JP2024021216A - 開発支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】プロジェクト遂行中にソフトアーキ設計を変更した場合、他の入力変数のＫＰＩに対する影響度を予測モデルを用いて予測し、早期にソフトアーキ設計の妥当性を検証することが可能な開発支援システムを提供する。【解決手段】本発明に係る開発支援システムの一例は、開発成果物の第１構成要素の更新履歴データ及び第２構成要素の現データを少なくとも記憶する記憶部と、構成要素毎の、開発成果度に対する評価値を予測する評価予測部と、第１構成要素の現データと、更新履歴データのうちの１つのデータである更新前データとの差分を抽出する差分抽出部と、差分抽出部の出力に基づいて、第２構成要素の現データを変更した変更後データを生成するデータ変更部と、を備え、評価予測部は、第１構成要素の現データと更新前データとに基づいて評価値の第１変動値を算出し、第２構成要素の現データと変更後データとに基づいて評価値の第２変動値を算出する。【選択図】図２

Description

本発明は、ソフトウェア開発等のプロジェクトにおいて、ある入力変数がプロジェクトの成果にどの程度寄与するかを予測する開発支援システムに関する。

一般的にソフトウェア開発現場においては、そのプロジェクトが終了するまで、すなわちソフトウェアの最終バージョンがリリースされるまでには複数回のバージョンアップを経る。そして、それぞれのバージョンがどれだけ最終目標に近づいているかを判断するための基準として、近年ＫＰＩ（Ｋｅｙ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｉｎｄｅｘ）と呼ばれる概念が導入されている。ＫＰＩとは、「重要業績評価指標」とも呼ばれ、一般的にはプロジェクトの最終目標を達成するための過程を管理するために設ける、定量的な計測基準である。ＫＰＩの具体例としては、例えばＣＰＵ負荷、ＲＯＭ消費量、ＲＡＭ消費量、バグ数、開発工数、ソフトウェア再利用率等が挙げられる。

このＫＰＩを、ソフトウェアアーキテクチャ設計データメトリクスを用いて予測する技術も近年提案されつつある。ここで、ソフトウェアアーキテクチャ設計データメトリクスとは、あるプロジェクトにおける開発対象であるソフトウェアアーキテクチャ（ソフトウェアの構造や機能／非機能要件等）を定量的に評価するための基準を定義するものである。その具体例としては、コア別モジュール数、依存関係数/データ量、依存関係方向、循環的複雑度などが挙げられ、他にも、システム規模の計測、変更に対するシステムの影響の感度の把握、要素間連結の度合いの把握、要素間結合の度合いの把握、要素の循環度合いの把握、といった観点から種々の基準が採用される。なお、以下ではソフトウェアアーキテクチャ設計を単にソフトアーキ設計と呼称し、ソフトウェアアーキテクチャ設計データメトリクスを単にソフトアーキ設計データメトリクスと呼称することがある。

ソフトウェアのバージョン変更の場合には、ソフトアーキ設計データ以外に、ハードウェアやプロジェクトに関する情報も変更する場合がある。しかも、近年のソフトウェア開発プロジェクトにおける規模の巨大化や複雑さの増大に伴い、ＫＰＩ予測のために必要な変数の数も増え続けている。従って、ＫＰＩの予測結果に対して各入力変数がどの程度影響を与えたかの絶対量を算出する方法と、ソフトアーキ設計変更の影響を算出する方法の確立が必要とされる。

特許文献１には、入力を値域の範囲内でランダムに変更し、対象に関する目的を達成するための入力(特徴量)を特定する技術が開示されている。

また、特許文献２には、プロジェクトのパラメータ集合と終了予定日から、予測モデルを用いて（第二）プロジェクト成功確率を算出し、プロジェクトに変更があった場合の新たなパラメータ集合と終了予定日から、同様に（第一）プロジェクト成功確率を算出し、第一と第二の成功確率の差分から、プロジェクト変更によるリスクを推定する技術が開示されている。

特開２０２０－１１９０８５号公報 特開２０２０－０９１８４３号公報

しかしながら、特許文献１で開示されている技術では、ソフトウェア設計データのようにバージョン管理され、時系列で連続性のあるデータの取り扱いは考慮しておらず、アーキテクチャの設計変更に対するＫＰＩ影響の予測値（絶対量）は算出できない。特許文献２においても同様である。

