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ソフトウェア開発データ白書2016-2017

sloc ステップ数

「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

験からこの案件では印刷機能を新規に 作る必要があると推測した」と話す。 大手 メーカー SEの大塚真一氏(仮名, 37歳)は「どこまでのテストを見積も りに含めればよ いかが分からなかった。 システムテストは対象外と仮定し,工 数から抜いた」と言う。 大塚氏は画面 をLOC法注1で,業務ロジックをFP法注2 で測定。FP数をステップ数に 換算し て,基本設計から結合テストまでの生 産性係数を使い工数を算出した。 3人は それぞれが得意とする見積もり 技法を使って見積もった。結果を見れ ば明らかなよう に,技法を  2015年11月19日 ソフトウェアの規模を把握する場合、内部仕様(実装)から捉 えるアプローチと外部仕様 から捉えるアプローチがある


「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 改修・保守」の中央値が400FP、「新規開発」が786FP SLOC規模 ○ 100KSLOC 以下のプロジェクトが多く、さらにその内訳は10KSLOC以下が多い。 ○ 「改修・保守」 の中央値が25KSLOC、「新規開発」が69 3KSLOC 工期 ○ 14ヶ月以下が9割弱を 占めている ○ 業種別において、「情報通信業」の工期がやや短い ○ 「改修・保守」の 中央値が5 5ヶ月、「新規開発」が7 6ヶ月 工数 ○ 工数が5,000人時(約31人月)以下 が4割弱を占めている。 ○ 「改修・保守」の中央値が5,950人時(約37 2人月)、「 

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第5章 利用評価 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

システムの欠陥性 (1)バグ発生率 ①欠陥件数/開発費用、②欠陥件数/LOC 数、 ③バグ件数/FP 数 (2)バグ修正量 ①LOC 数、②FP 数 2.システムの性能性 (1) サービスレベル管理 ①レスポンスタイム(オンラインリアルタイム処理)、②TAT(バ ッチ 処理)、 (2)ワークロード管理 当初機能に対し、SE がスキルをフルに発揮して LOC 数を少なく開発しても、ベンダーのメリ ットにはなりにくい。 ・開発初期での適用は困難 実績データの具体的な反映のステップを示す。 (ⅰ)適切な尺度項目を 50 項目程度  

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使えるメトリクス! 「予測に基づく定量的管理の実現」

2 FP生産性はプロジェクトの機能的な面のみを表す生産性である。 3 SLOC生産性は 、機能的な面のみではなく、品質要件、技術要件も反映した生産性である。 4 FP生産 性とSLOC生産性は特性の異なる量である。そのため工数を予測する方法も異なる。 FP生産性とSLOC生産性の 特性は異なる。 (IPA SEC ソフトウェア開発データ白書 2012 2013 より引用) 従って、FPとSLOCを組み 合わせて予測する方法も 考え られる。 言語 FP生産性 [FP 人月] SLOC生産性 [SLOC 人時] COBOL(*1) 7 7 5 6 Java 13 4

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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

複数の基本測定量に特定の測定の関数を適用することによって値が割り当てられる 変数。 導出メトリクス、あるいはメトリクスとも呼ぶ。 • 規模 ソフトウェアの大きさを表す 指標。ステップ数(LOC:Lines Of Code)、画面 帳票数、ド キュメント・ページ数、 ファンクションポイント(FP)数などがある。 • ファンクションポイント ソフトウェアの大きさ を表す指標の一つ。開発言語に捉われず、機能要求の規模を一定の ルールで数えた もの。 • 工数 ある課題を達成するのに要する作業量。作業に従事する人間の数に、 かかる時間を 

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新たな開発規模見積り手法 -ファンクションスケール法の実践 - Fujitsu

今まで一般的に用いられているSLOC見積りや機能規模測定法のデファクト スタンダード であるファンクション method, which is the de facto standard for SLOC estimates and the measurement technique for measuring function 数の 相関を図 4および図 5で示す。 図 4は,実績ステップ数とプロジェクトマネー ジャの今 までの類推見積り値の相関を表したもので ある。また,図 5は,実績ステップ数とFS 計測規 模の相関を表したものである。 相関係数 0 91 見積ス テッ プ 数 ( ス テッ プ ) 実績ステップ数( 

