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ソフトウェア開発 品質 指標値


定量品質管理の実践方法





定量品質管理の実践方法

定量品質管理の実践方法

2012年8月31日 異常品質の 早期検出と対策 ここでは、「データを開発の途上で活用する」という定量 品質管理の本質にスポット を当てます(下図の②と③)。 品質目標の設定 ソフトウェアの定量品質指標のほとんどは代替指標でしかない 工業製品 基準値= 200?2mm 201mm 200mm 197mm ○ ○ ? ソフトウエア テストケース

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 ソフトウェア開発 プロジェクトデータ 3,541 プロジェクト IPA SEC 毎年 データ 収集 隔年 発行 参考 ◇プロジェクトマネジメント ◇組織の品質・生産性 のマネジメント 導出 指標一覧 分類 名称 規模 実効SLOC実績値など 工期 実績月数(プロジェクト全体、 開発5工程)、計画月数(開発5工程) 工数 実績工数(プロジェクト 

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 組織の重点強化領域の特定等 ソフトウェア開発データ白書 29社からの エンタープライズ 系 のソフトウェア開発 プロジェクトデータ 4,067 プロジェクト IPA SEC 毎年 データ 収集 隔年 発行 参考 ◇プロジェクトマネジメント ◇組織の品質・生産性 のマネジメント データ白書 のリポジトリ データ提供企業 1 1 定期的なデータ収集と発行 

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定量的品質管理 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

All rights reserved SEC主催セミナー IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 SEC ソフトウェア・エンジニアリング・センター (東京)2011年10月21日 定量的品質管理 研究員 三毛 作業成果物と設計作業の状況から、プロジェクトの設計品質を評価し 開発作業を次工程 目標範囲は、当プロジェクトが属する組織の指標値をもとに設定 した。

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

しかし、ソフトウェア開発のデータ、例えばレビュー指摘件数の データは正規分布しない こともある。 ○ その場合、基本統計量で示している四分位点のような、外れ値 に 引きずられにくい統計量を参照するのも一考である。 留意点: ○ ただし、P25とP75 では、あくまでもその箱の中には50%の データのみが入るような値なので、品質指標 としてUCL 

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IPA/SECが提案する ソフトウェア品質指標の解説

2013年1月29日 品質コントロール 開発時に、品質定量指標の計測と 作業の質を評価し、品質目標に近 づ けるようにコントロール Step 1 システムプロファイリング システムの特性を体系的 に評価・把握 Step 3 品質目標設定 プロセス品質評価指標 プロダクト品質 評価指標 を用いて品質目標値を設定 自社の指標値 ESQR指標参考値

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ソフトウェア開発プロジェクトにおける進捗/品質の定量把握実践について

進捗 品質の定量把握) V字モデル、レビュー とテスト、品質指標。。 マインドのケア、 トレーニングを 定量把握と併走させる。 同値分割、境界値 デシジョンテーブル。。 工夫 した XXXX開発プロジェクト 単体開発 品質評価方式 結合テスト 開発全体規模 単位 システムテスト 該当フェーズ規模 単位 計算基準値 番号 担当者 対象規模 規模

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定量的マネジメントのための公開データ利用ガイド - 経済産業省

本ガイドにより、ソフトウェア開発プロジェクトにおける合理的な定量的マネジメント が 推進されるとともに、システム、ソフトウェアの信頼性、品質、開発力が向上すること 成果物の品質 指標 設計の欠陥密度 モデル 欠陥密度の値を用いて、プロセスの 平均及び 管理限界を計算する 判断基準 管理限界の範囲外にある結果に対しては、

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今さら聞けないソフトウェア品質データ分析の基本 - ソフトウェア工学研究会

2014年9月2日 0 000 リリース後不具合密度の平均値(KLOC当たり) 0 106 0 123 IPA SEC 『 ソフトウェア開発データ白書2012 2013』 • この指標を組織横断的に比較するのは「眉 唾」かもしれない • 測定方法がほぼ揃った同一組織において,製品を提供した後の状況 を把握し, その分布や変化を知ることが品質改善の第一歩 2014 9 2

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 ソフトウェア開発 プロジェクトデータ 3,541 プロジェクト IPA SEC 毎年 データ 収集 隔年 発行 参考 ◇プロジェクトマネジメント ◇組織の品質・生産性 のマネジメント 導出 指標一覧 分類 名称 規模 実効SLOC実績値など 工期 実績月数(プロジェクト全体、 開発5工程)、計画月数(開発5工程) 工数 実績工数(プロジェクト 

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 組織の重点強化領域の特定等 ソフトウェア開発データ白書 29社からの エンタープライズ 系 のソフトウェア開発 プロジェクトデータ 4,067 プロジェクト IPA SEC 毎年 データ 収集 隔年 発行 参考 ◇プロジェクトマネジメント ◇組織の品質・生産性 のマネジメント データ白書 のリポジトリ データ提供企業 1 1 定期的なデータ収集と発行 

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ソフトウェアの品質管理 - 新SE日記

2015年12月3日 無理矢理、テスト件数を増やしたり、バグを増やしたり、隠したり。。 弊社には品質部門 がなく、指標値がないので、調べてみた。 IPA「ソフトウェア開発データ白書 2014 2015」 にプログラム言語cobol, c, vb, javaの結合テスト、総合テストの値が公表されている。 いろいろな現場で運用されているはずなのに、意外と情報がない。

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ソフトウェア開発プロジェクトにおける進捗/品質の定量把握実践について

進捗 品質の定量把握) V字モデル、レビュー とテスト、品質指標。。 マインドのケア、 トレーニングを 定量把握と併走させる。 同値分割、境界値 デシジョンテーブル。。 工夫 した XXXX開発プロジェクト 単体開発 品質評価方式 結合テスト 開発全体規模 単位 システムテスト 該当フェーズ規模 単位 計算基準値 番号 担当者 対象規模 規模

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システム開発における品質指標と完了条件などについて思うこと

2016年2月20日 システム開発プロジェクトにおいて、テスト項目設定率○件 Ks(分母のKsとは書いた プログラムの「行数」。 ところで品質指標については、IPA(独立行政法人 情報処理 推進機構)から「ソフトウェア開発データ白書」ってのが毎年でてるんですが、本書には SLOC(source lines of code)あたりのテスト項目設定率やエラー検出率 

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品質メトリクス -バグ密度/欠陥密度- | - ビットコンサルティング

ソフトウェア開発データ白書」(IPA発行)の最新版(2016 2017)が2016年10月に発行 されたことにともない、本記事中の品質指標値を更新した。 最新版のデータは赤字で 示し、旧版(2014 2015)と対比できる形とした。旧版と新版を比較して、ほとんどの数値 に大きな差異はみられないが、ただ一点、結合テスト(改良開発)におけるCOBOLの バグ 

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IPA/SECが提案する ソフトウェア品質指標の解説

2013年1月29日 品質コントロール 開発時に、品質定量指標の計測と 作業の質を評価し、品質目標に近 づ けるようにコントロール Step 1 システムプロファイリング システムの特性を体系的 に評価・把握 Step 3 品質目標設定 プロセス品質評価指標 プロダクト品質 評価指標 を用いて品質目標値を設定 自社の指標値 ESQR指標参考値

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とあるソフトウェア開発者と品質管理者の戦い - No profit grows where is

2015年9月8日 IPAが毎年品質データを出しているので、それをみてみましょう。 とりあえず、下限:第1 四分位、指標値:中央値、上限:第3四分位として、ご提示の値と比較してみましょう。 SEC BOOKS:ソフトウェア開発データ白書2014 2015 <基本設計工程品質指標> ※ 下限:第1四分位、指標値:中央値、上限:第3四分位 ※カッコ書きは 

