JP4796876B2 - Risk prediction apparatus and method - Google Patents

Risk prediction apparatus and method Download PDF

Info

Publication number
JP4796876B2
JP4796876B2 JP2006085622A JP2006085622A JP4796876B2 JP 4796876 B2 JP4796876 B2 JP 4796876B2 JP 2006085622 A JP2006085622 A JP 2006085622A JP 2006085622 A JP2006085622 A JP 2006085622A JP 4796876 B2 JP4796876 B2 JP 4796876B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
risk
information
project
database
occurrence
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.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2006085622A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2007264757A (en
Inventor
勉 小平
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 Communication Systems Ltd
Original Assignee
NEC Communication Systems Ltd
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 Communication Systems Ltd filed Critical NEC Communication Systems Ltd
Priority to JP2006085622A priority Critical patent/JP4796876B2/en
Publication of JP2007264757A publication Critical patent/JP2007264757A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4796876B2 publication Critical patent/JP4796876B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

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

Description

本発明は、プロジェクトの進行過程において発生するリスクを予測する技術に関する。本発明は、ソフトウェア開発に利用するに適する。   The present invention relates to a technique for predicting a risk that occurs in the course of a project. The present invention is suitable for use in software development.

従来のソフトウェア品質管理システムの一例が、特許文献1〜5に提案されている。この従来のソフトウェア品質管理システムでは、評価項目毎に目標(予定値)を設定し、その目標と実績との相違を評価してソフトウェア開発のリスクを予測している。すなわち、過去の豊富な経験に基づき目標が設定され、その目標と実績との相違を評価し、例えば、当該相違が大きければリスクも大きく、当該相違が小さければリスクも小さいとして評価が行われる。   Examples of conventional software quality management systems are proposed in Patent Documents 1-5. In this conventional software quality management system, a target (planned value) is set for each evaluation item, and the risk of software development is predicted by evaluating the difference between the target and the actual result. That is, a target is set based on abundant experiences in the past, and the difference between the target and the actual result is evaluated. For example, if the difference is large, the risk is large, and if the difference is small, the risk is small.

特開2000−250749号公報JP 2000-250749 A 特開2003−345918号公報JP 2003-345918 A 特開2000−11048号公報JP 2000-11048 A 特開2003−186696号公報JP 2003-186696 A 特開2003−345918号公報JP 2003-345918 A

上述した従来技術では、過去の豊富な経験に基づく目標(予定値)の設定が必須になる。この目標の設定が誤っていると、当然のことながら、リスクの予測精度も低下する。よって、目標の設定には豊富な経験が要求される。   In the conventional technology described above, it is essential to set a target (planned value) based on abundant past experience. If this goal is set incorrectly, the risk prediction accuracy naturally falls. Therefore, a wealth of experience is required to set goals.

したがって、新規参入した経験の浅い企業等においては、上述した従来のソフトウェア品質管理システムを導入してもリスクの判断基準となるべき目標の設定を適正に行うことができず、システムを充分に機能させることができない。   Therefore, even for companies with little experience in entering the market, even if the above-mentioned conventional software quality management system is introduced, it is not possible to properly set targets that should become risk criteria, and the system functions sufficiently. I can't let you.

本発明は、このような背景の下に行われたものであって、過去の豊富な経験に基づき設定される目標(予定値)と実績との相違に依存することなく、経験が少なくても進行過程にあるプロジェクトのリスク発生を予測することができるリスク予測装置および方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made under such a background, and does not depend on the difference between the target (planned value) set based on abundant experiences in the past and the actual results, and even if the experience is small. An object of the present invention is to provide a risk prediction apparatus and method capable of predicting the risk occurrence of a project in progress.

本発明は、ソフトウェア開発過程で発生したリスクの発生状況を、その内容に関する情報と共に時系列的に保持し、これをリスク予測の判断基準として用いるため、リスク予測の判断基準の設定に際しては、単に、実際に発生したリスクの発生状況をそのままデータベース等に登録するだけで済むので、従来のように、過去の豊富な経験に基づいて事前に目標(予定値)を定めるなどの作業を全く必要としないことを最も主要な特徴とする。   Since the present invention holds the occurrence status of the risk generated in the software development process in time series together with the information on the contents thereof, and uses this as the risk prediction criterion, when setting the risk prediction criterion, Because it is only necessary to register the actual risk occurrence status in the database as it is, there is no need for work such as setting the target (planned value) in advance based on abundant experience in the past. The most important feature is not to do.

当然のことながら、本発明においても過去の経験が豊富であればあるほどリスク予測可能な範囲は広くなり、リスク予測がし易くなる点についてみれば従来技術と同様であるとも言えるが、本発明では、過去の経験が少ない場合においても(例え一回でも)経験を有する事項に関しては高い精度でリスク予測を行うことができる点が従来技術とは大きく異なり、本発明の特筆すべき点である。   Naturally, in the present invention, as the past experience is richer, the risk predictable range becomes wider, and it can be said that the present invention is the same as the prior art in terms of easier risk prediction. Thus, even in the case where there is little past experience (for example, even once), the fact that risk prediction can be performed with high accuracy with respect to matters that have experience is a significant point of the present invention. .

