(57)【要約】【課題】ソフトウェア、ハードウェア、またシステム等の開発プロジェクトにおいて、設計レビュー時における総誤り数や残存誤り数の推定精度を高めることを目的とする。【解決手段】複数の成果物の各成果物について実施されたレビューで、その成果物に対してレビュー者Ａから指摘された誤り数ａと、レビュー者Ｂから指摘された誤り数ｂと、前記レビュー者Ａと前記レビュー者Ｂとが共通して指摘した誤り数ｃとした場合に、各成果物に対して指摘された誤り数ａを合計した誤り数Ａと、誤り数ｂを合計した誤り数Ｂと、誤り数ｃを合計した誤り数Ｃとから、各成果物に含まれる誤り数を合計した誤り数の予測数を、所定の範囲を持たせた予測区間ＲＮとして処理装置により計算する。【選択図】図３
2012027761.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の成果物の各成果物について実施されたレビューで、その成果物に対してレビュー者Ａから指摘された誤り数ａと、レビュー者Ｂから指摘された誤り数ｂと、前記レビュー者Ａと前記レビュー者Ｂとが共通して指摘した誤り数ｃとを記憶装置に記憶するレビュー情報記憶部と、
前記レビュー情報記憶部が記憶した各成果物に対して指摘された誤り数ａを合計した誤り数Ａと、誤り数ｂを合計した誤り数Ｂと、誤り数ｃを合計した誤り数Ｃとから、前記各成果物に含まれる誤り数を合計した誤り数の予測数を、所定の範囲を持たせた予測区間ＲＮとして処理装置により計算する品質推定部と、
前記品質推定部が計算した予測区間ＲＮを出力装置へ出力する出力部と
を備えることを特徴とする品質管理支援装置。
【請求項２】
前記品質推定部は、「Ｎ＝（（Ａ＋１）×（Ｂ＋１）／（Ｃ＋１））−１」により予測総誤り数Ｎを計算するとともに、「σ２＝（（Ａ＋１）×（Ｂ＋１）×（Ａ−Ｃ）×（Ｂ−Ｃ））／（（Ｃ＋１）２×（Ｃ＋２））」により予測総誤り数Ｎの標準偏差σを計算して、前記各成果物に含まれる誤り数の合計の真の値が予測区間ＲＮに入る確率に応じて定まる値Ｘに基づき、予測区間ＲＮの上限値と下限値とを「Ｎ±Ｘσ」により計算する
ことを特徴とする請求項１に記載の品質管理支援装置。
【請求項３】
前記レビュー情報記憶部は、開発プロセスにおける複数の工程で作成された複数の成果物についての誤り数ａと誤り数ｂと誤り数ｃとを記憶する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の品質管理支援装置。
【請求項４】
前記レビュー情報記憶部は、複数の工程からなる開発プロセスにおける、ある１つの工程で作成された複数の成果物についての誤り数ａと誤り数ｂと誤り数ｃとを記憶する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の品質管理支援装置。
【請求項５】
前記品質推定部は、前記各成果物について、その成果物対して指摘された誤り数ａと誤り数ｂと誤り数ｃとから、その成果物に含まれる誤り数の予測区間Ｒｎを計算し、
前記出力部は、前記品質推定部が計算した予測区間Ｒｎを出力装置へ出力する
ことを特徴とする請求項１から４までのいずれかに記載の品質管理支援装置。
【請求項６】
前記レビュー情報記憶部は、さらに、前記各成果物に対して、複数のレビュー者の各レビュー者が誤りとして指摘した指摘事項を、レビュー者毎に記憶し、
前記品質推定部は、前記レビュー情報記憶部が記憶したレビュー者毎の指摘事項に基づき、指摘事項の数が最も多いレビュー者をレビュー者Ａとして選択して、そのレビュー者Ａが各成果物に対して指摘した指摘事項の数をその成果物についての誤り数ａとし、前記レビュー者Ａと異なる指摘事項を指摘したレビュー者の中で最も指摘事項の数が最も多いレビュー者をレビュー者Ｂとして選択して、そのレビュー者Ｂが各成果物に対して指摘した指摘事項の数をその成果物についての誤り数ｂとする
ことを特徴とする請求項１から５までのいずれかに記載の品質管理支援装置。
【請求項７】
前記レビュー情報記憶部は、さらに、前記各成果物に対して、複数のレビュー者の各レビュー者が誤りとして指摘した指摘事項を、レビュー者毎に記憶し、
前記品質推定部は、前記レビュー情報記憶部が記憶したレビュー者毎の指摘事項に基づき、指摘事項の数が最も多いレビュー者をレビュー者Ａとして選択して、そのレビュー者Ａが各成果物に対して指摘した指摘事項の数をその成果物についての誤り数ａとし、前記レビュー者Ａと異なる指摘事項を指摘したレビュー者の中で前記レビュー者Ａと同一の指摘事項を最も多く指摘したレビュー者をレビュー者Ｂとして選択して、そのレビュー者Ｂが各成果物に対して指摘した指摘事項の数をその成果物についての誤り数ｂとする
ことを特徴とする請求項１から５までのいずれかに記載の品質管理支援装置。
【請求項８】
前記レビュー情報記憶部は、各成果物に対して前記レビュー者Ａから指摘された誤り数ａに、その成果物が他の成果物の誤りの原因となった数を含めて記憶するとともに、各成果物に対して前記レビュー者Ｂから指摘された誤り数ｂに、その成果物が他の成果物の誤りの原因となった数を含めて記憶する
ことを特徴とする請求項１から７までのいずれかに記載の品質管理支援装置。
【請求項９】
前記品質管理支援装置は、さらに、
複数の工程からなる開発プロセスにおける途中工程までの各工程で作成された成果物の予測総誤り数から、過去に実施された開発プロセスに関する統計情報に基づき、前記途中工程の先の各工程における予測総誤り数の予測区間ＲＦＮを処理装置により計算する品質予測部
を備え、
前記出力部は、前記品質予測部が計算した予測区間ＲＦＮを出力する
ことを特徴とする請求項１から８までのいずれかに記載の品質管理支援装置。
【請求項１０】
前記品質管理支援装置は、さらに、
前記品質予測部が計算した前記予測総誤り数の予測区間ＲＦＮに基づき、前記先の各工程に必要な工数Ｍの予測区間ＦＭを計算する工数予測部
を備え、
前記出力部は、前記品質予測部が計算した予測区間ＦＭを出力する
ことを特徴とする請求項９に記載の品質管理支援装置。
【請求項１１】
複数の成果物の各成果物について実施されたレビューで、その成果物に対してレビュー者Ａから指摘された誤り数ａを合計した誤り数Ａと、レビュー者Ｂから指摘された誤り数ｂを合計した誤り数Ｂと、前記レビュー者Ａと前記レビュー者Ｂとが共通して指摘した誤り数ｃを合計した誤り数Ｃとから、前記各成果物に含まれる誤り数を合計した誤り数の予測数を、所定の範囲を持たせた予測区間ＲＮとして処理装置により計算する品質推定ステップと、
前記品質推定ステップで計算した予測区間ＲＮを出力装置へ出力する出力ステップと
を備えることを特徴とする品質管理支援方法。
【請求項１２】
複数の成果物の各成果物について実施されたレビューで、その成果物に対してレビュー者Ａから指摘された誤り数ａを合計した誤り数Ａと、レビュー者Ｂから指摘された誤り数ｂを合計した誤り数Ｂと、前記レビュー者Ａと前記レビュー者Ｂとが共通して指摘した誤り数ｃを合計した誤り数Ｃとから、前記各成果物に含まれる誤り数を合計した誤り数の予測数を、所定の範囲を持たせた予測区間ＲＮとして処理装置により計算する品質推定処理と、
前記品質推定処理で計算した予測区間ＲＮを出力装置へ出力する出力処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする品質管理支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ソフトウェア等の開発プロジェクトにおける品質管理の支援技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ソフトウェア等の開発プロジェクトにおける品質管理において、成果物に残存する誤り数を把握することが大切である。