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ソフトウェア機能規模計測法 「FS(ファンクションスケール)法」の - Fujitsu

2013年4月30日 機能規模計測 ファンクションスケール法(FS法) 3.機能規模FP法などで計測する時の 課題 ○計測のためにスキル(技術習得)が必要 ○計測に時間がかかる ○計測者の 主観により結果に相違 2.画面・帳票数を使うことの問題 ○難易度の評価基準が曖昧 になりがち 1.SLOCを使うことの問題 (機能規模の問題点、見積の問題) ○ ソフトウェアを購入する利用者から見ると分かり難い(100KSですといわれても・・・) ○ 言語や開発ツールにより異なり共通の尺度にならない ・ステップで全ては計れ 

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工数=ステップ数?開発生産性?(1+間接要員比率)?余裕率 基準値?(0

【見積もり方式】 LOC法(Line of Code) 工数=ステップ数?開発生産性?(1+間接 要員比率)?余裕率 C Javaは2 5 6 100kで10% 5∼30% 1000kで20% (参考) 保守案件 母体が3K超 修正ステップ+250 母体が2K超 修正ステップ+200+(( 母体−2000)?5% 母体が2K未満 修正ステップ+母体?10% FP法(ファンクションポイント) 基準値?(0.65+調整値?100) 画面/帳票等から要素数を算出し、 0∼5段階で 評価 難易度に応じた3段階の点数を掛ける (例) 入力画面 低 1∼4 中 5∼9 高 10 以上

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FP - JFPUG

2015年11月19日 ソフトウェアの規模を把握する場合、内部仕様(実装)から捉 えるアプローチと外部仕様 から捉えるアプローチがある 【内部仕様(実装)から捉える規模の例】 プログラム本数 条件分岐数 関数やAPIの数 SLOC(Source Lines Of Code,プログラムステップ数) etc 【外部仕様から捉える規模の例】 画面や帳票の数 定義された要件の数 ユース ケースポイント ファンクションポイント(FP) etc 1 ファンクションポイントとは 

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標準技法には落とし穴がある 穴をふさぐ現場ルールを作ろう

験からこの案件では印刷機能を新規に 作る必要があると推測した」と話す。 大手 メーカー SEの大塚真一氏(仮名, 37歳)は「どこまでのテストを見積も りに含めればよ いかが分からなかった。 システムテストは対象外と仮定し,工 数から抜いた」と言う。 大塚氏は画面 をLOC法注1で,業務ロジックをFP法注2 で測定。FP数をステップ数に 換算し て,基本設計から結合テストまでの生 産性係数を使い工数を算出した。 3人は それぞれが得意とする見積もり 技法を使って見積もった。結果を見れ ば明らかなよう に,技法を 

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LOC - ウィキペディア

LOCは、lines of codeの略で、ソフトウェアの規模を表す指標のひとつ。ソースコードの 行数を意味する。何の行数かを明確に示すため、SLOC (source lines of code) という こともある。 テキストファイルとしての行数を物理LOC (physical LOC) というが、これを そのまま使うことは少ない。空行(改行など空白だけの行)やコメント行(コメントと空白 だけの行)は除く、2つの命令が書かれた行は2行と数える、括弧だけの行を除くなどの 換算をした行数を論理LOC (logical LOC) といい、通常はこちらを使う。ただし、細かい 規則に  問題点 簡単な例 実際の製品の例

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SLOCとFPのあいだ | Take IT Easy

2015年11月11日 FP法は規模見積りの手法の一つであるが、同じ規模見積り手法であるSLOC(Source Lines of Code、ソースコードの行数)方式で見積もった規模と例として以下の様な違い がある。 <FP方で計測した規模> ユーザ視点から見える機能を見積り対象とするため 、機能要件と 例えば、「~~の画面の~~の項目を直したらXXXステップだ(ZZZ人 日だ)」という感覚が、組織にいる有識者は持っているはずだ。SLOC、FPの値として 表現される前のこの量感覚を共有化できれば、合意形成の非常に大きな 