すなわち、本発明は、プロジェクトの進行過程において発生するリスクを、過去に発生したリスクの蓄積情報に基づき予測するリスク予測装置であって、過去に発生したリスクの発生状況をその内容に関する情報と共に時系列的に保持するリスク情報保持手段と、現在進行中のプロジェクトにおける複数のカテゴリ毎の実績に関する情報を時系列的に保持する被予測情報保持手段と、前記リスク情報保持手段に保持されているリスクの発生状況と前記被予測情報保持手段に保持されている複数のカテゴリ毎の実績に関する情報とを時系列的に比較し、近似する変化パターンを抽出する手段と、この抽出する手段により近似する変化パターンが抽出されたときには、リスク発生の警告を当該リスクの内容に関する情報と共に表示する手段とを備えたことを特徴とする。   That is, the present invention is a risk prediction device that predicts a risk that occurs in the course of a project based on accumulated information of risk that has occurred in the past, and the occurrence status of the risk that has occurred in the past together with information on its contents. Risk information holding means for holding in series, predicted information holding means for holding information on results for each of a plurality of categories in the ongoing project, and risks held in the risk information holding means A time series comparison between the occurrence status of the occurrence and the information on the results for each of the plurality of categories held in the predicted information holding unit, and a change pattern approximated by the extracting unit When a pattern is extracted, there is a means for displaying a warning of risk occurrence along with information on the content of the risk. Characterized in that was.

これによれば、現在進行中のプロジェクトにおける実績の変化パターンが過去においてリスクが発生した状況に近似している場合に、リスク発生を警告することができる。したがって、過去の豊富な経験に基づく目標(予定値)の設定は不要であり、単に、実際にリスクが発生した過去の状況をそのまま時系列的にデータベース等に保持しておけばよい。   According to this, it is possible to warn of the occurrence of the risk when the change pattern of the results in the ongoing project is close to the situation where the risk has occurred in the past. Accordingly, it is not necessary to set a target (planned value) based on abundant experiences in the past, and it is only necessary to hold a past situation in which a risk has actually occurred in a database or the like as it is in time series.

また、本発明をリスク予測方法の観点からみることもできる。すなわち、本発明は、プロジェクトの進行過程において発生するリスクを、過去に発生したリスクの蓄積情報に基づき予測するリスク予測装置において実行されるリスク予測方法であって、過去に発生したリスクの発生状況をその内容に関する情報と共に時系列的に保持し、現在進行中のプロジェクトにおける複数のカテゴリ毎の実績に関する情報を時系列的に保持し、保持されているリスクの発生状況と保持されている複数のカテゴリ毎の実績に関する情報とを時系列的に比較し、近似する変化パターンを抽出し、近似する変化パターンが抽出されたときには、リスク発生の警告を当該リスクの内容に関する情報と共に表示することを特徴とする。   The present invention can also be viewed from the viewpoint of a risk prediction method. That is, the present invention is a risk prediction method that is executed in a risk prediction apparatus that predicts a risk that occurs in the course of a project based on accumulated information of a risk that has occurred in the past. Is stored in time series together with information on its contents, information on the performance of each category in the ongoing project is held in time series, and the occurrence status of held risks and Compares information related to the results for each category in time series, extracts approximate change patterns, and displays approximate risk warnings together with information about the contents of the risks when approximate change patterns are extracted. And

また、本発明をプログラムの観点からみることもできる。すなわち、本発明は、汎用の情報処理装置にインストールすることにより、その情報処理装置に、本発明のリスク予測装置に相応する機能を実現させるプログラムである。本発明のプログラムは記録媒体に記録されることにより、前記情報処理装置は、この記録媒体を用いて本発明のプログラムをインストールすることができる。あるいは、本発明のプログラムを保持するサーバからネットワークを介して直接前記情報処理装置に本発明のプログラムをインストールすることもできる。   The present invention can also be viewed from the viewpoint of a program. That is, the present invention is a program that, when installed in a general-purpose information processing apparatus, causes the information processing apparatus to realize a function corresponding to the risk prediction apparatus of the present invention. By recording the program of the present invention on a recording medium, the information processing apparatus can install the program of the present invention using the recording medium. Alternatively, the program of the present invention can be directly installed in the information processing apparatus via a network from a server holding the program of the present invention.

これにより、汎用の情報処理装置を用いて、本発明のリスク予測装置を実現することができる。   Thereby, the risk prediction apparatus of this invention is realizable using a general purpose information processing apparatus.

本発明によれば、過去の豊富な経験に基づき設定される目標(予定値)と実績との相違に依存することなく、経験が少なくても進行過程にあるプロジェクトのリスク発生を予測することができる。   According to the present invention, it is possible to predict the risk occurrence of a project in progress even if the experience is small, without depending on the difference between the target (scheduled value) set based on the abundant experience in the past and the actual result. it can.

本発明実施例のリスク予測装置および方法について図1〜図10を参照して詳細に説明する。図1は本実施例のリスク予測装置の全体構成図である。図2は本実施例のデータベース管理用サーバの要部ブロック構成図である。   A risk prediction apparatus and method according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. FIG. 1 is an overall configuration diagram of a risk prediction apparatus according to the present embodiment. FIG. 2 is a block diagram of the main part of the database management server of this embodiment.

本実施例は、図1に示すように、プロジェクトの進行過程において発生するリスクを、過去に発生したリスクの蓄積情報に基づき予測するリスク予測装置であって、データベースアクセス用端末10、データベース管理用サーバ20、開発物件データベース21、評価情報データベース22、リスク情報データベース23から構成される。   As shown in FIG. 1, the present embodiment is a risk prediction apparatus for predicting a risk that occurs in the course of a project based on accumulated risk information that has occurred in the past. The server 20 includes a development property database 21, an evaluation information database 22, and a risk information database 23.

