基本情報技術者 2010年 秋期 午前（科目A） 問23

プログラムの静的解析ツールで検出できるものはどれか。【午前2 解説】

要点まとめ

• 結論: 静的解析はソースコードを実行せずに構文やデータフローを解析し、未使用変数などの問題を検出できます。
• 根拠: 静的解析は実行時の入力や実行経路に依存せず、代入や参照の有無、制御フローの不整合を解析するためです。
• 差がつくポイント: 性能やテスト未実行の命令は実行時情報が必要なので動的解析／プロファイリングと区別して考える理解が重要です。

正解の理由

よくある誤解

• 静的解析で実行時の性能（関数ごとの実行処理時間）が分かると思い込む誤解。処理時間は実行環境や入力に依存するためプロファイラやベンチマークが必要です。
• 「テストで実行されなかった命令」＝静的解析で検出できると考える誤り。これはテスト実行結果に基づくカバレッジ情報であり動的解析（テスト実行）が必要です。
• 静的解析で仕様との整合性や扱い漏れが完全に分かると過信する誤り。仕様解釈や業務ロジックの欠落は自動判定が難しく、レビューやテストが補完します。

解法ステップ

1. 「静的解析」の定義を確認：コードを実行せずに解析する手法であることを思い出す。
2. 各選択肢が実行時情報を必要とするか否かで分類する。実行時依存 = 動的解析／プロファイリングが必要。
3. 実行不要でソースから検出可能なもの（未使用変数、構文エラー、到達不能コードの一部など）を選ぶ。
4. 該当する選択肢（イ）を選択する。

選択肢別の誤答解説

• ア: 関数ごとの実行処理時間
  • 実行時間は入力データやハードウェア、実行時の最適化に依存します。静的解析では精確な時間測定は不可能で、プロファイラによる動的測定が必要です。
• イ: 後に使用されない変数への代入
  • 静的解析が得意とする典型例です。未使用変数の代入はデータフロー解析で検出され、「assigned but never used」等の警告になります。
• ウ: プログラム仕様に対応する処理の記述漏れ
  • 仕様適合性の欠如は文脈やドメイン知識が必要で、自動で確実に判定するのは困難です。静的解析はヒューリスティックに警告できても完全判定はできません。
• エ: 用意したテストケースでは実行されなかった命令
  • これはテスト実行結果（カバレッジ）に関する情報であり、動的解析（テスト実行＋カバレッジ測定）で判定します。静的解析は「到達不可能コード」の検出はできる場合がありますが、"用意したテストケースで実行されなかった" という事実そのものは動的情報です。

補足コラム

# sample.py
def compute():
    x = 10
    y = 20  # y に代入したが後で使われない
    return x * 2

print(compute())

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