技術概要

提案者は、プログラム・バグの自動修正システムを最適化処理の一つと捉え、PSOやACOといったメタヒューリスティックを用いた手法を開発しました。遺伝的プログラミングやクラウドLLMを用いた手法が既にありますが、提案手法は修正時間が速く計算コストがより安価、バグ修正率が100％と高く、更にローカル環境でバグ修正を行うため、セキュリテイも堅固です。企業の過去の資産を学習し、その企業のコードスタイルやバグパターンに強い専用LLMが構築できるため、特に組込みシステム系では優位性が高いと考えられます。

想定される活用事例

プログラムのバグによる経済的損失は米国単独で約360兆円と言われており、人手による修正は開発工程の50%のコストがかかっています。更に2030年代には国内エンジニアが79万人不足すると予想されています。このような取り巻く環境の中、提案手法を導入すれば、開発コストと人材不足の大幅な改善が見込まれます。

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特許情報

企業へのメッセージ

研究開発した自動バグ修正システムは、メタヒューリステイクスやローカルLLM他を統合したシステムです。安全・高速・セキュアな自動バグシステムの社会実装を一緒に進める企業や、実証を加速するためバグありプログラムを提供いただける協力者を求めています。

お問い合わせ先

研究推進社会連携センター(産官学連携担当)

E-mail: crc@jim.dendai.ac.jp