップＳ２１８５において、ＣＰＵ２０１は、各タスク間のタスク間依存度の結果をファイル（タスク間依存度の出力ファイル１８５１）に出力する。

実施の形態４．
次に、実施の形態４について説明する。本実施の形態は、ソースコード１１２が改変される前のＣＲＵＤ図１１３と、ソースコード１１２が改変された後のＣＲＵＤ図１１３とを比較し、不具合が潜在している可能性の高い箇所を強調表示したＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５を生成する点で、実施の形態１～３とは異なる。なお、実施の形態１～３と同一の構成については同じ符号を付し、説明を繰り返さない。

図２２は、本実施の形態に従うＣＲＵＤ図生成装置１８００の機能構成の一例を示す図である。ある局面において、図２２に示す各機能ブロックは、図２に示すハードウェアがソフトウェアと協働することにより実現され得る。

ＣＲＵＤ図生成装置１８００は、不具合潜在パターン入力部１８０１と、静的解析部１０２と、ＣＲＵＤ情報抽出部１０３と、不具合潜在箇所特定部１０４と、ＣＲＵＤ図生成部１０５と、ＣＲＵＤ図比較部１８０７とを備える。

ＣＲＵＤ図生成装置１８００は、実施の形態１のＣＲＵＤ図生成装置１００と同一の処理手順により、ＣＲＵＤ図１１３を生成する。ＣＲＵＤ図生成装置１８００は、過去に生成したＣＲＵＤ図１１３をＣＲＵＤ図履歴ＤＢ１８２４に格納する。ある局面において、ＣＲＵＤ図履歴ＤＢ１８２４は、ＣＲＵＤ図生成装置１８００内にあってもよいし、外部の装置内にあってもよい。

不具合潜在パターン入力部１８０１は、通常の不具合潜在パターン１１１に加えて、ソースコード１１２の更新前後の差分を対象とした不具合潜在パターン１８１１の入力を受け付ける。

ＣＲＵＤ図比較部１８０７は、ＣＲＵＤ図履歴ＤＢ１８２４から、ソースコード１１２が改変される前のＣＲＵＤ図１１３と、ソースコード１１２が改変された後のＣＲＵＤ図１１３とを取得してその差分を出力する。そして、ＣＲＵＤ図比較部１８０７は、不具合潜在パターン１８１１に基づいて、差分に含まれる大域変数に起因する不具合潜在箇所を特定する。ＣＲＵＤ図比較部１８０７は、不具合潜在箇所を強調表示したＣＲＵＤ図の差分ファイルを生成して出力する。

図２３は、不具合潜在パターン１８１１の一例を示す図である。不具合潜在パターン１８１１は、要素として、ＩＤ１９０１と、分類１９０２と、対象１９０３と、条件１９０４とを含む。

ＩＤ１９０１は、各々の不具合を一意に示す。分類１９０２は、不具合の分類を示す。一例として、分類１９０２は、「不具合」および「警告」を含む。各不具合は、その危険度等に基づいて分類され得る。対象１９０３は、その分析対象を示す。対象１９０３は、例えば、関数（比較）、大域変数（追加）を含み得る。関数（比較）は更新された関数であり（追加または削除も含み得る）、大域変数（追加）は新たに追加された大域変数である。

条件１９０４は、不具合潜在箇所を検出する際の条件を示す。図２３に示す例において、条件１９０４は、「新規追加変数参照」、「参照回数変化」および「参照箇所変化」を含む。新規追加変数参照は、新しく追加された変数を参照することを示し、参照回数変化は、変数を参照する回数が変化したことを示す。また、参照箇所変化は、変数を新規に参照、または、参照しなくなった関数が存在することを示す。

図２４は、ＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５の一例を示す図である。ＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５は、要素として、差分種別２００１と、大域変数２００２と、関数２００３～２００６とを含む。関数２００３～２００６は、一例であり、ある局面において、ＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５は、任意の数の関数を要素として含んでもよい。

