JP2013257821A - 情報処理装置及び情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ソフトウェア開発プロジェクトにおける欠陥数を効率的かつ高精度に予測できるようにする。
【解決手段】指標値算出手順情報記憶部は、欠陥数を予測する際に用いられる指標値の算出手順を、ソフトウェア開発プロジェクトのアウトラインが示されるプロジェクトデータに含まれる特定の項目を用いて定義する指標値算出手順情報を記憶する。項目抽出部は、進行中のソフトウェア開発プロジェクトのプロジェクトデータを入力し、入力したプロジェクトデータに含まれる複数の項目から、前記指標値算出手順情報において指標値の算出手順の定義に用いられている項目の項目値を抽出する。指標値算出部は、項目抽出部により抽出された項目値を用いて、前記指標値算出手順情報の指標値の算出手順に従って、指標値を算出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、ソフトウェア開発プロジェクトで発生する欠陥の数を予測する技術に関する。

従来、ソフトウェア開発プロジェクトにおいて、ソースコードのバグや設計書の設計ミス、設計漏れなどの成果物の欠陥数は、プロジェクトの工程管理や品質管理に大きく影響する。
バグや設計ミスなどの欠陥は、後工程の作業において発見されると他の関係箇所を含め、影響範囲の確認、内容の見直し、再試験などの計画外の作業を発生させ、プロジェクトの工程遅れや費用増加を発生させる。
また、レビューや試験を実施しても、残存する欠陥により出荷後に市場不具合を発生した場合、製品回収や製品の無償修正など莫大な費用が発生する恐れがある。
このような事態をリスクとして未然に防ぐため、プロジェクト実施の前、または実施中の早い段階で欠陥数を予測し、そのための対策を早めに実施することが重要と考えられ、各手法および実施方法が提案されている。

このような課題に対して、非特許文献１では、プロジェクトの組織情報、開発対象の特徴、開発方法、開発規模の見積値（ソースコードのライン数）から、これまでの開発データから導き出した変換表を用いて欠陥数と欠陥除去数を算出することを可能にしている。
また、特許文献１では、不具合による手戻りと改善施策に要するコスト評価をするため、欠陥数（不具合数）を算出する実施方法を提案している。
この実施方法では、過去のプロジェクトのデータをパターン化した教師プロジェクトから対象プロジェクトの特徴を比較し、類似した教師プロジェクトを選択し、その教師プロジェクトの不具合データを抽出し、不具合数を算出する。

特開２０１１−１９８３００号公報

Ｓｕｎｉｔａ Ｃｈｕｌａｎｉ ａｎｄ Ｂａｒｒｙ Ｂｏｅｈｍ著 「Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｆｅｃｔ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｍｏｖａｌ：ＣＯＱＵＡＬＭＯ （ＣＯｎｓｔｒｕｃｔｉｖｅ ＱＵＡＬｉｔｙ ＭＯｄｅｌ）」、 Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｏｕｔｈｅｒｎ Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ＵＳＣ−ＣＳＥ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ ９９−５１０、１９９９発行

非特許文献１では、欠陥数の予測のため２５種類の指標をユーザが選択する。
多くの指標には、定性的な評価基準を用いており、利用者の主観的な判断が欠陥数の算出に大きな影響がある。
また、プロジェクトの状況変化に応じて２５種類の指標値、開発見積値の確認、修正を行うことは非常に煩雑であり、日常のプロジェクトの状況把握での利便性が損なわれる。
特許文献１では、開発するシステムのデータ数とロジック数の比率から教師プロジェクトを選択する。
そのため、エンタープライズ系（情報システム系）のソフトウェア開発を想定した方法であるため、データ数とロジック数の定義が困難な、組み込み系のソフトウェア開発への適応はできない。
また、組織の情報や開発環境、工程などのプロジェクト計画やプロセス、プロジェクトの実施状況が反映されない。

本発明は、上記の事情を鑑みたものであり、ソフトウェア開発プロジェクトにおける欠陥数を効率的かつ高精度に予測できるようにすることを主な目的とする。

本発明に係る情報処理装置は、
ソフトウェア開発プロジェクトで発生する欠陥の数を予測する際に用いられる指標値の算出手順を、ソフトウェア開発プロジェクトのアウトラインが示されるプロジェクトデータに含まれる特定の項目を用いて定義する指標値算出手順情報を記憶する指標値算出手順情報記憶部と、
進行中のソフトウェア開発プロジェクトのプロジェクトデータを入力し、入力したプロジェクトデータに含まれる複数の項目から、前記指標値算出手順情報において指標値の算出手順の定義に用いられている項目の項目値を抽出する項目抽出部と、
前記項目抽出部により抽出された項目値を用いて、前記指標値算出手順情報の指標値の算出手順に従って、指標値を算出する指標値算出部とを有することを特徴とする。