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  1. 品質指標値 決め方
  2. テストケース数 指標
  3. ソフトウェア開発データ白書 2014-2015
  4. レビュー工数密度 指標
  5. ipa 品質指標値
  6. ipa 品質評価指標
  7. レビュー指摘密度 指標
  8. 定量的品質管理
  9. テスト密度 妥当性
  10. ソフトウェア 生産性 指標値
  11. 品質指標値 決め方
  12. バグ発生率 目安
  13. バグ検出率 目標値

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ソフトウェア開発 失敗事例

失敗事例から見た、プロジェクトマネジメント ~3つの勘所~ - 日立ソリューションズ

2006年10月13日 携帯電話やデジタルカメラ向け組込みソフトウェアも、2~3ヶ月 で開発しないと競争に 勝てない ◇ こうした短納期ソフトウェア開発プロジェクトではリカバリーの余 (C) 2006 Yoshihiro Iwami, OLYMPUS Corp 5 問題点ごとの失敗要因と対処事例 問題 点 失敗要因 対処事例 複数社で開発する場 合、ユーザの要件確認 それらの多くの失敗事例の中で、このほとんど全てのソフトウェア危機の症状が表れた 典型的な例が1つある。アメリカのデンバー国際空港の手荷物取り扱いシステムである。 第2章では、このシステムの開発の経緯を追うことで、現時点でのソフトウェア危機がど ういうものであるかを、改めて確認しておきたい。 ソフトウェア開発の失敗が、その  っているが,駅務サービスの高度化に伴いソフトウェア


失敗事例から見た、プロジェクトマネジメント ~3つの勘所~ - 日立ソリューションズ

2012年3月13日 6 システム化実現の費用はソフトウェア開発だけではない 7 ライフサイクルコストを 重視する 8 システム化方針・狙いの周知徹底が成功の鍵となる 9 要件定義は発注者 の責任である 10 要件定義書はバイブルであり、事あらばここへ立ち返るもの 11 優れた要件定義書とはシステム開発を精緻にあらわしたもの 12

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失敗事例に学ぶ - ソフトウェア高信頼化

2015年12月9日 ネットワークを通じてシステムが連携する新たなサービス提供が 拡大している ➢ 新た なシステムの基幹を担う要素がソフトウェア中心に変化 ➢ システム相互間の複合原因 や長期間の保守によるシステムの 劣化が原因となったシステム障害が増加 ➢ 差分 開発中心による製品/システム開発ノウハウの埋没 

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IT システム開発の失敗事例データを用いたマネジメント要素の - J-Stage

本節では、本研究が対象とする IT システム開発の失敗事例分析、ならびにマネジメント 要 素の構造化に関連する研究を概観する。 IT システム開発の失敗事例データ分析 に関しては、例えば、J McManus が、ソフトウェア 開発の共通リスクとして、 ソフトウェア開発の 6 段階に応じた 59 個のリスクを報告している [3]。また、田島らは、 ソフトウェア 

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失敗したITプロジェクトの真の原因 に迫るマンダラ図の紹介

2015年5月15日 活用事例 6 まとめ 2 Ⅰ マンダラ図の説明アジェンダ ※以下のとおり略記させて頂き ます。 【略記前】【ITプロジェクト版】失敗原因マンダラ図 【略記後】【IT版】失敗原因 検討の発端となった失敗事例を紹介: 要件定義 ~外部設計 ~内部設計 ~開発・ テスト ~検収テスト ・・・> 本番移行 各局面はスムーズに完了したにも 

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システム開発失敗の要因と成功への処方箋 - Strategy - PwC

2014年3月31日 システム開発の失敗事例が後を絶たない。実際弊社のクラ イアントから見聞きする システム開発案件を想起しても、所 定の予算内で、当初の期限内に、本来の目的( 業務効率向上、 コントロール強化、コスト削減など)を十分に果たすシステム 開発を 実現した事例はむしろまれといってよい。 具体的には以下のような失敗事例が 

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ソフトウェア開発における失敗の予兆と UX 手法の有効利用 〜 UX 手法

文では,「ソフトウェア開発における身近な予兆,失敗が内包する問題」と「UX 手法が解 決しようとしている問題」を明らか 予兆事例の収集 今回ユーザーインターフェース に関するソフトウェア開発における失敗の経験,予兆を 開発者より収集し,予兆,失敗 に内包される問題点(原因)を考え,表 2 の構成にまとめた. 表 2. 予兆事例の収集 項目 

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ソフトウェア中心の大規模システム開発 プロジェクト事例に - 情報学広場

っているが,駅務サービスの高度化に伴いソフトウェア 重視の傾向は高まっており プロジェクトの大規模化も急 速に進んでいる. 本稿では,我々の経験した大規模な システム開発プロ ジェクトでの成功事例を取り上げ,プロジェクト終了後 に収集した 関係者の意見などからプロジェクトの成功要 因をまとめ,プロジェクト失敗要因の研究 との比較に 

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第 2 章 ソフトウェア危機の例

それらの多くの失敗事例の中で、このほとんど全てのソフトウェア危機の症状が表れた 典型的な例が1つある。アメリカのデンバー国際空港の手荷物取り扱いシステムである。 第2章では、このシステムの開発の経緯を追うことで、現時点でのソフトウェア危機がど ういうものであるかを、改めて確認しておきたい。 ソフトウェア開発の失敗が、その 

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短納期ソフトウェア開発を 失敗させないための7つのヒント

2006年10月13日 携帯電話やデジタルカメラ向け組込みソフトウェアも、2~3ヶ月 で開発しないと競争に 勝てない ◇ こうした短納期ソフトウェア開発プロジェクトではリカバリーの余 (C) 2006 Yoshihiro Iwami, OLYMPUS Corp 5 問題点ごとの失敗要因と対処事例 問題 点 失敗要因 対処事例 複数社で開発する場 合、ユーザの要件確認

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システム開発プロジェクトの失敗事例の原因とその対策方法 | 株式会社LIG

2014年5月13日 こんにちは、ライターのあだちです。以前コンサルティング会社で勤務していた頃「 システム開発プロジェクト」の事例を数多く調査しました。 もちろん成功したプロジェクトも 多数ありましたが、それよりはるかに多くのプロジェクトで失敗を経験していました。実際 、統計も同じような結果を示しています。 参考:なぜ、プロジェクトの

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ソフトウェア開発の失敗確率と、原因が上流工程にあるという根拠データを

2017年4月18日 ソフトウェア開発プロジェクトの成功確率は3割」「ソフトウェア開発が失敗する原因は、 往々にして上流工程(企画とか要件定義)にある」という都市伝説(?)に関して。これを 説明する際によく紹介される業界データがやたら古かったり、引用があいまいだと感じる ことがあるので整理してみた記事。 日経コンピュータによるプロジェクト 

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ITプロジェクト失敗の原因と対策

失敗事例と原因 1.1 事例1 (1)ある顧客システム開発の失敗 顧客システム開発の 失敗事例で最も多いケースは顧客がプロジェクトに参加しないことです。 私が、ある 構成仕様書についても、大雑把なハードウェアのシステム構成は書いてあるのですが、 モジュール一覧やそれらの関係を示すソフトウェア構成が書かれていませんでした。

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システム開発を成功させるために~失敗事例から学ぶ成功への教訓

2017年10月13日 システム開発の担当者にとってコーディングミスやバグ発生などの失敗によって、 リリース予定日に遅れてしますことや、マネジメントが失敗してシステム開発自体が途中 終わってしまうケースは珍しいものではありません。今回は失敗事例を学ぶことで、 これからのプロジェクト進行にお役立ちできる記事をおとどけします。