差分種別２００１は、ソースコード１１２の変更の前後における差分の種類を示す。「追加」は、ソースコード１１２の更新により、大域変数が追加されたことを示す。「変更」は、ソースコード１１２の更新により、大域変数のＣＲＵＤ処理の実行回数に変化が生じたことを示す。「変更なし」は、「変更」にも「追加」にも該当しないことを示す。図２４に示す例では、大域変数２００２「g_val_02」において、ＣＲＵＤ処理の実行回数が変化しており、大域変数２００２「g_val_03」が新たに追加されている。また、大域変数「g_val_04」において、ＣＲＵＤ処理の実行回数が変化しており、大域変数「g_val_04」は関数「funcB」から新たに参照され(２回Ｒｅａｄされ)、関数「funcC」から更新されなくなっている(Ｕｐｄａｔｅされなくなっている)。

ＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５の２行目を例に説明すると、関数「funcB, funcC」は、大域変数２００２「g_val_02」に対するＣＲＵＤ処理の実行回数に変化が生じているため、不具合潜在箇所として強調表示される。

また、ＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５の３行目を例に説明すると、大域変数２００２「g_val_03」はソースコード１１２の更新により追加されている。そして、関数「funcB, funcD」は、新たに追加された大域変数２００２「g_val_03」に対してＣＲＵＤ処理を実行するため、不具合潜在箇所として強調表示される。

さらに、ＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５の４行目を例に説明すると、関数「funcB」は大域変数２００２「g_val_04」に対するＣＲＵＤ処理が新規に追加されており、また、関数「funcC」は大域変数「g_val_04」に対するＣＲＵＤ処理が削除されているため、不具合潜在箇所として強調表示されている。

新しく参照された（または参照されなくなった）大域変数と、当該大域変数を新しく参照する（または参照しなくなった）関数とが明確になることにより、排他処理の確認または大域変数の影響範囲の確認等が容易になる。ＣＲＵＤ図生成装置１８００は、ＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５をユーザに提示することで、ソースコード１１２の不具合解析の工数を削減し得る。

図２５は、ＣＲＵＤ図生成装置１８００におけるＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５を生成する処理手順の一例を示す図である。ある局面において、ＣＰＵ２０１は、図２５の処理を行うためのプログラムを２次記憶装置２０３から１次記憶装置２０２に読み込んで、当該プログラムを実行してもよい。他の局面において、当該処理の一部または全部は、当該処理を実行するように構成された回路素子の組み合わせとしても実現され得る。ステップＳ２１０５において、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＵＤ図履歴ＤＢ１８２４から、ソースコード１１２の更新前後のＣＲＵＤ図１１３を取得する。

ステップＳ２１１０において、ＣＰＵ２０１は、ソースコード１１２の更新前後で大域変数の数に差分があるか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、ソースコード１１２の更新前後で大域変数の数に差分があると判定した場合（ステップＳ２１１０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ２１１５に移す。そうでない場合（ステップＳ２１１０にてＮＯ）、ＣＰＵ２０１は、制御をステップＳ２１２０に移す。

ステップＳ２１１５において、ＣＰＵ２０１は、差分のある大域変数およびＣＲＵＤ情報を差分箇所として抽出する。ステップＳ２１２０において、ＣＰＵ２０１は、全ての大域変数の確認を完了するまでループ内の処理を繰り返し実行する。

ステップＳ２１２５において、ＣＰＵ２０１は、ソースコード１１２の更新後のＣＲＵＤ図１１３から、大域変数を取得する。ステップＳ２１３０において、ＣＰＵ２０１は、全ての関数のＣＲＵＤ情報の確認を完了するまでループ内の処理を繰り返し実行する。