特許文献１，２には、設計資料やプログラムコードといった作業成果物のサイズや複雑度等の作業成果物に対して測定できるメトリクスと、不具合数との関係についての過去の実績から、残存する誤り数を推定する技術についての記載がある。
非特許文献１には、標本再捕法により設計レビュー時に見つかった誤り数から、残存する誤り数を推定する技術についての記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０３−０７７１５１号公報
【特許文献２】特開平０４−０９８３６１号公報
【特許文献３】特開昭５９−１１６８６３号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】ワッツ・Ｓ・ハンフリー著、「ＴＳＰｉガイドブック」（翔泳社）、２００８年０６月１８日発行、ｐ．４２３−４２４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
成果物に残存する誤り数の推定について、過去の実績に基づく残存する誤り数の推定方法では、作業結果の品質に再現性があることを前提にしている。そのため、新しい事業分野での開発や新しい設計技術を用いた場合では推定が難しい。また、要件定義や方式設計等の設計資料には、頁数等単純なメトリクスしか使えず適用が難しい。さらに、メトリクス値が同じであっても、入れ込んでしまう誤りの数のばらつきに配慮ができていない。
【０００６】
また、設計レビューの結果から標本再捕法により残存誤り数を推定する方法のように、推定した残存誤り数についてそのばらつきに配慮する場合も、複数の推定値を合せる際にばらつきが拡大してしまう。そのため、開発のフェーズが進むにつれ、作業成果物の対する設計レビューの結果を合せる数が多くなり、推定の精度が低下してしまう。
【０００７】
この発明は、ソフトウェア、ハードウェア、またシステム等の開発プロジェクトにおいて、設計レビュー時における総誤り数や残存誤り数の推定精度を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係る品質管理支援装置は、
複数の成果物の各成果物について実施されたレビューで、その成果物に対してレビュー者Ａから指摘された誤り数ａと、レビュー者Ｂから指摘された誤り数ｂと、前記レビュー者Ａと前記レビュー者Ｂとが共通して指摘した誤り数ｃとを記憶装置に記憶するレビュー情報記憶部と、
前記レビュー情報記憶部が記憶した各成果物に対して指摘された誤り数ａを合計した誤り数Ａと、誤り数ｂを合計した誤り数Ｂと、誤り数ｃを合計した誤り数Ｃとから、前記各成果物に含まれる誤り数を合計した誤り数の予測数を、所定の範囲を持たせた予測区間ＲＮとして処理装置により計算する品質推定部と、
前記品質推定部が計算した予測区間ＲＮを出力装置へ出力する出力部と
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
この発明に係る品質管理支援装置によれば、レビュー者が各成果物について指摘した誤り数の合計値から全成果物に含まれる総誤り数を、範囲を持たせて推定する。そのため、実際の総誤り数が推定された通りとなる可能性が高い。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】ソフトウェア開発の要件定義／設計／製作／試験の各ステップにおける誤りの入り込みと除去の様子を示す図。
【図２】標本再捕法を設計レビューに適用した場合の総誤り数及び残存誤り数の推定の説明図。
【図３】実施の形態１に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成図。
【図４】実施の形態１に係る品質推定部４の動作手順Ｓ１００を示す動作フロー図（１）。
【図５】実施の形態１に係る品質推定部４の動作手順Ｓ１００を示す動作フロー図（２）。
【図６】標本再捕法を用いた複数の設計レビュー結果に基づく総誤り数及び残存誤り数の導出に関する説明図。
【図７】実施の形態１に係る方法を適用した場合の総誤り数及び残存誤り数の推定を示す図。
【図８】実施の形態２に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成図。
【図９】実施の形態２に係る品質推定部４の動作手順Ｓ２００を示す動作フロー図（１）。
【図１０】実施の形態２に係る品質推定部４の動作手順Ｓ２００を示す動作フロー図（２）。
【図１１】実施の形態３に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１における設計レビュー情報記憶部２の構成図。
【図１２】実施の形態３に係る品質推定部４の動作手順Ｓ３００を示す動作フロー図。
【図１３】実施の形態４に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１における設計レビュー情報記憶部２の構成図。
【図１４】実施の形態４に係る品質推定部４の動作手順Ｓ４００を示す動作フロー図。
【図１５】実施の形態６に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成図。
【図１６】実施の形態６に係る品質予測部７の動作手順Ｓ５００を示す動作フロー図。
【図１７】実施の形態６に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１で推定した総誤り数及び残存誤り数の推定値及び予測区間に関するグラフ。
【図１８】実施の形態７に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成図。
【図１９】プロジェクト開発品質管理支援装置１のハードウェア構成の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図に基づき、発明の実施の形態を説明する。
以下の説明において、処理装置は後述するＣＰＵ９１１等である。記憶装置は後述するＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、磁気ディスク９２０等である。入力装置はキーボード９０２、マウス９０３等である。出力装置は後述するＬＣＤ９０１、通信ボード９１５、ＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、磁気ディスク９２０等である。つまり、処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置はハードウェアである。
【００１２】
実施の形態１．
ソフトウェア、ハードウェア、システム等の開発では、プロジェクトの開発品質管理として、要件定義／設計／製作／試験の各ステップで入り込む誤り数の制御と管理とが主に実施される。
【００１３】
図１は、ソフトウェア開発の要件定義／設計／製作／試験の各ステップにおける誤りの入り込みと除去の様子を示す図（誤りの挿入・流出モデル）である。
ソフトウェア開発における誤りの入り込みと除去は以下のようになっている。
（１）設計資料（要件定義・設計で作成される成果物）やプログラムコードの作成時に、誤り（不明瞭な記述、記述の抜け／不整合等）が入り込む。
（２）入り込んだ誤りを除去するために、作成した資料・プログラムコードに対し設計レビューを行う。
