(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロジェクト進捗管理装置におけるプロジェクト進捗管理方法であって、
記憶部に記憶されているプロジェクトの情報から、指定された対象プロジェクトの情報を取得し、
該対象プロジェクトの情報に基づき、該対象プロジェクトにおける開発成果物の信頼度成長曲線モデル候補群を特定し、
前記記憶部に記憶されている、前記対象プロジェクトにおける開発成果物の品質に関する実績値及び実績工数を取得し、
該品質に関する実績値及び実績工数に基づき、前記信頼度成長曲線モデル候補群から前記対象プロジェクトにおける開発成果物の信頼度成長曲線モデルを推定し、
前記記憶部に記憶されている、前記対象プロジェクトにおける前記開発成果物の品質に関する目標値を取得し、
推定した前記信頼度成長曲線モデルと前記目標値を用いて期待総工数を算出し、
前記対象プロジェクトにおける開発成果物の品質に関する実績工数から総実績工数を算出し、
前記期待総工数から前記総実績工数を減じることにより作業残工数を算出し、
該作業残工数を前記対象プロジェクトの情報と対応付けて出力する、
ことを特徴とするプロジェクト進捗管理方法。
【請求項２】
前記対象プロジェクトの情報を第１の多次元ベクトルに変換し、
前記記憶部に記憶されている前記信頼度成長曲線モデル候補群に対する第２の多次元ベクトル及び該第２の多次元ベクトルに対応する共分散行列を用いて、前記第1の多次元ベクトルと前記第２の多次元ベクトルとの類似度を計算し、
該類似度に基づき前記信頼度成長曲線モデル候補群を特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載のプロジェクト進捗管理方法。
【請求項３】
推定した前記信頼度成長曲線モデル、前記対象プロジェクトにおける開発成果物の品質に関する実績工数及び目標値に基づき、前記対象プロジェクトの開発成果物における作業進捗度を算出し、
該作業進捗度を前記対象プロジェクトの情報と対応付けて出力する、
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のプロジェクト進捗管理方法。
【請求項４】
前記品質に関する実績値は、前記対象プロジェクトにおける開発成果物に混入した欠陥のうち発見または除去された欠陥の数であり、
前記品質に関する目標値は、前記対象プロジェクトにおける開発成果物に混入する総欠陥数の予測値である、
ことを特徴とする請求項３に記載のプロジェクト進捗管理方法。
【請求項５】
前記欠陥の数に代えて、前記対象プロジェクトにおける開発成果物の性能、または前記対象プロジェクトにおける開発成果物のリソース量、または前記対象プロジェクトにおける成果物の達成度合いを示す尺度、または前記対象プロジェクトに含まれる作業項目の達成度合いを示す尺度を用いる、
ことを特徴とする記載の請求項４に記載のプロジェクト進捗管理方法。
【請求項６】
演算処理部と、
プロジェクトの情報と、前記プロジェクトにおける開発成果物の品質に関する実績値及び実績工数と、前記成果物の品質に関する目標値を記憶する記憶部と、
を具備し、
前記演算処理部は、
前記記憶部から、指定された対象プロジェクトの情報を取得し、
該対象プロジェクトの情報に基づき、該対象プロジェクトにおける開発成果物の信頼度成長曲線モデル候補群を特定し、
前記記憶部から前記対象プロジェクトにおける前記開発成果物の品質に関する実績値及び実績工数を取得し、
該品質に関する実績値及び実績工数に基づき、前記信頼度成長曲線モデル候補群から前記対象プロジェクトにおける開発成果物の信頼度成長曲線モデルを推定し、
前記記憶部から前記対象プロジェクトにおける前記開発成果物の品質に関する目標値を取得し、
推定した前記信頼度成長曲線モデルと前記目標値を用いて期待総工数を算出し、
前記対象プロジェクトにおける開発成果物の品質に関する実績工数から総実績工数を算出し、
前記期待総工数から前記総実績工数を減じることにより作業残工数を算出し、
該作業残工数を前記対象プロジェクトの情報と対応付けて出力する、
ことを特徴とするプロジェクト進捗管理装置。
【請求項７】