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システム開発が失敗する理由 - 株式会社アクシア

2017年6月26日 プロジェクトが失敗するからには何か理由があるわけでして、端的に誰が悪いかというと 「顧客が悪い」か「開発会社が悪い」か「その両方」ということになります。 システム開発 の業界というのはその構造自体に問題を抱えていると言わざるをえない部分があり まして、多重下請け構造で客先常駐なんかやっていたらそんなの失敗事例 

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ITプロジェクト失敗例から見る、プロジェクトマネージャに必要なもの | 綺麗

2015年10月20日 昨今、ITシステム開発プロジェクトの成功率は3割以下だといわれています。ITシステム 開発が行われるようになって、かれこれ50年ほど経つにもかかわらず、未だに70%以上 のプロジェクトが、当初の想定を大幅に下回るQCD(クオリティー・コスト・デリバリー)で

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ソフトウェア開発プロジェクトを蝕むさらに10の過ち - CNET Japan

2012年7月2日 最近わたしは、ソフトウェア開発プロジェクトで起こる典型的な間違いについて記事を 書いた。今回は、前回の記事へ に進む前に土台を固めていくべきだ。多くの場合、 巨大な『ビッグバン』データの移行が失敗する原因は、その複雑さか、エンドユーザーが 単にプロジェクトの完了に必要な同時に起こる変化を吸収しきれないことだ」 

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失敗事例から見た、プロジェクトマネジメント ~3つの勘所~ - 日立ソリューションズ

2012年3月13日 6 システム化実現の費用はソフトウェア開発だけではない 7 ライフサイクルコストを 重視する 8 システム化方針・狙いの周知徹底が成功の鍵となる 9 要件定義は発注者 の責任である 10 要件定義書はバイブルであり、事あらばここへ立ち返るもの 11 優れた要件定義書とはシステム開発を精緻にあらわしたもの 12

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PMが知っておくべきプロジェクト失敗の芽の摘み方 開始前こそ真剣勝負

2015年9月24日 また10年以上にわたって顧客を集めた研究会を通じて、ITマネジメントやプロジェクト 立ち上げ事例を議論し、プロジェクト立ち上げの勘所を蓄積してきた。 て」を使う典型 的な利用部門は、決算などブラックボックス化した業務の多い経理や、同じ業務である が人や拠点、チームによって微妙にやり方が違う営業や開発部門である。

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ソフトウェア開発データ白書 バグ密度

「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

データ白書における生産性の分析について ○ 生産性データの傾向を把握することで、 見積りや計画の妥当性 の確認、実績の評価などに利用することができる。 ○ データ 白書では、生産性の傾向などを掴むため、以下の層別 による分析を行い、基本統計量 を示している。 ▫ 規模別、業種別、アーキテクチャ別、主開発言語別 ▫ プラットフォーム 別、月あたり要員数、外部委託比率 ▫ 信頼性要求の高さ ▫ 規模別・業種別、規模別・ チーム規模別 ▫ 業種別生産性と発生不具合密度 ▫ 規模とPMスキル 生産性の分析   42


「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 1.「ソフトウェア開発データ白書2016 2017」の概要 ◇統計情報(目安として) プロファイル、規模、工数、工期、 生産性、信頼性とそれらの 変動要因等 ◇分析の ノウハウ(ヒントとして) データ項目、メトリクス、分析方法 ◇分析結果(知見)(ヒント として) 自組織の リポジトリ 組織/企業における定量的管理 生産性向上 信頼性 向上 績工数/開発 5工程実績工 数 7章 工程別分析掲載内容 (工期比率) この 章では、工程別の工数と工期、レビューまたはテストケースとバグ密度の分析結果

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 工程別の工数と工期,レビュー及びテストケースとバグ密度の分析結果を示す。 主な 目次項目 内 容 工程別の工期、 工数 新規開発/改良開発ごとの工程別工期 レビュー指摘件 数 全開発種別での基本設計/製作工程の指摘件数 レビュー実績工 数 新規開発/改良開発ごとの基本/詳細設計実績工数、各 工程のレビュー実績 工数比率 テスト工程別のテ ストケースと検出 バグ数 全開発種別/新規開発/改良 開発ごとのFP/SLOCそ れぞれに対するテストケース数と検出バグ数、新規 

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

テストケースとバグ密度の分析結果を示している。 8.1 工程別の工期、工数 工期や 工数の工程別比率に関する分析 8.2 レビュー指摘件数 基本設計、製作工程の レビュー指摘件数に関する分析 8.3 レビュー実績工数 設計工程のレビュー実績工数 、各工程のレビュー実績工数比率 に関する分析 8.4 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、総合テスト(ベンダ確認)の2工程を対象に 「規模当りと工数 当りのテストケース数」、「検出バグ現象数」、 「検出バグ原因数」を分析 ソフトウェア 開発データ 

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 のご紹介 - IPA 独立行政法人

2017年3月31日 IPA 独立行政法人情報処理推進機構(IPA) 技術本部ソフトウェア高信頼化センター( SEC) 峯尾 正美 「ソフトウェア開発データ白書2016 2017」 のご紹介 ~プロジェクト マネジメントの実践・改善に 活かす定量データと分析結果~ 上流工程での不具合 摘出比率が高いほうが、SLOC発生不具合密度 が低い(品質が高い)傾向が見られる 。 上流工程での不具合摘出比率: 上流工程での不具合検出件数 (レビュー指摘) / 開発工程全体での不具合検 出件数(レビュー指摘+バグ) 上流工程: 

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

データ白書における「工程別の分析」について 開発5工程全体ではなく、工程別に工数 と工期、レビューおよび テストケースとバグ密度の分析結果を示している。 8.1 工程別 の工期、工数 ・工期や工数の工程別比率に関する分析 8.2 レビュー指摘件数 ・基本 設計、製作工程のレビュー指摘件数に関する分析 8.3 レビュー実績工数 ・設計工程 のレビュー実績工数、各工程のレビュー実績工数比率に関する分析 8.4 テスト工程別 のテストケースと検出バグ数 ・結合テスト、総合テスト(ベンダ確認)の2工程を対象に

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ソフトウェア開発データ白書 - ソフトウェア高信頼化

2017年9月1日 24○ソフトウェア開発データ白書 2010 ‒ 2011 例:条件 1 ∼ 3 の AND 条件で抽出 した標本を基に、データ1 とデータ 2 の関係を分析する場合 分析の対象データが導出 指標の場合は、「□分析・集計対象データ」において「データ1(導出指標)」のよう に表記 する。データの定義は、付録 A 2 及び付録 A 4 を参照されたい。 ・導出指標の例 ・FP 生産性 ・FP 発生不具合密度 ・月あたりの要員数 ・分析結果の表現方式 ・「基本統計 量」:統計量(数値)でデータの傾向を示す。 ・「散布図」:データの散らばり 

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データ白書 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

独立行政法人 情報処理推進機構(IPA) 技術本部 ソフトウェア高信頼化センター(SEC ) ソフトウェア開発 データ白書 IT企業4,067プロジェクト プロジェクトマネジメントの 実践・改善に活かす 定量データと分析結果 FP 発生不具合密度 ・SLOC 発生 不具合密度 ・月あたりの要員数 ・外部委託比率 ・分析結果の表現方式 ・「基本統計 量」:統計量(数値)でデータの傾向を示す。 ・「散布図」:データの散らばり具合や傾向を 示す。 ・「箱ひげ図」:中央値、 25 パーセンタイルと 75 パーセンタイルで分布の傾向を 視覚的に 

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データ白書 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

42 ○ ソフトウェア開発データ白書 2016 2017 業種編(製造業) 7 工程別の分析 この 章では、工程別の工数と工期,レビュー及びテストケースとバグ密度の分析結果を示す。 7 1 工程別の工期、工数 本節では、開発 5 工程の工程ごとの工期、工数の比率を示し 、各々の分析結果を示す。対象プロジェク トは、開発 5 工程(基本設計∼総合テスト) のフェーズ有無がすべて○となっているプロジェクトとする。 本節では、各プロジェクト において、開発 5 工程の実績月数又は工数の合計を分母として各々の工程での

