拓海先生、最近“保守性”という言葉を現場でよく聞きますが、具体的に何を見て判断するものなのでしょうか。うちの現場でも導入判断に使えるものか知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！保守性というのは、コードを将来も直しやすく、理解しやすく保てるかを示す性質です。今回は新しい研究で、普段使われる自動指標と最先端の機械学習、それに人間の評価を比べた結果が出ています。大丈夫、一緒に本質を三点で整理しましょう。
具体的にどんな自動指標があるのですか。SonarQubeとか、Microsoftの指標、あとCodeSceneというのも聞きますが、それぞれどう違うのですか。
いい質問です。まず簡潔に三点。1) MicrosoftのMaintainability Indexはコード量や複雑度、コメント比率などをまとめた古典的なスコアである、2) SonarQubeは多数の低レベルなルール違反（命名規則や細かいコード臭）を検出してA～E評価に置き換える、3) CodeSceneはコードの“健康度”をいくつかの高レベルな臭いとして集約する。これらを最先端（State-of-the-Art）機械学習と人間評価と比較したのが今回の研究です。
なるほど。で、これって要するに現場の人間が「直すのが面倒」と思うかどうかを機械で当てられるかということですか？投資対効果を考えるとここは重要です。
その理解でほぼ合っています。今回の研究のコアは、人間の評価を基準にして、各自動指標と機械学習モデルがどれだけ一致するかを見た点です。結論ファーストで言うと、CodeSceneのCode Healthは最先端MLに匹敵する精度を示し、SonarQubeの低レベル指標はしばしば誤検知（本論文では”ghost echoes”と表現）を生む、つまり現場の実感とズレることが分かりました。
誤検知が多いと、現場は結局ツールを信用しなくなりますね。うちもそうなったら困る。導入の際に注意すべき点を教えてください。
その通りです。導入時の実務的な注意点を三つに絞ります。1) まずは小さなプロジェクトでツールの検出と現場の認識をすり合わせること、2) 自動判定に頼り切らず、優先度は人間の影響度評価（ビジネスインパクト）で上書きすること、3) SonarQubeのような低レベル警告はリンティング用途に限定して、保守性判断は高レベル指標か人間ラベルで補完することが重要です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。要するに最初はCodeSceneのような高次のスコアか、あるいはMLを試してみて、SonarQubeの細かい指摘は設計レビューやコーディング規約の運用に回す、という運用ですね。
その運用方針で良いです。最後にまとめますね。1) 自動指標の精度はまちまちだが、CodeSceneは実務に近い判断をする、2) SonarQubeはノイズが多く、目的に合わせてフィルタリングが必要、3) 初期導入は小スコープで評価し、人間の判断軸を大切にする。大丈夫、必ずできるんです。
ありがとうございます。では私の言葉で整理します。導入は小さく始めて、人間の実感と照らし合わせられる高レベル指標を優先する。低レベルの警告は日常のコーディング品質管理に使う、ということですね。これで会議に臨めます。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究は、ソフトウェアの保守性（maintainability）を評価する既存の自動指標群と、最先端の機械学習（Machine Learning: ML）モデル、そして人間の評価を比較したベンチマーク研究である。最大の示唆は、業務で使う際に信頼できる自動指標は限られており、CodeSceneのような高レベル集約指標は最先端MLと同等の実務適合性を示した一方で、SonarQubeなどの低レベルルール群は多くの誤検知を生むという点である。これは単に学術的な比較に留まらず、ツール選定と導入運用の実務判断に直結する問題である。経営層にとって重要なのは、ツールの数値をそのまま運用判断に使うのではなく、現場の“実感”と照合するプロセスを設計することである。
背景として、コード量が増え続ける現代において、いかにして将来の改修コストを抑えるかは事業継続性に直結する問題である。自動指標は効率的だが、その成立基盤は異なる。MicrosoftのMaintainability Indexは古くからある数式的集約で、SonarQubeは大量のルールベース検出を行い、CodeSceneは複数の高レベルな「コード臭（code smells）」をまとめたスコアを提供する。これらを人間の評価に照らして比較することは、ツールが実務的に意味あるアラートを出しているかを知る上で不可欠である。研究は実データセットを用いた再現とベンチマークに重きを置いている。
