JP2013196237A - 情報処理装置 - Google Patents

情報処理装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2013196237A
JP2013196237A JP2012061388A JP2012061388A JP2013196237A JP 2013196237 A JP2013196237 A JP 2013196237A JP 2012061388 A JP2012061388 A JP 2012061388A JP 2012061388 A JP2012061388 A JP 2012061388A JP 2013196237 A JP2013196237 A JP 2013196237A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
quality
value
evaluation value
predicted
input
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2012061388A
Other languages
English (en)
Inventor
Hajime Takahashi
源 高橋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Priority to JP2012061388A priority Critical patent/JP2013196237A/ja
Publication of JP2013196237A publication Critical patent/JP2013196237A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】製品の開発に伴う最適な開発機能の決定支援が不十分であるという問題を解決すること。
【解決手段】本発明における情報処理装置は、利用者から収集された、製品に対して予め設定された品質の評価値と前記品質の重要度との入力を受け付けるとともに、前記製品に対する要求を実現するための構成を表す開発構成情報と、当該開発構成情報にて表される構成が品質に及ぼす影響の度合いを表す影響度との入力を受け付ける入力手段と、前記評価値と前記影響度に基づいて前記評価値の向上の予測を表す向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度の差から予測品質乖離値を算出する算出手段と、前記予測品質乖離値を出力する出力手段と、を備える
【選択図】図1

Description

本発明は、情報処理装置にかかり、特に、製品の開発に伴う開発機能の決定を支援する情報処理装置に関する。
製品の効率的な開発や、開発段階からの品質保証を実現するための品質機能展開を適用したシステムが普及している。品質機能展開のシステムを利用することで、開発者側で設定された仕様の達成度を評価し、製品の品質を確保することが可能になる。一方、上述した品質機能展開のシステムでは、利用者の要求を開発者側の仕様に置き換えて設計品質を考慮する際に、利用者側の要求に対する現状の満足度や充足度を考慮しないものがほとんどであり、利用者側からの要求を十分に考慮していないことがあった。このため、仕様の達成度が高くても、製品の品質が向上したことを利用者が認知できないことがあった。
ここで、特許文献1には、利用者側からの要求に基づく製品開発を行う技術が開示されている。例えば、特許文献1には、利用者からの要求の重要度と、その要求に係る開発コストを算出し、一覧情報として表示する技術が開示されている。
特開2003−331005号公報
しかしながら、上述した特許文献1の技術は、利用者からの要求の重要度と、開発コストを表示するものであり、開発者側で設定された仕様の達成度と達成による要求の満足度や充足度の関連付けの評価を行っていないので、開発する製品の品質を十分に確保できないおそれがあった。このように、上述した品質機能展開のシステムと特許文献1の技術には、利用者側の要求と、開発者側で設定された仕様の達成度の評価と、が関連付けられておらず、製品の開発に伴う最適な開発機能の決定支援が不十分であるという問題点があった。
このため、本発明の目的は、上述した課題である、製品の開発に伴う最適な開発機能の決定支援が不十分であるという問題を解決することができる情報処理装置を提供することにある。
上記目的を達成すべく、本発明の一形態である情報処理装置は、
利用者から収集された、製品に対して予め設定された品質の評価値と前記品質の重要度との入力を受け付けるとともに、前記製品に対する要求を実現するための構成を表す開発構成情報と、当該開発構成情報にて表される構成が品質に及ぼす影響の度合いを表す影響度との入力を受け付ける入力手段と、
前記評価値と前記影響度に基づいて前記評価値の向上の予測を表す向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度の差から予測品質乖離値を算出する算出手段と、
前記予測品質乖離値を出力する出力手段と、
を備える、
という構成を取る。
また、本発明の他の形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
利用者から収集された、製品に対して予め設定された品質の評価値と前記品質の重要度との入力を受け付けるとともに、前記製品に対する要求を実現するための構成を表す開発構成情報と、当該開発構成情報にて表される構成が品質に及ぼす影響の度合いを表す影響度との入力を受け付ける入力手段と、
前記評価値と前記影響度に基づいて前記評価値の向上の予測を表す向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から予測品質乖離値を算出する算出手段と、
前記予測品質乖離値を出力する出力手段と、
を実現させるためのプログラムである。
また、本発明の他の形態である、情報処理方法は、
情報処理装置にて、
利用者から収集された、製品に対して予め設定された品質の評価値と前記品質の重要度との入力を受け付けるとともに、前記製品に対する要求を実現するための構成を表す開発構成情報と、当該開発構成情報にて表される構成が品質に及ぼす影響の度合いを表す影響度との入力を受け付け、
