(57)【要約】【課題】ソースコードにＣＯＳＭＩＣ法を適用して、手間および個人差を抑制しつつ、再現性のあるソフトウェアの機能規模を算出する。【解決手段】ソフトウェア規模演算装置１０は、ソースコードを解析し、データ移動に係るパラメータを測定項目として抽出し、前記パラメータが利用される利用回数をカウントするスキャナ処理を実行するスキャナ部１１と、前記スキャナ部１１によってカウントされた前記パラメータの利用回数を、前記パラメータの利用回数に対してファンクションポイントの点数が重みとして付与される評価式に適用し、機能規模の点数を演算する評価部１２と、を備えている。【選択図】図１
2015130039.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソースコードを解析し、データ移動に係るパラメータを測定項目として抽出し、前記パラメータが利用される利用回数をカウントするスキャナ処理を実行するスキャナ部と、
前記スキャナ部によってカウントされた前記パラメータの利用回数を、前記パラメータの利用回数に対してファンクションポイントの点数が重みとして付与される評価式に適用し、機能規模の点数を演算する評価部と、
を備えることを特徴とするソフトウェア規模演算装置。
【請求項２】
前記ソースコード中の前記測定項目として抽出するコードと前記パラメータとを関連付けて記憶しているフレームワーク定義情報を参照し、前記スキャナ処理のためのアプリケーションプログラムを生成し、前記生成したアプリケーションプログラムを前記スキャナ部に設定するスキャナ生成部と、
前記パラメータの利用回数に付与する点数を記憶している評価モデル定義情報を参照し、前記評価式を生成し、前記生成した評価式を前記評価部に設定する評価モデル生成部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のソフトウェア規模演算装置。
【請求項３】
コンピュータに、
ソースコードを解析し、データ移動に係るパラメータを測定項目として抽出し、前記パラメータが利用される利用回数をカウントするスキャナ処理を実行する第１の手順、
前記第１の手順においてカウントされた前記パラメータの利用回数を、前記パラメータの利用回数に対してファンクションポイントの点数が重みとして付与される評価式に適用し、機能規模の点数を演算する第２の手順、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソースコードからソフトウェアの機能規模を演算する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ソフトウェア規模を算出する場合に、ＦＰ（ファンクションポイント）法が用いられている。ＦＰ法は、利用者の要求仕様を基に、ソフトウェアの機能を抽出し、その機能ごとにファンクションポイントという点数を付け、点数の合計値を、そのソフトウェアの機能規模とする手法である。
【０００３】
ＦＰ法として色々な手法が開示されているが、その中の１つに、開発するすべての機能の入出力の数（データ移動の数）を用いてソフトウェアの機能規模を算出するＣＯＳＭＩＣ（The Common Software Measurement International Consortium）法（非特許文献１）がある。ＣＯＳＭＩＣ法は、（１）測定項目がデータ移動の数のみであるため、測定がシンプルである点、（２）ソフトウェアレイヤ、ソフトウェアの機能的分割等の概念があり、ソフトウェア内部の作りを考慮できる点、に特徴がある。
【０００４】
また、ＣＯＳＭＩＣ法は、国際標準（ＩＳＯ（International Organization for Standardization）／ＩＥＣ（International Electrotechnical Commission）  １９７６１：２００３）になっている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】規格番号JIS X0143、“ソフトウェア技術−ＣＯＳＭＩＣ機能規模測定手法”、［online］、日本工業標準調査会、［平成２５年１２月２６日検索］、インターネット＜URL: http://www.jisc.go.jp/app/JPS/JPSO0020.html [X0143]＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、ＣＯＳＭＩＣ法は標準化されているとはいえ、その仕様は定性的にしか規定されていない部分も少なからず存在する。また、ＣＯＳＭＩＣ法の仕様が定量的に規定されている箇所においては、様々なルールが設けられている。そのため、ＣＯＳＭＩＣ法を使うときには、仕様書を読み解いて、長時間の経験を積む必要がある。つまり、初心者がＣＯＳＭＩＣ法を使おうとしても、大幅な手間が掛かるうえ、熟練していない場合にはファンクションポイントの点数に個人差を生ずるという問題がある。この問題は、利用者の要求仕様を基に機能規模を算出する場合に限らず、ソースコードからソフトウェアの機能規模を算出する場合にも、同様である。