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ソフトウェア開発データ白書の活用 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

データ白書における生産性の分析について ○ 生産性データの傾向を把握することで、 見積りや計画の妥当性 の確認、実績の評価などに利用することができる。 ○ データ 白書では、生産性の傾向などを掴むため、以下の層別 による分析を行い、基本統計量 を示している。 ▫ 規模別、業種別、アーキテクチャ別、主開発言語別 ▫ プラットフォーム 別、月あたり要員数、外部委託比率 ▫ 信頼性要求の高さ ▫ 規模別・業種別、規模別・ チーム規模別 ▫ 業種別生産性と発生不具合密度 ▫ 規模とPMスキル 生産性の分析  

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 1.「ソフトウェア開発データ白書2016 2017」の概要 ◇統計情報(目安として) プロファイル、規模、工数、工期、 生産性、信頼性とそれらの 変動要因等 ◇分析の ノウハウ(ヒントとして) データ項目、メトリクス、分析方法 ◇分析結果(知見)(ヒント として) 自組織の リポジトリ 組織/企業における定量的管理 生産性向上 信頼性 向上 績工数/開発 5工程実績工 数 7章 工程別分析掲載内容 (工期比率) この 章では、工程別の工数と工期、レビューまたはテストケースとバグ密度の分析結果

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 工程別の工数と工期,レビュー及びテストケースとバグ密度の分析結果を示す。 主な 目次項目 内 容 工程別の工期、 工数 新規開発/改良開発ごとの工程別工期 レビュー指摘件 数 全開発種別での基本設計/製作工程の指摘件数 レビュー実績工 数 新規開発/改良開発ごとの基本/詳細設計実績工数、各 工程のレビュー実績 工数比率 テスト工程別のテ ストケースと検出 バグ数 全開発種別/新規開発/改良 開発ごとのFP/SLOCそ れぞれに対するテストケース数と検出バグ数、新規 

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

テストケースとバグ密度の分析結果を示している。 8.1 工程別の工期、工数 工期や 工数の工程別比率に関する分析 8.2 レビュー指摘件数 基本設計、製作工程の レビュー指摘件数に関する分析 8.3 レビュー実績工数 設計工程のレビュー実績工数 、各工程のレビュー実績工数比率 に関する分析 8.4 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、総合テスト(ベンダ確認)の2工程を対象に 「規模当りと工数 当りのテストケース数」、「検出バグ現象数」、 「検出バグ原因数」を分析 ソフトウェア 開発データ 

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

データ白書における「工程別の分析」について 開発5工程全体ではなく、工程別に工数 と工期、レビューおよび テストケースとバグ密度の分析結果を示している。 8.1 工程別 の工期、工数 ・工期や工数の工程別比率に関する分析 8.2 レビュー指摘件数 ・基本 設計、製作工程のレビュー指摘件数に関する分析 8.3 レビュー実績工数 ・設計工程 のレビュー実績工数、各工程のレビュー実績工数比率に関する分析 8.4 テスト工程別 のテストケースと検出バグ数 ・結合テスト、総合テスト(ベンダ確認)の2工程を対象に

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品質メトリクス -バグ密度/欠陥密度- | - ビットコンサルティング

ソフトウェア開発データ白書」(IPA発行)の最新版(2016 2017)が2016年10月に発行 されたことにともない、本記事中の品質指標値を更新した。 最新版のデータは赤字で 示し、旧版(2014 2015)と対比できる形とした。旧版と新版を比較して、ほとんどの数値 に大きな差異はみられないが、ただ一点、結合テスト(改良開発)におけるCOBOLの バグ密度の平均値には大きな差異がある。 システム構築における品質管理では、品質 を定量的に分析・評価することが重要である。そしてシステム構築のなかのソフトウェア 開発部分 

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品質メトリクス -テスト密度- | - ビットコンサルティング

ソフトウェア開発データ白書」(IPA発行)の最新版(2016 2017)が2016年10月に発行 されたことにともない、本記事中の品質指標値を更新した。 最新版のデータは赤字で 示し、旧版(2014 2015)と対比できる形とした。 「品質メトリクス -バグ密度/欠陥密度 -」に続き、「ソフトウェア開発データ白書 2014 2015」(IPA:独立行政法人情報処理 推進機構)からテスト密度を見てみる。 テスト密度に関しても、データ白書では、「FP( ファンクションポイント)規模」と「SLOC(コード行数)規模」に分けて、それぞれの指標値 が掲載 

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IPAのソフトウェア開発データ白書に記載のテストカバレッジ(試験密度

2013年11月6日 IPAのソフトウェア開発データ白書に記載のテストカバレッジ(試験密度、バグ検知密度、 品質) 「世の中的にカバレッジの指標は、どんなもんでしょ?」と思い、IPAを覗いたら ありましたよ ソフトウェア開発データ白書2012 2013。 ソフトウェア開発データ白書2012 2013 ( ipa go jp sec publish tn12 002 ) 

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ソフトウェアの品質管理 - 新SE日記

2015年12月3日 あるプロジェクトで、テストに対する評価基準値はありますか?と聞かれた。 ソフトウェア 品質というやつ。大手メーカーで作業していたときにやったことがある。 テスト密度は、 プログラムの量に対して、どれだけのテスト項目を作成すれば適正であるかという指標 値。 バグ密度は、プログラムの量に対して、どれだけのバグが検出されれば適正で

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はじめての品質 - SlideShare

2016年4月8日 ソフトウェア開発データ白書 ipa go jp sec reports 20141226 事例、 データがあり引用が可能23社3451プロジェクトデータ指向のソフトウェア品質 マネジメント―メトリクス分析による「事実にもとづく管理」の実践野中 誠 (著), 小池 利和 (著), 小室 睦 (著); 6 どれだけテストされているか▽指標値• テスト密度– ソフト規模に 対してどれだけテストされているか– 単位:テスト項目 SLOC(ソースコード行数) • バグ 密度– ソフト規模に対してどれだけバグが検出されたか– 単位:バグ項目 SLOC 

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ソフトウェア開発白書 生産性

「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

現在、日本情報システム・ユーザー協会(JUAS)、情報処理推進機構 ソフトウェア・エ ンジニアリング・センター(IPA SEC)、経済調査会(ERA)、情報サービス産業協会(JISA ) 等の各団体組織では、ソフトウェア開発の定量的なコントロールの基本要素である 多様な メトリクスに関する調査やデータの収集が行われ、定量的マネジメントに参考と なる  生産性変動要因の分析 ・信頼性変動要因の分析 ・顧客満足度(主観評価)と生産性・ 信頼性の関係 ・業種別分析 「ソフトウェア開発データ白書」作成の過程で得られた知見 は、 IT プロジェクト性能ベンチマーキング 国際標準規格(ISO IEC29155 シリーズ)の 原案の多くの部分の参考にされるなど国際的にも広く活用さ れています。また、 各国の   2015年12月22日 ソフトウェア開発データ白書等の取組み概要 1 1 IPA SECが提供する公開ベンチマーク 3 IPA SEC提供の公開ベンチマーク(エンタープライズ系) ソフトウェア開発データ 白書 ☆主に統計情報 ◇ 生産性、信頼性、工期、工程別の工数比率・工期比率 ◇ 開発プロセス関連情報(レビュー、テスト、文書化等) ◇ 生産性/信頼性 