前記評価値と前記影響度に基づいて前記評価値の向上の予測を表す向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から予測品質乖離値を算出し、
前記予測品質乖離値を出力する、
という構成を取る。
本発明は、以上のように構成されることにより、製品の開発に伴う最適な開発機能の決定支援を実行することができるという優れた効果を有する。
本発明における情報処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明における情報処理装置の機能ブロックを示す図である。 本発明における評価値と重要度を説明するための図である。 本発明におけるシナリオ情報の各要素を説明するための図である。 本発明におけるシナリオ情報を説明するための図である。 本発明における関連付け行列を説明するための図である。 本発明における開発ケースにかかる関連付け行列を説明するための図である。 本発明における出力画面の例を示す図である。 本発明における出力の例を示す図である。 本発明におけるコストを考慮した出力の例を示す図である。 本発明における情報処理装置の動作を示すフローチャートである。 本発明における情報処理装置の動作のうち、入力処理を示すフローチャートである。 本発明における情報処理装置の動作のうち、出力処理を示すフローチャートである。 本発明における出力画面の例を示す図である。
本実施形態を、図1乃至図14を参照して説明する。図1乃至図10と図14は、情報処理装置11の構成を説明するための図である。図11乃至図13は、情報処理装置11の動作を説明するための図である。
[構成]
図1は、本実施形態における情報処理装置11の構成を示すブロック図である。図1に示されるように、情報処理装置11は、制御部21、入力部22、出力部23、および、記憶部24を備えている。
制御部21は、情報処理装置11の各種の処理を制御する。制御部21は、記憶部24に記憶されているプログラムを、RAM(Random Access Memory)(図示せず)に読み出し、各種の処理を実行する。例えば、情報処理装置11(制御部21)は、プログラムを実行することにより、図2に示される算出部31、行列生成部32、および、取得部33の各種の処理を実行する。
入力部22(入力手段)は、利用者から収集された、製品(例えばソフトウェア)に対して予め設定された品質の評価値と品質の重要度との入力を受け付ける。製品に対する品質(品質項目)には、例えば、統合性、信頼性、操作性、簡潔性、理解性、および、信憑性などがある。
統合性とは、例えば、他のシステムとの連携がとりやすいかを示す情報である。信頼性とは、例えば、エラーが発生した場合にすぐに回復できるかを示す情報である。操作性とは、例えば、利用者が使用したい機能が使いやすいかを示す情報である。簡潔性とは、例えば、出力(表示)された情報に冗長な表現や余計な情報が含まれているかを示す情報である。理解性とは、例えば、出力された情報に含まれる表現(例えば、単語、記号、図表)が理解しやすいかを示す情報である。信憑性とは、例えば、出力された情報が利用者(顧客)に対して説明できる程度に信用できるかを示す情報である。
評価値と重要度は、利用者から収集したアンケートの調査結果などで得られる開発の対象になる製品または類似の製品に対する品質の評価値と重要度である。例えば、評価値は、数値化された利用者の品質の評価(例えば5段階評価)の平均値などの統計処理を施した結果を利用する。また、重要度は、利用者が考える製品に対する重要さの度合いの平均値などの統計処理を施した結果を利用する。そして、図3に示されるように、記憶部24は、入力部22により入力された品質項目ごとの評価値Q(=q,・・・,q(Mは自然数))と重要度QE(=qE,・・・,qE)とを記憶する。
次に、入力部22は、開発者からシナリオ情報の入力を受け付ける。シナリオ情報は、製品を開発するために必要な情報であり、例えば、製品の開発を発注した発注者(開発者側)により入力される。具体的には、図4A乃至図4Dに示されるように、シナリオ情報として、複数の要求項目R(1≦j≦J:Jは自然数)と、機能項目f(1≦l≦L:Lは自然数)と、構成要素d(1≦n≦N:Nは自然数)と、開発工程p(1≦k≦K:Kは自然数)との入力を受け付ける。また、入力部22は、シナリオ情報として影響度の入力を受け付ける。
要求項目とは、利用者から収集した製品に対する要求である。要求は、例えば、「処理を早くする」、「操作性をよくする」などである。機能項目とは、製品に対する要求を実現するために製品に追加する機能の項目を表す。機能項目は、例えば図4Bに示されるように、GUI(Graphical User Interface)操作画面、画面表示+グラフ出力、データ管理、および、計算処理などがある。
構成要素とは、製品に対する要求を実現するための機能項目の構成(開発構成情報)を表す。構成要素は、例えば図4Cに示されるように、データ構造、制御・判断処理、推定・解析処理、表示処理、および、データ変換処理などがある。そして、図6を参照して後述するように、機能項目と構成要素とは関連付けられている。
開発工程とは、製品を開発するための工程を表す。開発工程は、例えば図4Dに示されるように、基本設計、詳細設計、製造、および、総合試験などがある。そして、開発工程のそれぞれには、製造前または製造後の属性が設定されている。
影響度は、シナリオ情報として入力された構成要素dが、品質(品質項目の評価値q)に及ぼす影響の度合いを表す値である。例えば、相関関係が成立する場合に1が入力され、相関関係が成立しない場合に0が入力される。
図5は、入力部22により入力され、記憶部24に記憶されたシナリオ情報の例を示す図である。図5に示されるように、要求項目Rごとに、機能項目と、機能項目に対応する開発工程の見積工数が記憶されている。
ここで、算出部31(算出手段)は、製造(前)までの工数と、テスト工数を算出する。図5の例では、算出部31は、基本設計と詳細設計と製造との見積工数の和を、製造までの工数として算出する。また、算出部31は、単体試験と総合試験との見積工数の和を、テスト工数として算出する。