本発明によれば、欠陥数の予測に用いられる指標値の算出手順をプロジェクトデータに含まれる項目を用いて定義し、指標値の算出手順の定義に用いられている項目の項目値をプロジェクトデータから抽出し、抽出した項目値を用いて指標値を算出する。
このため、利用者が自身の判断により指標値を決定する必要がなく、また、定性的な評価基準に対しても利用者の主観的な判断が介在しないので、指標値を効率的かつ高精度に算出することができ、この結果、欠陥数も効率的かつ高精度に予測することができる。

実施の形態１に係る情報処理装置の構成例を示す図。 実施の形態１に係る情報処理装置の動作例を示すフローチャート図。 実施の形態１に係るプロジェクト計画書の例を示す図。 実施の形態１に係るプロジェクト進捗データの例を示す図。 実施の形態１に係る指標「ＰＲＥＣ」の詳細を示す図。 実施の形態１に係る先行プロジェクトのプロジェクトデータの例を示す図。 実施の形態１に係る指標「ＰＲＥＣ」の指標値と定義値との関係を示す図。 実施の形態１に係る要件定義書の例を示す図。 実施の形態１に係る要件情報データベースのデータの例を示す図。 実施の形態１に係る要件定義書の例を示す図。 実施の形態１に係る欠陥数の算出式を示す図。 実施の形態１に係る欠陥除去数の算出式を示す図。 実施の形態１に係るグラフ表示の例を示す図。 実施の形態２に係る情報処理装置の構成例を示す図。 実施の形態２に係る情報処理装置の動作例を示すフローチャート図。 実施の形態１及び２に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示す図。

実施の形態１．
本実施の形態では、非特許文献１の手法をもとに、欠陥数の予測において利便性と精度向上を可能とする構成を説明する。

図１は、本実施の形態に係る情報処理装置１００の構成例を説明する。
本実施の形態に係る情報処理装置１００は、ソフトウェア開発における欠陥数、欠陥除去数、残存欠陥数を算出する。

図１において、プロジェクトデータ入力部１は、進行中のソフトウェア開発プロジェクト（以下、単に「プロジェクト」ともいう）のプロジェクトデータを入力する。
プロジェクトデータは、ソフトウェア開発プロジェクトのアウトラインが示されるデータである。
より具体的には、プロジェクトデータ入力部１は、プロジェクト計画書１４などのプロジェクト計画のデータやプロジェクトの進捗状況が示されるプロジェクト実績１５からプロジェクトの状況を評価するためのデータ（プロジェクト進捗データ）を収集する。
また、プロジェクトデータ入力部１は、他に、プロジェクトデータとして、ソフトウェアの仕様が記述されたデータ、試験項目が記述されたデータ、レビュー実施状況が記述されたデータ等を収集してもよい。

プロセス評価部２は、プロジェクトデータ入力部１が収集したデータと、評価データベース３に登録されている評価基準とプロジェクトデータベース４に登録されている過去のソフトウェア開発プロジェクトのプロジェクトデータ等を用いて、プロジェクトの計画や状況を評価する。
プロセス評価部２は、評価結果を表す評価値を、指標値変換部５に出力する。
なお、プロセス評価部２は、項目抽出部の例に相当する。
また、プロセス評価部２は、指標値変換部５とともに、指標値算出部の例に相当する。

指標値変換部５は、プロセス評価部２の評価値を、指標値データベース６に登録されている指標値評価基準を用いて、プロジェクトの指標値に変換する。
なお、指標値変換部５は、プロセス評価部２とともに、指標値算出部の例に相当する。

規模情報入力部７は、ソフトウェアのソースコードの規模の見積値に必要な情報を収集し、要件情報データベース８にデータを登録する。

要件定義書１６からは規模を推定するために用いる要件数とその変化量が取得される。
ソフトウェア規模見積値１７は、ユーザが見積もった進行中のプロジェクトのソースコードの見積値である。

