LLMによるヒューリスティック判定を用いたOSSリポジトリの活動継続性推定

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2026-09-03
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: LLMによるヒューリスティック判定を用いたOSSリポジトリの活動継続性推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Estimating OSS Repository Activity Continuity Using LLM-Based Heuristic Classification
• 言語: jpn
• キーワード / 言語: ja
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ポスター論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 株式会社日立製作所
• 著者所属: 株式会社日立製作所
• 著者所属: 株式会社NTTデータグループ
• 著者所属: 富士通株式会社
• 著者所属: フェリカネットワークス株式会社
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 九州大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hitachi, Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hitachi, Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT DATA Group Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Limited
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): FeliCa Networks, Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu University
• 著者名: 野寄,祐樹; 王,植; 野々口,大幹; 橋本,隆; 直井,颯汰; 鵜林,尚靖; 近藤,将成
• 著者名(英): Yuki Noyori; Zhi Wang; Daiki Nonoguchi; Takashi Hashimoto; Sota Naoi; Naoyasu Ubayashi; Masanari Kondo
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: OSSリポジトリはソフトウェア開発の重要な依存先であるが，人気のあるリポジトリであっても保守が弱まり，利用者が活動継続性を判断しにくい場合がある．本稿では，最終更新日や直近活動量のような日数・日時・期間窓特徴を用いず，リポジトリに蓄積された構造的特徴から活動継続性を推定するGPT-5.5を用いたLLM支援ヒューリスティック判定を検討した．探索用50件で協働規模，開発基盤，リリース工程，保守者集中度の観点を整理し，残り50件を匿名化して評価した．その結果，accuracy，precision，recall，F1はいずれも0.84となり，非日数特徴だけでも活動継続性を一定程度推定できることが分かった．特に，少数メンテナへの依存，外部貢献処理の停滞，リリース・保守基盤の弱さは活動停止につながる構造として現れた．一方，規制対応や完成済みライブラリのような例外的停止，および過去に活発だったリポジトリの痕跡は誤分類の要因となった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: OSS repositories are critical dependencies in modern software development, but even popular repositories may gradually lose maintenance activity. This paper examines a GPT-5.5-based LLM-assisted heuristic for estimating repository activity without using recency features such as dates, elapsed days, or fixed time-window activity counts. We first analyze 50 repositories to identify structural signals related to collaboration scale, development infrastructure, release process, and maintainer concentration, and then evaluate the resulting heuristic on another 50 anonymized repositories. The evaluation achieved 0.84 accuracy, precision, recall, and F1, indicating that non-recency structural signals can estimate activity continuity to a meaningful extent. In particular, inactive repositories often exhibited maintainer concentration, stalled handling of external contributions, and weak release or maintenance infrastructure. The error analysis also shows that exceptional cases, such as regulatory removal or completed libraries, and historical traces of formerly active repositories remain important limitations.
• 書誌情報: ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2026論文集; 巻 2026, p. 290-291, 発行日 2026-09-03
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会