「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 ソフトウェア開発データ白書2016 2017」の概要 ◇統計情報(目安として) プロファイル 、規模、工数、工期、 生産性、信頼性とそれらの 変動要因等 ◇分析のノウハウ(ヒント として) データ項目、メトリクス、分析方法 ◇分析結果(知見)(ヒントとして) 自組織の リポジトリ 組織/企業における定量的管理 生産性向上 信頼性 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 ソフトウェア開発データ白書2014 2015」の概要 1 1 定期的なデータ収集と発行 1 2 構成と主な掲載内容 1 3 主なデータ項目とメトリクス 1 4 留意事項 2.新たな試行 分析結果の解説 2 1 生産性変動要因の分析 (生産性変動要因を勘案した工数見積り の妥当性評価に向けて) 2 2 信頼性変動要因の分析 (信頼性変動要因 

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ソフトウェア開発データ白書 - ソフトウェア高信頼化

2017年9月1日 本書を含むこれまでのデータ白書の特徴は、以下の通りである。 ・データ白書 2005: SEC による企業横断的データ収集・分析の基盤構築、初期分析の実施。 ・データ白書 2006:新機開発プロジェクトを中心とした主な要素(規模、工期、工数、生産性など)の 関係分析、QCD 及び規模について予実分析(計画と実績の分析)。

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

結合テスト、総合テスト(ベンダ確認)の2工程を対象に 「規模当りと工数当りのテスト ケース数」、 「検出バグ数(現象数)、(原因数)」を分析 8.5 工程別のFP生産性 ・ 様々な層別による工程別の生産性に関する分析 8.6 工程別のSLOC生産性 ・様々な 層別による工程別の生産性に関する分析 ソフトウェア開発データ白書の工程別分析

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ソフトウェア開発データ白書の活用 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

データ白書2010-2011の構成 プロジェクトの特性 (プロファイル) 開発種別 アーキテクチャ 業 種 開発言語 開発ライフ サイクルモデル プラットフォーム 代表的 な要素 生産性 信頼性 工 期 規 模 工 数 ○ 1章 背景と本書の目的 ○ 2章 収集 データについて ○ 3章 分析について ○ 4章 収集データのプロファイル ○ 5章 プロジェクトの

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「組込みソフトウェア開発データ白書 2015」(PDF版) - IPA 独立行政法人

組込みソフトウェア開発データ白書 2015 ○ ・導出指標の例 ・ SLOC 生産性 ・テスト 検出バグ密度 ・月あたりの要員数 ・外部委託比率 ・分析結果の表現方式 ・「基本 統計量」:統計量(数値)でデータの傾向を示す。 ・「散布図」:データの散らばり具合や 傾向を示す。 ・「箱ひげ図」:中央値、25 パーセンタイルと 75 パーセンタイルで分布の 傾向を 

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ソフトウェア開発データ白書と ベンチマーキング - ソフトウェア高信頼化

2015年12月22日 ソフトウェア開発データ白書等の取組み概要 1 1 IPA SECが提供する公開ベンチマーク 3 IPA SEC提供の公開ベンチマーク(エンタープライズ系) ソフトウェア開発データ 白書 ☆主に統計情報 ◇ 生産性、信頼性、工期、工程別の工数比率・工期比率 ◇ 開発プロセス関連情報(レビュー、テスト、文書化等) ◇ 生産性/信頼性 

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データ白書 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

生産性変動要因の分析 ・信頼性変動要因の分析 ・顧客満足度(主観評価)と生産性・ 信頼性の関係 ・業種別分析 「ソフトウェア開発データ白書」作成の過程で得られた知見 は、 IT プロジェクト性能ベンチマーキング 国際標準規格(ISO IEC29155 シリーズ)の 原案の多くの部分の参考にされるなど国際的にも広く活用さ れています。また、 各国の  

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定量的マネジメントのための公開データ利用ガイド(PDF - 経済産業省

現在、日本情報システム・ユーザー協会(JUAS)、情報処理推進機構 ソフトウェア・エ ンジニアリング・センター(IPA SEC)、経済調査会(ERA)、情報サービス産業協会(JISA ) 等の各団体組織では、ソフトウェア開発の定量的なコントロールの基本要素である 多様な メトリクスに関する調査やデータの収集が行われ、定量的マネジメントに参考と なる 

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」の発行 - IPA 独立行政法人

2016年10月12日 近年、ソフトウェアの大規模化と複雑化、急激な社会環境変化に伴う開発期間の短縮化 、さらには社会システム全体におけるソフトウェアの役割の増大により、ソフトウェア開発 の信頼性、生産性向上に対するニーズはますます高まっています。これらのニーズに 対応するためには、従来の経験と勘に頼った方法ではなく、実際の 

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 ソフトウェア開発データ白書2016 2017」の概要 ◇統計情報(目安として) プロファイル 、規模、工数、工期、 生産性、信頼性とそれらの 変動要因等 ◇分析のノウハウ(ヒント として) データ項目、メトリクス、分析方法 ◇分析結果(知見)(ヒントとして) 自組織の リポジトリ 組織/企業における定量的管理 生産性向上 信頼性 

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「組込みソフトウェア開発データ白書2017」を発行~416件の実データを基

組込みソフトウェア開発データ白書2017」を発行~416件の実データを基に、製品特性 の違いによる生産性・信頼性指標の傾向分析結果を公開~ 2017年11月15日更新 2017年11月14日公開独立行政法人情報処理推進機構技術本部 ソフトウェア高信頼 化センター 

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SEC BOOKS:ソフトウェア開発データ白書2016-2017:IPA 独立行政

同データは、その質や分析の多様性、継続的に収集した情報に基づく経年変化の分析 など、世界に類を見ない内容となっています。 今回新たな試みとして、業種、QCD要求、 開発プロセス、組織の成熟度などの観点から22項目の要因を洗い出し、ソフトウェア 開発の信頼性と生産性の向上にどのような要因が影響するかの変動要因分析を追加し 、 

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「ソフトウェア開発データ白書」シリーズに関するよくある質問と回答:IPA

Aデータ白書では新規開発、改良開発共通に、 SLOC生産性 = 実効SLOC実績値÷ 実績工数(開発5工程) 実効SLOC実績値には、母体規模を含めない。 で導出してい ます。 新規開発と改良開発の生産性を同一メトリクスとしているのは、主に今までの 統計情報と連続性を保ちたいことと、モデル化が悩ましいこと 

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「ソフトウェア開発データ白書2014-2015」がより便利に使い易く

2014年12月26日 IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的プロジェクト管理の普及促進を目的に、 開発プロセスの標準化や見える化手法、定量的品質管理手法などの調査・検討を行っ ています。これらの活動の一環として、IPA SECは、多様で幅広い業種・業務から収集 した多数のソフトウェア開発に関するプロジェクトデータを整理・分析 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 ソフトウェア開発データ白書2014 2015」の概要 1 1 定期的なデータ収集と発行 1 2 構成と主な掲載内容 1 3 主なデータ項目とメトリクス 1 4 留意事項 2.新たな試行 分析結果の解説 2 1 生産性変動要因の分析 (生産性変動要因を勘案した工数見積り の妥当性評価に向けて) 2 2 信頼性変動要因の分析 (信頼性変動要因 

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ソフトウェア開発データ白書 - ソフトウェア高信頼化

2017年9月1日 本書を含むこれまでのデータ白書の特徴は、以下の通りである。 ・データ白書 2005: SEC による企業横断的データ収集・分析の基盤構築、初期分析の実施。 ・データ白書 2006:新機開発プロジェクトを中心とした主な要素(規模、工期、工数、生産性など)の 関係分析、QCD 及び規模について予実分析(計画と実績の分析)。

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」の紹介とその活用方法

2016年11月2日 IPA SECでは、エンタプライズ系分野における国内の多様なソフトウェア開発の プロジェクトデータを収集・分析した「ソフトウェア開発データ白書」を定期的に発行してき ました。今回紹介する「ソフトウェア開発データ白書2016 2017」では、累積4,067 プロジェクトのデータを分析した統計情報を掲載するとともに、生産性・信頼性変動 

