MISRA Q&A：よくある質問と回答

MISRA C++:2023に関する専門家の見解：準拠の課題とベストプラクティス

当社の専門家であるDr. Sebastian KringsとDr. Daniel Simonが、MISRAコーディングガイドラインに関する最新の質問にお答えします。

MISRAコーディングガイドラインの世界をさらに深く探求するには、Daniel氏とSebastian氏が最近主催した大好評のウェビナーシリーズ「MISRA Mondays」の視聴をお勧めいたします。MISRAに関する専門知識を、20分という消化しやすい長さでご提供いたします。MISRA Mondaysをオンデマンドでご覧ください。

【主な内容】Sebastian氏とDaneil氏に以下の点について伺いました。

• MISRAの基本とMISRA C++:2023 / MISRA C:2025
• よくある技術的課題
• MISRA準拠と効率化のためのベストプラクティス
• 複数言語環境におけるMISRA
• MISRAコーディングガイドライン導入時の開発者の課題

MISRA C++:2023における最も影響力の大きい変更点は何か？

• 網羅性のレベル：最新のC++バージョンに合わせて更新されました。
• ツールベンダーの積極的な関与により、より実用的なルールセットが実現しました。現在のルールは判定可能性が高く、検証性も向上しています。
• MISRA Cにご関心があり、変更点について詳しく知りたい方は、当社のブログ記事「新MISRA C:2025ルール」をご覧ください。

MISRAにおいて、セキュリティは安全と同等に重要ですか？

• どちらも重要であり、しばしば重複する領域です。
• 後期のMISRA更新では、セキュリティ関連のルールが追加されています。
• コード品質は両領域に影響を及ぼします。

大規模プロジェクトにおけるMISRA準拠の自動化にはどのような課題がありますか？

• 柔軟でスケーラブルなツールチェーンの必要性です。
• 異なる開発ワークフロー、機能ブランチ、CI/CDが複雑性を加えます。
• MISRAチェックはチーム横断的な因果関係を扱い、大規模環境で強制可能でなければなりません。
• 結局のところ、大規模プロジェクトでは原因と結果が異なるチームに分散する可能性があるため、これは組織的・ワークフロー上の課題となります。

MISRAは機械学習によるルール検証の恩恵を受けられますか？

• 優先順位付け、類似違反のグループ化、修正提案の補助などにおいて可能性はあります。
• 機械学習は支援できても、特に安全性が関わる文脈では開発者の判断に代わるものではありません。

ChatGPTはMISRAチェックを処理できますか？

• ChatGPTはMISRA準拠コードの生成に役立ちますが、説明責任や一貫性を保証できません。
• 100%の準拠が求められる環境では、これが問題となる可能性があります。
• 開発者は依然として検証の責任を負うため、いずれにせよ準拠チェックにはツールの使用が必要となります。

無料または低価格のツールでMISRAを成功させられるか？

• 全てのコーディングガイドラインの成功は、自動チェック・強制ツールの有無にかかっています。
• 手動チェックは非現実的であり、ツールは不可欠です。
• 無料ツールは存在しますが、商用ツールはより広範な対応範囲、追加サポート、およびルールの包括的なチェックを提供します。Axivionは例えば全ルールをカバーしています。

MISRA C++:2023はC++ Core GuidelinesやClang-Tidyのようなツールとどのように比較されますか？

• C++ Core Guidelinesはより広範で一般的なものです。
• MISRA規格は安全性が極めて重要なシステムや組込みシステムに重点を置いています。つまり、それぞれ焦点が異なり、どちらが優れているというものではありません。
• MISRAはバージョン管理された認証可能なルールセットを提供しますが、コアガイドラインは継続的に進化し、明確なバージョンを提供しません。これは認証とプロセスの問題です。

MISRAの更新サイクルが遅いことにはどう対処すべきでしょうか？

• 安全性が極めて重要な分野では、頻繁な変更よりも安定性が優先されます。
• 頻繁な更新（AUTOSARなど）は断片化を引き起こします。
• MISRA 2023は安定した基盤であり、今後の更新はおそらく緩やかなペースで進められるでしょう。
• MISRA修正による拡張アプローチは非常に実用的です。なぜなら、残りのルールが変更されないことが保証されているからです。

自動車業界以外ではMISRAはどのように認識されていますか？

• MISRAコーディング標準は、医療、航空宇宙、産業分野でも広く尊重されています。
• 業界固有の追加ルールを伴うベースラインとして使用されることが多く、MISRAルールの採用は非常に合理的です。
• 開発者は自身の環境に合わせてルールを適用または拡張できます。

RustやPythonなどを統合する際、MISRA標準との相互運用性における課題は何ですか？

• 言語ブリッジはMISRAルール（例：ヒープ使用、ポインタ操作）に違反する可能性があります。
• 一部の準拠問題は避けられません。逸脱事項は文書化する必要があります。
• C/C++側は可能な限り準拠を維持すべきです。