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92 SLOC生産性

9 2 SLOC生産性 本節では、SLOC 生産性についての分析結果を示す。「SLOC 生産 性」は、SLOC 規模を開発5 工程の工数で除算したものである。すなわち、人時あたりの SLOC 規模、又は、人月(人時への変換は1 人月= 160 時間を代用)あたりのSLOC 規模である。 この節で使用するデータのうち、その名称に(導出指標)と付記するデータ は、付録A 4 でその定義や導出方法を示している。本節では、SLOC 規模データがあり、 言語名が明確なプロジェクトを対象とする。主開発言語については、収集データ件数が 

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ステップ数とは - IT用語辞典

2007年5月4日 ステップ数(number of steps)とは、プログラムの規模を測るための指標となる数値。 ソフトウェア開発の現場において、開発の進捗管理や開発費の見積もりを出す目的など で使用されることが多い。ステップ数の数え方には様々な基準があるが、多くの場合、 プログラムのソースコードの行数である「LOC」(Lines Of Code)を基にした値となる。 LOCをそのままステップ数として用いることもあるが、LOCからプログラムとしては意味 を成さない空行やコメントの行の数を除いて換算する場合もある。

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KLOCとは - IT用語辞典

2013年8月9日 別名: キロステップ kstep KLOCとは、プログラムの規模を表す指標の一つで、ソース コード1000行のこと。LOC SLOC(Source Lines Of Code)の1000倍を意味する単位。 KLOCはソフトウェア開発の受発注の基準などで用いられるプログラムの規模の推計に 用いられるが、同じ機能のプログラムでもプログラマの力量や選択するアルゴリズム などによって記述量が大幅に異なることがあり、基準としての信頼性はあまり高くない。 また、現在利用されているプログラミング言語の多くはソースコードの改行 

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プログラムの生産性 - 新SE日記

2016年10月27日 今、進行中のプロジェクトで、システムの想定開発ステップ数を聞かれている。 それ に対する実績ステップ数で、製造工程の進捗率を出すのだとか。 作ってみないと分かる わけないのだけど、簡単に分かりませんとも云えないので、 見積もりの開発工数 × プログラムの生産性で出してみることにした。 プログラムの生産性をいくつにするか。 「 ソフトウェア開発白書2014 2015」からプログラム言語ごとの生産性を見てみる。 新規 開発、改良の(SLOC 人時)の中央値を抜粋した。 (SLOC 人日)(SLOC 人月) 

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ステップ数 - システムエンジニア入門

ステップ数とはプログラムの規模をあらわす数値のことを指します。 ステップ数の数え方 にはさまざまな方法がありますが、ソースコードの行数であるLOC(Line Of Code)を ステップ数の基準とする方法が一般的です。 LOCをそのままステップ数とみなすことも ありますが、ソースコード上は意味のない空行やコメント行を除いて集計する場合も あります。 システム開発の現場では、プログラムの作成状況を確認したり、開発工数を 見積もるために使用されます。 PR 

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山浦恒央の“くみこみ”な話(35):規模見積もりの王様「LOC見積もり

2011年9月14日 このように、LOC見積もりは通常の設計と同じ方法でアプローチするため、誰にでも可能 で、特別な見積もり技術は不要です。また、見積もり値の単位(ステップ数)が明確 なので、分かりやすくてカウントも簡単です。それ故、説得力もあります。ステップ・ カウント用のツ-ルを使えば、自動計算できますし、工程管理ともよくなじみますので、 例えば「5日遅れ」などを簡単に計算することが可能です。どんなに手抜きし放題の いいかげんなプロジェクトでも、さすがにソフトウェアのソースコード行数は計測してい 

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見積もり手法「プログラムステップ法、LOC法(Lines Of Code