【０００７】
そこで、本発明は、ソースコードにＣＯＳＭＩＣ法を適用して、手間および個人差を抑制しつつ、再現性のあるソフトウェアの機能規模を算出する技術を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のソフトウェア規模演算装置は、ソースコードを解析し、データ移動に係るパラメータを測定項目として抽出し、前記パラメータが利用される利用回数をカウントするスキャナ処理を実行するスキャナ部と、前記スキャナ部によってカウントされた前記パラメータの利用回数を、前記パラメータの利用回数に対してファンクションポイントの点数が重みとして付与される評価式に適用し、機能規模の点数を演算する評価部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
このような構成によれば、ソフトウェア規模演算装置は、ソースコードを解析して、データ移動に係るパラメータの利用回数を求め、その利用回数を用いて機能規模の点数を算出することができる。したがって、ソフトウェア規模演算装置は、ソースコードにＣＯＳＭＩＣ法を適用して、手間および個人差を抑制しつつ、再現性のあるソフトウェアの機能規模を算出することができる。
【００１０】
本発明のソフトウェア規模演算装置は、前記ソースコード中の前記測定項目として抽出するコードと前記パラメータとを関連付けて記憶しているフレームワーク定義情報を参照し、前記スキャナ処理のためのアプリケーションプログラムを生成し、前記生成したアプリケーションプログラムを前記スキャナ部に設定するスキャナ生成部と、前記パラメータの利用回数に付与する点数を記憶している評価モデル定義情報を参照し、前記評価式を生成し、前記生成した評価式を前記評価部に設定する評価モデル生成部と、をさらに備えることを特徴とする。
【００１１】
このような構成によれば、ソフトウェア規模演算装置は、フレームワーク定義情報および評価モデル定義情報を参照して、自動的にパラメータの利用回数をカウントするスキャナ部を生成し、評価式を生成できるので、手間および個人差を抑制しつつ、再現性のあるソフトウェアの機能規模を算出することができる。
【００１２】
なお、プログラムに係る発明については、前記したソフトウェア規模演算装置と同様の技術的特徴を備えており、ソフトウェア規模演算装置と同様の作用効果を有しているので、記載を省略する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ＣＯＳＭＩＣ法を用いて、手間および個人差を抑制しつつ、再現性のあるソフトウェアの機能規模を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】ソフトウェア規模算出システムの機能例を示す図である。
【図２】機能プロセスを分けるための評価モデルの一例を示す図である。
【図３】機能規模の評価対象のシステムの構成例を示す図である。
【図４】評価対象のシステムについての評価モデル定義ファイルの一例を示す図である。
【図５】評価対象のシステムについてのフレームワーク定義ファイルの一例を示す図である。
【図６】更新系メソッドか参照系メソッドかを判定する場合の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明を実施するための形態（以降、「本実施形態」と称す。）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１６】
本実施形態のソフトウェア規模算出システム１００の機能例について、図１を用いて説明する。
ソフトウェア規模算出システム１００は、ソフトウェア規模演算装置１０および記憶装置２０を備えている。ソフトウェア規模算出システム１００は、ソースコード４０の入力を受け付けて、ソフトウェア規模演算装置１０においてファンクションポイントの点数を算出し、機能規模の点数Ｓ（４１）を出力する機能を有する。
【００１７】