前記記憶部は、さらに前記信頼度成長曲線モデルに対する多次元ベクトル及び該多次元ベクトルに対する共分散行列の情報を記憶しており、
前記演算処理部は、
前記対象プロジェクトの情報を第１の多次元ベクトルに変換し、
前記記憶部から前記信頼度成長曲線モデル候補群に対する第２の多次元ベクトル及び該第２の多次元ベクトルに対応する共分散行列を用いて、前記第1の多次元ベクトルと前記第２の多次元ベクトルとの類似度を計算し、
該類似度に基づき前記信頼度成長曲線モデル候補群を特定する、
ことを特徴とする請求項６に記載のプロジェクト進捗管理装置。
【請求項８】
前記演算処理部は、
推定した前記信頼度成長曲線モデル、前記対象プロジェクトにおける開発成果物の品質に関する実績工数及び目標値に基づき、前記対象プロジェクトの前記開発成果物における作業進捗度を算出し、
該作業進捗度を前記対象プロジェクトの情報と対応付けて出力する、
ことを特徴とする請求項６又は請求項７に記載のプロジェクト進捗管理装置。
【請求項９】
前記品質に関する実績値は、前記対象プロジェクトにおける開発成果物に混入した欠陥のうち発見または除去された欠陥の数であり、
前記品質に関する目標値は、前記対象プロジェクトにおける開発成果物に混入する総欠陥数の予測値である、
ことを特徴とする請求項８に記載のプロジェクト進捗管理装置。
【請求項１０】
前記欠陥の数に代えて、前記対象プロジェクトにおける開発成果物の性能、または前記対象プロジェクトにおける開発成果物のリソース量、または前記対象プロジェクトにおける成果物の達成度合いを示す尺度、または前記対象プロジェクトに含まれる作業項目の達成度合いを示す尺度を用いる、
ことを特徴とする記載の請求項９に記載のプロジェクト進捗管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プロジェクトの進捗を管理するプロジェクト進捗管理方法及びプロジェクト進捗管理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
プロジェクトの進捗管理を、進行度合いを示す作業進捗度を用いて行う場合、開発成果物の品質の達成度合いが作業進捗度に精確に反映されていないと、作業進捗度が順調な値を示していても開発成果物について一定の品質や性能を実現できないといった事態が発生する。その結果、開発成果物の品質や性能を向上させるために想定外の追加作業工数が必要となり、プロジェクトが完了するまでに必要となる作業残工数を精確に把握できない。したがって、プロジェクトの進捗管理を適切に行うためには、開発成果物の品質の達成度合いが作業進捗度に精確に反映されていることが要求される。
【０００３】
関連技術として、信頼度成長曲線モデルを用いて、開発ソフトウェアの品質管理を行う技術が知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−３０１８７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の技術では、固定の信頼度成長曲線モデルを用いるため、信頼度成長曲線と実体との乖離が発生し、プロジェクト進行に伴いその乖離は増大する。その結果、プロジェクトが完了するまでに必要となる作業残工数を精確に把握できない。
【０００６】
そこで本発明は、プロジェクトにおける開発成果物の品質の達成度合いに応じた適切な信頼度成長曲線モデルを導出し、精確な作業残工数を算出することができるプロジェクト進捗管理方法及びこれを実施するプロジェクト進捗管理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するための代表的な一例は次の通りである。すなわち、本発明は、演算処理部と、
プロジェクトの情報と、前記プロジェクトにおける開発成果物の品質に関する実績値及び実績工数と、前記成果物の品質に関する目標値を記憶する記憶部と、
を具備し、
前記演算処理部は、
前記記憶部から、指定された対象プロジェクトの情報を取得し、
該対象プロジェクトの情報に基づき、該対象プロジェクトにおける開発成果物の信頼度成長曲線モデル候補群を特定し、
前記記憶部から前記対象プロジェクトにおける開発成果物の品質に関する実績値及び実績工数を取得し、