2005年12月25日 間隔が空いてしまいましたが、前回の続きで見積もり方法です。(2008 3 2修正) ・ 見積もり手法「LOC法(Lines Of Code)」 プログラムステップ数(LOC)に生産性を掛け 合わせておこなう見積もりです。 要求仕様から開発するプログラムのコード数を推定し、 そのコード数と1コード当りの生産性から全体の工数見積りをします。 過去の類似 システムにおける実績値(LOC)から推定することになるため、その意味では本質的には 類推法と変わりません。 長所は 工数見積もりの根拠を数字で出せるため、一見 

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システム開発 工数 比率

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

上流工程比率を用いたソフトウェア開発工数 ソフトウェア開発工数 ソフトウェア開発 工数見積もり 精度の定量的評価 Evaluation of software development effort estimation based on upper phase ratio 角田 雅照* 戸田 航史† 伏田 享平‡ あらまし 本研究では要件定義などの上流工程の工数とその工程比率 に基づいた工数 見積もりに着目  ① 開発すべきシステムの構築に必要な総工数、全体工 期を算出 ② 工数比率 によって、各工程に必要な工数を算出 ③


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

0 938 0 167 0 093 総合テスト(ベンダ確認) 487 0 000 0 061 0 116 0 172 0 564 0 127 0 086 工数比率 ・・・各開発工程を実施するのに必要な作業工数の比率 (新規開発) データ白書2010 2011 P204、図表8 1 8 データ白書2010 2011 P205 、図表8 1 9 要件定義工程も含めた工程別の 実績工数の比率の基本統計量 (新規 開発) 

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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 工程実績工数 詳細設計実績 工数/開発5 工程実績工数 製作実績工数 /開発5 工程 実績工数 結合テスト実 績工数/開発 5工程実績工 数 総合テスト(ベ ンダ 確認)実 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 

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データ白書 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

データ白書 2010 2011:生産性に関する分析を新たに章として分割。また、 規模あたり のテスト工数 や重要インフラのシステムプロファイル等と信頼性指標との関係について の分析を追加。 ・データ白書 2012 2013:一部の工程のみの見積りの参考になる工程 別の生産性を追加、 工程別の生産 性は層別に分析を試みた。また、 開発フレーム ワーク 

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ソフトウェア開発データ白書2016-2017 - ソフトウェア高信頼化 - IPA 独立

2016年11月2日 システム規模 FP計画値/実績値、SLOC計画値/実績値、設計書文書量、その他 規模指標など 工期 工程別工期、プロジェクト全体工期、アイドリング期間 工数 工数 単位、人時換算係数、社内/ 工程別実績工数比率(各工程の実績工数/開発5 工程実績工数)は以下の通りである。 Software Reliability Enhancement 

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ソフトウェア・メトリックス2016年版 一般社団法人 日本情報システム

図表6 2 3 投入工数別フェーズ別新規改修区分別工期比, 区分コード000 全データ ・ 要件定義工期,設計工期、実装工期、テスト工期の内訳比率をみると、20:25:28:27 ≒4:5:5:5となる。 また、設計工期に対するテスト工期の比率は、新規開発(26 1%/ 25 5%=1 024)よりも改修・再開発 (27 9%/24 8%=1 125)の方が大きい。

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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付録 - 経済産業省

ここでいうテストケースは、ユーザが実施する受入テストでのテ ストケースであり、 ベンダが実施するシステムテストのものでは ない。テストケース密度はこのテスト ケース数をソフトウェアの 規模で割ったものだが、ソフトウェアの規模には KLOC の ものと FP のものの 2 種類がある。 レビュー比率 レビュー比率は、総開発工数に 占めるレビュー工数 

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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

ェア開発プロジェクトでの品質管理をはじめとした各種マネジメントの鍵として認識され メトリクスは、システム開発の進捗や資源利用、成果物等の状況を定量的に示す 仕 様書からファンクションポイントを測定できれば、最終プロダクトの規模(KLOC)や開発 工数を予測できる。プロジェクトの進捗状況が可視化できれば、プロジェクト終了 