データベースアクセス用端末10は、プログラム制御により動作するコンピュータであり、データベース管理用サーバ20と通信を行い、開発物件データベース21、評価情報データベース22、リスク情報データベース23の情報を閲覧および追加または変更できる。   The database access terminal 10 is a computer that operates under program control, communicates with the database management server 20, and can view, add, or change information in the development property database 21, the evaluation information database 22, and the risk information database 23.

データベース管理用サーバ20は、プログラム制御により動作するコンピュータであり、データベースアクセス用端末10からの要求を受けて、開発物件データベース21、評価情報データベース22、リスク情報データベース23の情報をデータベースアクセス用端末10に応答する。また、リスク情報データベース23のリスクと類似の事象発生時には、データベースアクセス用端末10にリスク発生の情報を表示する。   The database management server 20 is a computer that operates by program control. Upon receiving a request from the database access terminal 10, the database management server 20 stores information on the development property database 21, the evaluation information database 22, and the risk information database 23. Respond to. Further, when an event similar to the risk in the risk information database 23 occurs, information on the risk occurrence is displayed on the database access terminal 10.

開発物件データベース21は、ソフトウェア開発時に作成される開発物件のデータを保持している。保持しているデータは、データベース管理用サーバ20により読み書きされる。図4は開発物件データベース21に保持されているデータの一例を示す図である。図4の例では、プロジェクト名、開発プログラム、プログラム内容、進捗状況が記録されている。   The development property database 21 holds development property data created during software development. The held data is read and written by the database management server 20. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of data held in the development property database 21. In the example of FIG. 4, the project name, development program, program content, and progress are recorded.

評価情報データベース22は、ソフトウェア開発時に評価した品質情報のデータを保持している。保持しているデータは、データベース管理用サーバ20により読み書きされる。図5は評価情報データベース22に保持されているデータの一例を示す図である。図5の例では、評価項目毎に、プロジェクト開始日から1日単位で実績が記録されている。すなわち、現在進行中のプロジェクトにおける複数のカテゴリ毎の実績に関する情報を時系列的に保持している。   The evaluation information database 22 holds quality information data evaluated during software development. The held data is read and written by the database management server 20. FIG. 5 is a diagram showing an example of data held in the evaluation information database 22. In the example of FIG. 5, the results are recorded in units of one day from the project start date for each evaluation item. That is, information on the results for each of a plurality of categories in the ongoing project is held in time series.

リスク情報データベース23は、ソフトウェア開発時に発生したリスク情報を保持している。保持しているデータは、データベース管理用サーバ20により読み書き検索される。図6はリスク情報データベース23に保持されているデータの一例を示す図である。図6の例では、登録名毎にリスク発生状況および状況説明が記録されている。すなわち、過去に発生したリスクの発生状況をその内容に関する情報と共に時系列的に保持している。   The risk information database 23 holds risk information generated during software development. The stored data is read and written by the database management server 20. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of data held in the risk information database 23. In the example of FIG. 6, a risk occurrence situation and a situation explanation are recorded for each registered name. That is, the occurrence status of the risk that occurred in the past is held in time series together with information on the contents.

データベース管理用サーバ20は、図2に示すように、リスク情報データベース23に保持されているリスクの発生状況と評価情報データベース22に保持されている複数のカテゴリ毎の実績に関する情報とを時系列的に比較し、近似する変化パターンを抽出する近似パターン抽出部1と、この近似パターン抽出部1により近似する変化パターンが抽出されたときには、リスク発生の警告を当該リスクの内容に関する情報と共に表示する警報発出部2とを備える。   As shown in FIG. 2, the database management server 20 chronologically displays the risk occurrence status held in the risk information database 23 and the information on the results for each of the categories held in the evaluation information database 22. And an approximate pattern extraction unit 1 that extracts a change pattern that approximates, and when an approximate change pattern is extracted by the approximate pattern extraction unit 1, a warning that displays a risk warning together with information about the content of the risk And a launching unit 2.

また、本実施例は、汎用の情報処理装置にインストールすることにより、その情報処理装置に本実施例のリスク予測装置に相応する機能を実現させるプログラムとして実施することができる。このプログラムは、記録媒体に記録されて情報処理装置にインストールされ、あるいは通信回線を介して情報処理装置にインストールされることにより当該情報処理装置に、データベースアクセス用端末10、データベース管理用サーバ20、開発物件データベース21、評価情報データベース22、リスク情報データベース23にそれぞれ相応する機能を実現させることができる。   Moreover, the present embodiment can be implemented as a program that, when installed in a general-purpose information processing apparatus, causes the information processing apparatus to realize a function corresponding to the risk prediction apparatus of the present embodiment. This program is recorded on a recording medium and installed in the information processing apparatus, or installed in the information processing apparatus via a communication line, whereby the database access terminal 10, the database management server 20, Functions corresponding to the development property database 21, the evaluation information database 22, and the risk information database 23 can be realized.