該品質に関する実績値及び実績工数に基づき、前記信頼度成長曲線モデル候補群から前記対象プロジェクトにおける開発成果物の信頼度成長曲線モデルを推定し、
前記記憶部から前記対象プロジェクトにおける前記開発成果物の品質に関する目標値を取得し、
該品質に関する目標値と推定した前記信頼度成長曲線モデルに基づき、前記対象プロジェクトの開発成果物における作業残工数を算出し、
該作業残工数を前記対象プロジェクトの情報と対応付けて出力する、
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、プロジェクトにおける開発成果物の品質の達成度合いに応じた適切な信頼度成長曲線モデルを導出し、精確な作業残工数を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施例に係るプロジェクト進捗管理システム１の全体構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施例に係るプロジェクト情報テーブル２１０の構成例を示す図である。
【図３】本発明の実施例に係る品質管理テーブル２２０の構成例を示す図である。
【図４】、本発明の実施例に係る工数管理テーブル２３０の構成例を示す図である。
【図５】本発明の実施例に係るプロジェクト類型管理テーブル２４０の構成例を示す図である。
【図６】本発明の実施例に係るプロジェクトの進捗率と作業残工数を算出する処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施例について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１１】
図１は、本発明の実施例に係るプロジェクト進捗管理システム１の全体構成例を示す図である。図１に示すように、プロジェクト進捗管理システム１は、プロジェクト進捗管理装置１００とデータベースサーバ２００と開発装置３００とがネットワーク１０に接続されて構成されるコンピュータネットワークシステムである。
【００１２】
ネットワーク１０は、データの伝送ができる構成であれば、様々な態様で実現可能である。例えばネットワーク１０は、電磁波や赤外線、可視光、音声、電気、電子などを利用してデータを伝送する態様とすることができる。またネットワーク１０は、リーダー等の電子機器が有する記憶媒体を利用してデータを伝送する態様も可能である。
【００１３】
プロジェクト進捗管理装置１００は、プリジェクトの進捗を管理する装置である。図１に示すように、プロジェクト進捗管理装置１００は、プロジェクト進捗管理装置１００自体の統括制御を行うとともに、各種判定、演算及び制御処理を行うＣＰＵやコプロセッサで構成される演算処理部１０１と、記憶部１３０と、ディスプレイ等で構成される表示部１４０と、ネットワーク１０と接続しデータベースサーバ２００及び開発装置３００とデータの送受信を行う入出力部１５０とを具備する。各部は、ＢＵＳ（バス）等の通信路により接続されている。
【００１４】
信頼度成長曲線推定部１１０と進捗算出部１２０は、演算処理部１０１が記憶部１３０に格納されたプログラムを実行することにより実現する。上記プログラムは必要なときに入出力部１５０、または着脱可能な記憶媒体を介して外部から記憶部１３０に格納してもよい。
【００１５】
データベースサーバ２００は、ＣＰＵやコプロセッサで構成される演算処理部１０１と、入出力部１５０と、これらとＢＵＳ等の通信路により接続された記憶部であるプロジェクト情報データベース２０２とを具備する。
【００１６】
プロジェクト情報データベース２００は、プロジェクト情報テーブル２１０（図２）、品質管理テーブル２２０（図３）、工数管理テーブル２３０（図４）、プロジェクト類型管理テーブル２４０（図５）を含む。
【００１７】
図２は、本発明の実施例に係るプロジェクト情報テーブル２１０の構成例を示す図である。プロジェクト情報テーブル２１０は、プロジェクトに関する情報を記憶する。
【００１８】
図２に示すように、プロジェクト情報テーブル２１０は、プロジェクトを一意に特定するプロジェクトＩＤ２１１をキーとしてと、タイプ２１２と、開発規模２１３と、品質レベル２１４と、少なくとも一つ以上の作業項目２１５とを対応付けて記憶したテーブルである。