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ソフトウェア開発白書2014 2015

ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2014年12月12日 SECの取組みとデータ白書について ▫ 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 ・モノサシとしての精度を高めていく ・新たなモノサシや課題抽出の切り口を 提案する 「ソフトウェア開発データ白書」として公開 (2014年度は29企業、3541 プロジェクトのデータ) メーカー系、ユーザ系、独立系の複数のベンダからデータを収集 2014年 10月発行 1774 942 1418 2056 2005 2006 2008 2007 3541 2327 2009 2584 2010 2011 3089 2012


ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的管理の普及促進の一環 として、国内の 多様なソフトウェア開発のプロジェクトデータを整理・分析し た「ソフトウェア開発データ 白書」を定期的に発行しています。今年度は、 その最新版である「ソフトウェア開発 データ白書2014 2015」を2014年10 月1日に発行した。 また、同白書には掲載され ていない、生産性・信頼性の変動要因等の 新たな試行分析も実施している。 当 セミナーでは、それらの概要を変動要因を主軸にして紹介するととも に、開発計画の 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - IPA 独立行政法人 情報処理

IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的管理の普及促進の一環と して、国内の 多様なソフトウェア開発のプロジェクトデータを整理・分析し た「ソフトウェア開発データ 白書」を定期的に発行しています。今年度は、 その最新版である「ソフトウェア開発 データ白書2014 2015」を2014年10 月1日に発行した。 また、同白書には掲載され ていない、生産性・信頼性の変動要因等の新 たな試行分析も実施している。(6 10 15 50 16 50のセミナで紹介) 現在エンタープライズ系のデータ白書を発行しているが、今 年度から 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015の 新分析項目のご紹介

Variation Factors ◇データ項目、メトリクス、分析方法、知見 Data Items, Metrics, Analyzing Methods, Knowledge Own Repository 組織/企業における定量的管理 Quantitative Management in a organization 生産性向上, 信頼性向上 Improve software productivity and reliability ◇Benchmarking and management decisions about software development practices ◇Areas for improvement are identified ソフトウェア開発データ白書 White Paper 2014 2015 Software Development Project data

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「ソフトウェア開発データ白書 2014-2015」校閲・編集、 印刷製本および

2014年5月20日 1.競争入札に付する事項 (1) 件名 「ソフトウェア開発データ白書2014 2015」校閲・ 編集、印刷製本およびPDF 制作等業務 (2) 調達役務の内容等 仕様書記載のとおり。 (3) 履行期限 仕様書記載のとおり。 (4) 入札方法 落札者の決定は最低価格落札方式 をもって行うため、 ①入札に参加を希望する者(以下「入札者」という。)は「6.(3)提出 書類」に記載の提出書類を提出する こと。 ②上記①の提出書類のうち、入札書 については仕様書及び契約書案に定めるところにより、入札金額を見 積もること 

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データ白書 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

集データのプロジェクト特性(開発種別、 業種、 業務、 アーキテクチャ、 主開発言語など)、 システム規模、 工期、 工数などの分布は、 4 章に示す。 2 1 データ収集のポイント 2 1 1 収集の基本方針 2015 年度のデータ収集は、次に示す重点データ項目の欠損が極力 少ないプロジェクトを対象に収集した。 重点項目は継続性を考慮して、「ソフトウェア開発 データ白書 2014 2015」と同様の項目となっている。 データ収集で使用した項目と定義 は、「ソフトウェア開発データ白書 2014 2015」と同じである。重点収 集したデータの 詳細 

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ソフトウェア開発データ白書と ベンチマーキング - ソフトウェア高信頼化

2015年12月22日 工程別の実績工数の比率 工程別の実績工期の比率 ☆設計レビューはどの程度実施 されているか? メトリクス:設計レビュー実績工数の密度(人時/ページ) 設計レビュー 指摘件数の密度(件/KFP又はKSLOC)等 ☆テストはどの程度実施されているか? メトリクス:テスト工程別のテストケース密度(ケース/KFP又はKSLOC) テスト工程別 のテスト工数の密度(人時/KFP又はKSLOC) テスト工程別の検出不具合数の密度( 件/KFP又はKSLOC)等 9 ソフトウェア開発データ白書 2014 2015

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ソフトウェア開発データ白書 - ソフトウェア高信頼化 - IPA

2016年8月29日 ソフトウェア開発データ白書2014 2015」の概要 ◇統計情報(目安として) プロファイル 、規模、工数、工期、 生産性、信頼性とそれらの 変動要因等 ◇分析のノウハウ(ヒント として) データ項目、メトリクス、分析方法 ◇分析結果(知見)(ヒントとして) 自組織の リポジトリ 組織/企業における定量的管理 生産性向上 信頼性向上 ◇ベンチ マーキング ◇開発計画の実現可能性検討 ◇見積りの妥当性評価 ◇組織の重点 強化領域の特定等 ソフトウェア開発データ白書 29社からの エンタープライズ

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「組込みソフトウェア開発データ白書 2015」(PDF版) - IPA 独立行政法人

28 ○ 組込みソフトウェア開発データ白書 2015 4 収集データのプロファイル 本章には 、IPA SEC で収集したプロジェクトデータのプロファイル情報(付録 A「データ収集項目」) を掲載する。対象となるプロジェクトデータは、2014 年 2 月から 2015 年 1 月に収集 した「総数 174 件」 のプロジェクトデータである。 4 1 プロファイル一覧 この節では、 プロファイル情報掲載の前提となる基準、表示方法を示す。 プロファイル 収集データ 項目 4 2 開発プロジェ クトの全般的 な特徴 開発プロジェクトの種別 図表 4 2 1 1 5 開発 

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「ソフトウェア開発データ白書」と 定量データの活用 - ソフトウェア高信頼化

2014年12月12日 SECの取組みとデータ白書について ▫ 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 ・モノサシとしての精度を高めていく ・新たなモノサシや課題抽出の切り口を 提案する 「ソフトウェア開発データ白書」として公開 (2014年度は29企業、3541 プロジェクトのデータ) メーカー系、ユーザ系、独立系の複数のベンダからデータを収集 2014年 10月発行 1774 942 1418 2056 2005 2006 2008 2007 3541 2327 2009 2584 2010 2011 3089 2012 2013 2014 2015 

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「ソフトウェア開発データ白書2014-2015」がより便利に使い易く

2014年12月26日 IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的プロジェクト管理の普及促進を目的に、 開発プロセスの標準化や見える化手法、定量的品質管理手法などの調査・検討を行っ ています。これらの活動の一環として、IPA SECは、多様で幅広い業種・業務から収集 した多数のソフトウェア開発に関するプロジェクトデータを整理・分析し、「ソフトウェア 開発データ白書」として取りまとめて書籍化し、2005年から発行してきました。その最新 版として「ソフトウェア開発データ白書2014 2015」(以下、本書)を2014年10 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的管理の普及促進の一環 として、国内の 多様なソフトウェア開発のプロジェクトデータを整理・分析し た「ソフトウェア開発データ 白書」を定期的に発行しています。今年度は、 その最新版である「ソフトウェア開発 データ白書2014 2015」を2014年10 月1日に発行した。 また、同白書には掲載され ていない、生産性・信頼性の変動要因等の 新たな試行分析も実施している。 当 セミナーでは、それらの概要を変動要因を主軸にして紹介するととも に、開発計画の 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - IPA 独立行政法人 情報処理

IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的管理の普及促進の一環と して、国内の 多様なソフトウェア開発のプロジェクトデータを整理・分析し た「ソフトウェア開発データ 白書」を定期的に発行しています。今年度は、 その最新版である「ソフトウェア開発 データ白書2014 2015」を2014年10 月1日に発行した。 また、同白書には掲載され ていない、生産性・信頼性の変動要因等の新 たな試行分析も実施している。(6 10 15 50 16 50のセミナで紹介) 現在エンタープライズ系のデータ白書を発行しているが、今 年度から 