本発明は、上記の点を鑑みてなされたものであり、プロジェクト遂行中にソフトアーキ設計を変更した場合、他の入力変数のＫＰＩに対する影響度を予測モデルを用いて予測し、早期にソフトアーキ設計の妥当性を検証することが可能な開発支援システムを提供することを目的とする。

本発明に係る開発支援システムの一例は、開発成果物の第１構成要素の更新履歴データ及び第２構成要素の現データを少なくとも記憶する記憶部と、構成要素毎の、開発成果度に対する評価値を予測する評価予測部と、第１構成要素の現データと、更新履歴データのうちの１つのデータである更新前データとの差分を抽出する差分抽出部と、差分抽出部の出力に基づいて、第２構成要素の現データを変更した変更後データを生成するデータ変更部と、を備え、評価予測部は、第１構成要素の現データと更新前データとに基づいて評価値の第１変動値を算出し、第２構成要素の現データと変更後データとに基づいて評価値の第２変動値を算出する。

本発明によれば、プロジェクト遂行中にソフトアーキ設計を変更した場合、他の入力変数のＫＰＩに対する影響度を予測モデルを用いて予測し、早期にソフトアーキ設計の妥当性を検証することが可能になる。
本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

予測モデルを用いてＫＰＩを予測する手法の概要を示す図。 本発明の一実施例に係る開発支援システムの機能構成を示すブロック図。 開発支援システムが実行する処理において各機能部間の関係を示す図。 開発支援システムを適用した場合の、ＫＰＩに対する変数間の変動割合比較の算出方法を説明するための図。 開発支援システムが実行する処理を示すフローチャート。

以下、本発明の実施例について、図面を参照しながら詳細に説明する。

図１は、ソフトアーキ設計データ及び、ソフトアーキ設計データ以外のＫＰＩ関連データをＫＰＩ予測モデルに入力してＫＰＩを予測する手法の概要を示す図である。ソフトアーキ設計データとは、開発対象のソフトウェアの構成要件を示すデータであり、上述の通りコア別モジュール数、依存関係数/データ量、依存関係方向、循環的複雑度等が挙げられる。ＫＰＩ関連データとは、開発対象のソフトウェア自体に関するデータではないが、開発プロジェクトに関するその他のデータのことであり、過去案件との類似性や顧客からの要求等のプロジェクトそのものに関するプロジェクト管理データと、マイコンスペック等のハードウェア設計データとを含む。具体的には例えば図１の変数名Ｘ２～Ｘ８で示されるようなデータ種である。

そして、これらのデータを、過去の入力変数と、実際に算出されたＫＰＩとの関係を示すデータを学習させたＡＩによるＫＰＩ予測モデルに入力し、ＫＰＩを予測する。図１においては、ＫＰＩの例としてＳｏｆｔｗａｒｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ［ＬｏＣ／ｈｏｕｒ］（単位時間当たりに生成されるソースコード行数：生産性を示す）、ＣＰＵ ｗｏｒｋｌｏａｄ［％］（ＣＰＵ負荷率）、及びＳｏｆｔｗａｒｅ ｂｕｇｓ［Ｎｕｍｂｅｒ／ＬｏＣ］（ソースコード１行当たりのバグ数）が示されている。

図１に示すように、開発対象のソフトウェアのバージョンが修正されるたびに、各ＫＰＩも変動していることがわかる。これらの結果は再びＫＰＩ予測モデルのＡＩへとフィードバックされ、その予測精度も向上していく。

しかしながら、当然のことながらソフトウェアのバージョン修正に伴って各ソフトアーキ設計データ及びＫＰＩ関連データも変更されていく。すると、既述の通り、近年のソフトウェア開発プロジェクトの複雑化に伴う、扱うべき変数の増加とも相俟って、ＫＰＩに対する変数全体の変化の影響はある程度予測できるが、変数毎の変化がＫＰＩの変化にどれだけ影響を与えているかを把握することが非常に困難である。

本発明は上記背景を基になされたものであり、図２に本発明の一実施例に係る開発支援システム１の機能構成ブロック図を示す。なお、開発支援システム１は、ハードウェア構成としては例えばメモリ及びプロセッサを備えたコンピュータであってもよく、サーバ上に実装されたクラウドであってもよい。