ソフトウェア規模演算装置１０は、スキャナ部１１、評価部１２、スキャナ生成部１３および評価モデル生成部１４を備えている。なお、ソフトウェア規模演算装置１０は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）およびメインメモリを有し、図示しない記憶部に記憶されているアプリケーションプログラムをメインメモリに展開して、各部（１１〜１４）の機能を具現化している。
【００１８】
スキャナ部１１は、入力されたソースコード４０の字句を解析し、データ移動に係るパラメータを測定項目として抽出し、そのパラメータが利用される利用回数をカウントするスキャナ処理を実行する機能を有する。
評価部１２は、スキャナ部１１によってカウントされたパラメータの利用回数を用いて、評価モデル生成部１４によって生成された評価式を演算し、その演算結果を機能規模の点数Ｓ（４１）として出力する機能を有する。なお、評価式は、パラメータの利用回数に対してファンクションポイントの点数を重みとして積算し、その積算値をすべてのパラメータについて累積するものである。
【００１９】
スキャナ生成部１３は、記憶装置２０のフレームワーク定義ファイル（フレームワーク定義情報）２１を参照し、前記スキャナ処理のためのアプリケーションプログラムをスキャナ部１１に設定する機能を有する。
評価モデル生成部１４は、記憶装置２０の評価モデル定義ファイル（評価モデル定義情報）２２を参照し、パラメータを変数とする評価式を生成し、その評価式を評価部１２に設定する機能を有する。
【００２０】
記憶装置２０は、ハードディスク等であり、フレームワーク定義ファイル２１および評価モデル定義ファイル２２が記憶されている。フレームワーク定義ファイル２１および評価モデル定義ファイル２２は、ソフトウェアの機能規模を見積もる作業者によって、端末３０が操作されて作成される。
【００２１】
フレームワーク定義ファイル２１は、スキャナ生成部１３においてソースコード４０の字句を解析するため、測定項目として抽出するコードとパラメータとの関係を記述したものである。
評価モデル定義ファイル２２は、評価モデル生成部１４において評価式を生成するため、パラメータの利用回数に付与する点数を記述したものである。
【００２２】
端末３０は、作業者がソフトウェア規模算出システム１００を操作するために使用する装置である。また、作業者は、端末３０を用いて、ソフトウェア規模演算装置１０に備わる不図示のＧＵＩ（Graphical User Interface）を利用して、フレームワーク定義ファイル２１および評価モデル定義ファイル２２を作成することができる。
【００２３】
次に、フレームワーク定義ファイル２１および評価モデル定義ファイル２２の詳細ならびに評価部１２で用いる評価式の具体例について、説明する。
【００２４】
まず、はじめに、データ移動の数を測定するためには、ソースコード４０をいくつかの機能プロセスに分けて、その機能プロセス間のデータのやり取りを測定できるようにする必要がある。本実施形態では、ソースコード４０が、フレームワークの１つであるSpring  Framework（登録商標）（以降、単にSpringと称する。）と、ＪＳＰ（JavaServer Pages）（登録商標）とで作成されている場合を対象として説明する。
【００２５】
ここで、フレームワークとは、アプリケーションを開発する際に、頻繁に必要とされる汎用的な機能プロセスをまとめて提供するソフトウェアのことである。
【００２６】
図２は、機能プロセスを分けるための評価モデルの一例を表している。ＣＯＳＭＩＣ法で規定されている利用者５０は、必ずしも人とは限られず、本実施形態では、フレームワークとする。そして、各機能プロセスは、機能ごとに、機能プロセス（View）５１、機能プロセス（Controller）５２、機能プロセス（Service）５３および機能プロセス（Repository）５４に分けられる。
【００２７】
機能プロセス（View）５１は、入出力メッセージ等を表示する機能を有している。
機能プロセス（Controller）５２は、フレームワークから呼び出されたときに、呼び出された要求を実行する処理を決定する機能を有している。
機能プロセス（Service）５３は、機能プロセス（Controller）５２によって決定された処理を実行する機能を有している。
機能プロセス（Repository）５４は、持続的記憶域５５に記憶されているデータ（テーブル）にアクセスする機能を有している。その機能は、具体的には、リード（read）／ライト（write）である。
持続的記憶域５５は、１以上のテーブルを有し、そのテーブルにデータを記憶している。持続的とは、機能プロセスが自身の寿命を超えてデータを格納することができることを意味している。