【００１９】
タイプ２１２は、プロジェクトにおける開発成果物である開発システムのタイプを示し、金融向けシステム、公共向けシステム、組み込みシステムなどの区分がある。開発規模２１３は、開発システムの規模を示す情報であり、開発機能数や画面数、ファンクションポイント、ソースコードのステップ数などで示される。品質レベル２１４は、開発システムに要求される品質の度合いを示す情報である。作業項目２１５は、プロジェクトで実施する作業内容を示し、要件定義や基本設計、詳細設計、コーディング、単体テスト、結合テスト、総合テストなどがある。作業内容はより細かく分割したＷＢＳ（Ｗｏｒｋ Ｂｒｅａｋｄｏｗｎ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を割当ててもよい。
【００２０】
図３は、本発明の実施例に係る品質管理テーブル２２０の構成例を示す図である。品質管理テーブル２２０は、開発システムや開発ソフトウェアなどのプロジェクトにおける開発成果物の品質に関する情報を記憶する。
【００２１】
図３に示すように、品質管理テーブル２２０は、作業項目２２１をキーとして、目標欠陥数２２２と、実績欠陥数の時系列データ２２３とを対応付けて記憶したテーブルである。
【００２２】
作業項目２２１は、プロジェクトにおける作業項目を示し、基本設計や詳細設計などがある。目標欠陥数２２２は、作業項目２２１により作成されるドキュメントやソースコードなどの開発成果物に混入する総欠陥数の予測値である。目標欠陥数２２２は、プロジェクト開始時に品質管理テーブル２２０に格納してもよいし、プロジェクト進行中に更新してもよい。例えば、基本設計が終了した段階で、基本設計の成果物の品質を勘案して詳細設計の成果物の目標欠陥数を定めてもよい。実績欠陥数の時系列データ２２３には、参照テーブル名が記憶されている。本例では、作業項目２２１「ＰＪ００１-基本設計」に対して、目標欠陥数２２２として「１００」、実績欠陥数の時系列データ２２３としてテーブルＡ２２４がそれぞれ対応付けられて記憶されている。実績欠陥数は、プロジェクトにおける開発成果物に混入した欠陥で、ある時点までに発見ないしは除去された欠陥の総数である。
【００２３】
テーブルＡ２２４は、日付２２４−１と当該日付に対応する実績欠陥数２２４−２を記憶する。例えば、「２０１４/７/１」の実績欠陥数は「０」であり、「２０１４/７/２」の実績欠陥数は「１」である。
【００２４】
図４は、本発明の実施例に係る工数管理テーブル２３０の構成例を示す図である。工数管理テーブル２３０は、プロジェクトの作業項目に費やした工数に関する情報を記憶する。
【００２５】
図４に示すように、工数管理テーブル２３０は、作業項目２３１、作業者２３２、日付２３３の組をキーとして、実績工数２３４を対応付けて記憶したテーブルである。
【００２６】
作業項目２３１は、プロジェクトにおける作業項目を示し、基本設計や詳細設計などがある。作業者２３２は、プロジェクトに従事しているメンバーを示し、本例では、「ＷＫ１０１」などのＩＤでメンバーを一意に特定している。
【００２７】
日付２２４−１（図３）と日付２３３（図４）は、時刻を含めた日時でもよいし、レビュー1回目やレビュー２回目など時間の順序が定まるものであればいかなるものでもよい。
【００２８】
図５は、本発明の実施例に係るプロジェクト類型管理テーブル２４０の構成例を示す図である。類似するプロジェクトは類型として分類できる。プロジェクト類型管理テーブル２４０は、プロジェクト類型に関する情報を記憶する。
【００２９】
図５に示すように、プロジェクト類型管理テーブル２４０は、プロジェクト類型２４１をキーとして、信頼度成長曲線モデル２４２と、パラメータ範囲２４３と、プロジェクトＩＤ２４４と、平均２４５と、共分散行列２４６とを対応付けて記憶したテーブルである。
【００３０】