（３）しかし入り込んだ誤り全てを除去できず、一部が次のステップに流出する（残存誤りとなる）。
（４）コードに対する設計レビューでもまだ残る誤りは、試験（単体試験・結合試験・総合試験）を行うことで、できる限り除去される。なお、誤りが試験で抽出できず、出荷後に見つかると市場不具合となってしまう。
このため、ソフトウェア開発の各ステップでの残存誤り数は、図１に示すように、設計資料やコード作成時には増加（右上がり）となり、設計レビューや試験により減少（右下がり）となる。
【００１４】
なお、ハードウェアの開発やシステムの開発における要件定義／設計／製作／試験の各ステップにおける誤りの入り込みと除去の様子も、図１に示す誤りの挿入・流出モデルと同等と考えられる。このため、ハードウェアの開発やシステムの開発における誤りの取扱いは、ソフトウェア開発の場合と同等である。以降の説明ではソフトウェア開発を例として説明する。
【００１５】
図１に示す誤りの挿入・流出モデルでは、設計資料やプログラムコードといった作業成果物の作成時にどれだけの誤りを入れ込んでしまったのかが判らない。このため設計レビューや試験でどれだけ誤りを除去すれば誤りがなくなるかを確定することができないという課題がある。
この課題に対し、以下の（１）（２）の方法によって残存する誤り数を推定することが考えられる。
（１）設計資料やプログラムコードといった作業成果物のサイズや複雑度等、作業成果物に対して測定できるメトリクスと不具合数の過去の関係から推定する。
（２）標本再捕法により設計レビュー時に見つかった誤りの数から推定する。
【００１６】
例えば、（１）の方法として、過去の経験によって定めた標準エラー率とプログラム規模や難易度等のプログラム特性（プログラムで測定できるメトリクス）や、作業担当者の品質特性等から開発対象プログラムの設計段階での作り込みエラー数Ｅ０を算出する方法がある。また、設計段階で作りこまれるエラー数Ｅ０、レビュー段階で検出されるエラー数Ｅ１、テスト段階で検出されるエラー数Ｅ３とした場合に、最終的な残存エラー数Ｅ３を、「Ｅ３＝Ｅ０−（Ｅ１＋Ｅ２）」により求める方法がある。
【００１７】
このような過去の実績に基づく誤り数の推定は他にもある。例えば、過去の実績に基づくエラー作り込み比率とエラー摘出比率及び推定エラー総数等の基準値を算出し、各フェーズのレビュー前における累積摘出数及び残存エラー数の基準値を求める方法がある。
【００１８】
しかし、（１）の過去の実績に基づく誤りの数の推定では、要件定義や方式設計等の設計資料には、頁数等単純なメトリクスしか使えず適用が難しい。また、作業結果の品質に再現性があることを前提にしているため、新しい事業分野での開発や新しい設計技術を用いた場合では推定が難しい。さらに、要件定義や設計は人が行う作業であるため、メトリクス値が同じでも入れ込んでしまう誤りの数は当然ばらつくと考えられ、この値のばらつきを取り扱えていない。
【００１９】
（１）の過去の実績に基づく誤りの数の推定が抱えるこれらの課題を解決する方法として（２）の標本再捕法を用いた方法がある。
図２は、標本再捕法を設計レビューに適用した場合の総誤り数及び残存誤り数の推定の説明図である。
要件定義書、方式設計書、ソースプログラム等、ある作業成果物の設計レビューを、レビュー者Ａ、Ｂのそれぞれが行い、その指摘した誤り数をＡ、Ｂとし、また両者が共通して指摘した誤り数をＣとする。この場合、推定される総誤り数Ｎとその９５％予測区間ＲＮ、また推定される残存誤り数Ｄとその９５％予測区間ＲＤはそれぞれ以下のようになる。なお、９５％予測区間とは、９５％の確率で、実際の値がその予測区間に入ると認められる区間である。つまり、例えば、９５％予測区間ＲＮは、９５％の確率で、実際の総誤り数Ｎが予測区間ＲＮに入ると認められる区間である。
推定される総誤り数Ｎ＝（Ａ＋１）×（Ｂ＋１）／（Ｃ＋１）−１
推定される総誤り数の９５％予測区間ＲＮ（上限値と下限値）＝Ｎ±１．９６σ
推定される残存誤り数：Ｄ＝Ｎ−（Ａ＋Ｂ−Ｃ）
推定される残存誤り数の９５％予測区間ＲＤ（上限値と下限値）＝Ｄ±１．９６σ
ここで、σ２＝（（Ａ＋１）×（Ｂ＋１）×（Ａ−Ｃ）×（Ｂ−Ｃ））／（（Ｃ＋１）２×（Ｃ＋２））である。また、９５％予測区間を求める際に用いる値１．９６は、何％予測区間とするかに応じて決定される値である。
【００２０】
（２）の方法では、過去の実績基づく情報ではなく、設計レビューの場で得られた情報を用いて誤りの数を推定している点や、９５％予測区間を求めることで、ばらつきに配慮がされているといった点で、（１）の方法にある課題の解決を図っている。
なお、推定の精度を高くするには、再捕獲率（レビュー者ＡにおけるＣ／Ａ、レビュー者ＢにおけるＣ／Ｂ）が、例えば７０％以上と高いことが必要とされている。
【００２１】
標本再捕法は自然界での動物の生息数の推定に広く用いられている方法である。この標本再捕法をソフトウェアの試験に適用しプログラムに残留する誤りを推定することも考えられるが、ソフトウェア開発のように、フェーズを亘って残存する誤り数を推定するために、標本再捕法をいかに用いるかが重要である。
例えば、要件定義フェーズで要件定義書の設計レビューが終わった段階において、設計レビューで得られた値から推定した残存誤り数の９５％予測区間ＲＤ０をＤ０±１．９６σ０とする。また、続く方式設計フェーズで方式設計書の設計レビューが終わった段階において、設計レビューで得られた値から推定した残存誤り数の９５％予測区間ＲＤ１をＤ１±１．９６σ１とする。ソフトウェア開発の誤りの挿入・流出モデルから、方式設計書には要件定義書の設計レビューで残存した誤りも含まれていると考えられる。そのため、方式設計書に残る要件定義段階での誤りにも配慮した残存誤り数の９５％予測区間ＲＤは、Ｄ０＋Ｄ１±１．９６σとなる。ここで、σ２＝σ０２＋σ１２となることが推測統計学から導かれる。
この値のばらつきσは、要件定義書の設計レビューで推定したばらつきσ０と方式設計書の設計レビューで推定したばらつきσ１の平均（（σ０＋σ１）／２）より大きい値である。つまり、ばらつきが広がっており、推定精度が悪くなることを意味する。
【００２２】
このばらつきが広がることは、方式設計フェーズで方式設計書がＡ、Ｂと２冊に分かれた場合も同様である。方式設計書Ａの設計レビュー結果から推定した残存誤り数の９５％予測区間ＲＤＡをＤＡ±１．９６σＡとし、方式設計書Ｂの設計レビュー結果から推定した残存誤り数の９５％予測区間ＲＤＢをＤＢ±１．９６σＢとする。すると、方式設計書Ａ、Ｂの合計での残存誤り数の９５％予測区間ＲＤは、ＤＡ＋ＤＢ±１．９６σとなる。ここで、σ２＝σＡ２＋σＢ２となる。
さらに上記と同じく、方式設計フェーズの設計レビューが終了したときの方式設計書Ａ、Ｂ全体に残る残存誤り数の推定では、要件定義書の設計レビュー後の残存誤り数の分も追加して考慮する必要がある。したがって、より推定精度が悪くなる。
【００２３】
つまり、（２）の方法では、開発のフェーズが進むにつれ、作業成果物の対する設計レビューの結果を合せる数が増え、推定の精度が低下してしまう。
【００２４】
次に、実施の形態１に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１について説明する。
図３は、実施の形態１に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成図である。
図３に示すように、プロジェクト開発品質管理支援装置１は、設計レビュー情報記憶部２、入力部３、品質推定部４、出力部５を備える。