次に、本実施例のリスク予測方法を図1〜図10を参照して詳細に説明する。図3は本実施例のリスク予測方法の全体的な処理手順を示すシーケンス図である。図3に示すように、まず、リスク発生表示させたいリスク情報を、データベースアクセス用端末10によりデータベース管理用サーバ20を経由してリスク情報データベース23に登録する。このリスク情報は、ソフトウェア開発のリスクとなった基準日前後での、問題数および進捗状況およびリスクの状況の情報である。図6の例では、プロジェクトβにおけるプログラムaの不具合件数およびプロジェクトγの開発費などがソフトウェア開発のリスクとなった基準日(10日目および18日目)前後の情報と共に登録されている。図6の例では、基準日前後とは、プロジェクト開始から7日目〜14日目および15日目〜22日目をいう。   Next, the risk prediction method of a present Example is demonstrated in detail with reference to FIGS. FIG. 3 is a sequence diagram showing an overall processing procedure of the risk prediction method of the present embodiment. As shown in FIG. 3, first, risk information to be displayed for risk occurrence is registered in the risk information database 23 via the database management server 20 by the database access terminal 10. This risk information is information on the number of problems, progress and risk status before and after the reference date that became a risk of software development. In the example of FIG. 6, the number of defects of the program a in the project β, the development cost of the project γ, and the like are registered together with information before and after the reference dates (the 10th and 18th days) that became the risk of software development. In the example of FIG. 6, “before and after the reference date” refers to the 7th to 14th days and the 15th to 22nd days from the start of the project.

次に、ソフトウェア開発時に作成される開発物件の情報をデータベースアクセス用端末10によりデータベース管理用サーバ20を経由して開発物件データベース21に登録する。例えば、開発物件データベース21に登録された情報は、プロジェクト担当者間における共有データとしてプロジェクト担当者間で閲覧または修正または削除が可能である。また、各プロジェクトを統括的に管理する部署においても閲覧可能としてもよい。   Next, information on the developed property created during software development is registered in the developed property database 21 via the database management server 20 by the database access terminal 10. For example, the information registered in the development property database 21 can be viewed, modified, or deleted between project managers as shared data between project managers. It may also be viewable in a department that manages each project in an integrated manner.

次に、ソフトウェア開発時に評価した品質情報をデータベースアクセス用端末10によりデータベース管理用サーバ20を経由して評価情報データベース22に登録する。図5の例では、プロジェクトαの進捗状況(全体的な進捗状況)、開発費、プログラムA〜C開発の進捗状況(部分的な進捗状況)、プログラムA〜Cの不具合件数が毎日の終業時に登録される。   Next, the quality information evaluated during software development is registered in the evaluation information database 22 via the database management server 20 by the database access terminal 10. In the example of FIG. 5, the progress status of project α (overall progress status), development costs, progress status of development of programs A to C (partial progress status), and the number of defects in programs A to C at the end of each day be registered.

ここで、データベース管理用サーバ20におけるリスク発生表示手順について説明する。図7はデータベース管理用サーバ20におけるリスク発生表示手順を示すフローチャートである。データベース管理用サーバ20は、近似パターン抽出部1に、評価情報データベース22に登録されている評価情報を入力する(S1)。   Here, the risk occurrence display procedure in the database management server 20 will be described. FIG. 7 is a flowchart showing a risk occurrence display procedure in the database management server 20. The database management server 20 inputs the evaluation information registered in the evaluation information database 22 to the approximate pattern extraction unit 1 (S1).

続いて、近似パターン抽出部1は、リスク情報データベース23を検索し、入力した評価情報に類似する項目を検索する(S2)。例えば、図6の例では、リスク情報データベース23には「プロジェクトβにおけるプログラムaの不具合件数」および「プロジェクトγにおける開発費」がリスク情報の項目として登録されている。一方、図5の例では、評価情報データベース22には「プロジェクトαにおけるプログラムAの不具合件数」および「プロジェクトαにおける開発費」が評価情報の項目として登録されている。このように、リスク情報データベース23に登録されている項目と類似する項目が評価情報データベース22に登録されている場合には、類似項目有り(S3)、として評価情報とリスク情報とを比較する(S4)。その結果、近似する変化パターンが無ければ(S5)、リスク発生せずと判断して処理を終了するが、近似する変化パターンが有れば(S5)、その旨を警報発出部2に通知し、警報発出部2はデータベースアクセス用端末10に対してリスク発生表示を行う(S6)。   Subsequently, the approximate pattern extraction unit 1 searches the risk information database 23 and searches for items similar to the input evaluation information (S2). For example, in the example of FIG. 6, “the number of defects of program a in project β” and “development costs in project γ” are registered as risk information items in the risk information database 23. On the other hand, in the example of FIG. 5, “number of defects of program A in project α” and “development cost in project α” are registered as items of evaluation information in the evaluation information database 22. As described above, when an item similar to the item registered in the risk information database 23 is registered in the evaluation information database 22, the evaluation information and the risk information are compared with each other as having a similar item (S3) ( S4). As a result, if there is no approximate change pattern (S5), it is determined that no risk has occurred, and the process is terminated. If there is an approximate change pattern (S5), this is notified to the alarm issuing unit 2. The alarm issuing unit 2 displays the risk occurrence on the database access terminal 10 (S6).

図8および図9は、近似する変化パターンの一例を示す図である。図8の例では、近似パターン抽出部1に入力された評価情報から「プロジェクトαにおけるプログラムAの不具合件数」が抽出され、リスク情報データベース23に登録されているリスク情報から「プロジェクトβにおけるプログラムaの不具合件数」が検索されている。括弧内の件数はプロジェクト開始からの不具合件数の累計であり、括弧上の件数は、その日に発生した新規不具合件数を示す。   FIG. 8 and FIG. 9 are diagrams illustrating an example of the approximate change pattern. In the example of FIG. 8, “the number of defects of program A in project α” is extracted from the evaluation information input to the approximate pattern extraction unit 1, and “program a in project β is extracted from the risk information registered in the risk information database 23. "Number of bugs in" is searched. The number in parentheses is the cumulative number of defects since the start of the project, and the number in parentheses indicates the number of new defects that occurred on that day.