成長曲線モデル２４２は、時間と欠陥数との関係を示すモデルであり、ゴンペルツ曲線ｙ=Ａｅｘｐ｛Ｂｅｘｐ｛-Ｃｘ｝｝、ロジスティック曲線ｙ=Ａ/（１＋Ｂｅｘｐ｛-Ｃｘ｝）、指数型モデルｙ=Ａ｛１-ｅｘｐ｛-Ｃｘ｝｝などがある。ｘは時間や作業工数、または作業工数として投下されるコストなどを表す。ｙは発見ないしは除去された欠陥の数を表す。ｅｘｐ｛｝は指数関数である。Ａ、Ｂ、Ｃは定数であり、パラメータとして与えられる。パラメータはθとも表記する。すなわち、信頼度成長曲線モデルの候補群は、パラメータθとともにｙ=ｆ（ｘ｜θ）で与えられ、パラメータθの値を特定することで信頼度成長曲線モデルが一意に定まる。ゴンペルツ曲線やロジスティック曲線ではθ=(Ａ,Ｂ,Ｃ)であり、指数型モデルではθ=(Ａ,Ｃ)である。パラメータ範囲２４３は、パラメータθの取りうる値の範囲である。プロジェクトＩＤ２４４は、プロジェクト類型に属するプロジェクトを一意に特定するＩＤである。複数のプロジェクトが同一のプロジェクト類型に属してもよい。平均２４５、共分散行列２４６は次のようにして与えられる。プロジェクトのタイプ２１２（図２）の各区分をダミー変数化する。すなわち、「金融向けシステム」について、金融向けシステムである場合は「１」、そうでなければ「０」を割当てる。「公共向けシステム」、「組み込み向けシステム」についても同様に割当てる。開発規模２１３などの他のプロジェクト情報と上記各ダミー変数とを併せて多次元ベクトルとして表す。プロジェクト管理テーブル２４０の各プロジェクト類型２４１に属する全てのプロジェクトに対する多次元ベクトルについての平均と共分散行列が上記平均２４５と上記共分散行列２４６である。
【００３１】
プロジェクト類型２４１ 「ＰＪＣ００１」は、信頼度成長曲線モデル２４２としてゴンペルツ曲線を取り、その曲線のパラメータは「０．２＜Ｂ＜０．４、０．５＜Ｃ＜２」の範囲であり、プロジェクトＩＤ２４４ 「ＰＪ００２、・・・、ＰＪ００３」の各プロジェクトが当該プロジェクト類型に属する。プロジェクト類型２４１ 「ＰＪＣ００１」に対する平均２４５はμで共分散行列２４６はＳである。
【００３２】
図１に戻り説明を続ける。
【００３３】
開発装置３００は、プロジェクトで実施する作業内容を作業者が実施するための装置である。作業に付随して生成や入力されるデータ、例えば実績欠陥数や実績工数などをネットワーク１０を介してデータベースサーバ２００に伝送し、プロジェクト情報データベース２０２に記憶させる。
【００３４】
プロジェクトに関する情報、開発システムなどの開発成果物の品質に関する情報、作業工数に関する情報、プロジェクト類型に関する情報等は、プロジェクト進捗管理装置１００や開発装置３００により生成または入力され、これらの情報をネットワーク１０を介してデータベースサーバ２００に伝送し、プロジェクト情報データベース２０２に記憶させてもよい。
【００３５】
対象プロジェクトに関する情報やプロジェクト情報データベース２０２に記憶されている情報は、適宜プロジェクト進捗管理装置１００の記憶部１３０に格納されてもよいし、必要な時にプロジェクト情報データベース２０２から読み出してもよい。本実施例では、適宜プロジェクト進捗管理装置１００の記憶部１３０に格納されるものとする。
【００３６】
図６は、本発明の実施例に係るプロジェクトの進捗率と作業残工数を算出する処理を示すフローチャートである。
【００３７】
プロジェクトの進捗率と作業残工数は、演算処理部１０１が記憶部１３０に記憶されているプログラム（信頼度成長曲線推定部１１０及び進捗算出部１２０）を実行することにより算出される。
【００３８】
先ず演算処理部１０１は、対象プロジェクトＩＤ及び進捗率を算出する作業項目を受け取ると、対象プロジェクトに関する情報をプロジェクト情報テーブル２１０から取得する(ステップ３０１)。
【００３９】
次に演算処理部１０１は、取得した対象プロジェクトに関する情報から、対象プロジェクトが属するプロジェクト類型２４１を特定する(ステップ３０２)。
【００４０】
次に演算処理部１０１は、特定したプロジェクト類型２４１をもとにプロジェクト類型管理テーブル２４０を参照し、対応する信頼度成長曲線モデル２４２ ｙ = ｆ（ｘ｜θ）及びパラメータ範囲２４３を取得し、信頼度成長曲線モデル群を特定する（ステップ３０３）。
【００４１】
次に演算処理部１０１は、品質管理テーブル２２０及び工数管理テーブル２３０を参照し、それぞれｋ個の品質に関する実績の指標である実績欠陥数 Ｙ［ｉ］と、実績工数 Ｗ［ｉ］を取得する(ステップ３０４)。ここで、ｉ=１、２、・・・、ｋであり、Ｙ［１］＜Ｙ［２］＜・・・＜Ｙ［ｋ］を満たす。