規模推定部９は、規模情報入力部７で収集した要件情報と要件情報データベース８の値から見積値の変化量を算出し、ソースコードの見積値を算出する。

欠陥数算出部１０は、指標値変換部５で算出した指標値と規模推定部９で算出したソースコードの見積値を入力し、プロジェクトで発生する欠陥数を算出する。

欠陥除去数算出部１１は、指標値変換部５で算出した指標値と欠陥数算出部１０で算出した欠陥数を入力し、プロジェクトで除去できる欠陥除去数を算出する。

欠陥残存数算出部１２では、欠陥数と欠陥除去数から開発成果物内にのこる欠陥数（残存欠陥数）を算出する。

欠陥予測値出力部１３は、欠陥数、欠陥除去数、残存欠陥数を開発工程ごとに提供する。

評価データベース３には、プロセス評価部２がプロジェクトデータを評価して評価値を算出するための手順が示される評価値算出手順情報が記憶されている。
より具体的には、評価データベース３には、プロジェクトデータに含まれる複数の項目のうち、評価値の算出に用いられる項目や評価値を算出するための計算式が定義されている評価値算出手順情報が記憶されている。
また、指標値データベース６には、指標値変換部５が評価値を指標値に変換するための手順が示される指標値変換情報が記憶さている。
より具体的には、指標値データベース６には、評価値を指標値に変換するため計算式が示される指標値変換情報が記憶さている。
評価値算出手順情報と指標値変換情報の詳細は、後述する。
評価値算出手順情報と指標値変換情報を合わせたものが、指標値算出手順情報の例に相当する。
そして、評価データベース３と指標値データベース６は、指標値算出手順情報記憶部の例に相当する。

次に動作について説明する。
図２は、図１の構成における処理フロー図である。

プロジェクトデータ入力部１は、プロジェクト内で作成したプロジェクト計画書１４を他のシステムから収集し、また、進捗状況が記載されたプロジェクト実績１５からプロジェクトの状況を評価するためのデータ（プロジェクト進捗データ）を他のシステムから収集する。
ユーザは共通ファイルサーバなど作成したファイルを保存・共有可能なコンピュータリソース上にファイルを保存する（Ｓ００１）。

プロジェクトデータ入力部１がデータを収集するために、共通の様式を用いて、プロジェクト計画を作成する。
図３にプロジェクト計画書１４の様式および作成例を示す。
本方式にて指標値算出を行うために必要な項目について記述させるための様式を準備し、プロジェクト計画を作成する。
図３の例では、項目に、「プロジェクト名」、「先行プロジェクト名称」、「期間」、「キー技術」、「リーダ」、「担当者」等を設定し、各項目に具体的な情報を設定し、プロジェクト計画書１４を作成する。
プロジェクト実績もプロジェクト計画書１４と同様に、様式に従い、工程の計画とその実績を記入したファイルをコンピュータリソースに保存する。
図４に、プロジェクト進捗データの例を示す。
ここではプロジェクト実施内容を細分化したタスク（工程）を定義し、担当者、計画値（期間、開始日、終了日）、実績値（期間、開始日、終了日）を記録する。
プロセス評価部２は、取得されたプロジェクトデータを用いてプロジェクト計画とプロセスの評価を行う。

本実施の形態では、評価および欠陥数算出ロジックには、先にあげた非特許文献１のロジックを用いる。
このロジックには、欠陥数と欠陥除去数を算出するための計算式、算出するための２５種類の指標、各指標の値を数式に入力値とするための変換値を定義する。
計算式と指標は固定であるが、変換値は、プロジェクトを実行する組織に応じて調整することが可能である。
これから以後２５種類の中の指標の中「ＰＲＥＣ（開発の先例性）」を例に本実施の形態について説明する。

図５に指標「ＰＲＥＣ」の内容を示す。
各指標は、指標値として６段階のスケールを有しており、ユーザが選択する。
スケールが定量的なものもあるが、「ＰＲＥＣ」のように定性的な指標もあり、ユーザの主観により選択される可能性がある。
「ＰＲＥＣ」の評価では、経験者人数、先行プロジェクトのキー技術との比較を評価する。
この指標においてスケール６「全く前例がない」ということは「経験者、キー技術が過去に前例がない」ということと定義する。