設計レビュー情報記憶部２は、作業成果物に対する設計レビューに関する情報を記憶する記憶装置である。
入力部３は、入力装置により、作業成果物に対する設計レビューに関する情報を操作者または他のシステムから受け取り、設計レビュー情報記憶部２に納める。
品質推定部４は、処理装置により、設計レビュー情報記憶部２に保存された情報から、要件定義や設計作業により入れ込まれた誤り数及び残存誤り数を推定する。
出力部５は、出力装置により、品質推定部４が求めた、要件定義や設計作業により入れ込まれたと推定される全誤り数及び残存誤り数を操作者に提示する、または他のシステムに伝達する。
【００２５】
また、この実施の形態では、設計レビュー情報記憶部２は、設計レビュー記録テーブル２１を備える。設計レビュー記録テーブル２１は、入力部３から入力された設計レビュー情報として、開発フェーズ名、レビュー対象の作業成果物名、レビュー者Ａが指摘した誤り数、レビュー者Ｂが指摘した誤り数、レビュー者Ａ、Ｂが共通して指定した誤り数の組が作業成果物毎に記録される。
【００２６】
次に、動作について説明する。
まず、要件定義や方式設計、詳細設計、プログラムコードレビュー等の各開発作業で、設計レビューが実施されると、その都度、設計レビューの情報として、開発フェーズ名、レビュー対象の作業成果物名、レビュー者Ａが指摘した誤り数、レビュー者Ｂが指摘した誤り数、レビュー者Ａ、Ｂが共通して指定した誤り数が、入力部３から設計レビュー情報記憶部２内の設計レビュー記録テーブル２１の各エントリに順次記録される。
【００２７】
次に、品質推定部４が動作する。図４，５は、実施の形態１に係る品質推定部４の動作手順Ｓ１００を示す動作フロー図である。
動作手順Ｓ１００では、実施された作業全体において入れ込まれた誤り数を推定するために用いられる作業用変数Ａ０、Ｂ０、Ｃ０を０に初期化する（Ｓ１０１）。なお、作業用変数Ａ０はレビュー者Ａの総指摘誤り数、作業用変数Ｂ０はレビュー者Ｂの総指摘誤り数、作業用変数Ｃ０はレビュー者Ａ、Ｂが共通して指摘した総指摘誤り数である。
次いで、設計レビューが実施された開発フェーズについて、開発の最初から順番にＳ１０３〜Ｓ１１１の作業を繰り返す（Ｓ１０２）。
【００２８】
対象とする開発フェーズに関する処理（Ｓ１０３〜Ｓ１１０）では、まずその開発フェーズにおいて入れ込まれた誤り数を推定するための作業変数Ａ１、Ｂ１、Ｃ１を０に初期化する（Ｓ１０３）。なお、作業用変数Ａ１はレビュー者Ａがその開発フェーズで指摘した誤り数、作業用変数Ｂ１はレビュー者Ｂがその開発フェーズで指摘した誤り数、作業用変数Ｃ１はレビュー者Ａ、Ｂがその開発フェーズで共通して指摘した誤り数である。次いで設計レビュー記録テーブル２１に記録されている全ての設計レビュー情報のエントリについて（Ｓ１０５〜Ｓ１０７）の処理を繰り返す（Ｓ１０４，Ｓ１０８）。
まず着目したエントリの開発フェーズ名が現在処理対象の開発フェーズに一致しなければ（Ｓ１０５のＮｏ）、次のエントリに処理を進める（Ｓ１０８）。一方、着目したエントリの開発フェーズ名が現在処理対象の開発フェーズに一致すれば（Ｓ１０５のＹｅｓ）、着目したエントリにある指摘者Ａの指摘誤り数、指摘者Ｂの指摘誤り数、共通する指摘誤り数を、それぞれ作業変数Ａ１、Ｂ１、Ｃ１に加算し（Ｓ１０６）、また同様にそれぞれ作業変数Ａ０、Ｂ０、Ｃ０に加算する（Ｓ１０７）。
そして、全ての設計レビュー情報のエントリの処理が終わるまで、エントリに対する処理を進める（Ｓ１０８）。
【００２９】
処理Ｓ１０８が終了すると、対象とする開発フェーズに関する情報の集計が終わったので、以下の式により、その開発フェーズに入れ込まれたと推定される総誤り数Ｎ１、残存誤り数Ｄ１、標準偏差σ１を計算する（Ｓ１０９）。
Ｎ１＝（（（Ａ１＋１）×（Ｂ１＋１））／（Ｃ１＋１））−１
σ１２＝（（Ａ１＋１）×（Ｂ１＋１）×（Ａ１−Ｃ１）×（Ｂ１−Ｃ１））／（（Ｃ１＋１）２×（Ｃ１＋２））
Ｄ１＝Ｎ１−（Ａ１＋Ｂ１−Ｃ１）
なお、上記式から、σ１＝√（（（Ａ１＋１）×（Ｂ１＋１）×（Ａ１−Ｃ１）×（Ｂ１−Ｃ１））／（（Ｃ１＋１）２×（Ｃ１＋２）））であることは明らかである。
【００３０】
そして、対象フェーズ名と、対象フェーズの設計レビュー結果の集計により推定される総誤り数Ｎ１とその９５％予測区間ＲＮ１、また、残存誤り数Ｄ１とその９５％予測区間ＲＤ１を、出力部５を介して、操作者に提示する、あるいは他のシステムに伝達する（Ｓ１１０）
なお、９５％予測区間ＲＮ１の上限値及び下限値と、９５％予測区間ＲＤ１の上限値及び下限値とは以下のように計算される。
９５％予測区間ＲＮ１（上限／下限）：Ｎ１±１．９６σ１
９５％予測区間ＲＤ１（上限／下限）：Ｄ１±１．９６σ１
【００３１】
続いて、次の対象フェーズに処理を移し、対象フェーズ内の処理（Ｓ１０３〜Ｓ１１０）を、設計レビューが行われた全ての開発フェーズについて順次繰り返す（Ｓ１１１）。
【００３２】
全ての対象フェーズの処理が終わると、既に実施した作業全体に関する情報の集計が終わったことになるので、以下の式により、実施された作業全体で入れ込まれたと推定される総誤り数Ｎ０、残存誤り数Ｄ０、標準偏差σ０を計算する（Ｓ１１２）。
Ｎ０＝（（（Ａ０＋１）×（Ｂ０＋１））／（Ｃ０＋１））−１
σ０２＝（（Ａ０＋１）×（Ｂ０＋１）×（Ａ０−Ｃ０）×（Ｂ０−Ｃ０））／（（Ｃ０＋１）２×（Ｃ０＋２））
Ｄ０＝Ｎ０−（Ａ０＋Ｂ０−Ｃ０）
なお、上記式から、σ０＝√（（（Ａ０＋１）×（Ｂ０＋１）×（Ａ０−Ｃ０）×（Ｂ０−Ｃ０））／（（Ｃ０＋１）２×（Ｃ０＋２）））であることは明らかである。
【００３３】
そして、既に実施した作業全体から推定される総誤り数Ｎ０とその９５％予測区間ＲＮ０、また、残存誤り数Ｄ０とその９５％予測区間ＲＤ０を、出力部５を介して、操作者に提示する、あるいは他のシステムに伝達する（Ｓ１１３）。
なお、９５％予測区間ＲＮ０の上限値及び下限値と、９５％予測区間ＲＤ０の上限値及び下限値とは以下のように計算される。
９５％予測区間（上限／下限）：Ｎ０±１．９６σ０
９５％予測区間（上限／下限）：Ｄ０±１．９６σ０
【００３４】
実施の形態１に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、要件定義や方式設計、詳細設計、プログラムコードレビュー等の各開発作業で入れ込んだ総誤り数及び残存誤り数を、過去の経験のデータを用いずに、予測区間としてそのばらつきにも配慮して求めることができる。
さらに、同じ開発フェーズ内の複数の作業成果物に対する設計レビューの結果から推測される総誤り数及び残存誤り数のばらつき（標準偏差σ）について、標本再捕法の対象範囲を設計レビュー対象となった複数の作業成果物全体に対して適用する。これにより、そのばらつきを、個々の設計レビューの結果から推測されるばらつき（標準偏差σ）を用いずに求めることができ、推定の精度が高くなる。
同様に複数の作業の結果として推定される残存誤り数のばらつきについても、標本再捕法の対象範囲を設計レビュー対象となった複数の作業成果物全体に対して適用する。これにより、そのばらつきを、個々の設計レビューの結果から推測されるばらつき（標準偏差σ）を用いずに求めることができ、推定の精度が高くなる。
【００３５】
図６は、標本再捕法を用いた複数の設計レビュー結果に基づく総誤り数及び残存誤り数の導出に関する説明図である。