【００４２】
次に演算処理部１０１は、Ｘ［０］（θ） = ０とし、各ｉ（ｉ=１、２、・・・、ｋ）について、Ｘ［ｉ］（θ） = ｆ-１ （Ｙ［ｉ］｜θ）を計算し、期待工数 Ｘ［ｉ］（θ）-Ｘ［ｉ-１］（θ）（ｉ=１、２、・・・、ｋ）を算出する(ステップ３０５)。
【００４３】
次に演算処理部１０１は、算出した期待工数Ｘ［ｉ］（θ）-Ｘ［ｉ-１］（θ）と上記実績工数 Ｗ［ｉ］との相関 ｒ（θ）を計算し、ｒ（θ）の値が最も大きくなるθの値を特定し、その値をθmとする。演算処理部１０１は、θmをパラメータθに代入することで定まる信頼度成長曲線モデル ｙ = ｆ（ｘ｜θm）を算出する(ステップ３０７)。
【００４４】
次に演算処理部１０１は、品質管理テーブル２２０を参照し、対象プロジェクトにおける開発成果物の品質に関する目標の指標である目標欠陥数Ｙを取得する(ステップ３０８)。
【００４５】
次に演算処理部１０１は、上記信頼度成長曲線モデル ｙ = ｆ（ｘ｜θm）を用いて、期待総工数 Ｘ = ｆ-１（Ｙ｜θm）を算出し、実績工数の総和 Ｘ［ｋ］をＸ［ｋ］ = Ｘ［ｋ］（θm）、または、Ｗ［１］ ＋ Ｗ［２］ ＋  …  ＋ Ｗ［ｋ］として算出し、作業進捗度である進捗率 ｐｉ = Ｘ［ｋ］/Ｘと作業残工数 Ｘｒ = Ｘ-Ｘ［ｋ］を算出する(ステップ３０９)。
【００４６】
次に演算処理部１０１は、算出した進捗率 ｐｉと作業残工数 Ｘｒをプロジェクトの情報と対応付けて表示部１４０に出力する(ステップ３１０)。
【００４７】
ステップ３０２でプロジェクト類型を特定するには、例えば次のようにすればよい。演算処理部１０１は、対象プロジェクトの第１の多次元ベクトルである多次元ベクトルｚと、プロジェクト類型管理テーブル２４０の各プロジェクト類型２４１における第２の多次元ベクトルである平均２４５と共分散行列２４６に対してマハラノビス距離を計算する。平均をμ、共分散行列をＳとした場合のマハラノビス距離は、ｓｑｒｔ｛（ｚ-μ） Ｔ Ｓ-１（ｚ-μ）｝である。ただし、Ｔはベクトルの転置、ｓｑｒｔ｛｝は平方根をそれぞれ表す。演算処理部１０１は、上記マハラノビス距離を第１の多次元ベクトルと第２の多次元ベクトルとの類似度としてその値が最も小さくなるプロジェクト類型２４１を求め、これを対象プロジェクトが属するプロジェクト類型として特定する。
【００４８】
上記対象プロジェクトのプロジェクトＩＤが属するプロジェクト類型２４１が存在する場合は、そのプロジェクト類型２４１を上記対象プロジェクトが属するプロジェクト類型として特定してもよい。
【００４９】
また、上記対象プロジェクトが属するプロジェクト類型２４１を特定した後に、そのプロジェクト類型２４１に属するプロジェクトＩＤ２４４に上記対象プロジェクトのプロジェクトＩＤが登録されていない場合には、上記対象プロジェクトのプロジェクトＩＤを登録してもよい。さらに、平均２４５、共分散行列２４６を再計算し更新してもよい。
【００５０】
ステップ３０４で実績欠陥数 Ｙ［ｉ］と実績工数 Ｗ［ｉ］を取得するには、例えば次のようにすればよい。演算処理部１０１は、品質管理テーブル２２０を参照し、上記作業項目に対応する実績欠陥数の時系列データ２２３を取得する。次に演算処理部１０１は、工数管理テーブル２３０を参照し、上記作業項目に対応する日付２３３と実績工数２３４の時系列データを取得する。ここで、上記実績欠陥数の時系列データ２２３において最も古い日付に対して、その日付に対応する実績欠陥数をＹ［１］とし、当該日付までの実績工数の総計をＷ［１］とする。次に、実績欠陥数がＹ［１］より大きなもののうち最小のものをＹ［２］とし、Ｙ［１］に対応する日付からＹ［２］に対応する日付までの実績工数の総計をＷ［２］とする。以下同様にして、Ｙ［３］、Ｗ［３］、Ｙ［４］、Ｗ［４］、・・・、Ｙ［ｋ］、Ｗ［ｋ］を定める。ただし、Ｙ［ｋ］は実績欠陥数が最大のものである。
【００５１】
以上本発明の実施例について詳述したが、このような実施例によれば、プロジェクト類型に対応する信頼度成長曲線モデルとその信頼度成長曲線モデルに付随するパラメータの範囲を特定し、実績欠陥数と実績工数を用いて信頼度成長曲線モデルを推定するようにしたので、プロジェクトの進行度合いを示す作業進捗率に品質などの達成度合いがより一層精確に反映できる。