本研究が位置づける問題は二階層である。第一に、個々の指標が示すシグナルと人間の評価との整合性を測ること。第二に、ツール選定や運用ルールが現場の効率と士気に与える影響を扱うことである。企業は短期的なバグ修正効率だけでなく、中長期的な改修負荷と技術的負債の蓄積を見据えた判断が求められる。特に経営層は、ツール導入による投資対効果（ROI）を明確に想定する必要がある。研究はこの経営判断のための事実関係を提供する。
要するに、本研究は“どの自動指標が実務の感覚に近いか”という問いに事実ベースで答え、ツール評価の基準を提示した点で意義がある。現場の目線で言えば、誤検知の多いツールに過剰投資すれば現場の信頼を失い、逆に有益なスコアを見落とせば技術的負債が見逃されるリスクがある。だからこそ経営判断は、数値の背後にある設計思想と発生源を理解した上で行うべきである。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究では保守性評価のための多様な指標と、機械学習を用いた予測モデルが個別に提案されてきた。古典的にはOmanとHagemeisterによるMaintainability Indexのような数式的評価があり、その後業界ツールはそれぞれの尺度を実装してきた。最近は機械学習モデルが研究領域で高い性能を示すが、これらの比較が体系的に行われることは少なかった。本研究は、複数の現行ツールと最先端MLを同じ基準で比較し、人間ラベリングと直接照合した点で先行研究と明確に差別化される。
差別化の鍵はデータと評価軸の統一である。多くの過去研究はツール固有の出力をそのまま用いて検証を行ったが、それが人間の判断とどの程度一致するかは曖昧だった。今回の研究は、既存のデータセットを再現しつつ、明確な人間評価を基準に据えることで、指標の実務妥当性を測る。これにより、単なる精度比較を超えた“使える指標か否か”の判断を可能にした。
また、本研究は特にSonarQubeが抱える問題点を実証的に示した点が特徴的である。SonarQubeの多くの低レベル警告は、人間が保守上重要と考える問題とは一致しないことが観察された。これに対してCodeSceneのような高レベル集約指標は、人的評価との整合性が高いという結果が得られた。したがって本研究は、単純な検出数の多さやルール数の多寡が良い指標であるとは限らないことを示している。
経営的に言えば、先行研究が提供してきた技術的選択肢の評価基準を変えた点が重要である。従来の指標を鵜呑みにして導入を急ぐのではなく、現場の実感と合致するかを確認する手続きを組み込むことを提案する。これはツール選定のプロセス自体を改善する示唆となる。
3.中核となる技術的要素
本研究が比較した主な要素は、MicrosoftのMaintainability Index（以下MS-MI）、SonarQubeのMaintainability Ratingおよび各種技術的負債指標、CodeSceneのCode Health、そして最先端の機械学習モデルである。MS-MIは行数（Lines of Code: LoC）、循環的複雑度（Cyclomatic Complexity: CC）、ハルステッド変数（Halstead Volume: HV）、およびコメント密度を組み合わせた古典的スコアである。SonarQubeは多数のルール違反に基づく評価を行い、個々のルールはしばしばコーディング規約に近い性格を持つ。
CodeSceneは、コード変更履歴や開発者間の相互作用を含むいくつかの次元を統合し、高レベルな『コードの健康度』という形で提示する。機械学習モデルは大量の特徴量を学習し、保守性の二値分類やスコア予測を行う。重要なのは、こうしたモデルが何を学んでいるかを定義し、学習データと照合する方法である。アルゴリズムの性能評価は、単に予測精度を見るだけでなく、人間評価との一致度で判断されるべきである。
実務的には、低レベルのコード臭はリンティング（linting）やスタイルチェックに適している一方で、保守性評価はより高次元の設計的欠陥や変更困難性を捉える必要がある。したがって、ツールが出すアラートをそのまま保守性の指標とみなすと、現場の実感と乖離するリスクがある。研究はこれを定量化し、どの指標が人間の判断に近いかを示した。
また技術的な注意点として、データセットの偏り、ラベリングの主観性、ツールの設定差が結果に影響する点が挙げられる。実際の導入ではツール設定をプロジェクトに合わせて調整し、検出結果を運用ルールでどう扱うかを決める必要がある。これが経営判断と現場運用を橋渡しする重要な工程である。
4.有効性の検証方法と成果
研究は既存のデータセットを用いて再現実験を行い、人間ラベルを基準に複数の指標とMLモデルを比較した。具体的には、あるソフトウェアを対象に保守性の二値分類（maintainable / not maintainable）を行い、各指標の予測精度と誤検知の傾向を分析した。主要な成果として、CodeSceneのCode Healthは最先端MLと匹敵する精度を示し、MS-MIとSonarQubeの一部の指標は平均的な人間の精度を上回るが、SonarQubeのTechnical Debt Ratioなどいくつかの指標は非常にノイズが多く誤検知が目立った。