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ソフトウェア開発データ白書の効果的な活用法

① 開発すべきシステムの構築に必要な総工数、全体工 期を算出 ② 工数比率 によって、各工程に必要な工数を算出 ③ 工期比率によって、各工程に必要な期間を 算出 ④ 上記②と③から、各工程に必要な要員数を算出 ○4 プロジェクト遂行時での 今後の見通し プロジェクトが進むに従い、作業進捗や工数等、当初の 計画と実績に 差異が発生 

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上流工程比率を用いたソフトウェア開発工数 ソフトウェア開発工数

上流工程比率を用いたソフトウェア開発工数 ソフトウェア開発工数 ソフトウェア開発 工数見積もり 精度の定量的評価 Evaluation of software development effort estimation based on upper phase ratio 角田 雅照* 戸田 航史† 伏田 享平‡ あらまし 本研究では要件定義などの上流工程の工数とその工程比率 に基づいた工数 見積もりに着目 

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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

0 938 0 167 0 093 総合テスト(ベンダ確認) 487 0 000 0 061 0 116 0 172 0 564 0 127 0 086 工数比率 ・・・各開発工程を実施するのに必要な作業工数の比率 (新規開発) データ白書2010 2011 P204、図表8 1 8 データ白書2010 2011 P205 、図表8 1 9 要件定義工程も含めた工程別の 実績工数の比率の基本統計量 (新規 開発) 

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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 工程実績工数 詳細設計実績 工数/開発5 工程実績工数 製作実績工数 /開発5 工程 実績工数 結合テスト実 績工数/開発 5工程実績工 数 総合テスト(ベ ンダ 確認)実 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 

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工程別工数の比率 - 新SE日記

2015年12月3日 最近、見積もりをする機会が増えてきた。先日みた「ソフトウェア開発データ白書 2014 2015」に工程別の工数の比率が記載されていて、これも大いに参考になると思った。 基本設計 詳細設計 製作(単体テスト含む) 結合テスト 総合テスト 新規 15 4 17 1 34 2 16 4 11 7 改修 14 4 16 0 3

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4システム開発工数の概要見積りの実施方法(How)

(3.2)工程別基準工数比率 1)工程別基準工数比率 前項の作業内容を前提とした工程 別基準工数比率の一般平均は、図MI-4のとおりである。 図MI-4 工程別基準工数 比率 注:, テスト・移行工程の工数比率「0 5」はいっせい移行する場合のものであり、 地域別に順次移行する場合は工数追加を必要とする。 いっせい移行とは、例えば開発 した 

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情報システムの見積りチェックポイント : 転ばぬ先のMRI~情報システム

2011年1月25日 見積りの対象となる作業(システムの新規開発又はシステム改修)と類似の事例が過去 にあれば、その総額と見積りの総額とを比較し、類似事例と比べて総額に大きな乖離が ないか確認する。 (2)工程別の工数比率のチェック 見積りにおける基本設計、詳細設計 、開発(単体テスト含む)、結合テスト、総合テストの各工程別の工数 

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システム開発(請負)における管理工数の必要性 - Qiita

2017年2月17日 1 はじめに システム開発のフェーズ(または工程)としては、概ね以下のようになります。 (ここでは、ウォーターフォール型の開発を例とします) (1)要件定義 (2)基本設計 (3) 詳細設計 (4)製造 (5)単体テスト (6)結合テスト (7)総合テスト (8)運用テスト (9)現地 調整2 請負開発の範囲と開発工数 システム開発の各段階において、請負 

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ソフトウェア・メトリックス2016年版 一般社団法人 日本情報システム

図表6 2 3 投入工数別フェーズ別新規改修区分別工期比, 区分コード000 全データ ・ 要件定義工期,設計工期、実装工期、テスト工期の内訳比率をみると、20:25:28:27 ≒4:5:5:5となる。 また、設計工期に対するテスト工期の比率は、新規開発(26 1%/ 25 5%=1 024)よりも改修・再開発 (27 9%/24 8%=1 125)の方が大きい。