レビュー対象物１及びレビュー対象物２に、レビュー者Ａ、Ｂのそれぞれが設計レビューを行ったとする。そのときレビュー対象物１に対してレビュー者Ａ、Ｂが指摘した誤り数をそれぞれＡ１、Ｂ１、両者が共通して指摘した誤り数をＣ１とする。またレビュー対象物２に対する値を同様にＡ２、Ｂ２、Ｃ２とする。このとき、レビュー対象物１、２に対し、それぞれ推定される誤り数の標準偏差σ１、σ２は、以下の式から計算される。
σ１２＝（（Ａ１＋１）×（Ｂ１＋１）×（Ａ１−Ｃ１）×（Ｂ１−Ｃ１））／（（Ｃ１＋１）２×（Ｃ１＋２））
σ２２＝（（Ａ２＋１）×（Ｂ２＋１）×（Ａ２−Ｃ２）×（Ｂ２−Ｃ２））／（（Ｃ２＋１）２×（Ｃ２＋２））
したがって、レビュー対象物１、２を合せた推定される誤り数の標準偏差σは、通常σ２＝（σ１）２＋（σ２）２によって計算される。
【００３６】
しかし、実施の形態１に係る方法では、標本再捕法を、あたかもレビュー対象物１及びレビュー対象物２の全体に対して適用したように標準偏差σを求める。
つまり、まず、レビュー対象者Ａの合計指摘誤り数と、レビュー対象者Ｂの合計指摘誤り数と、レビュー対象者Ａ、Ｂが共通して指摘した合計指摘誤り数とを、以下のように求める。
レビュー対象者Ａの合計指摘誤り数：Ａ＝Ａ１＋Ａ２
レビュー対象者Ｂの合計指摘誤り数：Ｂ＝Ｂ１＋Ｂ２
レビュー対象者Ａ、Ｂが共通して指摘した合計指摘誤り数：Ｃ＝Ｃ１＋Ｃ２
次に、これらの誤り数を用いて、レビュー対象物１、２を合せた推定される誤り数の標準偏差σを、以下の式から求める。
σ２＝（（Ａ＋１）×（Ｂ＋１）×（Ａ−Ｃ）×（Ｂ−Ｃ））／（（Ｃ＋１）２×（Ｃ＋２））
これにより、実施の形態１に係る方法では、値の小さい標準偏差σを得ている。標準偏差σの値が小さいことは予測区間の幅が狭い、すなわち推定の精度が高いことを意味する。よって本実施例に示した方法にもとづく標準偏差の求め方から得られる、推定される総誤り数及び残存誤り数の予測区間は、従来の方法より推定の精度が高い。
【００３７】
つまり、実施の形態１に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１では、過去の経験のデータを用いずに、設計レビューの結果として推定される総誤り数及び残存誤り数の予測区間について、精度を高めて推定することができる。
図７は、実施の形態１に係る方法を適用した場合の総誤り数及び残存誤り数の推定を示す図である。
図７では、要件定義後の設計レビュー結果に基づく誤り数の推定（１）、方式設計後の設計レビュー結果に基づく誤り数の推定（２）、詳細設計後の設計レビュー結果に基づく誤り数の推定（３）の３回の誤り数の推定を行っている。そして、図７において、（ａ）が残存誤り数（入れ込んだ誤り数−除去した誤り数）のグラフ、（ｂ）が累積誤り数のグラフ（入れ込んだ誤り数の累積、及び除去した誤り数の累積）のグラフを示す。
実施の形態１に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１では、図７のようなグラフを元に、まだ除去できていない誤り数の推定値を把握しながらプロジェクトの品質管理を実施できる。そのため、プロジェクトの開発成果物に対する品質管理の精度を高め、適切な品質での開発が可能となる。
【００３８】
なお、品質推定部４の動作で、まず設計レビュー記録テーブル２１に記録されている設計レビュー情報のエントリを開発フェーズの早い順に事前に並び替えておいてもよい。あるいは、入力部３の動作として、設計レビュー記録テーブル２１に設計レビュー情報を記録する際に開発フェーズの早い順に並ぶように記録してもよい。このようにすることにより、上述した動作Ｓ１００の処理を効率的に実行することが可能となる。
特に、このようにすることにより、各開発フェーズの作業成果物が１つである場合には、（Ｓ１０４）と（Ｓ１０８）とで構成されるループは不要となる。つまり、上記説明では、品質推定部４の動作Ｓ１００として、２つのループを回す処理としたが、１つのループを回す処理とすることができる。
【００３９】
また、上記説明では、設計レビューをレビュー者Ａ及びＢの２名で行うことを前提としているが、これは全ての設計レビューを同一の２名で行うことに限定するものではない。すなわち、全ての設計レビューを同一の２名で行っても、設計レビュー毎に異なる２名で行っても同じ効果を奏する。
【００４０】
実施の形態２．
図８は、実施の形態２に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成図である。図８に示すプロジェクト開発品質管理支援装置１について、図３に示すプロジェクト開発品質管理支援装置１と異なる部分のみ説明する。
図８に示すように、実施の形態２に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、設計レビュー情報記憶部２が設計レビュー情報テーブル２２、開発フェーズ別品質情報テーブル２３を備える。
設計レビュー情報テーブル２２は、実施の形態１に係る設計レビュー記録テーブル２１が記録する項目に加え、推定総誤り数、推定標準偏差、推定残存誤り数が作業成果物毎に記録される。
開発フェーズ別品質情報テーブル２３は、開発フェーズ名、レビュー者Ａが指摘した誤り数、レビュー者Ｂが指摘した誤り数、レビュー者Ａ、Ｂが共通して指定した誤り数、推定総誤り数、推定標準偏差、推定残存誤り数のエントリが、開発フェーズ毎及び開発フェーズ全体に対して記録される。
【００４１】
次に、動作について説明する。
まず、要件定義や方式設計、詳細設計、プログラムコードレビュー等の各開発作業で、設計レビューが実施されると、第１の実施の形態と同様に、その都度、設計レビューの情報として、開発フェーズ名、レビュー対象の作業成果物名、レビュー者Ａが指摘した誤り数、レビュー者Ｂが指摘した誤り数、レビュー者Ａ、Ｂが共通して指定した誤り数が、入力部３から設計レビュー情報記憶部２内の設計レビュー情報テーブル２２の各エントリに順次記録される。
【００４２】
次に、品質推定部４が動作する。図９，１０は、実施の形態２に係る品質推定部４の動作手順Ｓ２００を示す動作フロー図である。
動作手順Ｓ２００では、まず、開発フェーズ別品質情報テーブル２３にある開発フェーズのエントリ及び「総計」のエントリを初期化する（Ｓ２０１）。ここでは、テーブル内の情報を適宜値０または空欄と設定することで初期化する。続いて、設計レビュー情報テーブル２２の内容から開発フェーズ別品質情報テーブル２３を設定する処理Ｓ２１０、開発フェーズ別品質情報テーブル２３に対する処理Ｓ２２０、そして最後に出力処理Ｓ２３０を行う。
【００４３】
処理Ｓ２１０では、設計レビュー情報テーブル２２に記録されている全ての設計レビュー情報のエントリに対して、処理Ｓ２１２及び処理Ｓ２１３を繰り返す（Ｓ２１１、Ｓ２１４）。
まず、処理Ｓ２１２では、対象エントリにあるレビュー者Ａの指摘誤り数Ａ、レビュー者Ｂの指摘誤り数Ｂ、レビュー者Ａ、Ｂの共通指摘誤り数Ｃから、そのレビュー対象となる作業成果物に入れ込まれたと推定される総誤り数Ｎ、残存誤り数Ｄ、標準偏差σを以下の式により計算し、それぞれ設計レビュー情報テーブル２２の対象エントリの該当欄に記録する。
Ｎ＝（（（Ａ＋１）×（Ｂ＋１））／（Ｃ＋１））−１
σ２＝（（Ａ＋１）×（Ｂ＋１）×（Ａ−Ｃ）×（Ｂ−Ｃ））／（（Ｃ＋１）２×（Ｃ＋２））
Ｄ＝Ｎ−（Ａ＋Ｂ−Ｃ）
なお、上記式から、σ＝√（（（Ａ＋１）×（Ｂ＋１）×（Ａ−Ｃ）×（Ｂ−Ｃ））／（（Ｃ＋１）２×（Ｃ＋２）））であることは明らかである。
【００４４】
次に、処理２１３では、対象エントリにある、レビュー者Ａの指摘誤り数Ａ、レビュー者Ｂの指摘誤り数Ｂ、共通指摘誤り数Ｃを、そのエントリの開発フェーズ名に対応する開発フェーズ別品質情報テーブル２３のエントリにおける、レビュー者Ａの指摘誤り数、レビュー者Ｂの指摘誤り数、共通指摘誤り数に、それぞれ加算する。