開発支援システム１は、正規化処理部１１、差分抽出部１２、スケール調整部１３、データ変更部１４、評価予測部１５、変動割合算出部１６、変動割合比較部１７、及び評価結果出力部１８を備える。これらの機能の詳細については後述する。開発支援システム１はまた記憶部１００を備える。

記憶部１００には、ソフトアーキ設計データ１０１及びＫＰＩ関連データ１０２が格納されており、ＫＰＩ関連データ１０２はさらにハードウェア設計データ１０２１及びプロジェクト管理データ１０２２を含む。これらソフトアーキ設計データ１０１及びＫＰＩ関連データ１０２は、ソフトウェアバージョン毎に紐づけられて格納されている。

開発支援システム１はまた、開発支援システム１の不図示の通信インターフェースに接続された通信路２を介して外部サーバ３へと接続されている。通信路２は、物理的には複数の通信バスを含んでもよく、各通信バスの規格はすべて同一でもよいし異なっていてもよい。外部サーバ３は通信路２を介して開発支援システム１との間でメッセージの送受信を行う。

図２に示す機能ブロック図は例示であり、機能の単位及び名称はこれに限らない。例えば、本実施例においてスケール調整部１３が実現する機能は、図１に示す他の機能部によって実現されてもよく、図１に示さない機能部によって実現されてもよい。

図３は、開発支援システムが実行する処理において各機能部間の関係を示す図である。ここでは一例として、図１を参照してソフトウェアバージョンがｖ２．０からｖ３．０へと更新された場合の処理を説明する。まず、正規化処理部１１は、記憶部１００から、ソフトアーキ設計データ１０１の現データ（ソフトウェアバージョンｖ３．０のデータ）と更新前のデータ（ソフトウェアバージョンｖ２．０のデータ）を抽出し、正規化処理を行う。ここでいう正規化とは任意の形式を利用できる。例えば線形変換やアフィン変換を用いて、それぞれのデータにおける最大値を１、最小値を０とする変換等が採用できる。

続いて、差分抽出部１２は、正規化処理部１１で処理された現データと更新前データとの差分を抽出する。この差分は、０～１に正規化されているものの差分であるため、－１～１の値をとることになる。

抽出された差分はスケール調整部１３に渡される。同時に、またはこれに先立って、データ変更部１４のデータ変更前メトリクス値算出部１４１は、記憶部１００のＫＰＩ関連データ１０２を参照し、現データ（ソフトウェアバージョンｖ３．０のデータ）を抽出し、予め設定された観点から測定し、メトリクス値を算出する。この際、ＫＰＩ関連データの中から複数のデータを抽出し、まとめてメトリクス値として算出してもよい。算出したメトリクス値はスケール調整部１３へと渡される。

スケール調整部１３は、差分抽出部１２から受け取った差分及びデータ変更前メトリクス値算出部１４１から受け取ったＫＰＩ関連データ１０２の現データに関するメトリクス値を関連付けて、データ変更後メトリクス値算出部１４２に渡す。

データ変更後メトリクス値算出部１４２は、受け取ったデータに基づいて、現ＫＰＩ関連データのメトリクス値を、差分抽出部１２が抽出した、更新前後のソフトアーキ設計データメトリクス値の正規化された差分と同じだけ差分を有する値へと変更する。具体的には例えば、ソフトアーキ設計データメトリクス値の正規化された差分が０．５であった場合、すなわち更新前のソフトアーキ設計データメトリクス値から更新後のソフトアーキ設計データメトリクス値へと、最大値の５０％分の値だけ増加したと仮定した場合に、データ変更後メトリクス値算出部１４２は、現在のＫＰＩ関連データメトリクス値を正規化した値から０．５を減じ、その値をさらに正規化前の基準で数値化したものを、変更後ＫＰＩ関連データメトリクス値として算出する。これらの値は評価予測部１５へと渡される。