図３のプロジェクト計画書を例に、プロセス評価部２の評価方法を説明する。
プロセス評価部２は、プロジェクト計画書１４の「先行プロジェクト名称」をキーにプロジェクトデータベース４から該当する先行プロジェクトのプロジェクトデータを検索する（Ｓ００２）。
プロジェクトデータベース４に登録されている、先行プロジェクトのプロジェクトデータの例を図６に示す。
プロセス評価部２は、各データの検索結果をもとに各指標の評価値を算出する（Ｓ００３）。
「ＰＲＥＣ」は、進行中のプロジェクトと先行プロジェクトとの類似度合に関する指標である。
このため「ＰＲＥＣ」の評価値は、未経験者数と未実施のキー技術の比率とする。
算出方法は、（１−経験者比率）×（１−共通キー技術比率）とする。
図３及び図６からは、「Ｂ社携帯電話プログラム開発」プロジェクトの「ＰＲＥＣ」評価値は、（１−３／４）×（１−２／３）＝０．０８となる。
つまり、進行中のプロジェクト（Ｂ社携帯電話プログラム開発）の人員４名に対して、先行プロジェクト（Ａ社携帯電話プログラム開発）の経験者は、「田中」、「佐藤」、「鈴木」の３名である。
また、進行中のプロジェクト（Ｂ社携帯電話プログラム開発）のキー技術の１）〜３）のうち、１）及び２）は、先行プロジェクト（Ａ社携帯電話プログラム開発）でもキー技術として用いられている。

評価データベース３には、上記の「ＰＲＥＣ」の評価値算出手順が示される評価値算出手順情報が格納されおり、プロセス評価部２は評価値算出手順情報を参照して、「ＰＲＥＣ」の評価値を算出する。
評価データベース３の評価値算出手順情報には、例えば、以下の手順が定義されている。
（１）プロジェクト計画書１４から項目「先行プロジェクト名称」の値を抽出し、抽出した「先行プロジェクト名称」の値をキーにプロジェクトデータベース４から該当する先行プロジェクトのプロジェクトデータを検索する。
（２）プロジェクト計画書１４から項目「キー技術」の値を抽出し、先行プロジェクトのプロジェクトデータから項目「キー技術」の値を抽出する。
（３）プロジェクト計画書１４から項目「リーダ」の値及び項目「担当者」の値を抽出し、先行プロジェクトのプロジェクトデータから項目「リーダ」の値及び項目「担当者」の値を抽出する。
（４）プロジェクト計画書１４と先行プロジェクトのプロジェクトデータから抽出した「キー技術」の値と、「リーダ」の値及び「担当者」の値とを用いて、評価値を算出する。
算出方法は、（１−経験者比率）×（１−共通キー技術比率）である。

プロセス評価部２は、同様に各指標に対応した評価値を入力データとプロジェクトデータベース４と評価データベース３のデータを用いて算出する。
評価データベース３には、「ＰＲＥＣ」の評価値算出手順情報と同様な評価値算出手順情報が他の指標に対しても設けられており、プロセス評価部２は評価値算出手順情報を参照して、他の指標についても評価値を算出する。
なお、上述の［ＰＲＥＣ］の評価値の算出では、図４のプロジェクト進捗データは用いられなかったが、図４のプロジェクト進捗データの計画値や実績値を用いる「ＰＲＥＣ」の評価値算出手順を定義してもよい。
同様に、他の指標の指標値に対して、図４のプロジェクト進捗データの計画値や実績値を用いる評価値算出手順を定義してもよい。

指標値変換部５では、各指標の評価値を用いて指標値を算出する（Ｓ００４）。
「ＰＲＥＣ」の場合、図５のスケール６、「全く前例がない」のときに最大で「６．２」になるように適用するロジックで定義されている。
指標値は、この値と評価値の乗算により算出する。
これにより連続値算出が可能になる。
「Ｂ社携帯電話プログラム開発」プロジェクトでは、６．２×０．０８＝０．５２となる。
この値が「ＰＲＥＣ」の指標値となる。
ちなみに図７に各スケールの定義値を示す。
今回のプロジェクト計画では経験者も多く、キー技術も大部分で共通していることでスケール５またはスケール６が選択されるため、ここで算出した指標値は妥当な値と考える。

指標値データベース６には、上記の「ＰＲＥＣ」の指標値変換手順が示される指標値変換手順情報が格納されおり、指標値変換部５は指標値変換手順情報を参照して、「ＰＲＥＣ」の評価値を指標値に変換する。
指標値データベース６の指標値変換手順情報には、例えば、以下の手順が定義されている。
（１）プロセス評価部２により算出された評価値と、図７の定義値の上限値（６．２）との乗算を行う。
（２）乗算結果を「ＰＲＥＣ」の指標値とする。