そして、算出部31は、例えば、複数の要求項目R乃至Rのうち工数が最も少ない機能項目f乃至fの製造までの工数のそれぞれを1(基準)として正規化し、製造前工数tを算出する。また、同様に、算出部31は、複数の要求項目R乃至Rのうち工数が最も少ない機能項目f乃至fのテスト工数のそれぞれを1として正規化し、製造後工数tを算出する。
図5の例では、要求項目Rの機能項目f乃至fの製造までの工数とテスト工数とが最も少なくなるので、それぞれを1として正規化する。そして、算出部31は、要求項目Rの機能項目のそれぞれに対する製造前工数tと製造後工数tとを算出する。例えば、算出部31は、要求項目Rの機能項目fの製造までの工数である「450」を、基準となる工数である「350」(要求項目Rの機能項目fの製造までの工数)で割ることにより、製造前工数tとして「1.29」を算出する。結果として、製造前工数tと製造後工数tとは、L個の要素を持つベクトルとして表すことができる。
次に、取得部33は、例えば、入力部22により入力を受け付けた、機能項目f乃至fのそれぞれの開発工程p乃至pの金額のうち、要求項目Rごとの総和を、見積金額として取得する。なお、開発工程に対応する見積金額は、機能項目fのそれぞれについて開発工程p乃至pのそれぞれの金額に基づいて取得することもできる。
また、取得部33は、例えば、入力部22により入力を受け付けた、基準になる機能項目f(例えば、要求項目R乃至Rのうち見積金額が最小になる機能項目f乃至f)の見積金額を1として正規化したコストのうち、要求項目Rごとの総和を、見積コストとして取得する。
なお、図5の例において、見積工数が要求項目Rよりも少ない要求項目Rの方が、金額が高いのは、金額と時間(見積工数)との関係が比例関係ではなく、開発者の能力に依存するためである。
次に、図2の行列生成部32は、機能項目fと構成要素dとに基づいて、第1の行列(行列A)を生成し、構成要素dと品質項目と影響度とに基づいて、第2の行列(行列B)を生成する。図6を参照して、生成された行列について説明する。
図6Aは、第1の行例の例を示す図である。図6Aの例では、機能項目fと構成要素dとの間に関連がある場合に1が入力され、関連がない場合に0が入力される。例えば、GUI操作画面(f)は、制御・判断処理(d)と表示処理(d)と関連付けられていることがわかる。
図6Bは、第2の行列の例を示す図である。第2の行列は、入力された影響度に基づいて、構成要素dと品質項目qとの間に相関関係が成立する場合に1が入力され、相関関係が成立しない場合に0が入力される。例えば、データ構造(d)は、統合性(q)と信頼性(q)と相関関係があることがわかる。
また、行列生成部32は、1以上の要求項目Rと関連付けられたケース(開発ケース)(Case1乃至Casei(1≦i≦I:Iは自然数))を表す要求関連付け行列を生成する。
図7は、要求関連付け行列の例を示す図である。図7の例では、ケース(Casei)と要求項目Rとの間に関連がある場合に1が入力され、関連がない場合に0が入力される。例えば、Case4は、要求B(R)と要求D(R)と関連付けられていることがわかる。
算出部31は、入力部22により入力された評価値Q(=q,・・・,q(Mは自然数))と重要度QE(=qE,・・・,qE)との差から品質乖離値(品質Gap値)Gを算出する。すなわち、品質乖離値G(=g,・・・,g)は、以下の式(1)で示される。
Figure 2013196237
また、算出部31は、行列生成部32により生成された第1の行列(行列A)と第2の行列(行列B)とに基づいて、向上予測値を算出する。ここで、行列Aと行列Bとは、以下の式(2),(3)で示される。
Figure 2013196237
Figure 2013196237
そして、算出部31は、行列の積ABに基づいて、機能項目fに対する各品質の評価値qの向上予測値を算出する。
行列Aと行列Bとは、構成要素dの数が異なるため、機能項目が品質の評価値へ及ぼす影響を考慮する必要がある。従って、行列Bの列における非ゼロ要素の数(すなわち、構成要素dの数)で正規化する。
例えば、図6Bでは、統合性(q)の列に3つの構成要素(構成要素d,d,d)が存在するので、qは(1/3)qに書き換えられる。他の品質項目についても同様に書き換えると、行列B’=(1/3q,1/5q,1/2q,1/2q,1/2q)が生成される。この正規化処理を行なった行列B’を用いて式(2)に式(3)を代入すると、式(4)が得られる。
Figure 2013196237
式(4)のAB’は、機能項目fのそれぞれの品質向上の予測係数を表している。
そして、算出部31は、要求項目Rの品質項目qのそれぞれに対する品質向上予測値Zを算出する。品質向上予測値Zは、以下の式(5)により算出される。
Figure 2013196237
式(5)のq(t,t)は、品質項目と工数(製造前工数tと製造後工数t)の関係を表す式である。例えば、q(t,t)は、以下の式(6)により表わされる。
Figure 2013196237
統合性(q)と操作性(q)と理解性(q)と信憑性(q)は、工数との関係が正の相関になる品質項目である。つまり、工数が増加するほど、品質の向上が期待できるものである。従って、q(t,t)(m=1,3,5,6)は、製造前工数tと、製造後工数tとの積により表わされる。
一方、信頼性(q)と簡潔性(q)は、工数と正の相関を有しない品質項目である。例えば、製造前工数tが増加すると開発した機能どうしの関係性が複雑になり、品質の向上が困難になる(または品質が劣化する)ものである。従って、q(t,t)(m=2,4)は、製造後工数tを製造前工数tで割った値により表わされる。なお、q(t,t)は、上記の例に限られない。
このように、算出部31は、式(4)により得られた品質項目qのそれぞれに対する機能項目fと、品質項目qに対応する製造前工数tと、製造後工数tとに基づいて、要求項目Rの品質項目qのそれぞれに対する品質向上予測値Zとして算出する。
なお、式(5)は、コストを考慮しない場合の品質向上予測値Zであり、コストを考慮する場合、品質向上予測値Z’は、式(7)により算出される。
Figure 2013196237
すなわち、算出部31は、式(4)により得られた品質項目qのそれぞれに対する機能項目fと、その機能項目flに対応する製造前工数tと、製造後工数tとに基づいて算出された値を、要求項目RのコストCo(R)で割った値であり、その値の総和を、要求項目Rの品質項目qのそれぞれに対する品質向上予測値Z’として算出する。