評価予測部１５のデータ変更前評価予測値算出部１５１は、データ変更前メトリクス値算出部１４１から受信した、現在（データ変更前）のＫＰＩ関連データメトリクス値の、ＫＰＩに対する評価を予測する。また、データ変更後評価予測値算出部１５２も同様に、データ変更後メトリクス値算出部１４２から受信した、データ変更後のＫＰＩ関連データメトリクス値の、ＫＰＩに対する評価を予測する。算出したこれらの値は変動割合算出部１６へと渡される。

変動割合算出部１６は、評価予測部１５から受け取った２つの予測値を比較し、その変動割合を算出する。すなわち、正規化された更新前後のソフトアーキ設計データメトリクス値の差分に基づいて変更されたＫＰＩ関連データメトリクス値から現在のＫＰＩ関連データメトリクス値への変動が、現在のＫＰＩ関連データメトリクス値に対してどれほどの割合を占めているか、を算出する。算出した割合は変動割合比較部１７へと渡される。

変動割合比較部１７は、変動割合算出部１６から、全てのＫＰＩ関連データメトリクス値についての変動割合を受け取った後、ソフトアーキ設計データメトリクス値の変動割合も含めて、全ての変数間の変動割合を比較する。算出された結果は入力変数影響度評価結果１９として、評価結果出力部１８から外部の管理者等へと出力される。

図４は、図３で説明した処理を視覚的に示した、開発支援システムを適用した場合の、ＫＰＩに対する変数間の変動割合比較の算出方法を説明するための図である。

まず、変数名Ｘ１で表される任意のソフトアーキ設計データメトリクスの更新前後の値がＫＰＩ予測モデルを構成するＡＩに入力され、それぞれに対するＫＰＩの評価予測が算出される。一例として図４においてＫＰＩはバグ数であり、現Ｖｅｒ（更新後）におけるソフトアーキ設計データメトリクス値に対して予測されるバグ数は２０であり、旧Ｖｅｒ（更新前）におけるソフトアーキ設計データメトリクス値に対して予測されるバグ数は１０である。

このことから、現Ｖｅｒにおけるソフトアーキ設計データメトリクス値に対して予測されるバグ数（２０）に対して更新前後のＫＰＩの変動値（１０）が占める割合は５０％であることから、図４において変動割合算出部１６は、変数名Ｘ１で表されるソフトアーキ設計データメトリクス値のＫＰＩに対する変動割合として５０％を算出する。

これと並行して、変数名Ｘ２で表されるＫＰＩ関連データメトリクス（図４においては過去プロジェクト類似度メトリクス）についてもＫＰＩが予測され、変動割合が算出される。上述したように、正規化された更新前後のソフトアーキ設計データメトリクス値の差分と一致するようにＫＰＩ関連データメトリクス値を変更する。図４においては、現在の過去プロジェクト類似度メトリクスの正規化された値が０．７であり、上述の正規化された更新前後のソフトアーキ設計データメトリクス値の差分が－０．０２であったとして、変更後の過去プロジェクト類似度メトリクスの正規化された値を０．７２と設定する。

そして、これらの値をＫＰＩ予測モデルへと入力し、それぞれに対するＫＰＩの評価予測が算出される。図４の例においては、現在の過去プロジェクト類似度メトリクス値に対して予測されるバグ数は２０であり、データ変更後の過去プロジェクト類似度メトリクス値に対して予測されるバグ数は１８である。

このことから、変更前後において過去プロジェクト類似度メトリクス値の変動値は２であり、現在の過去プロジェクト類似度メトリクス値に対して予測されるバグ数２０に占める割合は１０％であることから、図４において変動割合算出部１６は、過去プロジェクト類似度メトリクス値のＫＰＩに対する変動割合として１０％を算出する。

上記の処理を、残りの変数名Ｘ３～Ｘ５で表されるＫＰＩ関連データメトリクスに対しても同様に行う。その結果として、変動割合算出部１６は、変数名Ｘ３～Ｘ５で表されるＫＰＩ関連データメトリクスの、ＫＰＩに対する変動割合としてそれぞれ１５％、８％、及び３０％を算出する。

そして、変動割合比較部１７は、上記の変動割合算出部１６の算出結果に基づいて、変数間の変動割合を比較する。これは、例えば全体が１００％となるようにそれぞれの変動割合を平準化することによって得られる。この結果から、ソフトウェアバージョンを更新した際に、ソフトアーキ設計データメトリクス値がＫＰＩの変動に与える影響は全体の４４％であり、例えば変数名Ｘ３で表される要求の複雑度メトリクス値がＫＰＩの変動に与える影響は全体の１３％であることがわかる。