【００４５】
設計レビュー情報テーブル２２に記録されている全ての設計レビュー情報のエントリに対して、Ｓ２１２、Ｓ２１３の処理を終えると、次に処理Ｓ２２０を行う。
ここではまず、開発フェーズ別品質情報テーブル２３にある、各開発フェーズに対応するエントリの、レビュー者Ａの指摘誤り数、レビュー者Ｂの指摘誤り数、共通指摘誤り数のそれぞれの合計を、開発フェーズ別品質情報テーブル２３にある「総計」のエントリで対応する、レビュー者Ａの指摘誤り数、レビュー者Ｂの指摘誤り数、共通指摘誤り数のそれぞれに記録する（Ｓ２２１）。
【００４６】
次に、開発フェーズ別品質情報テーブル２３の各開発フェーズに対応するエントリ、及び「総計」のエントリについて処理Ｓ２２３を繰り返す（Ｓ２２２、Ｓ２２４）。
処理Ｓ２２３では、対象エントリにあるレビュー者Ａの指摘誤り数Ａ、レビュー者Ｂの指摘誤り数Ｂ、レビュー者Ａ、Ｂの共通指摘誤り数Ｃから、そのレビュー対象となる開発フェーズ、または「総計」で入れ込まれたと推定される総誤り数Ｎ、残存誤り数Ｄ、標準偏差σを以下の式により計算し、それぞれ対象エントリの該当欄に記録する。
Ｎ＝（（（Ａ＋１）×（Ｂ＋１））／（Ｃ＋１））−１
σ２＝（（Ａ＋１）×（Ｂ＋１）×（Ａ−Ｃ）×（Ｂ−Ｃ））／（（Ｃ＋１）２×（Ｃ＋２））
Ｄ＝Ｎ−（Ａ＋Ｂ−Ｃ）
なお、上記式から、σ＝√（（（Ａ＋１）×（Ｂ＋１）×（Ａ−Ｃ）×（Ｂ−Ｃ））／（（Ｃ＋１）２×（Ｃ＋２）））であることは明らかである。
【００４７】
開発フェーズ別品質情報テーブル２３の各開発フェーズに対応するエントリ、及び「総計」のエントリについて処理Ｓ２２３を行った後、出力処理Ｓ２３０で処理結果の出力を行う。
ここでは、まず設計レビュー情報テーブル２２に記録されている各エントリについて、開発フェーズ名、レビュー対象作業成果物名、レビュー者Ａ指摘誤り数、レビュー者Ｂ指摘誤り数、共通指摘誤り数、推定総誤り数Ｎ、推定標準偏差σ、推定残存誤り数Ｄ、推定総誤り数Ｎの９５％予測区間ＲＮ、推定残存誤り数Ｄの９５％予測区間ＲＤを、出力部５を介して、操作者に提示する、あるいは他のシステムに伝達する（Ｓ２３１）。
なお、９５％予測区間ＲＮの上限値及び下限値と、９５％予測区間ＲＤの上限値及び下限値とは以下のように計算される。
９５％予測区間ＲＮ（上限／下限）：Ｎ±１．９６σ
９５％予測区間ＲＤ（上限／下限）：Ｄ±１．９６σ
【００４８】
次に、開発フェーズ別品質情報テーブル２３に記録されている「総計」を含む各エントリについて、開発フェーズ名（または「総計」）と、レビュー者Ａ指摘誤り数、レビュー者Ｂ指摘誤り数、共通指摘誤り数と、推定総誤り数Ｎ、推定標準偏差σ、推定残存誤り数Ｄ、推定総誤り数Ｎの９５％予測区間ＲＮ、推定残存誤り数Ｄの９５％予測区間ＲＤを、出力部５を介して、操作者に提示する、あるいは他のシステムに伝達する（Ｓ２３２）。
なお、９５％予測区間ＲＮの上限値及び下限値と、９５％予測区間ＲＤの上限値及び下限値とは以下のように計算される。
９５％予測区間ＲＮ（上限／下限）：Ｎ±１．９６σ
９５％予測区間ＲＤ（上限／下限）：Ｄ±１．９６σ
【００４９】
実施の形態２に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、実施の形態１に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１と同様の効果を奏する。
さらに、実施の形態２に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、設計レビューの対象となった作業成果物に対して推定された総誤り数及び残存誤り数をそれぞれ９５％予測区間として提示している。これにより、推定された残存誤り数に応じて、必要であれば追加の設計レビューを行う、あるいは設計作業に対応する試験作業（例えば方式設計あれば結合試験）の強化を図る等の対策を採ることができる。なお、設計レビューを追加した場合は、その結果をあらたに入力部３によって追加し、品質推定部４を用いて品質を推定し、出力部５によって結果を得ることで、新しい品質の推定情報を得ることができる。
これらの効果により、プロジェクトの開発品質の精度を高めて推定することができ、また品質対策を適宜緻密に実施することができる。そのため、プロジェクトの開発成果物に対する品質管理の精度を高め、適切な品質での開発が可能となる。
【００５０】
なお、上述した出力処理Ｓ２３０では、設計レビュー情報テーブル２２に保持される全てのエントリの情報と、開発フェーズ別品質情報テーブル２３に記録されている設計レビューが行われた全ての開発フェーズのエントリ及び「総計」のエントリの情報を出力するようにした。しかし、プロジェクトの品質管理で必要とする一部の情報のみを出力するようにしても良く、この場合も同じ効果を奏する。
【００５１】
実施の形態３．
図１１は、実施の形態３に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１における設計レビュー情報記憶部２の構成図である。図１１に示す設計レビュー情報記憶部２について、図８に示す設計レビュー情報記憶部２と異なる部分のみ説明する。なお、実施の形態３に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１についての設計レビュー情報記憶部２を除く他の構成は、実施の形態２に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成と同じである。
【００５２】
図１１に示すように、実施の形態３に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、設計レビュー情報記憶部２が、設計レビュー情報テーブル２２、開発フェーズ別品質情報テーブル２３、設計レビュー指摘事項テーブル２４を備える。なお、設計レビュー情報テーブル２２、開発フェーズ別品質情報テーブル２３は、実施の形態２に係る設計レビュー情報テーブル２２、開発フェーズ別品質情報テーブル２３と同じである。
設計レビュー指摘事項テーブル２４は、設計レビューを行った開発フェーズにおける作業成果物に対する設計レビューの指摘事項の情報を保持するテーブルである。設計レビュー指摘事項テーブル２４は、レビュー対象となった作業成果物毎に、作業成果物名、設計レビューを行った開発フェーズ名、設計レビューで挙がった指摘事項Ｉ１，．．．，Ｉｍであって資料の誤りに該当する全ての指摘事項Ｉ１，．．．，Ｉｍ、設計レビューに参加したレビュー者Ｐ１，．．．，Ｐｎの名前（または一意な識別子）、各指摘事項を誰が指摘したかを示す情報が記録される。
なお、設計レビューでは複数のレビュー者が同じレビュー指摘事項を挙げる可能性がある。そこで、レビュー指摘事項を誰が指摘したかを示す情報は、レビュー指摘事項と指摘したレビュー者との関係が、１対他の関係となっても保持できるようにしている。
図１１では、表の行をレビュー指摘事項、表の列をレビュー者としている。そして、行と列の交差する欄に○印を示すことによって、そのレビュー指摘事項をそのレビュー者が指摘したことを示す。
【００５３】
次に、動作について説明する。
まず、要件定義や方式設計、詳細設計、プログラムコードレビュー等の各開発作業で、設計レビューが実施されると、その都度、設計レビューの情報として、開発フェーズ名、レビュー対象の作業成果物名、及び設計レビューで挙がった指摘事項と、その指摘を挙げた１ないし複数のレビュー者名とが、入力部３から設計レビュー情報記憶部２内の設計レビュー指摘事項テーブル２４の各エントリに順次記録される。