コストを考慮するか否かは、入力部22により、コストの考慮の有無を表す情報の入力を受け付けた場合に判定する。例えば、図8に示されるように、出力部23により出力された表示画面から、ユーザがコストの考慮の有無を入力し、入力部22がユーザからの入力を受け付けることで、コストを考慮するか否かを判定する。
そして、算出部31は、入力部22により入力を受け付けた評価値Qと、式(5)または式(7)により算出された品質向上予測値Z(Z’)との和により予測品質評価値Q^を算出する。すなわち、予測品質評価値Q^は、以下の式(8)により示される。
Figure 2013196237
次に、算出部31は、期待値QE^を算出する。期待値QE^は、経年変化などにより重要度QEが変化する場合に、予め設定された方法に基づいて算出される。経年変化などにより重要度QEが変化しない場合には、期待値QE^と重要度QEとが、同じ値になる。
そして、算出部31は、予測品質乖離値(予測品質Gap値)G^を算出する。算出部31は、式(8)により算出された予測品質評価値Q^と期待値QE^との差により予測品質乖離値G^を算出する。すなわち、予測品質乖離値G^は、以下の式(9)により示される。
Figure 2013196237
次に、入力部22は、選択指針の入力を受け付ける。選択指針には、例えば図8に示されるように、最大化と平衡とがある。最大化とは、ユーザにより入力された品質項目について、予測品質乖離値G^が最大になるケースから順番に並び替えて出力する方法である。また、平衡とは、予測品質乖離値G^が予め設定された閾値(例えば0)以上であり、品質乖離値に対して、ばらつきが小さい(例えば、標準偏差が小さい)ケースから順番に並び替えて出力する方法である。なお、算出部31がばらつき(例えば標準偏差)を算出する。
そして、出力部23(出力手段)は、入力部22により入力を受け付けた選択指針に基づいて、予測品質乖離値G^を出力する。図9と図10を参照して、出力部23による出力結果の例について説明する。
図9は、品質項目「操作性」について最大化した場合の出力結果の例を示している。図9Aに示されるように、出力部23は、コストを考慮せずに(式(5)に基づいて)算出した操作性の予測品質乖離値G^が「15.1」と最大になるCase3から、予測品質乖離値G^が「3.00」と最小になるCase2まで、大きい順に並び替えて出力する。また、図9Bに示されるように、出力部23は、図9Aにより示される予測品質乖離値G^および品質乖離値Gをグラフ化して出力することもできる。
図9Bの例では、品質乖離値51と、ケースごとの予測品質乖離値61とが出力されている。具体的には、Case1の予測品質乖離値61−1と、Case2の予測品質乖離値61−2と、Case3の予測品質乖離値61−3と、Case4の予測品質乖離値61−4と、Case5の予測品質乖離値61−5と、Case6の予測品質乖離値61−6とが出力されている。
次に、図10を参照して、コストを考慮した場合の出力部23による出力結果の例について説明する。図10には、入力部22により入力を受け付けたコストが「3.5」以下であり、且つ、品質項目「操作性」について最大化した場合の出力結果の例を示している。
図10Aに示されるように、出力部23は、コストを考慮して(式(7)に基づいて)算出した操作性の予測品質乖離値G^が「2.62」になるCase5から、予測品質乖離値G^が「0.43」になるCase2まで、大きい順に並び替えて出力する。また、出力部23は、Case3のコストが「3.65」であり、入力部22により入力を受け付けたコスト「3.5」を超えるので、Case3をCase2の下に出力する。なお、Case3のように条件が成立していないケースは出力しないようにすることもできる。
また、図10Bに示されるように、出力部23は、図10Aにより示される予測品質乖離値G^および品質乖離値Gをグラフ化して出力することもできる。図10Bの例では、品質乖離値51と、コストを考慮した、ケースごとの予測品質乖離値71とが出力されている。具体的には、Case1の予測品質乖離値71−1と、Case2の予測品質乖離値71−2と、Case3の予測品質乖離値71−3と、Case4の予測品質乖離値71−4と、Case5の予測品質乖離値71−5と、Case6の予測品質乖離値71−6とが出力されている。
[動作]
次に、図11乃至図13を参照して、上述した情報処理装置11の動作について詳細に説明する。図11乃至図13は、情報処理装置11の動作を示すフローチャートである。
まず、ステップS1において、情報処理装置11は、入力処理を実行する。図12を参照して、入力処理について説明する。
図12は、情報処理装置11の入力処理を説明するフローチャートである。図12のステップS11において、入力部22は、品質の評価値Qと重要度QEとの入力を受け付ける。そして、ステップS12において、算出部31は、品質乖離値Gを算出する。算出部31は、上記した式(1)を用いて、品質乖離値Gを算出する。
次に、ステップS13において、入力部22は、シナリオ情報の入力を受け付ける。
具体的には、図7に示されるように、シナリオ情報として、複数の要求項目Rと、機能項目fと、構成要素dと、開発工程pと、金額・コストの入力を受け付ける。また、入力部22は、シナリオ情報として影響度の入力を受け付ける。
そして、ステップS14において、行列生成部32は、関連付け行列を生成する。具体的には、行列生成部32は、図6と図7を参照して説明した第1の行列と、第2の行列と、要求関連付け行列とを生成する。ステップS14の処理の後、処理は図11のステップS2に進む。
図11のステップS2において、算出部31は、品質向上予測値を算出する。品質向上予測値は、上記した式(5)または式(7)に基づいて算出される。そして、ステップS3において、算出部31は、期待値を算出する。なお、期待値と重要度が同じ値である場合、ステップS3の処理は省略することができる。