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「ソフトウェア開発データ白書2014-2015」の発行:IPA 独立行政法人

2014年10月8日 IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的プロジェクト管理の普及促進を目的に、 開発プロセスの標準化や見える化手法、定量的品質管理手法などの調査・検討を行っ ています。これらの活動の一環として、IPA SECは、多様で幅広い業種・業務から収集 した多数のソフトウェア開発に関するプロジェクトデータを整理・分析し、「ソフトウェア 開発データ白書」として取りまとめ、2005年から発行してきました。 今回、その最新版 として「ソフトウェア開発データ白書2014 2015」を2014年10月8日に公開しま 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015の 新分析項目のご紹介

Variation Factors ◇データ項目、メトリクス、分析方法、知見 Data Items, Metrics, Analyzing Methods, Knowledge Own Repository 組織/企業における定量的管理 Quantitative Management in a organization 生産性向上, 信頼性向上 Improve software productivity and reliability ◇Benchmarking and management decisions about software development practices ◇Areas for improvement are identified ソフトウェア開発データ白書 White Paper 2014 2015 Software Development Project data

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SEC BOOKS:ソフトウェア開発データ白書2016-2017:IPA 独立行政

ソフトウェア開発データ白書2016 2017(グラフデータあり); ソフトウェア開発データ白書 2016 2017金融・保険業編(グラフデータあり); ソフトウェア開発データ白書2016 2017 情報通信業編(グラフデータあり); ソフトウェア開発データ白書2016 2017製造業編( グラフデータあり); ソフトウェア開発データ白書2014 2015(グラフデータあり); ソフトウェア開発データ白書2012 2013; ソフトウェア開発データ白書2010 2011; ソフトウェア開発データ白書2009; ソフトウェア開発データ白書2008; ソフトウェア開発 データ白書2007 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 | 政府CIOポータル

ソフトウェア開発データ白書2014 2015 データセットのURLの一部 ipa 発行組織名 独立行政法人情報処理推進機構 作成頻度 年次 ドキュメント類型 データ カテゴリ タグ 情報通信業 SLCP 品質管理 品質保証 データセットのリリース日 2014 10 8 関連URL ipa go jp about press 20141008 URL ipa go jp sec reports 20141008 説明 多様で幅広い業種・業務から収集した多数の ソフトウェア開発に関するプロジェクトデータを整理・分析 データ形式 書籍 その他 その他

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 | 調査のチカラ

ソフトウェア開発データ白書2014 2015の調査データです。≫「ソフトウェア開発データ 白書2014 2015」がより便利に使い易く ~PDF版とグラフデータを公開~ 2014年12月 26日公開 独立行政法人情報処理推進機構 技術本部 ソフトウェア高信頼化センター 概要 IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的プロジェクト管理の普及促進を 目的に、開発プロセスの標準化や見える化手法、定量的品質管理手法などの調査・ 検討を行っています。これらの活動の一環として、IPA SECは、多様で幅広い業種・業務 から収集 

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SECBOOKS ソフトウェア開発データ白書2014-2015 | 独立行政法人

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ソフトウエア工学 大学

ソフトウェア工学

中国セッション 中国におけるソフトウェア工学の研究 チェアマン 費存谷章 (PFU) プレゼンテータ 張然〈復E大学〉 内容 プレゼンテータのポジション・ベーパ セッション・ レポート 事後アンケート するソフト?ェフF 二仁守主ぴ〉頁汗多毛 朱三元 張然 上海 軟件技術開発センタ 復 E 大学計算機科学系 1 はじめに 近年、中国のソフトウェア 工学の研究は、情報処理事業と共に日増しに発展し てきていた。国際社会からも関心 を寄せている。


ソフトウェア工学

2003年9月11日 2 4 ソフトウェアプロセスの評価 ソフトウェアプロセスの評価手法としては,Carnegie Mellon 大学ソフトウェア工学研究所 (CMU SEI) で開発さ れたプロセスの成熟度評価 モデル,CMM(Capability Maturity Model) が著名である.元来は米国国防省がソフト ウェア製品を外部から調達する際に,その開発組織を評価するために開発されたモデル である.それが一般にソフ トウェアの開発組織で実施されているプロセスを評価し,その 改善につなげる道具として使われるようになった. とくにその評価部分 

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あるソフトウェア工学者の失敗 - 林晋

あるソフトウェア工学者の失敗 日本の IT は何故弱いか 林晋 京都大学文学研究科 はじめに 本書において、私に課せられたテーマは、日本の情報産業、特にソフトウェア 産業が何 故弱いか、そのことを分析・説明することである。その本稿が、思い出話風で あることに 読者は戸惑うかもしれない。本稿を「思い出話」にする理由は、私が日本の ソフトウェア 産業、そして、ソフトウェア産業に限らず、日本の多くの企業・産業が陥って しまった落 とし穴の性格が、いわゆる「技術的」「産業的」なものではなく、社会的、文化 的な 

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ソフトウェア工学の40年 - 情報学広場 - 国立情報学研究所

1968 年は波乱の年であった.1 月にチェコで「プラ ハの春」と呼ばれたドブチェクによる 政治体制の自由化 運動が始まったが,8 月にはソ連につぶされた.4 月に マーチン・ ルーサー・キングが暗殺された.6 月にロバー ト・ケネディが暗殺された.おりしも ベトナム戦争のさ なかで,米国ではコロンビア大学で戦争反対の学生が大 学本部を 占拠するなどの運動が拡大し,パリでは 5 月 革命とも呼ばれる学生を中心とした反 体制運動が過激化 した.日本でも大学の旧体制解体を唱えて,東大では 3 月に安田 講堂の占拠,7 

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ソフトウェア工学の道具としての形式手法 Formal - 国立情報学研究所

総合研究大学院大学 SOKENDAI ☆ 情処学会 SIGSE 組込み WG、NII、IPA SEC の 合同企画と して実施。 とした驚きだった。 一方、関心が高まっている反面、形式手法が どのよ うな技術であるのか、正確に理解されているか不安に も感じる。その理由として ソフト ウェア工学や形式手法の教科書では、上流工程の成果 物は宣言的に記述 するのが良い、といわれる。ひとつ には、手続き的な記述に比べて、宣言的な記述の 抽象 度が高いので、問題の本質に注力することができ、こ れによって、一般性のある 再 

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ソフトウェア工学(入門編) - 佐賀大学 理工学部 知能情報システム学科

授業計画(その1) 第1回ソフトウェア工学とは • ソフトウェア工学の目的 • ITスキル 標準,情報処理技術者試験, 技術士 第2回ソフトウェアのモデル化(1) • プロセス モデル:ソフトウエア開 発の基本手順 第3回仕様分析(1) • 仕様分析の目的と重要性 • データフロー図(DFD)と段階的詳 細化 • 正規表現を用いたデータ構造の表現 第4回 仕様分析(2) • 入出力設計 • ユースケースを用いた仕様記述 • ユースケース作成事例 第5回「DFDの作成」演習 • 概略仕様をDFDの全体文脈図で表す. • 全体文脈図を 詳細化する 

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ソフトウエアデザインロボットコンテスト参加を通じた情報教育

しずおか (2005年11月3日、東海大学開発工学 部)、ET ソフトウエアデザイン ロボットコンテス ト上位成績チームの参加する ET ロボコンチャン ピオンシップ大会 ( 2005年11月16日、パシフィコ 横浜)に参加予定である。 2.ET ソフトウエアデザイン ロボットコンテスト 2.1 コンテスト概要 「ET ソフトウエアデザインロボットコンテスト」 は2005年7月2日(土)、3日(日)に株式会社内 田洋行 潮見ビルにて開催された( 主催:日本シス テムハウス協会)ソフトウエアデザインのコンペで ある。 このコンテスト は2002年より 