この処理の結果、図１１に示す設計レビュー指摘事項テーブル２４には、作業成果物毎に表が作成される。そして、その表毎に、レビュー対象の作業成果物名と、開発フェーズ名と、一連の指摘事項（Ｉ１，．．．，Ｉｍ）及びレビュー者名（Ｐ１，．．．，Ｐｎ）とが保持される。また、指摘事項Ｉｋをレビュー者Ｐｊが指摘したことは、指摘事項Ｉｋの行のレビュー者Ｐｊの列を空欄でなく○とすることで示される。
【００５４】
次に、品質推定部４が動作する。図１２は、実施の形態３に係る品質推定部４の動作手順Ｓ３００を示す動作フロー図である。
動作手順Ｓ３００では、まず初期化処理として、設計レビュー情報テーブル２２及び開発フェーズ別品質情報テーブル２３の初期化処理Ｓ３０１を行う。続いて、設計レビュー指摘事項テーブル２４の内容から設計レビュー情報テーブル２２を設定する処理Ｓ３１０、設計レビュー情報テーブル２２の内容から開発フェーズ別品質情報テーブル２３を設定する処理Ｓ２１０、開発フェーズ別品質情報テーブル２３に対する処理Ｓ２２０、そして最後に出力処理Ｓ２３０を行う。
ここで処理Ｓ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０は、実施の形態２にかかる品質推定部４の処理Ｓ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０と同じである。
【００５５】
まず、設計レビュー情報テーブル２２にある全エントリの情報と、開発フェーズ別品質情報テーブル２３にある開発フェーズのエントリ及び「総計」のエントリをそれぞれ初期化する（Ｓ３０１）。ここでは、テーブル内の各エントリの情報を適宜値０または空欄と設定することで初期化する。
【００５６】
処理Ｓ３１０では、設計レビュー指摘事項テーブル２４に記録されている全ての作業成果物のエントリについて、それぞれのエントリを対象として処理Ｓ３１２及び処理Ｓ３１３を繰り返す（Ｓ３１１、Ｓ３１４）。
まず、処理Ｓ３１２では、対象エントリにある、全てのレビュー者Ｐ１，．．．，Ｐｎについてそれぞれの指摘数を計算する。そして、最も指摘数が多いレビュー者をレビュー者Ａとし、その指摘数をＡ１とする。また、レビュー者Ａとは異なる指摘事項があり、かつ次に指摘数が多いレビュー者をレビュー者Ｂとし、その指摘数をＢ１とする。さらに、レビュー者Ａとレビュー者Ｂとの共通する指摘数計算し、共通指摘数をＣ１とする。
次に、処理３１３では、作業設計レビュー情報テーブル２２に、対象エントリの作業成果物名、開発フェーズ名を設定する。また、レビュー者Ａの指摘誤り数にＡ１を、レビュー者Ｂの指摘誤り数にＢ１を、そして共通指摘誤り数にＣ１を設定する（Ｓ３１３）。
【００５７】
処理Ｓ３１０の後は、設計レビュー情報テーブル２２の内容から開発フェーズ別品質情報テーブル２３を設定する処理Ｓ２１０、開発フェーズ別品質情報テーブル２３に対する処理Ｓ２２０、そして最後に出力処理Ｓ２３０を行う。ここで処理Ｓ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０は実施の形態２に係る品質推定部４の動作と同じであるため、説明を省略する。
【００５８】
実施の形態３に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、実施の形態２に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１と同様の効果を奏する。
さらに、実施の形態３に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、複数のレビュー者Ｐ１，．．．，Ｐｎによるレビュー情報を元に、総誤り数及び残存誤り数の推定精度が高くなるように設計レビュー毎にその適した組合せを選択する。そのため、総誤り数及び残存誤り数の推定精度を高められる。
この効果により、プロジェクトの開発品質の精度を高めて推定することができ、また品質対策を適宜緻密に実施することができる。そのため、プロジェクトの開発成果物に対する品質管理の精度を高め、適切な品質での開発が可能となる。
【００５９】
なお、上述した出力処理Ｓ２３０では、実施の形態２と同様、設計レビュー情報テーブル２２に保持される全てのエントリの情報と、開発フェーズ別品質情報テーブル２３に記録されている設計レビューが行われた全ての開発フェーズのエントリ及び「総計」のエントリの情報を出力するようにした。しかし、プロジェクトの品質管理で必要とする一部の情報のみを出力するようにしても良く、この場合も同じ効果を奏する。
【００６０】
また、上述した処理Ｓ３１２では、最も指摘数が多いレビュー者をレビュー者Ａとし、またレビュー者Ａとは異なる指摘事項があり、かつ次に指摘数が多いレビュー者をレビュー者Ｂとした。しかし、レビュー者Ｂの選択は、レビュー者Ａとは異なる指摘事項があり、かつレビュー者Ａと共通する指摘事項が最も多いレビュー者をＢとしてもよい。これにより、推定の精度をより高められる可能性がある。
あるいは、レビュー者Ａとして選択されなかった残りのレビュー者が指摘した指摘項目を基に、その指摘項目の数をＢ１とし、その指摘項目とレビュー者Ａの指摘項目の共通する指摘項目数をＣ１として処理を行っても良い。これによっても推定の精度をより高められる可能性がある。
【００６１】
実施の形態４．
図１３は、実施の形態４に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１における設計レビュー情報記憶部２の構成図である。図１３に示す設計レビュー情報記憶部２について、図１１に示す設計レビュー情報記憶部２と異なる部分のみ説明する。なお、実施の形態４に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１についての設計レビュー情報記憶部２を除く他の構成は、実施の形態３に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成と同じである。
【００６２】
図１３に示すように、実施の形態４に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、設計レビュー情報記憶部２が、設計レビュー情報テーブル２２、開発フェーズ別品質情報テーブル２３、設計レビュー指摘事項テーブル２５を備える。なお、設計レビュー情報テーブル２２、開発フェーズ別品質情報テーブル２３は、実施の形態２に係る設計レビュー情報テーブル２２、開発フェーズ別品質情報テーブル２３と同じである。
設計レビュー指摘事項テーブル２５は、実施の形態３に係る設計レビュー指摘事項テーブル２４が記憶する項目に加え、その指摘事項が発生する原因となった作業成果物名と、その作業成果物に対する指摘事項（原因となった作業成果物への指摘事項）の情報が、指摘事項毎に記録される。
【００６３】
次に、動作について説明する。
まず、要件定義や方式設計、詳細設計、プログラムコードレビュー等の各開発作業で、設計レビューが実施されると、その都度、設計レビューの情報として、開発フェーズ名、レビュー対象の作業成果物名、及び設計レビューで挙がった指摘事項と、その指摘を挙げた１ないし複数のレビュー者名とが、入力部３から設計レビュー情報記憶部２内の設計レビュー指摘事項テーブル２４の各エントリに順次記録される。また、その指摘の原因となった作業成果物があれば（すなわち指摘事項が他の作業成果物の誤りによって引き起こされていた場合は）、当該作業成果物の名称と当該作業成果物に対する指摘事項も、入力部３から設計レビュー情報記憶部２内の設計レビュー指摘事項テーブル２４の各エントリに順次記録される。