次に、ステップS4において、情報処理装置11は、出力処理を実行する。図13を参照して、情報処理装置11の出力処理について説明する。まず、ステップS21において、入力部22は、コスト制約情報の入力を受け付ける。例えば、入力部22は、図8の出力画面が出力部23により表示され、ユーザにより選択されたコスト考慮の有無を表す情報と、コストの上限値および下限値の情報とをコスト制約情報として入力を受け付ける。
続いて、ステップS22において、取得部33は、ケース情報を取得する。ケース情報は、図7を参照して説明した、1以上の要求項目から構成されるケースを表す情報である。
そして、ステップS23において、算出部31は、ステップS21の処理で入力を受け付けたコスト制約情報と、ステップS22の処理で取得されたケース情報とに基づいて、ケースごとに予測品質乖離値を算出する。
続いて、ステップS24において、入力部22は、選択指針情報の入力を受け付ける。例えば、入力部22は、図8の出力画面が出力部23により表示され、ユーザにより選択された最大化又は平衡を表す選択指針情報の入力を受け付ける。また、選択指針情報が最大化である場合、品質項目の入力を受け付ける。
続いて、ステップS25において、制御部21は、並び替え処理を実行する。例えば、ステップS24において、選択指針情報として最大化の入力を受け付けた場合、入力を受け付けた品質項目に対する予測品質乖離値の大きさが大きいケースから順番に並び替えを実行する。
また、例えば、ステップS24において、選択指針情報として平衡の入力を受け付けた場合、予測品質乖離値が予め設定された閾値以上であり、品質乖離値に対して、品質項目のばらつきが小さいケースから順番に並び替えを実行する。
そして、ステップS26において、出力部23は、品質乖離値と予測品質乖離値とを出力する。例えば、出力結果として図9に示される表(図9A)とグラフ(図9B)とが出力される。
そして、ユーザは、例えば、出力部23による出力結果に基づいて、予測品質乖離値G^が最大になるケースを、新たな製品の開発のための指針として選択することができる。また、ユーザは、例えば予測品質乖離値G^が品質乖離値G以上であり、ばらつきが最も小さくなるケースを選択することもできる。さらに、コストを考慮した最適なケースを選択することもできる(例えば図10Aの表と図10Bのグラフ)。
このように、ユーザ(製品の開発者)は、製品の利用者視点の情報と、開発者視点の情報とを関連付けた指標に基づいて、新たな製品の開発方針を選択することができる。
なお、上記した選択指針において、最大化と平衡の他に、階層化意思決定(AHP:Analytic Hierarchy Process)の手法を適用することもできる。例えば、図14に示されるように、出力部23は、品質項目と、その品質項目に対する優先度情報(重みづけ情報)の入力欄を出力する。そして、入力部22は、品質項目と優先度情報の入力を受け付ける。
優先度情報は、品質項目の順位に基づいて設定される重み値でもよいし、アンケート等の調査結果を用いて設定される重み値でもよい。そして、算出部31は、優先度情報が表す重み値と、評価値との積を予測品質評価値Q^’として再計算し、再計算された優先度情報に基づく予測品質評価値Q^’を用いて、予測品質乖離値G^’を算出する(図13のステップS23の処理)ことができる。
このように、品質項目に対する優先度(重み値)を入力することで、利用者や開発者が所望する製品を実現させるための機能がより明確に出力されるので、ユーザは、より最適な開発方針を選択することができる。
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
<付記>
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における情報処理装置等の構成の概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
(付記1)
利用者から収集された、製品に対して予め設定された品質の評価値と前記品質の重要度との入力を受け付けるとともに、前記製品に対する要求を実現するための構成を表す開発構成情報と、当該開発構成情報にて表される構成が品質に及ぼす影響の度合いを表す影響度との入力を受け付ける入力手段(入力部22)と、
前記評価値と前記影響度に基づいて前記評価値の向上の予測を表す向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から予測品質乖離値を算出する算出手段(算出部31)と、
前記予測品質乖離値を出力する出力手段(出力部23)と、
を備える情報処理装置。
上記情報処理装置によると、
入力手段は、利用者から収集された、製品に対して予め設定された品質の評価値と前記品質の重要度との入力を受け付けるとともに、前記製品に対する要求を実現するための構成を表す開発構成情報と、当該開発構成情報にて表される構成が品質に及ぼす影響の度合いを表す影響度との入力を受け付ける。
算出手段は、前記評価値と前記影響度に基づいて前記評価値の向上の予測を表す向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から予測品質乖離値を算出する。
出力手段は、前記予測品質乖離値を出力する。
従って、上記情報処理装置によると、製品の利用者視点の情報と、開発者視点の情報とを関連付けた情報を出力するので、より適切な新製品の開発方針を選択することができる。
(付記2)
付記1記載の情報処理装置であって、
前記入力手段は、前記製品に対して予め設定された複数の品質のそれぞれに対する前記評価値と、前記複数の品質のそれぞれに対する前記重要度との入力を受け付けるとともに、前記開発構成情報にて表される構成が前記複数の品質のそれぞれに及ぼす前記影響度の入力を受け付け、
前記算出手段は、前記複数の品質のそれぞれに対して、前記評価値と前記影響度に基づいて前記向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から前記予測品質乖離値を算出し、
前記出力手段は、前記複数の品質のそれぞれについて前記予測品質乖離値を出力する、
情報処理装置。
上記情報処理装置によると、
入力手段は、前記製品に対して予め設定された複数の品質のそれぞれに対する前記評価値と、前記複数の品質のそれぞれに対する前記重要度との入力を受け付けるとともに、前記開発構成情報にて表される構成が前記複数の品質のそれぞれに及ぼす前記影響度の入力を受け付ける。
