研究者総覧「情報知」
情報システム学専攻
- 氏 名
- 森崎 修司 (もりさき しゅうじ)
- 講座等
- ソフトウェア論講座
- 職 名
- 准教授
- 学 位
- 博士(工学)
- 研究分野
- ソフトウェア工学
![森崎 修司 森崎 修司](../admin/image_render_362.jpg)
研究内容
ソフトウェア開発の高度化
実証的ソフトウェア工学、ソフトウェア計測、ソフトウェア品質の分野で研究を進めています。それぞれの分野での具体的な内容は以下のとおりです。
(1) 実証的ソフトウェア工学: 開発対象となるソフトウェアのコンテキスト(求められるコストや背景情報)の明確化の方法とコンテキストに合わせた開発方法論、プラクティス、プロセスの選択方法
(2) ソフトウェア計測: ソフトウェアドキュメントの定量化、ソフトウェアを利用することによって得られる価値の計測、保守開発におけるソースコードメトリクスと活動に必要なエフォートの関係
(3) ソフトウェア品質: ソフトウェアレビューの進め方,不具合情報のマイニングによる知識獲得
経歴
- 2001年 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了、同年 IIJ入社
- 2005年 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 研究員、2007年 同 助教
- 2011年 静岡大学 大学院情報学研究科 助教、2012年 同 講師、2013年同 准教授
- 2013年 名古屋大学 大学院情報科学研究科 准教授
所属学会
- IEEE
- 情報処理学会
- 電子情報通信学会
主要論文・著書
- 森崎 修司,遠藤 充,杉山 岳弘,出現単語の抽象度を用いたソフトウェアドキュメント評価の計算機支援にむけた分析,電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J98-D, No.2, pp.275-286(2015)
- SQuBOK策定部会(共著),ソフトウェア品質知識体系ガイド– SQuBOK Guide,オーム社(2014)
- N. Kasai, S. Morisaki, K. Matsumoto: Fault-Prone Module Prediction Using a Prediction Model and Manual Inspection, In Proceedings of the 20th Asia-Pacific Software Engineering Conference, pp. 106-115(2013)
- 森崎 修司, 松本健一, 業務観点でのレビューを目指した不具合情報の分析,情報処理学会研究報告 ソフトウェア工学, Vol. 2013-SE-179(35), pp.1-7 (2013) (2013年度情報処理学会山下記念研究賞受賞)
- 森崎 修司,なぜ重大な問題を見逃すのか – 間違いだらけの設計レビュー,日経BP(2013)
- 森崎 修司,田口 雅裕,松本 健一,ソースコード差分のレビューにおける所要時間とレビューアの経験が指摘レベルに与える影響の分析,コンピュータソフトウェア,Vol. 29, No. 4, pp. 74-80 (2012) (ソフトウェア工学の基礎ワークショップ推薦論文)
- 笠井 則充,森崎 修司,松本 健一,目視評価と判別モデルを組み合わせたfault-proneモジュールのランク付け手法,情報処理学会論文誌 Vol.53, No. 9, pp.2279-2290 (2012)
- 森崎 修司, 久保 匡, 荻野 利彦, 阪本 太志, 山田 淳,過去の不具合の修正工数を考慮したソフトウェアレビュー手法,電子情報通信学会論文誌 D Vol.J95-D No.8 pp.1623-1632 (2012)
- S. Morisaki, Y. Kamei, and K. Matsumoto, An Experimental Evaluation of the Effect of Specifying A Selected Defect Type in Software Inspection,コンピュータソフトウェア, Vol.28, No.3, pp.173-178 (2011)
- C. Ogawa, S. Morisaki, An Approach for Selecting Focused Defect Types in Software Inspection, In Proc. of 21st International Workshop on Software Measurement, pp.38-40(2011)
- Nishizono, S. Morisaki, R. Vivanco and K. Matsumoto, Source Code Comprehension Strategies and Metrics to Predict Comprehension Effort in Software Maintenance and Evolution Tasks – An Empirical Study with Industry Practitioners, In Proc. 27th IEEE International Conference on Software Maintenance, pp. 473-481(2011)