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開発工程の中でもプログラミングが占める割合は2割程度でしかない

2017年6月2日 なぜ要件定義や設計などの上流工程に多くの時間を割くかといえば、現在のシステム 開発はウォーターフォールモデルで開発が行われることが一般的だからです。 ウォーターフォールモデルでは、上流の工程に遡って作業をすることは許されません。 もし上流の工程に遡るようなことがあっては、大幅に工数が膨らんでしまうから 

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要件定義工程の工数比率 - Plussome プラッサム

2015年7月12日 今回はJUAS(日本情報システム・ユーザー協会)が毎年発行している「ユーザー企業 ソフトウェアメトリックス調査」の中から、プロジェクトの「規模別工程別工数比」を この 資料での工程の分類は、要件定義、設計、実装、テストの4つになっているのですが、 開発工数全体を1(100%)として、要件定義工程には平均してどの程度の 

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ソフトウェア 生産性 指標値

「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

2015年11月19日 第1部 ファンクションポイントとは 第2部 ファンクションポイントの計測(スマホアプリの 計測例) 第3部 プロジェクトの生産性指標(定量化のメリットその1) 第4部 ソフトウェア の価格指標(定量化のメリットその2) 目次  ソフトウェア品質シンポジウム2016 B1 3【経験発表】 ソフトウェア開発プロジェクト 本部の生産性・品質向上の取組み無 ・本部の人材育成制度無し 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。。 工夫した点 な ぜ 着眼 6


「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 プロジェクトの主要要素の統計 ○ 6章 工数、工期、規模 の関係の分析 ○ 7章 工程別の分析 ○ 8章 生産性の分析 ○ 9章 信頼性の分析 ○ 10章その他の分析 ○ 付録A~G: データ項目の定義や収集データ 

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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 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(プロジェクト全体、開発5 工程)、計画工数(プロジェクト 全体)、外部委託比率/工数比率、基本設計工数比率 生産性 FP/SLOCそれぞれの全体生産性と工程別(基本設計~総合 

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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

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 主要要素の統計 ○ 6章 工数、工期、規模 の 関係の分析 ○ 7章 信頼性の分析 ○ 8章 工程別の分析 ○ 9章 生産性の分析 ○ 10章 予実分析等 ○ 付録A~G データ項目の定義や 収集データ年別プロファイル  

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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

ソフトウェアメトリクス(以下、メトリクス)による定量的マネジメントは、ソフトウ 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、 継続調査を行う必要 えば、品質、コスト、生産性、開発期間などに関する公開データを参照することで、 見積

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ソフトウェア開発プロジェクトの生産性評価に関する事例 - 日本ユニシス

2 IT 分野における生産性指標 独自の成果物を創造するソフトウェア開発プロジェクト では,成果量を示す規模尺度が少な い.このため,FP 生産性と開発ライン数の SLOC (Source Lines Of Code)を用いた SLOC 生産性の二つが,IT 分野の代表的な生産 性指標となる.FP には,IFPUG 法*2 という厳密な 計測ルールが存在する.しかし, 計測 

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使えるメトリクス! 「予測に基づく定量的管理の実現」

FP生産性とSLOC生産性は特性の異なる量である。そのため工数を予測する方法も 異なる。 FP生産性とSLOC生産性の 特性は異なる。 (IPA SEC ソフトウェア開発 データ白書 2012 2013 より引用) 従って、FPとSLOCを組み 合わせて予測する方法も 考えられる。 言語 FP生産性 [FP 人月] SLOC生産性 [SLOC 人時] COBOL(*1) 7 7 5 6

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ソフトウェア・メトリックス2016年版 一般社団法人 日本情報 - JUAS

6 5品質の評価 6 6工期と品質 6 7費用、生産性の評価 6 8外注費分析 6 9 ドキュメント量、負荷分析 6 10PMの評価、各種指標との関連 6 11顧客満足度分析 6 12非機能要求の分析 6 13ツールの分析 6 14セキュリティ分析 6 15ウォーター フォール型開発フェーズ別分析 6 16アジャイル型分析 6 17開発調査の考察・まとめ 情報を体系化し