算出手段は、前記複数の品質のそれぞれに対して、前記評価値と前記影響度に基づいて前記向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から前記予測品質乖離値を算出する
出力手段は、前記複数の品質のそれぞれについて前記予測品質乖離値を出力する。
従って、上記情報処理装置は、製品に対して予め設定された複数の品質のそれぞれに対して、予測品質乖離値を算出し、出力するので、ユーザは、利用者からの様々な情報を考慮した開発指針の中から最適なものを選択することができる。
(付記3)
付記1又は2記載の情報処理装置であって、
前記入力手段は、複数の要求のそれぞれを実現するための前記開発構成情報と、複数の前記開発構成情報にて表される構成のそれぞれに対応する前記影響度の入力を受け付け、
前記算出手段は、前記要求のそれぞれについて、前記評価値と前記影響度に基づいて、前記向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から前記予測品質乖離値を算出し、
前記出力手段は、算出された複数の前記予測品質乖離値のそれぞれを出力する、
情報処理装置。
上記情報処理装置によると、
入力手段は、複数の要求のそれぞれを実現するための前記開発構成情報と、複数の前記開発構成情報にて表される構成のそれぞれに対応する前記影響度の入力を受け付ける。
算出手段は、前記要求のそれぞれについて、前記評価値と前記影響度に基づいて、前記向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から前記予測品質乖離値を算出する。
出力手段は、算出された複数の前記予測品質乖離値のそれぞれを出力する。
従って、上記情報処理装置は、複数の要求のそれぞれを実現するために、複数の要求のそれぞれについて、予測品質乖離値を算出し、出力するので、様々な要求をより確実に実現するための開発指針を出力することできる。
(付記4)
付記3記載の情報処理装置であって、
前記入力手段は、前記複数の品質のうちの1つである対象品質の入力を受け付け、
前記出力手段は、入力された前記対象品質に対する複数の前記予測品質乖離値を、大きさに応じて並び替えて出力する、
情報処理装置。
上記情報処理装置によると、
入力手段は、前記複数の品質のうちの1つである対象品質の入力を受け付ける。
出力手段は、入力された前記対象品質に対する複数の前記予測品質乖離値を、大きさに応じて並び替えて出力する。
従って、上記情報処理装置は、予測品質乖離値を、大きさに応じて並び替えて出力するので、ユーザがより容易に所望する開発指針を選択することができる。
(付記5)
付記3記載の情報処理装置であって、
前記算出手段は、入力された前記評価値と前記重要度との差から品質乖離値を算出し、
前記出力手段は、算出された前記品質乖離値を出力する、
情報処理装置。
上記情報処理装置によると、
算出手段は、入力された前記評価値と前記重要度との差から品質乖離値を算出する。
出力手段は、算出された前記品質乖離値を出力する。
従って、上記情報処理装置は、現在の製品に対する品質乖離値と、新たに開発する製品に対する予測品質乖離値とを出力するので、ユーザが品質乖離値と予測品質乖離値とを比較して、より適切な開発指針を選択することができる。
(付記6)
付記5記載の情報処理装置であって、
前記入力手段は、前記複数の品質のうちの1つである対象品質の入力を受け付け、
前記算出手段は、前記品質乖離値に対する前記予測品質乖離値のばらつきを算出し、
前記出力手段は、入力された前記対象品質に対する複数の前記予測品質乖離値のうち、予め設定された閾値以上である前記予測品質乖離値を、前記ばらつきの大きさに応じて並び替えて出力する、
情報処理装置。
上記情報処理装置によると、
入力手段は、前記複数の品質のうちの1つである対象品質の入力を受け付ける。
算出手段は、前記品質乖離値に対する前記予測品質乖離値のばらつきを算出する
出力手段は、入力された前記対象品質に対する複数の前記予測品質乖離値のうち、予め設定された閾値以上である前記予測品質乖離値を、前記ばらつきの大きさに応じて並び替えて出力する。
従って、上記情報処理装置は、品質乖離値に対する、予測品質乖離値のばらつきを算出し、ばらつきの大きさに応じて並び替えて出力するので、ユーザがより容易に所望する開発指針を選択することができる。
(付記7)
付記3乃至6のいずれか記載の情報処理装置であって、
前記入力手段は、複数の前記開発構成情報のそれぞれに対応するコストの入力を受け付け、
前記算出手段は、前記向上予測値を、入力された前記コストで割った商を、前記コストを考慮した向上予測値として算出し、前記コストを考慮した前記向上予測値と前記評価値との和により前記コストを考慮した予測品質評価値を算出し、さらに前記コストを考慮した前記予測品質評価値と前記重要度との差から、前記コストを考慮した前記予測品質乖離値を算出し、
前記出力手段は、前記コストを考慮した前記予測品質乖離値を出力する、
情報処理装置。
上記情報処理装置によると、
入力手段は、複数の前記開発構成情報のそれぞれに対応するコストの入力を受け付ける。
算出手段は、前記向上予測値を、入力された前記コストで割った商を、前記コストを考慮した向上予測値として算出し、前記コストを考慮した前記向上予測値と前記評価値との和により前記コストを考慮した予測品質評価値を算出し、さらに前記コストを考慮した前記予測品質評価値と前記重要度との差から、前記コストを考慮した前記予測品質乖離値を算出する。
出力手段は、前記コストを考慮した前記予測品質乖離値を出力する。
従って、上記情報処理装置は、ユーザがコストを考慮した適切な開発指針を選択するkとができる。
(付記8)
情報処理装置に、
利用者から収集された、製品に対して予め設定された品質の評価値と前記品質の重要度との入力を受け付けるとともに、前記製品に対する要求を実現するための構成を表す開発構成情報と、当該開発構成情報にて表される構成が品質に及ぼす影響の度合いを表す影響度との入力を受け付ける入力手段と、
前記評価値と前記影響度に基づいて前記評価値の向上の予測を表す向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から予測品質乖離値を算出する算出手段と、