【００２８】
そして、移動データの数は、利用者５０と機能プロセス５１との間および利用者５０と機能プロセス５２との間の境界５６ａ、機能プロセス５２と機能プロセス５３との間の境界５６ｂ、機能プロセス５３と機能プロセス５４との間の境界５６ｃを通過するデータに関して、入ってくるデータである「エントリ」の数、出ていくデータである「エグジット」の数としてカウントされる。また、機能プロセス５４と持続的記憶域５５との間では、データのリード／ライトの数がカウントされる。
【００２９】
次に、機能規模の評価対象のシステムとして、オペレーション支援システム３３０の構成例について、図３を用いて説明する。
図３に示すオペレーション支援システム３３０は、３台のオペレーションシステム（３００ａ，３００ｂ，３００ｃ）を備えている。オペレーションシステム（３００ａ，３０ｂ，３００ｃ）それぞれは、連携部（ＩＦ：インタフェース）３２４，３２５を介してメッシュ状に通信可能に接続されている。なお、オペレーション支援システム３３０が備えるオペレーションシステムの数は、３台に限られなくともよい。
【００３０】
３台のオペレーションシステム（３００ａ，３００ｂ，３００ｃ）の機能はいずれも同様であるので、ここでは、オペレーションシステム３００ａを代表させて説明する。
オペレーションシステム３００ａは、View３１１、Controller３１２、Service３１３、Repository３２０、ＤＢ（DataBase）３２１、ＮＥ（Network Element）アクセス部３２２および連携部３２４，３２５を備えている。
【００３１】
View３１１、Controller３１２、Service３１３およびRepository３２０の機能それぞれは、図２に示した機能プロセス（View）５１、機能プロセス（Controller）５２、機能プロセス（Service）５３および機能プロセス（Repository）５４に相当するものであり、オペレーションに関する処理を担当している。
ＤＢ３２１は、図２に示した持続的記憶域５５に相当するものであり、オペレーションに用いるデータを記憶している。
【００３２】
ＮＥアクセス部３２２は、Service３１３からの指示情報をＮＥ３２３に送信し、ＮＥ３２３から所定の情報を受信する機能を有している
ＮＥ３２３は、電気通信サービスを提供するための装置である。例えば、交換機、伝送装置、無線装置等である。なお、ＮＥ３２３は、図３ではオペレーションシステムごとに１台しか記載していないが、２台以上であっても構わない。また、ＮＥ３２３は、複数のオペレーションシステムのＮＥアクセス部３２２から通信可能になっていても構わない。
連携部３２４，３２５は、オペレーションシステム（３００ａ，３００ｂ，３００ｃ）間でオペレーションに利用するデータの情報交換を行うためのインタフェースである。
【００３３】
次に、図３に示すオペレーション支援システム３００を評価対象としたときの評価モデル定義ファイル２２の一例について、図４を用いて説明する。
評価モデル定義ファイル２２は、パラメータの利用回数に付与する点数を表した情報を記憶している。
【００３４】
具体的には、図４に示すように、パラメータ、パラメータの説明、点数および備考が関連付けられている。
パラメータは、評価式の変数に相当する。
パラメータの説明は、パラメータが何を表しているかを作業者が理解できるように記述したものである。
点数は、パラメータが１回利用されるときのデータ移動の数、即ち、ファンクションポイントの点数である。
備考には、スキャナ部１１が自動で取得できるパラメータの場合には、「自動取得」と記載され、空欄の場合には、作業者によって入力されるパラメータであることを示している。
【００３５】
ここで、評価モデル定義ファイル２２の内容について、以下に説明する。
パラメータ「Ａ」は、実行時に表示する情報の数を示し、自動取得され、点数「２」である。
パラメータ「Ｂ」は、画面の数を示し、自動取得され、点数「２」である。
【００３６】
パラメータ「Ｃｒ」は、画面上の部品の数（戻り値がある場合）を示し、自動取得され、点数「６」である。
パラメータ「Ｃｗ」は、画面上の部品の数（戻り値がない場合）を示し、自動取得され、点数「５」である。
【００３７】
パラメータ「（Ｄｒ）ｉ」は、テーブル（ｉ）に対するアプリケーションからのアクセス数（参照の場合）を示し、自動取得され、点数「２」である。
パラメータ「（Ｄｗ）ｉ」は、テーブル（ｉ）に対するアプリケーションからのアクセス数（更新の場合）を示し、自動取得され、点数「１」である。
ここで、アプリケーションとは、図３に示すService３１３である。