【００５２】
また、上記実施例によれば、プロジェクトにおける開発成果物の品質の達成度合いに応じた適切な信頼度成長曲線モデルを導出できるため、精確な作業残工数を算出できる。
【００５３】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【００５４】
例えば、上記実施例では、品質を示す尺度すなわち指標として欠陥数を用いて進捗率を算出したが、算出できる進捗率は品質に限定されるものではない。プロジェクトの成果物の達成度合いを示す尺度を用いて進捗率を算出してもよい。
【００５５】
また、上記実施例で説明した開発成果物の品質以外に、開発システムなどの開発成果物の性能やリソース量などの非機能要件に対して進捗率を算出してもよい。これにより、プロジェクトにおける開発成果物の性能やリソース量の達成度合いに応じた適切な信頼度成長曲線モデルを導出できるため、精確な作業残工数を算出できる。例えば性能であれば、欠陥数の代わりに単位時間当たりの処理件数などを用いることができる。目標欠陥数２２２は目標処理件数、実績欠陥数２２４−２はその時点で達成している性能として、本進捗率算出処理を実施すればよい。リソース量であれば、使用リソース量を用いることができる。一般に省リソースの方が優れるので、大小を反転するために、使用リソース量の逆数を用いてもよい。
【００５６】
非機能要件としては上記以外にも、計算精度や時刻同期などの正確性、相互運用性、セキュリティ強度、応答時間、耐障害性、障害からの回復時間、保守性などがある。相互運用性を示す尺度は、既存システムや既存アプリケーションの適用可否といった定性的なものでもよいが、適用できているアプリケーションの数や既存システム適用におけるマイルストーンを計数値や順序尺度として用いてもよい。また、既存アプリケーションの適用はできていても要求される処理性能を満たしていないなどの場合に、当該アプリケーション未適用を「０」とし、処理性能を完全に満たした場合を「１」、完全ではない場合を処理性能の達成率として尺度を割当ててもよい。すなわち、計数値や順序尺度の任意の二値間に定量値などを挿入してもよい。そうすることにより、尺度をきめ細やかに設定できる。
【００５７】
非機能要件以外にも上記ＷＢＳなどに適用してもよい。対象プロジェクトにおけるＷＢＳの各小作業項目の達成度合いを進捗率として与え、各小作業項目に必要な工数を勘案して当該小作業項目の重み付けをし、当該進捗率を当該重み付けで加え上げたものを尺度として用いればよい。そうすることにより、プロジェクト全体の進捗率を算出できる。
【００５８】
進捗率 ｐｉと作業残工数 Ｘｒに加え、予測完了日や予測コストを算出し、これらを対象プロジェクトの情報と対応付けて出力してもよい。予測完了日は、上記作業項目に動員される作業者の数をＮ人とすると、Ｙ［ｋ］に対応する日付にＸｒ/Ｎを加えた日付である。予測コストは、単位工数あたりのコストをＣｏとすると、Ｙ［ｋ］に対応する日付までに投下されたコストにＸｒ*Ｃｏを加えたコストである。
【００５９】
また、図６に示した任意のステップにおいて上記対象プロジェクトに対して算出される値を保持しておき、再度上記対象プロジェクトが指定された場合に再利用してもよい。そうすることにより、処理時間を短縮できる。
【００６０】
また、プロジェクト進捗管理装置１００と開発装置３００を一台のコンピュータで実現してもよい。
【００６１】
また、上記実施例で説明したプログラムを、例えば集積回路（ＬＳＩ）で設定すること等によりハードウェアにより実現してもよい。
【符号の説明】
【００６２】
１０・・・ネットワーク、１００・・・プロジェクト進捗管理装置、２００・・・データベースサーバ、３００・・・開発装置。
【図１】
0006382068.tif 000002
【図２】
0006382068.tif 000003
【図３】
0006382068.tif 000004
【図４】
0006382068.tif 000005
【図５】
0006382068.tif 000006
【図６】
0006382068.tif 000007