ステップＳ２１３５において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ２１２５で取得した大域変数のＣＲＵＤ情報と、ソースコード１１２の更新前のＣＲＵＤ図に含まれる同一変数のＣＲＵＤ情報とを比較する。または、ＣＰＵ２０１は、ソースコード１１２の更新後のＣＲＵＤ図１１３から取得した関数のＣＲＵＤ情報と、ソースコード１１２の更新前のＣＲＵＤ図に含まれる同一関数のＣＲＵＤ情報とを比較してもよい。

ステップＳ２１４０において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ２１３５の比較で差分があるか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、ステップＳ２１３５の比較で差分があると判定した場合（ステップＳ２１４０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ２１４５に移す。そうでない場合（ステップＳ２１４０にてＮＯ）、ＣＰＵ２０１は、制御をステップＳ２１３０に移す。

ステップＳ２１４５において、ＣＰＵ２０１は、差分箇所として差分に関係する大域変数および関数を抽出する。ステップＳ２１５０において、ＣＰＵ２０１は、不具合抽出処理を実行する。より具体的には、ＣＰＵ２０１は、不具合潜在パターン１８１１に基づいて、ステップＳ２１４５で抽出された差分に含まれる潜在的な不具合を特定する。

ステップＳ２１５５において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ２１４５で抽出された差分に基づいて、ＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５を生成して出力する。ＣＰＵ２０１は、ステップＳ２１５０で特定した不具合に基づいて、ＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５の潜在的な不具合箇所を強調表示に変更する。

以上説明したように、本実施の形態に従うＣＲＵＤ図生成装置１８００は、ソースコード１１２の更新前後における差分に基づいて、ＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５を作成する機能を備える。当該機能により、ユーザは、ＣＲＵＤ図の差分ファイル１８１５を参照することで、ソースコード１１２の更新に基づく不具合箇所を特定しやすくなる。なお、各々の実施の形態に記載された内容は適宜組み合わせて使用されてもよい。

今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内で全ての変更が含まれることが意図される。また、実施の形態および各変形例において説明された開示内容は、可能な限り、単独でも、組合わせても、実施することが意図される。

１００，１２００，１８００，１８５０ ＣＲＵＤ図生成装置、１０１，１２０１，１８０１ 不具合潜在パターン入力部、１０２ 静的解析部、１０３，１２０３ ＣＲＵＤ情報抽出部、１０４，１２０４ 不具合潜在箇所特定部、１０５，１２０５ ＣＲＵＤ図生成部、１１１，１２１１，１８１１ 不具合潜在パターン、１１２ ソースコード、１１３，１２１５ ＣＲＵＤ図、１２１ 解析データＤＢ、１２２ ＣＲＵＤ情報ＤＢ、１２３ 不具合潜在パターンＤＢ、２０１ ＣＰＵ、２０２ １次記憶装置、２０３ ２次記憶装置、２０４ 外部機器インターフェイス、２０５ 入力インターフェイス、２０６ 出力インターフェイス、２０７ 通信インターフェイス、３００ ＣＲＵＤ情報、３０１，５０１，１５０１，２００２ 大域変数、３０２，５０２，５０３，２００３，２００６ 関数、３０３ 作成（Ｒ）、３０４ 参照（Ｒ）、３０５ 更新（Ｕ）、３０６ 削除（Ｄ）、４０１，１００１，１４０１，１９０１ ＩＤ、４０２，１００４，１４０２，１９０２ 分類、４０３，１４０３，１９０３ 対象、４０４，１４０４，１９０４ 条件、１０００ 不具合潜在箇所のデータ、１００２ 不具合潜在箇所、１００３ 種別、１２０６ タスク結合部、１２１４ タスクリスト、１３００，１３１０，１５０２，１５０３，１５０４，１５０５ タスク、１８０７ ＣＲＵＤ図比較部、１８１５ ＣＲＵＤ図の差分ファイル、１８２４ ＣＲＵＤ図履歴ＤＢ、１８５１ タスク間依存度の出力ファイル、１８６１ タスク間依存抽出部、２００１ 差分種別。

Claims (15)