特に注目すべきは“ghost echoes”と名付けられた誤警報の問題である。これはツールが低レベルの規約違反を保守性問題として誤って検出するケースを指す。研究ではこれが多数確認され、過去のいくつかの研究がSonarQube出力を地力データとして利用したことに起因する部分的な誤解を示唆している。したがって、過去の知見を再評価する必要性が示された。
成果の意義は二点ある。第一に、ツール選定の際に単なる検出数や既存ベンチマークに依存するのではなく、人的評価と合わせて精度を評価すべきであること。第二に、プロダクトに即した運用設計—すなわち警告のフィルタリング、優先度付け、人間による最終判断の導入—が不可欠であることが明示された。これらは導入時の投資対効果を高める直接的な示唆である。
検証は定量的で再現可能な手順に基づくが、研究者自身もデータセットやツール設定の差異が結果に与える影響を慎重に評価している。したがって、提示された結論は「一般傾向」として捉え、個別プロジェクトでは事前検証を必須とすることが推奨される。これは現場リスクを低減するための実務的な対応である。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は有益な示唆を与える一方で、いくつかの議論点と限界も明示している。第一に、人間ラベリング自体が主観的であり、異なる組織やドメインでは評価基準が変わり得る点である。第二に、ツールの設定次第で検出結果は大きく変わるため、ベンチマーク結果をそのまま適用することは危険である。第三に、機械学習モデルは学習データに依存するため、ドメイン外のコードに対して過信すると誤った判断を招く可能性がある。
さらに技術的負債の評価は単純なスコア化では捉えきれない側面があり、ビジネス上の優先度や将来の変更計画を含めた総合的な判断が必要である。研究はこれらの課題を認めた上で、指標の信頼性向上のための方法論的提言を行っている。ただし、実務への移植にあたっては各企業のリスク許容度や資源配分の方針に合わせたカスタマイズが不可欠である。
議論の中核は「自動化と人間の役割のバランス」である。自動化はスケールメリットを提供するが、現場の直感や経験に基づく判断を置き換えるものではない。したがって研究は、自動指標を運用する際に人間のレビューをどの段階でどう組み込むかという運用設計が重要であることを強調している。経営層はここに投資判断と導入体制設計の重点を置くべきである。
最後に、研究は過去の研究が使用したデータソースの妥当性を問い直す必要を示した。特にSonarQube出力をそのまま地力データとして利用した研究結果は、誤検知の影響を受けている可能性がある。これに対して今後は、より信頼性の高い高次指標や人的ラベリングを基準とした再評価が望まれる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究と実務の課題は明快である。第一に、ツールの出力を現場の判断と定期的に突合するプロセスを標準化すること。これにより誤検知に起因する運用コストを低減できる。第二に、保守性を評価する際には単純な検出数よりもビジネスインパクトに基づく重み付けを導入し、優先度付けの基準を経営視点で設計することが必要である。第三に、機械学習モデルを導入する場合は、まず限定的なプロジェクトで学習と評価を行い、ドメイン適応の確認を行うべきである。
研究ベースでの推奨アクションとしては、Code Healthのような高次指標の活用と、SonarQube的な低レベルチェックの用途の明確化である。さらに、既存研究の再評価キーワードとしては、”maintainability metrics”, “Code Health”, “SonarQube”, “machine learning maintainability”, “technical debt” などが挙げられる。これらは英語での検索に有効であり、実務者が文献やツール比較を行う際の出発点となる。
最後に、経営層に向けた実務的提案としては、ツール導入を技術投資と位置づけ、導入前評価、導入時の小スコープ試験、本格導入後の定期的な現場フィードバックの三段階で運用設計を行うことを勧める。これにより初期投資の回収と信頼性の高い運用が両立する。技術的な改良だけでなく、運用プロセスの整備が成果を左右する。
会議で使えるフレーズ集
「まずは小さなプロジェクトでCode Healthを試験導入し、現場の評価とすり合わせましょう。」
「SonarQubeの細かい警告はコーディング規約運用に回し、保守判定は高レベル指標で優先付けします。」
「ツールの数値をそのまま鵜呑みにせず、人間の影響度評価で最終判断しましょう。」
「導入前にROIを見積もり、スモールスタートで検証→拡張のプロセスを実行します。」
M. Borg, M. Ezzouhri, A. Tornhill, “Ghost Echoes Revealed: Benchmarking Maintainability Metrics and Machine Learning Predictions Against Human Assessments,” arXiv preprint arXiv:2408.10754v1, 2024.