前記予測品質乖離値を出力する出力手段と、
を実現させるためのプログラム。
(付記9)
情報処理装置にて、
利用者から収集された、製品に対して予め設定された品質の評価値と前記品質の重要度との入力を受け付けるとともに、前記製品に対する要求を実現するための構成を表す開発構成情報と、当該開発構成情報にて表される構成が品質に及ぼす影響の度合いを表す影響度との入力を受け付け、
前記評価値と前記影響度に基づいて前記評価値の向上の予測を表す向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から予測品質乖離値を算出し、
前記予測品質乖離値を出力する、
情報処理方法。
11 情報処理装置
21 制御部
22 入力部
23 出力部
24 記憶部
31 算出部
32 行列生成部
33 取得部

Claims (9)

  1. 利用者から収集された、製品に対して予め設定された品質の評価値と前記品質の重要度との入力を受け付けるとともに、前記製品に対する要求を実現するための構成を表す開発構成情報と、当該開発構成情報にて表される構成が品質に及ぼす影響の度合いを表す影響度との入力を受け付ける入力手段と、
    前記評価値と前記影響度に基づいて前記評価値の向上の予測を表す向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から予測品質乖離値を算出する算出手段と、
    前記予測品質乖離値を出力する出力手段と、
    を備える情報処理装置。
  2. 請求項1記載の情報処理装置であって、
    前記入力手段は、前記製品に対して予め設定された複数の品質のそれぞれに対する前記評価値と、前記複数の品質のそれぞれに対する前記重要度との入力を受け付けるとともに、前記開発構成情報にて表される構成が前記複数の品質のそれぞれに及ぼす前記影響度の入力を受け付け、
    前記算出手段は、前記複数の品質のそれぞれに対して、前記評価値と前記影響度に基づいて前記向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から前記予測品質乖離値を算出し、
    前記出力手段は、前記複数の品質のそれぞれについて前記予測品質乖離値を出力する、
    情報処理装置。
  3. 請求項1又は2記載の情報処理装置であって、
    前記入力手段は、複数の要求のそれぞれを実現するための前記開発構成情報と、複数の前記開発構成情報にて表される構成のそれぞれに対応する前記影響度の入力を受け付け、
    前記算出手段は、前記要求のそれぞれについて、前記評価値と前記影響度に基づいて、前記向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から前記予測品質乖離値を算出し、
    前記出力手段は、算出された複数の前記予測品質乖離値のそれぞれを出力する、
    情報処理装置。
  4. 請求項3記載の情報処理装置であって、
    前記入力手段は、前記複数の品質のうちの1つである対象品質の入力を受け付け、
    前記出力手段は、入力された前記対象品質に対する複数の前記予測品質乖離値を、大きさに応じて並び替えて出力する、
    情報処理装置。
  5. 請求項3記載の情報処理装置であって、
    前記算出手段は、入力された前記評価値と前記重要度との差から品質乖離値を算出し、
    前記出力手段は、算出された前記品質乖離値を出力する、
    情報処理装置。
  6. 請求項5記載の情報処理装置であって、
    前記入力手段は、前記複数の品質のうちの1つである対象品質の入力を受け付け、
    前記算出手段は、前記品質乖離値に対する前記予測品質乖離値のばらつきを算出し、
    前記出力手段は、入力された前記対象品質に対する複数の前記予測品質乖離値のうち、予め設定された閾値以上である前記予測品質乖離値を、前記ばらつきの大きさに応じて並び替えて出力する、
    情報処理装置。
  7. 請求項3乃至6のいずれか記載の情報処理装置であって、
    前記入力手段は、複数の前記開発構成情報のそれぞれに対応するコストの入力を受け付け、
    前記算出手段は、前記向上予測値を、入力された前記コストで割った商を、前記コストを考慮した向上予測値として算出し、前記コストを考慮した前記向上予測値と前記評価値との和により前記コストを考慮した予測品質評価値を算出し、さらに前記コストを考慮した前記予測品質評価値と前記重要度との差から、前記コストを考慮した前記予測品質乖離値を算出し、
    前記出力手段は、前記コストを考慮した前記予測品質乖離値を出力する、
    情報処理装置。
  8. 情報処理装置に、
    利用者から収集された、製品に対して予め設定された品質の評価値と前記品質の重要度との入力を受け付けるとともに、前記製品に対する要求を実現するための構成を表す開発構成情報と、当該開発構成情報にて表される構成が品質に及ぼす影響の度合いを表す影響度との入力を受け付ける入力手段と、
    前記評価値と前記影響度に基づいて前記評価値の向上の予測を表す向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から予測品質乖離値を算出する算出手段と、
    前記予測品質乖離値を出力する出力手段と、
    を実現させるためのプログラム。
  9. 情報処理装置にて、
    利用者から収集された、製品に対して予め設定された品質の評価値と前記品質の重要度との入力を受け付けるとともに、前記製品に対する要求を実現するための構成を表す開発構成情報と、当該開発構成情報にて表される構成が品質に及ぼす影響の度合いを表す影響度との入力を受け付け、
    前記評価値と前記影響度に基づいて前記評価値の向上の予測を表す向上予測値を算出するとともに、算出した前記向上予測値と前記評価値との和により予測品質評価値を算出し、さらに前記予測品質評価値と前記重要度との差から予測品質乖離値を算出し、
    前記予測品質乖離値を出力する、
    情報処理方法。