欠陥数の算出には開発するソフトウェアの規模の見積値が必要になる。
ここで用いたロジックでは開発規模としてプログラムのソースコードのライン数を用いる。
プロジェクトでは計画段階で先行プロジェクトなどから開発規模であるソースコードのライン数の見積りを行い、見積値を算出する。
また、プロジェクト実施の最初の工程として要件定義を行う。
本方式ではこの両方の値を用いて、初期の見積値をベースに、プロジェクトの進行に応じた見積値の補正を行う。

規模情報入力部７は、ソフトウェアの規模見積値として開発するプログラムのソースコードのライン数の見積値を取得する（Ｓ００５）。
規模見積値はプロジェクト計画書１４またはそれに準じるドキュメントやファイルから情報を収集する。
またはユーザインターフェースを介してユーザが情報処理装置１００に入力する。
情報処理装置１００では、規模情報入力部７が、要件に関する情報を取得する（Ｓ００６）。
要件の情報として要件定義書１６から要件数とベースライン情報を取得する。
図８に要件定義書１６の一例を示す。
ここでは要件数は３であり、ベースライン情報には、その要件が確定した日が定義される。
収集した値は、要件情報データベース８に登録する。

次に、規模推定部９が、過去に登録された情報から要件数の変化を判定する（Ｓ００７）。
図９に要件情報データベース８のデータ例を示す。
図９の例では、要件数が３つである。
なお、Ｓ００５で取得したソースコードのライン数の見積値は、図９の要件数を基礎として見積もられている。
規模情報入力部７で収集した要件情報が図８で示した情報であれば、要件数の変化がないため、見積値の修正なしと判断する。
規模情報入力部７で収集した要件情報が図１０の場合、要件は１件増加しているため、要件に変化したと判断し、規模推定部９は、その変化（増減数）を算出する。
ここでは要件が１件増加している。
要件数が変化した場合、規模推定部９は、その増減数を元に見積値を修正する（Ｓ００８）。
修正は、要件の増減の比率から修正値を算出する。
例えば、当初５０Ｋライン（５００００行）の場合、要件が３件から４件になったことより５０Ｋ×（４／３）となり、６６．７Ｋラインと修正する。

次に、欠陥数算出部１０が、指標値と修正された見積値から欠陥数の予測値を算出する（Ｓ００９）。
欠陥数算出部１０では、指標値変換部５で算出した２５種の指標値のうち２１種の指標値と規模推定部９で算出した見積値を入力に、ロジックに従い欠陥数の予測値を算出する。
欠陥数の予測に用いられる２１種の指標値は、非特許文献に記述されている。
欠陥数の予測値の算出方法を図１１に示す。
欠陥数の予測値は要件定義、設計、実装、試験の工程ごとに算出される。
つまり、工程ごとに、２１種の指標の指標値を用いて欠陥数の予測値が算出される。
２１種の指標のうち、ある指標については、全工程で共通の指標値が用いられ、別の指標については、工程別の指標値が用いられるというように、指標ごとに指標値の利用方法を変えることができる。
工程別の指標値が用いられる場合は、プロセス評価部２は工程別に評価値を算出し、指標値変換部５も工程別に指標値に変換する。
この場合は、工程ごとに、評価値算出手順情報及び指標値変換手順が設けられることになる。

欠陥数の予測値の算出後、欠陥除去数算出部１１が、指標値と欠陥数算出部１０で算出した欠陥数の予測値を用いて、ロジックに従い欠陥除去数の予測値を算出する（Ｓ０１０）。
欠陥除去数の予測値の算出には、指標値変換部５で算出した２５種の指標値のうち４種の指標値が用いられる。
欠陥除去数の予測に用いられる４種の指標値は、非特許文献に記述されている。
欠陥除去数の予測値の算出方法を図１２に示す。
欠陥除去数の予測値も同様に要件定義、設計、実装、試験の工程ごとに算出される。

次に、欠陥残存数算出部１２が、欠陥数から欠陥除去数を引き、各工程の欠陥残存数の予測値を算出する（Ｓ０１１）。
算出結果は、欠陥予測値出力部１３において各工程でまとめ、グラフ表示などでユーザに提供する。
図１３にグラフ表示の例を示す。