1. １または複数のプロセッサによりソースコードを解析する方法であって、
   プログラムの不具合パターンを取得するステップと、
   前記プログラムのソースコードを取得するステップと、
   前記ソースコードから大域変数に関するＣＲＵＤ情報を抽出するステップと、
   前記不具合パターンに基づいて、前記ＣＲＵＤ情報から潜在的な不具合を特定するステップと、
   前記潜在的な不具合の情報を含むＣＲＵＤ図を出力するステップとを含む、方法。
2. 前記潜在的な不具合の情報を含む前記ＣＲＵＤ図を出力するステップは、前記ＣＲＵＤ図に含まれる前記潜在的な不具合の情報を強調表示するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記不具合パターンに基づいて、前記ＣＲＵＤ情報から前記潜在的な不具合を特定するステップは、前記ソースコードに含まれる前記大域変数ごとに前記潜在的な不具合を特定するステップを含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記不具合パターンに基づいて、前記ＣＲＵＤ情報から前記潜在的な不具合を特定するステップは、前記ソースコードに含まれる関数ごとに前記潜在的な不具合を特定するステップを含む、請求項１～３のいずれかに記載の方法。
5. １または複数の関数を含むタスクリストを取得するステップをさらに含み、
   前記ソースコードから前記大域変数に関する前記ＣＲＵＤ情報を抽出するステップは、タスク単位での前記大域変数の前記ＣＲＵＤ情報を抽出するステップを含む、請求項１～４のいずれかに記載の方法。
6. 前記タスク単位での前記大域変数の前記ＣＲＵＤ情報を抽出するステップは、単一のタスクから参照される大域変数がある場合、前記単一のタスクから参照される大域変数を不具合潜在箇所であると特定するステップを含む、請求項５に記載の方法。
7. 各タスク間の依存度を抽出するステップと、
   各タスク間の依存度をファイルとして出力するステップとをさらに含む、請求項５に記載の方法。
8. 過去に生成した前記ＣＲＵＤ図をＣＲＵＤ図保存部に保存するステップと、
   前記ＣＲＵＤ図保存部から、更新前の前記ソースコードにおける第１のＣＲＵＤ図と、更新後の前記ソースコードにおける第２のＣＲＵＤ図とを取得するステップと、
   前記第１のＣＲＵＤ図と、前記第２のＣＲＵＤ図との間の差分を特定するステップと、
   前記差分に含まれる前記潜在的な不具合の情報を出力するステップとをさらに含む、請求項１～７のいずれかに記載の方法。
9. 前記第１のＣＲＵＤ図と、前記第２のＣＲＵＤ図との間の前記差分を特定するステップは、前記大域変数の数の変化を特定するステップを含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記第１のＣＲＵＤ図と、前記第２のＣＲＵＤ図との間の前記差分を特定するステップは、ある前記大域変数におけるＣｒｅａｔｅ、Ｒｅａｄ、ＵｐｄａｔｅまたはＤｅｌｅｔｅの回数の変化を特定することを含む、請求項８に記載の方法。
11. 前記大域変数の前記Ｃｒｅａｔｅは、前記大域変数のインスタンスを生成する処理、または、前記大域変数に対して動的にメモリ領域を確保する処理を含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記大域変数の前記Ｄｅｌｅｔｅは、前記大域変数のインスタンスを破棄する処理、または、前記大域変数に対して確保されたメモリ領域を解放する処理を含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記第１のＣＲＵＤ図と、前記第２のＣＲＵＤ図との間の差分を特定するステップは、関数により参照される回数が変化した大域変数を不具合潜在箇所であると特定するステップを含む、請求項８に記載の方法。
14. 請求項１～１３のいずれかに記載の方法を１または複数のプロセッサに実行させるためのプログラム。
15. 請求項１４に記載のプログラムを格納したメモリと、
    前記プログラムを実行するためのプロセッサとを備えた、装置。

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