MISRAは並列プログラミングフレームワーク（OpenMP、CUDA）とどのように連携しますか？

• これらはMISRAが必ずしもカバーしない方法で言語セマンティクスを拡張します。
• これらを利用する際は、文書化されたルールからの逸脱が必要となる場合があります。
• プロジェクトではリスクを評価し、正当な例外を正式に承認する必要があります。

MISRAの原則は他の言語にも適用できますか？

• MISにある理論的根拠と意図を提供しており、これが他の言語における同等のルールの策定に役立つ可能性があります。
• MISRAの原則をRustや他の言語に適用する取り組みが活発に行われています。

多言語プロジェクトに適用する際のMISRAの不足点はどのようなものですか？

• 言語横断的な落とし穴（例：C ↔ Rust ↔ Python）に対処する標準はまだ存在しません。
• 正式なルールが確立されるには、経験とコミュニティの成熟が必要です。

開発者がMISRAを採用する際の心理的障壁はありますか？

• 開発者はルールベースのコーディングに制約を感じたり、圧倒されたりする可能性があります。
• 創造性からプロフェッショナリズムと長期的な保守性へのマインドセットの転換が求められます。
• 教育と明確な根拠が成功の鍵となります。

厳格なMISRA適用と実践的なソフトウェアエンジニアリングの柔軟性とのトレードオフは何でしょうか？

• ガイドラインの利点は異なる手段で実現可能です。
• MISRAは制約的であり、もちろんコードはMISRA準拠でなくとも正しい場合があります。そのため準拠には時間と労力がかかります。

特にペースの速い開発環境において、MISRA準拠と開発者の生産性のバランスをどう取るべきでしょうか？

• 早期かつ頻繁なチェック
• ベースライン設定

過去のMISRA改訂は、コード保守性や可読性において意図しない結果をもたらしましたか？

• MISRAガイドラインは人間の言語で記述されているため、解釈の余地が常に存在します。
• 誤解が生じないとは決して断言できません。またMISRAコンソーシアムが世界中の全コードを把握することは不可能です。これが常に何らかの動きと改善が続く理由です。
• 過去にルールが厳格すぎたり非現実的だった可能性もあります。
• ご不明な点がございましたら、MISRAコンソーシアムまでお問い合わせください。

開発者がMISRA導入に抵抗する主な理由と、それらの懸念への対処法は？

• MISRA活用への意欲が低い主な理由は通常二つあります。
  • 過去にMISRAなしでも機能していた大規模なレガシーコードベース
    • 解決策：ベースライン設定を実施し、レガシーコードには実行時の影響が大きいルールのみを適用すること
  • ルール間の関連性を理解していない場合
    • 解決策：トレーニングや説明文へのアクセスを通じて、こうした懸念に対処できます
  • 総括として、自動化、ベースライン設定、経時的な問題追跡が解決策となります。

特定のMISRAルールは、コアとなるユーザビリティを損なうことなく、UI中心のアプリケーションに適応できますか？

• 特定のルー可能ですが、全てではありません。そもそもそのように意図されたものではありません。
• 推奨事項として、適切と思われるものを選択してください。

安全非関連プロジェクトが日常的に依存する既存の例外規定は存在しますか？

• 特殊コンポーネント（例：直接ハードウェアアクセス、特殊なメモリ要件（またはその欠如）など）

自動車業界以外の安全規制はMISRA準拠を推奨していますか？

• はい、医療、航空宇宙、産業オートメーションなどの他の規制環境でもMISRA準拠は有益であり、通常は自動車業界と同様に安全性とセキュリティの確保が義務付けられています。
• MISRAは、C/C++を使用し安全性に依存するあらゆる業界にとって優れた出発点となります（Rustへの拡張に関しても同様です）。

専門家のご紹介

Daniel Simon博士は、ドイツのザールラント大学およびシュトゥットガルト大学にてコンピュータサイエンスを学びました。品質管理分野における様々な企業でのコンサルティング職を経て、現在はAxivionのプロフェッショナルサービス部門の責任者を務めています。

Qt GroupによるAxivionの買収後、Daniel氏はQt Quality Assuranceのお客様に対し、製品であるAxivion Static Code AnalysisおよびAxivion Architecture Verificationの最適な統合と活用を支援してい

Sebastian Krings博士は、静的ソフトウェア解析ツールを専門とする研究開発マネージャー兼ソフトウェアエンジニアです。以前はニーダーライン応用科学大学情報セキュリティ研究所でポスドク研究員を務め、デュッセルドルフ・ハインリヒ・ハイネ大学ソフトウェア工学・プログラミング言語講座に所属していました。2017年には、安全性が極めて重要なソフトウェアシステムの検証に関する形式手法の研究で博士号を取得しました。

Axivionでは、新たなコード品質分析手法の開発、技術要件の定義、ならびに自社ツールへの革新技術実装の監督に注力しています。

ご質問がございましたら

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