【００３８】
パラメータ「（Ｅｒ）ｉ」は、ＮＥ（ｉ）に対するアプリケーションからのアクセス数（参照の場合）を示し、端末３０から入力され、点数「２」である。
パラメータ「（Ｅｗ）ｉ」は、ＮＥ（ｉ）に対するアプリケーションからのアクセス数（更新の場合）を示し、端末３０から入力され、点数「１」である。
ここで、アプリケーションとは、図３に示すService３１３である。
【００３９】
パラメータ「Ｆｒ」は、連携部３２４，３２５に対するアプリケーションからのアクセス数（参照の場合）を示し、端末３０から入力され、点数「２」である。
パラメータ「Ｆｗ」は、連携部３２４，３２５に対するアプリケーションからのアクセス数（更新の場合）を示し、端末３０から入力され、点数「１」である。
ここで、アプリケーションとは、図３に示すService３１３である。
【００４０】
パラメータ「Ｎ」は、すべてのテーブル数を示し、自動取得される。具体的には、図３に示すＤＢ３２１に記憶されているテーブル数である。
パラメータ「Ｍ」は、すべてのＮＥ３２３の数を示し、端末３０から入力される。
【００４１】
パラメータ「（ｄｒ）ｉ」は、テーブル（ｉ）に対するRepository３２０の多重度（参照の場合）を示し、自動取得され、点数「３」である。
パラメータ「（ｄｗ）ｉ」は、テーブル（ｉ）に対するRepository３２０の多重度（更新の場合）を示し、自動取得され、点数「２」である。
ここで、多重度とは、テーブル（ｉ）にアクセスするRepository３２０の中で、同じ名前のRepository３２０の数である。
【００４２】
パラメータ「（ｅｒ）ｉ」は、ＮＥ（ｉ）に対するＮＥアクセス部３２２の多重度（参照の場合）を示し、端末３０から入力され、点数「４」である。
パラメータ「（ｅｗ）ｉ」は、ＮＥ（ｉ）に対するＮＥアクセス部３２２の多重度（更新の場合）を示し、端末３０から入力され、点数「２」である。
ここで、多重度とは、ＮＥ（ｉ）にアクセスするＮＥアクセス部３２２の中で、同じＮＥアクセス部３２２の数である。
【００４３】
パラメータ「ｆｒ」は、参照系の連携部の数を示し、端末３０から入力され、点数「４」である。
パラメータ「ｆｗ」は、更新系の連携部の数を示し、端末３０から入力され、点数「２」である。
【００４４】
次に、評価モデル生成部１４によって生成され、評価部１２に設定される機能規模の評価式の一例を、下記式（１）に示す。
【００４５】
【数１】
2015130039.tif 000003
【００４６】
式（１）に示すように、ソフトウェアの機能規模は、点数Ｓで表される。なお、式（１）中の最終項「３」は、controller３１２の初期処理の点数である。
式（１）において、第１項〜第４項は、画面表示に依存する点数であり、テーブル数、ＮＥの数および連携部の数に依存しない点数であることが分かる。また、第５項以降（最終項は除く。）は、テーブル数、ＮＥの数および連携部の数に依存するため、テーブルを共通化してテーブル数を減少したり、ＮＥの数を変更したりすることによって、変更の前後の点数Ｓを比較することにより、機能規模の変化を定量化することができる。
【００４７】
次に、フレームワーク定義ファイル２１の一例について、図５を用いて説明する（適宜、図３，４参照）
フレームワーク定義ファイル２１は、パラメータと、ソースコード４０中で抽出するコードである測定項目との関係を表したものである。
パラメータは、図４に示したものと同じ表記であるので説明を省略する。
測定項目は、ソースコード４０中の抽出するコードを表している。
備考は、数をカウントするときの、判定条件等を説明したものである。
【００４８】
パラメータ「Ａ」の測定項目は、＜ｃ：ｏｕｔ＞タグの数である。
パラメータ「Ｂ」の測定項目は、ＪＳＰファイルの数である。
【００４９】
パラメータ「Ｃｒ」の測定項目は、Controllerクラスの参照系メソッドの数である。
パラメータ「Ｃｗ」の測定項目は、Controllerクラスの更新系メソッドの数である。
ここで、パラメータ「Ｃｒ」とパラメータ「Ｃｗ」との仕分けについて説明する。備考に示すように、メソッド引数に関する更新系（当該メソッドに戻り値が無い場合）のメソッドを１回以上実行した場合、参照系と判定する。それ以外の場合は、更新系と判定する。
【００５０】
ここで、更新系と参照系との判定例について、図６に示す具体例を用いて説明する。
図６では、ソースコードの２行目「arg1.method();」において、メソッド引数のarg1に関する更新系メソッドが実行されている。
次に、３行目「a=arg1.method();」において、メソッド引数のarg1に関する参照系メソッドが実行されている。
