Abstract本研究は横断的関心事をモジュラーなアスペクトに再構築するための支援系の作成を主なテーマとした。そのような支援系は既存のソフトウェアをアスペクト指向プログラミング化する際には不可欠である。その理由は、開発者が既存ソフトウェアを段階的にアスペクト指向コードに変換することを助け、結果としてソフトウェアのモジュール性を高め、コードの理解・維持・拡張を容易ならしめるためである。発見する(アスペクト発掘)適切な手法がないことが分かった。横断的関心事は、通常プログラムの複数のモジュールに記述が分散し、他の関心事の記述と混在しているため発見することは容易でない。そのような関心事を発見することは、再構築のために必須のことである。本研究ではそのための新しい手法として、プログラムを論理データベースにおける事実として表わし、横断的関心事を論理問い合わせ式として実現するものを提案した。Kniesel博士と共同し、彼らが開発しているJTransformerシステムを用いて作成した。現状では試作段階であるが、他の研究と比べると、我々の手法は高い実行性能を持っことが示せた。発掘のための手順もほとんどが自動化できるものとなった。この手法を基にして、発掘によって得られた結果を元に、半自動的に再構築を行うための統合的な手法を設計した。論理データベースによる手法と並行して、テストプログラムの利用についても検討を行った。関心事発見につながる段階までは来ていないが、テストプログラムを用いたポイントカット言語の提案を行うなどの成果を得ている。