最後に、開発支援システム１が実行する処理のフローを、図５のフローチャートを用いて説明する。

まずステップＳ５０１において、Ｖｅｒ毎のソフトアーキ設計データ及びＫＰＩ関連データから任意のデータを抽出し、所定の基準で評価することによって数値化（メトリクス値計算）する。この処理は、例えばデータ変更部１４によって実行されてもよいし、開発支援システムの備える不図示のＣＰＵによって実行されてもよい。

次に、ステップＳ５０２において、Ｖｅｒ間ソフトアーキ設計データメトリクス変更割合を算出する。これは、具体的にはすでに説明した正規化処理部１１による正規化処理（ステップＳ５０２１）及び差分抽出部１２による差分抽出処理（ステップＳ５０２２）によって実行される。

続いて、ステップＳ５０３において、現在（変更前）のＫＰＩ関連データメトリクス値及びＶｅｒ間ソフトアーキ設計データメトリクス値差分から、スケール調整部１３によるスケール調整が行われ、ステップＳ５０４において、データ変更後メトリクス値算出部１４２によるデータ変更が行われる。

ステップＳ５０５において、変更後のＫＰＩ関連データメトリクス値が評価予測部１５に入力され、ＫＰＩ予測値が算出される。

ステップＳ５０７において、以上の処理を入力変数全てに対して実行したかを判定し、入力変数全てに対して実行するまでステップＳ５０４～Ｓ５０５の処理を繰り返す。

また上記の処理と並行してまたは先立って、ステップＳ５０６において、現在のソフトアーキ設計データメトリクス値及びＫＰＩ関連データメトリクス値の、ＫＰＩ予測値が算出される。

ステップＳ５０８において、変動割合算出部１６が、変更前後のＫＰＩ関連データメトリクス値のＫＰＩ予測値から、変動割合を算出する。

最後に、ステップＳ５０９において、変動割合比較部１７が、入力変数間におけるＫＰＩ予測値の変動割合を比較し、入力変数影響度評価結果１９として算出する。

以上説明したように、本実施例によれば、ＫＰＩ関連データメトリクス値を、既知であるソフトアーキ設計データメトリクス値の更新前後と同一の変動幅になるように調整し、ＫＰＩ予測モデルを用いてＫＰＩを予測している。これにより、ソフトアーキ設計データメトリクス値を含めた、変数毎のＫＰＩへの影響度を評価することが可能になる。従って、当該評価結果を用いて、ソフトアーキ設計の妥当性を迅速に評価することが可能になる。

以上で説明した本発明の実施例によれば、以下の作用効果を奏する。
（１）本発明に係る開発支援システムの一例は、開発成果物の第１構成要素の更新履歴データ及び第２構成要素の現データを少なくとも記憶する記憶部と、開発成果物の構成要素毎の、開発成果度に対する評価値を予測する評価予測部と、第１構成要素の現データと、更新履歴データのうちの１つのデータである更新前データとの差分を抽出する差分抽出部と、差分抽出部の出力に基づいて、第２構成要素の現データを変更した変更後データを生成するデータ変更部と、を備え、評価予測部は、第１構成要素の現データと更新前データとに基づいて評価値の第１変動値を算出し、第２構成要素の現データと変更後データとに基づいて評価値の第２変動値を算出する。

上記構成により、プロジェクト遂行中にソフトアーキ設計を変更した場合、他の入力変数のＫＰＩに対する影響度を予測モデルを用いて予測し、早期にソフトアーキ設計の妥当性を検証することが可能になる。

（２）第１構成要素の現データと更新前データとを正規化処理する正規化処理部をさらに備え、差分抽出部は、正規化された第１構成要素の現データと更新前データとの差分を抽出し、データ変更部は、第２構成要素の現データを、差分抽出部が抽出した、正規化された差分に対応するように変更して変更後データを生成する。これにより、構成要素間でデータの粒度や単位が異なっていたとしても、正規化して無次元化することにより容易にデータ間の比較をすることが可能になる。