以上のように、従来主観的で状況変化に対応しにくい欠陥数による品質予測を、プロジェクト計画値や状況から定量的に評価し、正確な欠陥数を自動的に算出することが可能になる。

実施の形態２．
ソフトウェア開発のプロジェクトでは、計画時にソースコードと同様に、仕様書の作成量を見積もる。
本実施の形態では、この値の計画値と実績値の差分からソースコードの規模見積値の修正を行う。

図１４は、本実施の形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す。
図１と比較して、図１４の情報処理装置１００では、成果物評価部１８が追加されている。
また、規模情報入力部７は、成果物１９と各成果物の計画値２０を入力する。

次に、本実施の形態に係る情報処理装置１００の動作例を図１５を参照して説明する。

実施の形態１と同様に、プロジェクト計画書１４、プロジェクト実績１５から指標値を指標値変換部５で算出する（Ｓ１０１〜Ｓ１０４）。
次に、プログラムの規模見積値の修正を行う。
実施の形態１と同様に、規模情報入力部７は、規模見積値の修正に必要な情報を収集する（Ｓ１０５、Ｓ１０６）。
収集する情報は、プロジェクトのソフトウェア規模見積値１７、要件定義書を含めたソフトウェア仕様書などの成果物１９、プロジェクト初期に見積もった成果物の計画値で２０ある。
計画値には成果物の作成頁数を用いる。

次に、成果物１９の作成量の計測を行う（Ｓ１０７）。
成果物評価部１８において、計測情報を収集する。
すでに計測結果がある場合は、そのデータをサーバなどのコンピュータリソースから収集する。
または各成果物本体、例えばソフトウェア仕様書のドキュメントファイルの頁数を、専用プログラムを用いて計測し、その結果を収集する。

次に、成果物評価部１８が、成果物の計画値２０と、計測された成果物の作成量から、成果物の作成量の評価を行い、見積値の修正係数を算出する（Ｓ１０８）。
修正係数は、成果物の計画値２０と、計測された成果物の作成量との差を反映した係数である。
具体的には、修正係数は成果物の作成量の差分の率の総乗数と定義する。
例えば、要件定義の工程での修正係数は（１＋要件増加数／計画要件数）、次のシステム設計の工程の場合、システム設計での成果物をシステム設計書とすると、（１＋要件増加数／計画要件数）×（１＋システム設計書増加頁数／システム設計書計画頁数）になる。
修正係数算出後、規模推定部９が、初期の見積値と修正係数との乗算により修正見積値を算出する（Ｓ１０９）。
見積値算出後は、実施の形態１と同様に欠陥数、欠陥除去数、残存欠陥数の算出を行う（Ｓ１１０〜Ｓ１１２）。

以上のように、プロジェクトの成果物の作成計画と作成実績からソフトウェアの見積値を算出することで、プロジェクトの実施状況を考慮した正確な欠陥数を自動的に算出することが可能になる。

以上、実施の形態１及び２では、以下を説明した。
（１）プロジェクトの計画と実施状況を考慮した、ソフトウェア開発プロジェクトの欠陥数と欠陥除去数の予測を実現する方式。
（２）プロジェクト計画書とプロジェクトの進捗状況などの実績から自動的に指標値を算出し、ソフトウェア開発プロジェクトの欠陥数と欠陥除去数の予測を実現する実行装置。
（３）要件定義の増減を考慮してソフトウェアの見積値を修正し、ソフトウェア開発プロジェクトの欠陥数と欠陥除去数の予測を実現する方式。
（４）仕様書などのソフトウェア成果物の計画値と作成量からソフトウェアの見積値を修正し、ソフトウェア開発プロジェクトの欠陥数と欠陥除去数の予測を実現する方式。

最後に、実施の形態１及び２に示した情報処理装置１００のハードウェア構成例を図１６を参照して説明する。
情報処理装置１００はコンピュータであり、情報処理装置１００の各要素をプログラムで実現することができる。
情報処理装置１００のハードウェア構成としては、バスに、演算装置９０１、外部記憶装置９０２、主記憶装置９０３、通信装置９０４、入出力装置９０５が接続されている。

演算装置９０１は、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。
外部記憶装置９０２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やフラッシュメモリ、ハードディスク装置である。
主記憶装置９０３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。
通信装置９０４は、例えば通信カードである。
入出力装置９０５は、例えばマウス、キーボード、ディスプレイ装置等である。

