工数は、ファンクションポイント規模に対し、指数的に上がる

SDM公開講座「現代ソフトウエアエンジニアリングの俯瞰図」
の第12回

ITプロジェクトのベンチマーキング
～ソフトウェア開発定量データとその活用～

を聞いてきたのでメモメモ

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■１．定量データとベンチマーキングの必要性
定量データの必要性
・定量データが集まれば、こんな活用ができる

　ユーザー
　　経営層：ＩＴ投資
　　業務・情報システム部門
　　プロジェクト管理者

　ベンダー
　　経営層
　　ＰＭＯ・品詞保証部門
　　ＰＭ，ＰＬ

プロジェクト活動における定量データの活用
・データ収集からプロジェクトへのフィードバックの流れ
　　　組織活動
　　　プロジェクト活動
　　　　　→ベンチマーク作成：データ白書のようなもの

ＳＥＣの取り組みとデータ白書の目的
・定量的アプローチによる科学的マネジメントの普及拡大
　　物差しとしての精度を高めていく

データ白書２０１０－２０１１の構成
・代表的な要素
　　規模、工数、後期、生産性、信頼性
・プロジェクトの特性（プロファイル）
　　開発種別、開発言語、アーキテクチャ、業種、
　　開発ライフサイクルモデル、プラットフォーム
　→値ごろ感がわかりたい

ＳＥＣセミナーのアンケート結果
・プロジェクトデータを収集している：７６％
・プロジェクトデータを活用している：５３％
　　→ちゃんと活用できていない

収集した定量データ活用の期待とギャップ
・期待感（ひとつの例）
　　・収集したプロジェクトデータについて、
　　　代表的な要素間には相関関係がある
　　・２つの要素の関係が、回帰分析により定式化される

　　　↓

・現実とのギャップ
　　相関は低い
　　ばらつきが大きく、型よりもある
　　プロジェクトの特性に合わない
　　　→そもそもデータを集めてもムダ？

　統計分析をしても、赤字になる（ぶれ幅おおきい）

今回のポイント
・ＳＥＣ「ソフトウェア開発データ白書」を例にして
　　　ベンチマーキング

【参考】ＩＴプロジェクト性能ベンチマーキング
　　→なにをするのか、まとめられている
　　→経済産業省ソフトウェアメトリクス高度化プロジェクト

■２．データ白書の見方とポイント

白書の表記と見方の留意点
・データの分布を視覚的に捕らえることができるグラフ
　　→箱ひげ図
　　９９．７％入っていれば良い・・・標準偏差
　　　５つのＭ（品質工学）
　　　ソフト→正規分布しない→箱ひげ図
　　変なはずれ値があっても、影響を受けない

・対数変換による分析
　　→対数変換すると、正規分布になるらしい・・・
　　　　→線形性が見えてくる

・基本統計量、プロファイルデータの見方と留意点
　　中央値と平均値をとっている
　　　　→平均値ははずれ値に左右される

収集したプロジェクトデータの分布について
・ＦＰ規模：１０００ＦＰ以下が７割弱
・ＳＬＯＣ：５０ＫＳＬＯＣ以下が多い
・工期：１４ヶ月以下
　　：
　　：

工程別の分析について（８章）

工数比率
・開発工程を実施するのに必要な作業工数の比率

工期比率
・各開発工程を実施するのに必要とされる期間

　→お客さんが言われたとき、目安になる

テスト工程別のテストケース数と検出バグ数
　　結合テストケース数は総合テストケース数の約４倍

テスト工程別のテストケース数と検出バグ数
　　「規模あたりのテストケース数と検出バグ数」のデータ活用
　　　ゾーン分析

生産性の分析について（９章）
　　層別による分析
　　月あたりの要員数
　　信頼性要求レベルが高いほうが生産性は低い傾向にある

予実分析
　　計画と終わった段階
　　　　工期：中央値０（＝納期は守る）
　　　　工数：中央値２．９、－３～＋２４％で変動
　　　　　　　　ただし、3倍越えのはずれ値も！

■３．定量データの活用事例

ソフトウェア開発ライフサイクルからみた活用事例

見積もり：規模、工数、工期のデータ活用
・データ活用の狙い
　　５０％信頼幅、９５％の下限値

・いきなり機能分割→類推見積もり
・見積もり：ボトムアップ見積もり
　　　パラメトリック見積もり

　１０００ＦＰ→４０人月
　　じゃあ、４０００ＦＰだったら４倍？
　　ちがいます。
　　工数＝ＡＸ（ＦＰ規模）＊＊Ｂ　Ｂ＝１．１９
　　指数的に上がる！！

工数の見積もり
・留意点
　　規模が大きくなると、「規模の増加率以上に工数が増大する」

・見積もりがでたら
　　→妥当性を確認：ベンチマーキング

「工数と工期」

・工期は工数の３乗根におおむね比例
　　工期＝ＡＸ(工数）＊＊０．３１
　　ＪＵＡＳだとＡ＝２．５４　１２５人月で１年
　　でも、これでは受注できない

・留意点
　　工期短縮には限界がある
　　１２ヶ月を工数短縮しても５ヶ月
　　　　→失敗しても、５ヶ月

・分析の切りくち
　　→Ｊａｖａのほうが.Netより生産性悪い

・規模、工数、工期からの適切な計画案の策定の事例

コントロール「残作業の見積もり」
　　基本設計工程は全工程の１５－３０％、中央値は２３％
　　基本設計で、１．５ヶ月が２ヶ月かかったとする
　　　　→全体の比率は？

　　ベンチマーキングとして使う

評価
・規模の小さいプロジェクトは生産性のばらつきが大きく
　ＰＭスキルの分布もばらついている
・規模の大きいプロジェクトは、生産性が低い傾向と同時に
　ＰＭスキルが高い傾向が見られる


■４．実践的活用をサポートするツール

プロジェクト診断支援ツール
　　Ｗｅｂサイトにデータ白書がそのまま載っている

スタンドアロン型プロジェクト診断ツール
　　自社のデータをいれる
　　（Ｗｅｂの）プロジェクト診断支援ツールに渡せる

ＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔもある

＜＜おまけ＞＞
・最近のデータ白書
　　中小企業を考慮
　　　小規模
　　　工程別の生産性分析
　　　特定分野の経験：要員配置
　　信頼性
　　　信頼性向上
　　　開発手法