４行目「arg1.method();」において、メソッド引数のarg1に関する更新系メソッドが実行される。ただし、２回目以降はカウントしない。
そして、５行目「return a;」において、aの値が戻り値となる。
【００５１】
したがって、図６に示すmethod1は、更新系メソッドが１回以上実行されているため、参照系と判定される。
【００５２】
図５に戻って、パラメータ「Ｄｒ」の測定項目は、Serviceクラス内のメソッド内の参照系Repositoryクラス呼び出しの数である。
パラメータ「Ｄｗ」の測定項目は、Serviceクラス内のメソッド内の更新系Repositoryクラス呼び出しの数である。
ここで、備考に示すように、１つのメソッドの中に同じRepositoryクラス呼び出しが複数あった場合、１個とカウントする。それぞれのRepositoryクラス呼び出しについて、戻り値のある場合は参照系、戻り値の無い場合は更新系と判定する。それぞれのRepositoryクラス呼び出しに対して、同じ名前のRepositoryクラス呼び出しがいくつあるかをカウントする。
【００５３】
パラメータ「Ｎ」の測定項目は、Repositoryクラスの数である。ただし、備考に示すように、重複は含めない。
【００５４】
パラメータ「ｄｒ，ｄｗ」の測定項目は、すべてのRepositoryに対する、同じ名前のRepositoryの数である。
【００５５】
そして、スキャナ生成部１３は、フレームワーク定義ファイル２１の測定項目を参照して、スキャナ処理のためのアプリケーションプログラムをスキャナ部１１に設定する。
【００５６】
以上、本実施形態のソフトウェア規模演算装置１０は、ソースコードを解析し、データ移動に係るパラメータを測定項目として抽出し、そのパラメータが利用される利用回数をカウントするスキャナ処理を実行するスキャナ部１１と、前記スキャナ部１１によってカウントされた前記パラメータの利用回数を、そのパラメータの利用回数に対してファンクションポイントの点数が重みとして付与される評価式に適用し、機能規模の点数Ｓを演算する評価部１２と、を備えている。また、ソフトウェア規模演算装置１０は、フレームワーク定義ファイル２１を参照し、前記スキャナ処理のためのアプリケーションプログラムを生成し、スキャナ部１１に設定するスキャナ生成部１３と、評価モデル定義ファイル２２を参照し、前記評価式を生成し、その評価式を評価部１２に設定する評価モデル生成部１４と、をさらに備えている。
したがって、ソフトウェア規模演算装置１０は、ソースコードにＣＯＳＭＩＣ法を適用して、手間および個人差を抑制しつつ、再現性のあるソフトウェアの機能規模を算出することができる。
【００５７】
また、ソフトウェア規模演算装置１０は、ソースコード４０が、テーブル数、ＮＥの数および連携部の数の変化に伴って更改された場合に、その機能規模の変化を点数Ｓによって定量的に評価することができる。
【００５８】
なお、本実施形態では、ソースコード４０が、Spring  FrameworkとＪＳＰとで作成されているものとして説明したが、このようなプログラムで作成されたソースコード４０に限られなくともよい。また、本実施形態では、評価対象のシステムをオペレーション支援システム３３０（図３参照）の場合で説明したが、このオペレーション支援システム３３０に限られなくともよい。
【符号の説明】
【００５９】
１０  ソフトウェア規模演算装置
１１  スキャナ部
１２  評価部
１３  スキャナ生成部
１４  評価モデル生成部
２１  フレームワーク定義ファイル（フレームワーク定義情報）
２２  評価モデル定義ファイル（評価モデル定義情報）
３０  端末
４０  ソースコード
４１  機能規模の点数Ｓ
５０  利用者（フレームワーク）
５１，５２，５３，５４  機能プロセス
５５  持続的記憶域
１００  ソフトウェア規模算出システム
３００ａ，３００ｂ，３００ｃ  オペレーションシステム
３１１  View
３１２  Controller
３１３  Service
３２０  Repository
３２１  ＤＢ
３２２  ＮＥアクセス部
３２３  ＮＥ
３２４，３２５  連携部（ＩＦ）
３３０  オペレーション支援システム
【図１】
2015130039.tif 000004
【図２】
2015130039.tif 000005
【図３】
2015130039.tif 000006
【図４】
2015130039.tif 000007
【図５】
2015130039.tif 000008
【図６】
2015130039.tif 000009