プロジェクトαにおけるプログラムAの不具合件数は、プロジェクト開始から11日目〜18日目について抽出され、11日目までに既に5件の不具合件数が確認されている。さらに、12日目では1件の新規不具合が確認されて累計が6件になっている。さらに、13日目では1件の新規不具合が確認されて累計が7件になっている。さらに、14日目では1件の新規不具合が確認されて累計が8件になっている。さらに、16日目では1件の新規不具合が確認されて累計が9件になっている。さらに、18日目では1件の不具合が確認されて累計が10件になっている。これを変化パターンAとする。   The number of defects of the program A in the project α is extracted for the 11th to 18th days from the start of the project, and the number of 5 defects has already been confirmed by the 11th day. Furthermore, on the 12th day, one new defect was confirmed and the cumulative total is six. Furthermore, on the 13th day, one new defect was confirmed, and the cumulative total is seven. Furthermore, on the 14th day, one new defect was confirmed, and the cumulative total is 8. Furthermore, on the 16th day, one new defect was confirmed, and the cumulative total is nine. Furthermore, on the 18th day, one defect was confirmed and the cumulative total is 10. This is a change pattern A.

プロジェクトβにおけるプログラムaの不具合件数は、プロジェクト開始から7日目〜14日目(基準日は10日)についてリスク情報として登録され、7日目までに既に3件の不具合件数が確認されている。さらに、8日目では1件の新規不具合が確認されて累計が4件になっている。さらに、9日目では1件の新規不具合が確認されて累計が5件になっている。さらに、10日目では1件の新規不具合が確認されて累計が6件になっている。さらに、13日目では2件の新規不具合が確認されて累計が8件になっている。さらに、14日目では1件の不具合が確認されて累計が9件になっている。これを変化パターンaとする。   The number of defects in program β in project β is registered as risk information for the 7th to 14th days (base date is 10 days) from the start of the project, and 3 defects have already been confirmed by the 7th day. . Furthermore, on the 8th day, one new defect was confirmed, and the cumulative total is 4. Furthermore, on the 9th day, one new defect was confirmed, and the cumulative total is 5. Furthermore, on the 10th day, one new defect was confirmed, and the cumulative total is six. Furthermore, on the 13th day, 2 new defects were confirmed, and the cumulative total is 8. Furthermore, on the 14th day, one defect was confirmed and the cumulative total is nine. This is a change pattern a.

この例では、近似パターン抽出部1は、変化パターンAおよびaのいずれもが8日間に不具合件数が2倍以上に増加している点に着目して近似する変化パターンとして抽出し、リスク発生として警報発出部2に通知している。この通知を受け取った警報発出部2は、データベースアクセス用端末10に「プロジェクトαにおけるプログラムAの不具合件数は異常であり注意を要します。」と表示し、さらに[参考事項]として「プロジェクトβのプログラムaの開発時に同様の不具合あり。シミュレータによりバグを発見して解決した。」という表示を行う。   In this example, the approximate pattern extraction unit 1 extracts the change pattern A and a as a change pattern that approximates by focusing on the fact that the number of defects increases more than twice in 8 days. The alarm issuing unit 2 is notified. Upon receiving this notification, the alarm issuing unit 2 displays on the database access terminal 10 “The number of problems with Program A in Project α is abnormal and requires attention.” And further, “Project β "There is a similar problem during the development of program a. A bug was found and solved by the simulator".

評価情報の登録者は、この表示を参照することにより、リスク発生予測を認識し、然るべき処置をとることにより、リスクの発生を未然に防ぐための対策をとることができる。   The registrant of the evaluation information can take measures to prevent the occurrence of risk by referring to this display, recognizing the risk occurrence prediction, and taking appropriate measures.

また、図9の例では、近似パターン抽出部1に入力された評価情報から「プロジェクトαにおける開発費」が抽出され、リスク情報データベース23に登録されているリスク情報から「プロジェクトγにおける開発費」が検索されている。括弧内の金額はプロジェクト開始からの金額の累計であり、括弧上の金額は、その日の新規発生金額を示す。   In the example of FIG. 9, “development cost in project α” is extracted from the evaluation information input to the approximate pattern extraction unit 1, and “development cost in project γ” is extracted from the risk information registered in the risk information database 23. Has been searched. The amount in parentheses is the cumulative amount from the start of the project, and the amount in parentheses indicates the amount of new occurrence on that day.