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システムソフトウエア工学 - 東北大学電気通信研究所

に準拠した講義に使用しているスライドです.講義の設計等のご参考に, 公開いたし ます. 講義の説明の補助のスライドであり,単独で読む資料を意図したもので は ありません.教科書と異なり十分に校正等をしておらず,誤植や式の 間違い等がある かもしれません.これらの点を留意された上でご参照く ださい. また,本スライドは,8 回(1 クオータ)分の講義で使用していますが, 15 回の講義にも対応できると思います. 大堀淳 (東北大学電気通信研究所) システムソフトウエア工学 2 198 

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講演4「JABEE活動への期待と要望 -情報工学系大学に何を期待するか

2004年10月19日 役員:理事42名 監事2名 会 長 河野 俊二 東京海上日動火災保険株式会社 相談役 副会長 川上 哲郎 住友電気工業株式会社 相談役 副会長 小林 栄三 伊藤忠商事株式 会社 取締役社長 副会長 藤本 孝 東京電力株式会社 常務取締役 副会長 高島 元 東日本電信電話株式会社 取締役副社長 □ 事務局 専務理事 細川 泰秀、常務理事 原田 俊彦 本部所在地 東京都中央区日本橋小伝馬町15−17 □ 会員数: <平成16 年10月18日現在> 企業 会 員 227 個人会員 69 

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中国におけるソフトウェア工学の研究 - ソフトウェア技術者協会

中国セッション 中国におけるソフトウェア工学の研究 チェアマン 費存谷章 (PFU) プレゼンテータ 張然〈復E大学〉 内容 プレゼンテータのポジション・ベーパ セッション・ レポート 事後アンケート するソフト?ェフF 二仁守主ぴ〉頁汗多毛 朱三元 張然 上海 軟件技術開発センタ 復 E 大学計算機科学系 1 はじめに 近年、中国のソフトウェア 工学の研究は、情報処理事業と共に日増しに発展し てきていた。国際社会からも関心 を寄せている。 中国のソフトウェア工学 1 4 ソフトウエア製品管理 i ソフトウエア製品 の登録

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コンピュータ科学、ソフトウェアエンジニアリング - 教員・研究 - 近畿大学

電気・電子・情報・機械研究分野から探す コンピュータ科学、ソフトウェア エンジニアリング コンピュータ科学、ソフトウェアエンジニアリングの教員及び研究室 について紹介します。 ※研究室は、2016年度のものです。2017年度は変更になる場合 があります。 分散処理ソフトウエア研究室 ひぐち まさひろ 樋口 昌宏 教授 形式的手法 、ソフトウェア工学 ソフトウエアの信頼性を保証するためには、開発段階での検証や 試験が非常に重要です。ネットワーク上で動作する分散処理ソフトウエアを対象に、検証 あるいは試験の効率 

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ソフトウェア工学は失敗している - きしだのはてな - はてなダイアリー

2013年3月22日 特に学術的にソフトウェア工学に触れたことはないのですが、むしろそうではなく現場に いる身としては、ソフトウェア工学は失敗しているように見えます。 では、ここまで ソフトウェア工学がどういう感じだったかというと、オブジェクト指向が大成功し、統一 設計技法の前段階としてUMLができ、異機種通信としてCORBAが注目され、統一 データ定義としてXMLが策定、開発プロセスとしてCMMに期待が 電気通信大学:西 康晴 先生インタビュー:第2回:日本のテストの現場への提言 | 豆蔵ソフト工学ラボ 

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ソフトウェア工学 - Wikipedia

ソフトウェア工学(ソフトウェアこうがく、英語 Software engineering)は、コンピュータの プログラム、およびその作成行為であるプログラミングを対象とした工学である。 目次 [ 非表示] 1 概要; 2 ソフトウェア工学の曖昧性と論争 2 1 ソフトウェア工学が工学である かの議論 2 1 1 ソフトウェア工学はコンピュータ科学であるかの議論 3 ソフトウェア 開発方法論 3 1 ソフトウェア開発工程; 3 2 ソフトウェア開発の技術分類 4 主な研究 分野; 5 歴史; 6 ソフトウェア工学の最近の傾向; 7 脚注; 8 参考文献; 9 関連項目; 10 外部リンク  概要 ソフトウェア工学の曖昧性と ソフトウェア開発方法論 歴史

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南山大学 ソフトウェア工学科:学科の紹介

ソフトウェアは、システム工学、通信ネットワーク、オペレーションズ・リサーチや統計学 のほか、工学分野で得られた成果を具体的にコンピュータ上で実現します。本学科では 、1・2年次で、こうしたソフトウェア工学の基礎となる数学やコンピュータの基本的な プログラミングを学び、ソフトウェアの企画・開発に必要な論理的思考能力を身につけ ます。3年次からは各自の関心に応じて専門分野を選択し、様々な講義と履修する と共に、ソフトウェアやWebアプリケーションなどを題材とした実習を行います。総合的な 視野を持つこと 

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ソフトウェア工学とは (主に学部生を対象とした説明) - Kusumoto

です. ソフトウェア工学の起こり はじめてソフトウェア工学(Software Engineering) という言葉が使われたのは,1968年のガルミッシュ•パルテンキルヘン(当時の西ドイツ) で開催されたNATO(北大西洋条約機構)の科学委員会です. 言葉が生まれてからまだ 半世紀も立っていない若い学問分野です. そのためソフトウェアをうまく開発・保守する ための方法論が確立されていません. 知識の積み重ねが他の学問に比べてあまりない ために,新しいアイディアを思いつけばそれが直接大きな成果につながることも期待でき ます 

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ネットで学ぶソフトウェア工学

ソフトウェア工学の基礎(PDF) 東京大学から法政大学に移られた玉井哲雄先生の ソフトウェア工学のまとまったPDF文書。いいですね。 『ソフトウェア工学の基礎』はよい 日本語のソフトウェア工学の教科書。PDFは、この元ネタでしょう。この教科書はよく まとまっ ヨードンは、その著書『デスマーチ:なぜソフトウエア・プロジェクトは混乱する のか』で、デスマーチの定義を「プロジェクトのパラメータが正常値を50%以上超過した もの」もしくは「公正かつ客観的にプロジェクトのリスク分析(技術的要因の分析、人員の 解析、法的 

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ソフトウェア工学

2003年9月11日 2 4 ソフトウェアプロセスの評価 ソフトウェアプロセスの評価手法としては,Carnegie Mellon 大学ソフトウェア工学研究所 (CMU SEI) で開発さ れたプロセスの成熟度評価 モデル,CMM(Capability Maturity Model) が著名である.元来は米国国防省がソフト ウェア製品を外部から調達する際に,その開発組織を評価するために開発されたモデル である.それが一般にソフ トウェアの開発組織で実施されているプロセスを評価し,その 改善につなげる道具として使われるようになった. とくにその評価部分 

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情報のソフトウェア工学が学べる大学・大学院一覧(通信制・通学制) (2/3

情報のソフトウェア工学が学べる大学・大学院一覧。リクルートが運営する日本最大級 の大学&大学院情報サイト。入試情報 過去問題 受験対策 学費 奨学金 社会人入学の Q&Aも充実。

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ソフトウエア 工学 大学の大学・大学院情報 | 大学&大学院net

ソフトウエア 工学 大学の大学・大学院情報の一覧です。拓殖大学大学院 工学研究科 の大学・大学院情報を探すなら大学&大学院 。学べる学科やサポート内容、特長 など比較しながら、無料で資料請求をすることができます。

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