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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

ソフトウェア品質シンポジウム2016 B1 3【経験発表】 ソフトウェア開発プロジェクト 本部の生産性・品質向上の取組み無 ・本部の人材育成制度無し 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。。 工夫した点 な ぜ 着眼

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FP - JFPUG

2015年11月19日 第1部 ファンクションポイントとは 第2部 ファンクションポイントの計測(スマホアプリの 計測例) 第3部 プロジェクトの生産性指標(定量化のメリットその1) 第4部 ソフトウェア の価格指標(定量化のメリットその2) 目次 

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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 プロジェクトの主要要素の統計 ○ 6章 工数、工期、規模 の関係の分析 ○ 7章 工程別の分析 ○ 8章 生産性の分析 ○ 9章 信頼性の分析 ○ 10章その他の分析 ○ 付録A~G: データ項目の定義や収集データ 

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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

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 主要要素の統計 ○ 6章 工数、工期、規模 の 関係の分析 ○ 7章 信頼性の分析 ○ 8章 工程別の分析 ○ 9章 生産性の分析 ○ 10章 予実分析等 ○ 付録A~G データ項目の定義や 収集データ年別プロファイル  

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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

規模について; 工数について; 信頼性について; 生産性について; テストについて; バグ数 について; 基本統計量について; 見積りについて; アーキテクチャについて; 開発対象 Qデータ白書の平均値算出について、例えば、SLOC 検出バグ密度(件/KSLOC)の 平均を求める場合、以下の2つの指標値から求めるやり方があるがデータ白書ではどの  

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ソフトウェア開発プロジェクトの生産性評価に関する事例 - 日本ユニシス

2 IT 分野における生産性指標 独自の成果物を創造するソフトウェア開発プロジェクト では,成果量を示す規模尺度が少な い.このため,FP 生産性と開発ライン数の SLOC (Source Lines Of Code)を用いた SLOC 生産性の二つが,IT 分野の代表的な生産 性指標となる.FP には,IFPUG 法*2 という厳密な 計測ルールが存在する.しかし, 計測 

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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

ソフトウェアメトリクス(以下、メトリクス)による定量的マネジメントは、ソフトウ 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、 継続調査を行う必要 えば、品質、コスト、生産性、開発期間などに関する公開データを参照することで、 見積

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ソフトウェア開発の生産性をステップ数で測るのはやめよう

2014年11月5日 はじめに これから話す内容は目新しい話ではないのですが、驚くほど理解されていない ことが多いと感じています。特にSierではその傾向が顕著であるように感じます。 一人 でも多くの方に気付きを得てもらえれば、と思い書いています。特にマネージャークラス の方に読んでいただきたいと思っています。

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ソフトウェア開発品質・生産性私見 - ソフトウェア開発品質・生産性ななめ

ソフトウェアのメトリクス管理において「前の開発とメンバーが同じなら品質・生産性の 指標値は同じようになる」というようなことが言われたりする。 これはどういう解釈すべ きか。 同じメンバーなら同じ結果というのであれば、野球、サッカーにどうして人は熱狂 するのであろう。 ソフトウェア開発とスポーツは違うのか。 違うとするならばどこが違う のか。

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自信が持てる見積もり技術 - 技法の穴をふさぐ:工数編:ITpro

2008年9月10日 こんなはずじゃ 」と多くの人が首をかしげるのが,工数見積もり。技法の値や項目が 現場の実態と乖離していることがままあるからだ。そんなとき,どうすればよいのか。 先達の工夫に学ぼう。 ソフトウエア開発の工数は,規模見積もりの値を「生産性係数(1 人月当たりの開発規模)」で割って算出する。ただ,プロジェクトは品質要件 

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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

ソフトウェア品質シンポジウム2016 B1 3【経験発表】 ソフトウェア開発プロジェクト 本部の生産性・品質向上の取組み無 ・本部の人材育成制度無し 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。。 工夫した点 な ぜ 着眼

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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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