プロジェクトαにおける開発費は、プロジェクト開始から10日目〜17日目について抽出され、10日目までに既に70万円の金額が使われている。さらに、11日目では10万円の新規発生金額が追加されて累計が80万円になっている。さらに、12日目では10万円の新規発生金額が追加されて累計が90万円になっている。さらに、13日目では10万円の新規発生金額が追加されて累計が100万円になっている。さらに、14日目では15万円の新規発生金額が追加されて累計が115万円になっている。さらに、15日目では10万円の新規発生金額が追加されて累計が125万円になっている。さらに、16日目では10万円の新規発生金額が追加されて累計が135万円になっている。さらに、17日目では15万円の新規発生金額が追加されて累計が150万円になっている。これを変化パターンαとする。   The development costs in the project α are extracted for the 10th to 17th days from the start of the project, and an amount of 700,000 yen has already been used by the 10th day. Furthermore, on the 11th day, a newly generated amount of 100,000 yen is added and the total amount is 800,000 yen. Furthermore, on the 12th day, a newly generated amount of 100,000 yen is added and the cumulative total is 900,000 yen. Furthermore, on the 13th day, a newly generated amount of 100,000 yen is added and the cumulative total is 1 million yen. Furthermore, on the 14th day, a newly generated amount of 150,000 yen was added, for a total of 1.15 million yen. Furthermore, on the 15th day, a newly generated amount of 100,000 yen is added, and the total amount is 1.25 million yen. Furthermore, on the 16th day, a newly generated amount of 100,000 yen was added and the total amount is 1.35 million yen. Furthermore, on the 17th day, a new amount of 150,000 yen was added and the total amount is 1.5 million yen. This is a change pattern α.

プロジェクトγにおける開発費は、プロジェクト開始から15日目〜22日目(基準日は18日)についてリスク情報として登録され、15日目までに既に100万円の金額が使われている。さらに、16日目では15万円の新規発生金額が追加されて累計が115万円になっている。さらに、17日目では10万円の新規発生金額が追加されて累計が125万円になっている。さらに、18日目では15万円の新規発生金額が追加されて累計が140万円になっている。さらに、19日目では20万円の新規発生金額が追加されて累計が160万円になっている。さらに、20日目では15万円の新規発生金額が追加されて累計が175万円になっている。さらに、21日目では15万円の新規発生金額が追加されて累計が190万円になっている。さらに、22日目では10万円の新規発生金額が追加されて累計が200万円になっている。これを変化パターンγとする。   The development cost in the project γ is registered as risk information on the 15th to 22nd days (the reference date is 18th day) from the start of the project, and the amount of 1 million yen has already been used by the 15th day. Furthermore, on the 16th day, a new amount of 150,000 yen was added and the total amount is 1.15 million yen. Furthermore, on the 17th day, a newly generated amount of 100,000 yen was added, and the cumulative total is 1.25 million yen. Furthermore, on the 18th day, a new amount of 150,000 yen was added and the cumulative total is 1.4 million yen. Furthermore, on the 19th day, a newly generated amount of 200,000 yen was added, and the total amount is 1.6 million yen. Furthermore, on the 20th day, a new amount of 150,000 yen was added and the total amount reached 1.75 million yen. Furthermore, on the 21st day, a new amount of 150,000 yen was added, and the cumulative total is 1.9 million yen. Furthermore, on the 22nd day, a newly generated amount of 100,000 yen was added and the total amount is 2 million yen. This is a change pattern γ.

この例では、近似パターン抽出部1は、変化パターンαおよびγのいずれもが8日間に予算が2倍以上に増加している点に着目して近似する変化パターンとして抽出し、リスク発生として警報発出部2に通知している。この通知を受け取った警報発出部2は、データベースアクセス用端末10に「プロジェクトαにおける開発費は異常であり注意を要します。」と表示し、さらに[参考事項]として「プロジェクトγの開発費に同様の異常あり。外注先の選択ミスが原因。」という表示を行う。   In this example, the approximate pattern extraction unit 1 extracts the change patterns α and γ as approximate change patterns by paying attention to the fact that the budget has increased more than twice in 8 days, and warns that a risk has occurred. The issuing unit 2 is notified. Upon receiving this notification, the warning issuing unit 2 displays on the database access terminal 10 “development cost in project α is abnormal and requires attention.” And further, “development cost for project γ” "There is a similar abnormality in the case. Cause due to wrong selection of subcontractor".

評価情報の登録者は、この表示を参照することにより、リスク発生予測を認識し、然るべき処置をとることにより、リスクの発生を未然に防ぐための対策をとることができる。   The registrant of the evaluation information can take measures to prevent the occurrence of risk by referring to this display, recognizing the risk occurrence prediction, and taking appropriate measures.

なお、図8および図9の例では、説明をわかりやすくするために、変化パターンAおよびaあるいはαおよびγはそれぞれ同じ日数同士を比較しているが、実際のリスク予測作業を行う際には、リスク情報データベース23に登録されているリスク情報の日数よりも少ない日数の時点で、近似する変化パターンが見つかることがほとんどであり、リスク発生を未然に回避することができる。すなわち、評価情報の登録担当者が毎日の終業時に、評価情報を評価情報データベース22に登録する。近似パターン抽出部1は、リスク情報データベース23に登録されている日数よりも少ない日数であっても変化パターンの近似が認められた時点で警報発出部2によりリスク発生表示を行う。よって、通常は、リスク情報データベース23に登録されているリスク情報の日数よりも少ない日数の時点で、近似する変化パターンが見つかることがほとんどであり、リスク発生を未然に回避することができる。   In the examples of FIGS. 8 and 9, the change patterns A and a or α and γ are compared for the same number of days for easy understanding, but when performing actual risk prediction work, In most cases, an approximate change pattern is found when the number of days is less than the number of days of risk information registered in the risk information database 23, and risk occurrence can be avoided in advance. That is, a person in charge of evaluation information registers the evaluation information in the evaluation information database 22 at the end of each day. The approximate pattern extracting unit 1 displays the risk occurrence by the alarm issuing unit 2 when the approximation of the change pattern is recognized even if the number of days is less than the number of days registered in the risk information database 23. Therefore, normally, an approximate change pattern is often found when the number of days is less than the number of days of risk information registered in the risk information database 23, and risk occurrence can be avoided in advance.