プログラムは、通常は外部記憶装置９０２に記憶されており、主記憶装置９０３にロードされた状態で、順次演算装置９０１に読み込まれ、実行される。
プログラムは、図１に示す「〜部」として説明している機能を実現するプログラムである。
更に、外部記憶装置９０２にはオペレーティングシステム（ＯＳ）も記憶されており、ＯＳの少なくとも一部が主記憶装置９０３にロードされ、演算装置９０１はＯＳを実行しながら、図１に示す「〜部」の機能を実現するプログラムを実行する。
また、実施の形態１及び２の説明において、「〜の判断」、「〜の判定」、「〜の算出」、「〜の変換」、「〜の評価」、「〜の予測」、「〜の抽出」、「〜の検知」、「〜の設定」、「〜の登録」、「〜の選択」、「〜の生成」、「〜の入力」、「〜の出力」、「〜の収集」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が主記憶装置９０３にファイルとして記憶されている。
また、暗号鍵・復号鍵や乱数値やパラメータが、主記憶装置９０３にファイルとして記憶されてもよい。

なお、図１６の構成は、あくまでも情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示すものであり、情報処理装置１００のハードウェア構成は図１６に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。

また、実施の形態１及び２に示す手順により、本発明に係る情報処理方法を実現可能である。

１ プロジェクトデータ入力部、２ プロセス評価部、３ 評価データベース、４ プロジェクトデータベース、５ 指標値変換部、６ 指標値データベース、７ 規模情報入力部、８ 要件情報データベース、９ 規模推定部、１０ 欠陥数算出部、１１ 欠陥除去数算出部、１２ 欠陥残存数算出部、１３ 欠陥予測値出力部、１４ プロジェクト計画書、１５ プロジェクト実績、１６ 要件定義書、１７ ソフトウェア規模見積値、１８ 成果物評価部、１９ 成果物、２０ 成果物の計画値、１００ 情報処理装置。

Claims (10)