（３）第１変動値及び第２変動値のそれぞれの、開発成果度に対する変動割合を算出する変動割合算出部をさらに備える。これにより、変動値間で開発成果に対する影響度の大小を比較することが可能になり、どの構成要素が開発成果により影響を与えるのかを容易に判断することが可能になる。

（４）評価予測部は、複数の第２構成要素の評価値を予測し、第１構成要素と複数の第２構成要素と間のそれぞれの変動値の割合を比較する変動割合比較部をさらに備える。これにより、（３）の効果に加えて、構成要素が複数ある場合に、それらの影響の大きさを順位付けして把握することが可能になる。

（５）第１変動値及び第２変動値を出力する出力部をさらに備える。これにより、評価結果を外部の管理者等が閲覧可能な表示装置等に対して出力することが可能になり、管理者等にとって情報管理の利便性が向上する。

（６）開発成果物はソフトウェアであり、第１構成要素はソフトウェア自身が含む構成要素であり、第２構成要素は、ソフトウェアの開発環境に関する構成要素またはソフトウェアを実行するためのハードウェアに関する構成要素のいずれかを少なくとも含む。本発明は、このようなソフトウェア開発環境において好適に適用可能である。

なお、本発明は、上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、上記の実施例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、本発明は、必ずしも説明した全ての構成を備える態様に限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能である。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、削除したり、他の構成を追加・置換したりすることが可能である。

１ 開発支援システム、１１ 正規化処理部、１２ 差分抽出部、１３ スケール調整部、１４ データ変更部、１５ 評価予測部、１６ 変動割合算出部、１７ 変動割合比較部、１８ 評価結果出力部（出力部）、１００ 記憶部、１０１ ソフトアーキ設計データ、１０２ ＫＰＩ関連データ

Claims (6)

1. 開発成果物の評価を支援する開発支援システムであって、
   前記開発成果物の第１構成要素の更新履歴データ及び第２構成要素の現データを少なくとも記憶する記憶部と、
   前記開発成果物の構成要素毎の、開発成果度に対する評価値を予測する評価予測部と、
   前記第１構成要素の現データと、前記更新履歴データのうちの１つのデータである更新前データとの差分を抽出する差分抽出部と、
   前記差分抽出部の出力に基づいて、前記第２構成要素の現データを変更した変更後データを生成するデータ変更部と、を備え、
   前記評価予測部は、前記第１構成要素の現データと前記更新前データとに基づいて前記評価値の第１変動値を算出し、前記第２構成要素の現データと前記変更後データとに基づいて前記評価値の第２変動値を算出する、
   ことを特徴とする開発支援システム。
2. 請求項１に記載の開発支援システムであって、
   前記第１構成要素の現データと前記更新前データとを正規化処理する正規化処理部をさらに備え、
   前記差分抽出部は、正規化された前記第１構成要素の現データと前記更新前データとの差分を抽出し、
   前記データ変更部は、前記第２構成要素の現データを、前記差分抽出部が抽出した、正規化された前記差分に対応するように変更して前記変更後データを生成する、
   ことを特徴とする開発支援システム。
3. 請求項１に記載の開発支援システムであって、
   前記第１変動値及び前記第２変動値のそれぞれの、前記開発成果度に対する変動割合を算出する変動割合算出部をさらに備える、
   ことを特徴とする開発支援システム。
4. 請求項３に記載の開発支援システムであって、
   前記評価予測部は、複数の前記第２構成要素の評価値を予測し、
   前記第１構成要素と前記複数の第２構成要素と間のそれぞれの前記変動値の割合を比較する変動割合比較部をさらに備える、
   ことを特徴とする開発支援システム。
5. 請求項１に記載の開発支援システムであって、
   前記第１変動値及び前記第２変動値を出力する出力部をさらに備える、
   ことを特徴とする開発支援システム。
6. 請求項１に記載の開発支援システムであって、
   前記開発成果物はソフトウェアであり、
   前記第１構成要素は前記ソフトウェア自身が含む構成要素であり、
   前記第２構成要素は、前記ソフトウェアの開発環境に関する構成要素または前記ソフトウェアを実行するためのハードウェアに関する構成要素のいずれかを少なくとも含む、
   ことを特徴とする開発支援システム。

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