また、本実施例では、本発明の基本的な技術思想をわかりやすく説明するために、評価情報およびリスク情報は、1日単位の進捗状況(%)、開発費(円)、不具合件数(件)などのように、全て数値化されている例を示したが、例えば、評価情報およびリスク情報が、業務日誌またはプログラム言語のようなテキスト情報であれば、テキスト情報に含まれるキーワードを抽出して近似する変化パターンを抽出することができる。あるいは、評価情報およびリスク情報が、グラフなどの図形情報あるいは写真などの画像情報であれば、図形や画像の形状認識により近似する変化パターンを抽出することができる。   Also, in this example, in order to explain the basic technical idea of the present invention in an easy-to-understand manner, evaluation information and risk information include daily progress (%), development costs (yen), number of defects (cases) However, if the evaluation information and risk information are text information such as a work diary or a programming language, the keywords included in the text information are extracted. Thus, it is possible to extract a change pattern that approximates. Alternatively, if the evaluation information and the risk information are graphic information such as a graph or image information such as a photograph, a change pattern approximated by shape recognition of the graphic or image can be extracted.

また、図10はリスク情報データベース23に既に登録されているリスク情報を変更する際の処理手順を示すシーケンス図である。図10に示すように、リスク情報データベース23に既に登録されているリスク情報を変更する場合には、リスク情報の登録者は、データベースアクセス用端末10からデータベース管理用サーバ20に対し、リスク情報変更を要求する。データベース管理用サーバ20は、データベースアクセス用端末10からのリスク情報変更の要求を受け取ると、リスク情報データベース23から該当するリスク情報を読み出してデータベースアクセス用端末10の表示部に表示する。リスク情報の登録者は、データベースアクセス用端末10の表示部に表示されたリスク情報に変更を施してから再びリスク情報データベース23に変更されたリスク情報を登録することができる。   FIG. 10 is a sequence diagram showing a processing procedure when changing risk information already registered in the risk information database 23. As shown in FIG. 10, when changing risk information already registered in the risk information database 23, the registrant of risk information changes the risk information from the database access terminal 10 to the database management server 20. Request. Upon receiving the risk information change request from the database access terminal 10, the database management server 20 reads out the corresponding risk information from the risk information database 23 and displays it on the display unit of the database access terminal 10. The registrant of risk information can register the changed risk information in the risk information database 23 again after changing the risk information displayed on the display unit of the database access terminal 10.

本発明によれば、過去の豊富な経験に基づき設定される目標(予定値)と実績との相違に依存することなく、経験が少なくても進行過程にあるプロジェクトのリスク発生を予測することができるため、新規参入した企業などのように、未だ経験が浅い企業においてもソフトウェア開発管理のために、本発明のリスク予測装置を導入することができ、ソフトウェア開発の効率化を図ることができる。   According to the present invention, it is possible to predict the risk occurrence of a project in progress even if the experience is small, without depending on the difference between the target (scheduled value) set based on the abundant experience in the past and the actual result. Therefore, the risk prediction apparatus of the present invention can be introduced for software development management even in companies with little experience, such as newly entered companies, and the efficiency of software development can be improved.

本実施例のリスク予測装置の全体構成図。The whole block diagram of the risk prediction apparatus of a present Example. 本実施例のデータベース管理用サーバの要部ブロック構成図。The principal part block block diagram of the database management server of a present Example. 本実施例のリスク予測方法の全体的な処理手順を示すシーケンス図。The sequence diagram which shows the whole process sequence of the risk prediction method of a present Example. 開発物件データベースに保持されている情報の一例を示す図。The figure which shows an example of the information currently hold | maintained in a development property database. 評価情報データベースに保持されている情報の一例を示す図。The figure which shows an example of the information hold | maintained at the evaluation information database. リスク情報データベースに保持されている情報の一例を示す図。The figure which shows an example of the information hold | maintained at a risk information database. データベース管理用サーバにおけるリスク発生表示手順を示すフローチャート。The flowchart which shows the risk occurrence display procedure in the database management server. 近似する変化パターンの一例(不具合件数)を示す図。The figure which shows an example (number of malfunctions) of the change pattern to approximate. 近似する変化パターンの一例(開発費)を示す図。The figure which shows an example (development cost) of the change pattern to approximate. リスク情報の変更手順を示すシーケンス図。The sequence diagram which shows the change procedure of risk information.

符号の説明Explanation of symbols

1 近似パターン抽出部
2 警報発出部
10 データベースアクセス用端末
20 データベース管理用サーバ
21 開発物件データベース
22 評価情報データベース
23 リスク情報データベース
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Approximate pattern extraction part 2 Alarm issuing part 10 Database access terminal 20 Database management server 21 Development property database 22 Evaluation information database 23 Risk information database

Claims (3)