1. ソフトウェア開発プロジェクトで発生する欠陥の数を予測する際に用いられる指標値の算出手順を、ソフトウェア開発プロジェクトのアウトラインが示されるプロジェクトデータに含まれる特定の項目を用いて定義する指標値算出手順情報を記憶する指標値算出手順情報記憶部と、
   進行中のソフトウェア開発プロジェクトのプロジェクトデータを入力し、入力したプロジェクトデータに含まれる複数の項目から、前記指標値算出手順情報において指標値の算出手順の定義に用いられている項目の項目値を抽出する項目抽出部と、
   前記項目抽出部により抽出された項目値を用いて、前記指標値算出手順情報の指標値の算出手順に従って、指標値を算出する指標値算出部とを有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記指標値算出手順情報記憶部は、
   ソフトウェア開発に関する定性的評価基準に対する指標値の算出手順を、前記プロジェクトデータに含まれる特定の項目を用いて定義する指標値算出手順情報を記憶していることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記指標値算出手順情報記憶部は、
   指標値の算出手順を、進行中のソフトウェア開発プロジェクトと先行ソフトウェア開発プロジェクトとの類似度を導出するための項目、及び進行中のソフトウェア開発プロジェクトの進捗度を導出するための項目の少なくともいずれかを用いて定義する指標値算出手順情報を記憶し、
   前記項目抽出部は、
   進行中のソフトウェア開発プロジェクトのプロジェクトデータを入力し、入力したプロジェクトデータに含まれる複数の項目から、進行中のソフトウェア開発プロジェクトと先行ソフトウェア開発プロジェクトとの類似度を導出するための項目の項目値、及び進行中のソフトウェア開発プロジェクトの進捗度を導出するための項目の項目値の少なくともいずれかを抽出し、
   前記指標値算出部は、
   前記項目抽出部により、進行中のソフトウェア開発プロジェクトと先行ソフトウェア開発プロジェクトとの類似度を導出するための項目の項目値が抽出された場合は、抽出された項目値を解析して、進行中のソフトウェア開発プロジェクトと先行ソフトウェア開発プロジェクトとの類似度を導出し、
   前記項目抽出部により、進行中のソフトウェア開発プロジェクトの進捗度を導出するための項目の項目値が抽出された場合は、抽出された項目値を解析して、進行中のソフトウェア開発プロジェクトの進捗度を導出し、
   導出した類似度及び進捗度の少なくともいずれかを用いて、指標値を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記指標値算出手順情報記憶部は、
   指標値の算出手順を、前記プロジェクトデータの一部であるプロジェクト計画表及びプロジェクト進捗データの少なくともいずれかに含まれる特定の項目を用いて定義する指標値算出手順情報を記憶し、
   前記項目抽出部は、
   進行中のソフトウェア開発プロジェクトのプロジェクトデータとして、進行中のソフトウェア開発プロジェクトのプロジェクト計画表及びプロジェクト進捗データの少なくともいずれを入力し、入力したプロジェクト計画表及びプロジェクト進捗データの少なくともいずれかから、前記指標値算出手順情報において指標値の算出手順の定義に用いられている項目の項目値を抽出することを特徴とする請求項１〜３に記載の情報処理装置。
5. 前記情報処理装置は、更に、
   進行中のソフトウェア開発プロジェクトで生成されるソフトウェアの規模の見積値と、進行中のソフトウェア開発プロジェクトで要求される要件が記述された要件定義書とを入力する規模情報入力部と、
   前記見積値を見積もる際の基礎になった要件数と、前記要件定義書に記述されている要件数とを比較して、要件数の増減数を抽出し、抽出した増減数と前記見積値とを用いて、進行中のソフトウェア開発プロジェクトで生成されるソフトウェアの規模を推定する規模推定部とを有することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の情報処理装置。
6. 前記情報処理装置は、更に、
   進行中のソフトウェア開発プロジェクトで生成されるソフトウェアの規模の見積値と、進行中のソフトウェア開発プロジェクトで作成された成果物と、進行中のソフトウェア開発プロジェクトでの成果物の計画値とを入力する規模情報入力部と、
   進行中のソフトウェア開発プロジェクトでの成果物の作成量を計測し、計測により得られた計測値と、進行中のソフトウェア開発プロジェクトでの成果物の計画値との差を反映させた係数値を算出する成果物評価部と、
   前記見積値と前記係数値とを用いて、進行中のソフトウェア開発プロジェクトで生成されるソフトウェアの規模を推定する規模推定部とを有することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の情報処理装置。
7. 前記情報処理装置は、更に、
   前記指標値算出部により算出された指標値と、前記規模推定部により推定されたソフトウェアの規模とを用いて、進行中のソフトウェア開発プロジェクトで発生する欠陥の数を予測する欠陥数算出部を有することを特徴とする請求項５又は６に記載の情報処理装置。
8. 前記欠陥数算出部は、
   ソフトウェア開発プロジェクトの工程ごとに、進行中のソフトウェア開発プロジェクトで発生する欠陥の数を予測することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. ソフトウェア開発プロジェクトで発生する欠陥の数を予測する際に用いられる指標値の算出手順を、ソフトウェア開発プロジェクトのアウトラインが示されるプロジェクトデータに含まれる特定の項目を用いて定義する指標値算出手順情報を、コンピュータが、所定の記憶領域から読み出す指標値算出手順情報読み出しステップと、
   前記コンピュータが、進行中のソフトウェア開発プロジェクトのプロジェクトデータを入力し、入力したプロジェクトデータに含まれる複数の項目から、前記指標値算出手順情報において指標値の算出手順の定義に用いられている項目の項目値を抽出する項目抽出ステップと、
   前記コンピュータが、前記項目抽出ステップにより抽出された項目値を用いて、前記指標値算出手順情報の指標値の算出手順に従って、指標値を算出する指標値算出ステップとを有することを特徴とする情報処理方法。
10. ソフトウェア開発プロジェクトで発生する欠陥の数を予測する際に用いられる指標値の算出手順を、ソフトウェア開発プロジェクトのアウトラインが示されるプロジェクトデータに含まれる特定の項目を用いて定義する指標値算出手順情報を、所定の記憶領域から読み出す指標値算出手順情報読み出しステップと、
    進行中のソフトウェア開発プロジェクトのプロジェクトデータを入力し、入力したプロジェクトデータに含まれる複数の項目から、前記指標値算出手順情報において指標値の算出手順の定義に用いられている項目の項目値を抽出する項目抽出ステップと、
    前記項目抽出ステップにより抽出された項目値を用いて、前記指標値算出手順情報の指標値の算出手順に従って、指標値を算出する指標値算出ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

Images