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java 開発生産性 指標

sloc 生産性 java

「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

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ポイント(FP)法 method, which is the de facto standard for SLOC estimates and the measurement technique for measuring function scale that 富士通社内の活用推進として,FSでの生産性評 価のために, 完了プロジェクトの  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


「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 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 エンタープライズ系 のソフトウェア (41 0%)で約8割である ○ 言語では、Java( 32 2%)、COBOL(15 1%)、VB(10 8%)、C言語(10 3%)で 7割弱である

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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 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~総合テ スト)生産性 信頼性 稼働後の発生不具合数(原因/現象 )、FP/SLOCあたりの発生 不具合密度/テスト密度 ※基本は、原因数 

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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」 - ソフトウェア高

2014年12月12日 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 5 9 VB(*2) 15 8 5 8 (*2)?(*1) 2 1 1 0 工数 生産性 FP

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その見積りの根拠は? - JFPUG

2016年11月25日 お客様 その見積りの根拠は?~事例1 SLOC 10万行の 根拠は? 要求仕様とSLOC の関係 が不明確。自動生成され る部分も多いし、SLOCで 示されても妥当性を確認 できない。 受注者 対象システムは、 Java で10万行 になると考えら れます。 SLOC の生産性を 5 8 [SLOC 人時] とすると、必要な 工数は107人月と

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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

エンハンスの Java など,データ数が十分にある層別も分析したが,依然としてバラツキ は大 きく,t 検定で有意差は確認できなかった. さらに,このバラツキの大きさに関する 問題は,SLOC 生産性も同様であった.つまり,IT 分野の代表的な規模尺度を用いた FP や SLOC 生産性では,組織全体と各プロジェクトの生産 性を評価することが できない 

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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 - 経済産業省

例えば、生産性(SLOC/人月)を評価する場合に、SLOC の算出にあたってコメント行 を抜いて算出された生産性と、コメント行を含めて算出された生産性とを比較することは できない。このため、公開データが用語やメトリクスについてどのような定義をしている かを理解する必要がある。また、複数の公開データを利用する際には、それぞれの定義  

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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

メトリクスによる定量的マネジメントは、プロダクト(成果物)、プロジェクトの進捗、 プロセス の質を可視化し、プロジェクトの工数、プロダクトの規模、プロダクトの品質の 予測を可能にする。 また、定量データを蓄積することで、非現実的な計画を立てるのでは なく、実績に裏付けされた実現 可能な計画を立案できるようになり、妥当性の高い改善 施策を 

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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

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 

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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ポイント(FP)法 method, which is the de facto standard for SLOC estimates and the measurement technique for measuring function scale that 富士通社内の活用推進として,FSでの生産性評 価のために, 完了プロジェクトの 

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92 SLOC生産性

以降では最初に、図表9 2 1 で4 つの言語別にしめし、「COBOL」を図表9 2 3、「C」を 図表9 2 4、「VB」を図表9 2 5、「Java」を図表9 2 6 に示す。次に、SLOC 規模の範囲 に分けてSLOC 生産性を示す。また、規模の範囲と主開発言語とのクロスでの分布状況 を示す。さらに、40KSLOC未満(小規模)のプロジェクトのみで絞り込んだ結果を示す。

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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 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 エンタープライズ系 のソフトウェア (41 0%)で約8割である ○ 言語では、Java( 32 2%)、COBOL(15 1%)、VB(10 8%)、C言語(10 3%)で 7割弱である

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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 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 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 Software Reliability Enhancement Center ※主開発言語1~3が、COBOL,C,VB,Java のいづれか 

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Javaアプリケーションの生産性をアップさせる「MyEclipse日本語版」が

2007年3月9日 日立製作所は、国内におけるJavaアプリケーション開発の生産性向上を支援するため、 MyElclipse日本語版と技術サポートの提供を4月27日より開始する。

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[比較検証] Spring Bootアプリの開発生産性は従来とどの程度の違うか

2017年9月4日 レガシーなWebアプリケーションの開発と比較して、Spring Bootベースの アプリケーションの開発生産性はどの程度の違うのでしょうか? 少し古めの技術が ベース DBクライアント サーバー, JDBC Derby 10 8 3 0, Spring JDBC 4 3 9 Derby 10 12 1 1 (Java 7の場合)、または10 13 1 1 (Java 8の場合) LDAP クライアント  

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sloc 生産性 指標

「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

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ポイント(FP)法に比べ method, which is the de facto standard for SLOC estimates and the measurement technique for measuring function scale that has 図 13 生産性・品質指標公開資料 Fig 13 Released data about  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


「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 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 8章では、開発規模(FP、SLOC規模)及び開発5工程の 工数をもとに、ソフトウェア開発の生産性について 記載している。 9章では、 

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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

昨今、ソフトウェアが日常生活やビジネスに不可欠な存在になり、利便性を向上させる 主役となるにつれ、ソフトウェアへの期待はますます向上している。一方、大規模システ ム障害の発生を背景に、安全性や信頼性をはじめとしたソフトウェアの品質が個人のみ な らず社会に多大な影響を与えることが強く認識されつつある。これにより、 

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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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その見積りの根拠は? - JFPUG

2016年11月25日 お客様 その見積りの根拠は?~事例1 SLOC 10万行の 根拠は? 要求仕様とSLOC の関係 が不明確。自動生成され る部分も多いし、SLOCで 示されても妥当性を確認 できない。 受注者 対象システムは、 Java で10万行 になると考えら れます。 SLOC の生産性を 5 8 [SLOC 人時] とすると、必要な 工数は107人月と

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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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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

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 

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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ポイント(FP)法に比べ method, which is the de facto standard for SLOC estimates and the measurement technique for measuring function scale that has 図 13 生産性・品質指標公開資料 Fig 13 Released data about 

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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 

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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 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 8章では、開発規模(FP、SLOC規模)及び開発5工程の 工数をもとに、ソフトウェア開発の生産性について 記載している。 9章では、 

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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 プラットフォームについて; 外部 付録A 4 「導出指標の名称と定義」の「実効SLOC 実績値」に説明されています。 SLOC生産性 = 実効SLOC実績値÷実績工数(開発5 工程)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

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プログラムの生産性 - 新SE日記

2016年10月27日 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。

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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

昨今、ソフトウェアが日常生活やビジネスに不可欠な存在になり、利便性を向上させる 主役となるにつれ、ソフトウェアへの期待はますます向上している。一方、大規模システ ム障害の発生を背景に、安全性や信頼性をはじめとしたソフトウェアの品質が個人のみ な らず社会に多大な影響を与えることが強く認識されつつある。これにより、 

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その見積りの根拠は? - JFPUG

2016年11月25日 お客様 その見積りの根拠は?~事例1 SLOC 10万行の 根拠は? 要求仕様とSLOC の関係 が不明確。自動生成され る部分も多いし、SLOCで 示されても妥当性を確認 できない。 受注者 対象システムは、 Java で10万行 になると考えら れます。 SLOC の生産性を 5 8 [SLOC 人時] とすると、必要な 工数は107人月と

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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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