プロジェクトの進行過程において発生するリスクを、過去に発生したリスクの蓄積情報に基づき予測するリスク予測装置であって、
過去に発生したリスクの発生状況をその内容に関する情報と共に時系列的に保持するリスク情報保持手段と、
現在進行中のプロジェクトにおける複数のカテゴリ毎の実績に関する情報を時系列的に保持する被予測情報保持手段と、
前記リスク情報保持手段に保持されているリスクの発生状況と前記被予測情報保持手段に保持されている複数のカテゴリ毎の実績に関する情報とを時系列的に比較し、近似する変化パターンを抽出する手段と、
この抽出する手段により近似する変化パターンが抽出されたときには、リスク発生の警告を当該リスクの内容に関する情報と共に表示する手段と
を備えたことを特徴とするリスク予測装置。
A risk prediction device that predicts risks that occur in the course of a project based on accumulated information of risks that have occurred in the past,
Risk information holding means for holding the occurrence status of risks that occurred in the past along with information on their contents in time series,
Predicted information holding means for holding information on the results for each of a plurality of categories in the ongoing project in time series,
A risk occurrence state held in the risk information holding unit and information on the results for each of a plurality of categories held in the predicted information holding unit are compared in time series, and an approximate change pattern is extracted. Means,
A risk prediction apparatus comprising: means for displaying a warning of occurrence of a risk together with information relating to the content of the risk when an approximate change pattern is extracted by the extracting means.
プロジェクトの進行過程において発生するリスクを、過去に発生したリスクの蓄積情報に基づき予測するリスク予測装置において実行されるリスク予測方法であって、
リスク情報保持手段が、過去に発生したリスクの発生状況をその内容に関する情報と共に時系列的に保持し、
被予測情報保持手段が、現在進行中のプロジェクトにおける複数のカテゴリ毎の実績に関する情報を時系列的に保持し、
近似するパターン抽出手段が、リスク情報保持手段で保持されているリスクの発生状況と被予測情報保持手段で保持されている複数のカテゴリ毎の実績に関する情報とを時系列的に比較し、近似する変化パターンを抽出し、
表示手段が、近似するパターン抽出手段で近似する変化パターンが抽出されたときには、リスク発生の警告を当該リスクの内容に関する情報と共に表示する
ことを特徴とするリスク予測方法。
A risk prediction method executed in a risk prediction device that predicts a risk that occurs in the course of a project based on accumulated risk information that has occurred in the past,
The risk information holding means holds the occurrence status of the risk that occurred in the past in time series with the information about its contents,
Predicted information holding means holds information related to the performance of each category in the ongoing project in time series,
The approximating pattern extracting means compares the occurrence status of the risk held in the risk information holding means and the information on the results for each of the categories held in the predicted information holding means in time series and approximates them. Extract change patterns,
A risk prediction method, characterized in that, when a change pattern approximated by an approximate pattern extraction means is extracted by a display means , a risk occurrence warning is displayed together with information on the contents of the risk.
汎用の情報処理装置にインストールすることにより、その情報処理装置、請求項1記載のリスク予測装置として機能させるためのプログラム。 A program for causing an information processing apparatus to function as the risk prediction apparatus according to claim 1 by being installed in a general-purpose information processing apparatus.
JP2006085622A 2006-03-27 2006-03-27 Risk prediction apparatus and method Expired - Fee Related JP4796876B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006085622A JP4796876B2 (en) 2006-03-27 2006-03-27 Risk prediction apparatus and method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006085622A JP4796876B2 (en) 2006-03-27 2006-03-27 Risk prediction apparatus and method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2007264757A JP2007264757A (en) 2007-10-11
JP4796876B2 true JP4796876B2 (en) 2011-10-19

Family

ID=38637726

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2006085622A Expired - Fee Related JP4796876B2 (en) 2006-03-27 2006-03-27 Risk prediction apparatus and method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4796876B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7349927B2 (en) * 2020-02-12 2023-09-25 株式会社日立製作所 Risk assessment system and risk assessment method

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1166150A (en) * 1997-08-26 1999-03-09 Hitachi Ltd Risk evaluation system
JP2000348100A (en) * 1999-06-08 2000-12-15 Toshiba Corp Project risk management device

Also Published As

Publication number Publication date
JP2007264757A (en) 2007-10-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9448908B2 (en) System and method for model based session management
RU2392663C2 (en) Generation of information for electronic device calendar application
US9904517B2 (en) System and method for automatic modeling of an application
US20030169288A1 (en) Representative image generating apparatus
CN113568841A (en) Risk detection method, device and equipment for applet
CN103069353B (en) Facility management device and screen display method
JP4796876B2 (en) Risk prediction apparatus and method
JP6745541B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, program, and image information display system
JP5355497B2 (en) Product management device, product management method, and product management program
CN111161044A (en) Automatic screen capture method and device, computer equipment and readable storage medium
JP5670156B2 (en) Test result verification system, method, and program
CN102053877B (en) Apparatus and method for reloading application images
JP5453871B2 (en) Event determination device, event determination program, and event determination method
CN115185625A (en) Self-recommendation type interface updating method based on configurable card and related equipment thereof
CN108196886B (en) Card reader service implementation method and card reader
JP2013257803A (en) Job operation management system
US9015658B2 (en) Automatic program generation device and automatic program generation method
CN112527655A (en) Software version quality abnormity detection method and device, electronic equipment and storage medium
CN112596828A (en) Application-based popup window generation method and device, electronic equipment and storage medium
EP1868099B1 (en) Bug management tool
JP2003208333A (en) Trace information searching device and method therefor
CN114817004B (en) Test case generation method, device, equipment and readable storage medium
JP2023107534A (en) Support system, support method and program
JP2021051576A (en) Information processing program, information processing method, and information processing apparatus
CN114327379A (en) Method, apparatus, computer system, and medium for assisting software product development

Legal Events

Date Code Title Description
RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20080225

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20080317

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20090213

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20110322

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110426

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20110627

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20110719

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20110801

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140805

Year of fee payment: 3

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees