論文の概要: AutoEmpirical: LLM-Based Automated Research for Empirical Software Fault Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04997v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 16:37:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.988523
• Title: AutoEmpirical: LLM-Based Automated Research for Empirical Software Fault Analysis
• Title（参考訳）: AutoEmpirical: 経験的ソフトウェア故障解析のためのLLMに基づく自動研究
• Authors: Jiongchi Yu, Weipeng Jiang, Xiaoyu Zhang, Qiang Hu, Xiaofei Xie, Chao Shen,
• Abstract要約: 本稿では,経験的ソフトウェア故障研究の過程を,研究目標定義,データ準備,故障解析の3つの重要な段階に分解する。 本研究では,Large Language Models (LLMs) が故障解析の効率を大幅に向上し,平均処理時間は約2時間であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.429275242269664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding software faults is essential for empirical research in software development and maintenance. However, traditional fault analysis, while valuable, typically involves multiple expert-driven steps such as collecting potential faults, filtering, and manual investigation. These processes are both labor-intensive and time-consuming, creating bottlenecks that hinder large-scale fault studies in complex yet critical software systems and slow the pace of iterative empirical research. In this paper, we decompose the process of empirical software fault study into three key phases: (1) research objective definition, (2) data preparation, and (3) fault analysis, and we conduct an initial exploration study of applying Large Language Models (LLMs) for fault analysis of open-source software. Specifically, we perform the evaluation on 3,829 software faults drawn from a high-quality empirical study. Our results show that LLMs can substantially improve efficiency in fault analysis, with an average processing time of about two hours, compared to the weeks of manual effort typically required. We conclude by outlining a detailed research plan that highlights both the potential of LLMs for advancing empirical fault studies and the open challenges that required be addressed to achieve fully automated, end-to-end software fault analysis.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア欠陥を理解することは、ソフトウェア開発とメンテナンスの実証研究に不可欠である。 しかし、従来のフォールト分析は価値があるが、一般的には潜在的な障害の収集、フィルタリング、手動による調査など、専門家主導の複数のステップが伴う。 これらのプロセスは、労働集約的かつ時間を要するもので、複雑だがクリティカルなソフトウェアシステムにおける大規模な障害研究を妨げ、反復的な経験的研究のペースを遅らせるボトルネックを生み出します。 本稿では,(1)研究目標定義,(2)データ準備,(3)故障解析の3つの段階に分けて実験的ソフトウェア故障研究の過程を分解し,オープンソースソフトウェアの故障解析に大規模言語モデル(LLM)を適用した最初の調査研究を行う。 具体的には,高品質な実証実験から得られたソフトウェア欠陥3,829件について評価を行う。 以上の結果から, LLMは, 通常の手作業よりも平均処理時間約2時間で, 故障解析の効率を大幅に向上できることがわかった。 我々は、経験的欠陥研究を進めるためのLLMの可能性と、完全に自動化されたエンドツーエンドのソフトウェア障害解析を達成するために必要なオープンな課題の両方を強調した詳細な研究計画の概要をまとめて締めくくる。

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