JP2012061388A 2012-03-19 2012-03-19 情報処理装置 Pending JP2013196237A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012061388A JP2013196237A (ja) 2012-03-19 2012-03-19 情報処理装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012061388A JP2013196237A (ja) 2012-03-19 2012-03-19 情報処理装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2013196237A true JP2013196237A (ja) 2013-09-30

Family

ID=49395141

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2012061388A Pending JP2013196237A (ja) 2012-03-19 2012-03-19 情報処理装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2013196237A (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023214481A1 (ja) * 2022-05-02 2023-11-09 株式会社日立製作所 製造評価システム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023214481A1 (ja) * 2022-05-02 2023-11-09 株式会社日立製作所 製造評価システム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11574011B2 (en) Merging feature subsets using graphical representation
Wang et al. A practical guide to select quality indicators for assessing pareto-based search algorithms in search-based software engineering
US10255585B2 (en) System and method for determining candidates for a role in an organization
Mahmood et al. A systematic review of studies on use case points and expert‐based estimation of software development effort
US8458006B2 (en) Product development process supporting system and product development process supporting method
CN106471525A (zh) 增强神经网络以生成附加输出
EP3599617A1 (en) Computer system and method of presenting information related to basis of predicted value output by predictor, data carrier
CN107169534A (zh) 模型训练方法及装置、存储介质、电子设备
Jia et al. A new adaptive rejection sampling method using kernel density approximations and its application to subset simulation
Gidaris et al. Multiobjective design of supplemental seismic protective devices utilizing lifecycle performance criteria
Lu et al. A case study on selecting a best allocation of new data for improving the estimation precision of system and subsystem reliability using Pareto fronts
Yoshikawa et al. Financial seismic risk analysis of building portfolios
JP6058571B2 (ja) 必要要員数算出装置、必要要員数算出方法及びプログラム
CN103782290A (zh) 建议值的生成
JP2013196237A (ja) 情報処理装置
Badri et al. Source code size prediction using use case metrics: an empirical comparison with use case points
JP5725547B2 (ja) リスク管理装置
Kale et al. A ground motion prediction equation for novel peak ground fractional order response intensity measures
Sarayloo et al. A reduced cost-based restriction and refinement matheuristic for stochastic network design problem
US20140236667A1 (en) Estimating, learning, and enhancing project risk
JP5348351B2 (ja) リスクプロファイル生成装置
JP2017220218A5 (ja)
Johnson et al. On path restoration for censored outcomes
JP7479534B2 (ja) 情報処理装置、推定装置、分析装置、情報処理方法及びコンピュータープログラム
JP2021012594A (ja) システム、方法、及びプログラム