この処理の結果、図１３に示す設計レビュー指摘事項テーブル２５には、作業成果物毎に表が作成される。そして、その表毎に、レビュー対象の作業成果物名と、開発フェーズ名と、一連の指摘事項（Ｉ１〜Ｉｍ）及びレビュー者名（Ｐ１〜Ｐｎ）が保持される。また、指摘事項Ｉｋをレビュー者Ｐｊが指摘したことは、指摘事項Ｉｋの行のレビュー者Ｐｊの列を空欄でなく○とすることで示される。さらに、各指摘事項に、その指摘の原因となった作業成果物があれば、原因となった作業成果物名と原因となった作業成果物への指摘事項が保持される。なお、原因となった作業成果物がなければ、原因となった作業成果物名と原因となった作業成果物への指摘事項の欄は空欄となる。
【００６４】
次に、品質推定部４が動作する。図１４は、実施の形態４に係る品質推定部４の動作手順Ｓ４００を示す動作フロー図である。
動作手順Ｓ４００では、まず初期化処理として、設計レビュー情報テーブル２２及び開発フェーズ別品質情報テーブル２３の初期化処理Ｓ３０１を行う。続いて、設計レビュー指摘事項テーブル２５に対する指摘事項の原因となった作業成果物に対する調整処理Ｓ４１０と、設計レビュー指摘事項テーブル２５の内容から設計レビュー情報テーブル２２を設定する処理Ｓ４２０を行う。その後、設計レビュー情報テーブル２２の内容から開発フェーズ別品質情報テーブル２３を設定する処理Ｓ２１０、開発フェーズ別品質情報テーブル２３に対する処理Ｓ２２０、そして最後に出力処理Ｓ２３０を行う。
ここで、処理Ｓ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０は、実施の形態２に係る品質推定部４の処理Ｓ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０と同じである。また、処理Ｓ３０１は実施の形態３に係る品質推定部４の処理３０１と同じである。
【００６５】
まず、設計レビュー情報テーブル２２にある全エントリの情報と、開発フェーズ別品質情報テーブル２３にある開発フェーズのエントリ及び「総計」のエントリをそれぞれ初期化する（Ｓ３０１）。
【００６６】
調整処理Ｓ４１０では、設計レビュー指摘事項テーブル２５に記録されている全ての作業成果物のエントリの全ての指摘項目について、それぞれのエントリのそれぞれの指摘項目を対象として処理Ｓ４１２を繰り返す（Ｓ４１１、Ｓ４１３）。
処理Ｓ４１２では、対象の指摘項目について、「原因となった作業成果物名」及び「原因の作業成果物に対する指摘事項」が空欄でない場合は、「原因となった作業成果物名」に一致する、設計レビュー指摘事項テーブル２５の、作業成果物名のエントリに、「原因の作業成果物に対する指摘事項」をレビュー指摘事項として、またその指摘を行ったレビュー者（Ｐ１，．．．，Ｐｎのうちの該当者）を追記する（Ｓ４１２）。
【００６７】
処理Ｓ４１０の次は、設計レビュー指摘事項テーブル２５の内容から設計レビュー情報テーブル２２を設定する処理Ｓ４２０を行う。処理Ｓ４２０では、設計レビュー指摘事項テーブル２５に記録されている全ての作業成果物のエントリについて、それぞれのエントリを対象として処理Ｓ４２２及び処理Ｓ４２３を繰り返す（Ｓ４２１、Ｓ４２４）。
まず、処理Ｓ４２２では、対象エントリにある、全てのレビュー者Ｐ１〜Ｐｎについてそれぞれの指摘数を計算する。そして、最も指摘数が多いレビュー者をレビュー者Ａとし、その指摘数をＡ１とする。また、またほかの残りのレビュー者による指摘事項の数をＢ１とする。さらに、レビュー者Ａとレビュー者Ｂとの共通する指摘数計算し、共通指摘数をＣ１とする。
次に、処理４２３では、作業設計レビュー情報テーブル２２に、対象エントリの作業成果物名、開発フェーズ名を設定する。また、レビュー者Ａの指摘誤り数にＡ１を、レビュー者Ｂの指摘誤り数にＢ１を、そして共通指摘誤り数にＣ１を設定する。
【００６８】
処理Ｓ４２０の後は、設計レビュー情報テーブル２２の内容から開発フェーズ別品質情報テーブル２３を設定する処理Ｓ２１０、開発フェーズ別品質情報テーブル２３に対する処理Ｓ２２０、そして最後に出力処理Ｓ２３０を行う。ここで処理Ｓ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０は実施の形態２に係る品質推定部４の動作と同じであるため、説明を省略する。
【００６９】
実施の形態４に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、実施の形態３に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１と同様の効果を奏する。
さらに、実施の形態４に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、設計レビューでの指摘事項の分析結果を元に、その指摘事項が発生する原因となった誤りが他の作業成果物にあることがわかった場合に、その作業成果物の誤りとしてレビューの指摘情報を追加する。そして、追加した上で、総誤り数や残存誤り数の推定を行うため、推定の精度をより高められる。
この効果により、プロジェクトの開発品質の精度を高めて推定することができ、また品質対策を適宜緻密に実施することができる。そのため、プロジェクトの開発成果物に対する品質管理の精度を高め、適切な品質での開発が可能となる。
【００７０】
なお、上述した出力処理Ｓ２３０では、実施の形態２と同様、設計レビュー情報テーブル２２に保持される全てのエントリの情報と、開発フェーズ別品質情報テーブル２３に記録されている設計レビューが行われた全ての開発フェーズのエントリ及び「総計」のエントリの情報を出力するようにした。しかし、プロジェクトの品質管理で必要とする一部の情報のみを出力するようにしても良く、この場合も同じ効果を奏する。
【００７１】
実施の形態５．
実施の形態５に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成は、実施の形態３に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成と同じである。
【００７２】
次に、動作について説明する。
まず、要件定義や方式設計、詳細設計、プログラムコードレビュー等の各開発作業で、設計レビューが実施されると、その都度、設計レビューの情報として、開発フェーズ名、レビュー対象の作業成果物名、及び設計レビューで挙がった指摘事項と、その指摘を挙げた１ないし複数のレビュー者名とが、入力部３から設計レビュー情報記憶部２内の設計レビュー指摘事項テーブル２４の各エントリに順次記録される。
この処理の結果、図１１に示す設計レビュー指摘事項テーブル２４には、作業成果物毎に表が作成される。そして、その表毎に、レビュー対象の作業成果物名と、開発フェーズ名と、一連の指摘事項（Ｉ１，．．．，Ｉｍ）及びレビュー者名（Ｐ１，．．．，Ｐｎ）が保持される。また、指摘事項Ｉｋをレビュー者Ｐｊが指摘したことは、指摘事項Ｉｋの行のレビュー者Ｐｊの列を空欄でなく○とすることで示される。
【００７３】
さらに、レビュー対象となった作業成果物に対する指摘事項について、それが他の作業成果物の誤りによって引き起こされていた場合は、その該当作業成果物とその該当作業成果物に対する指摘事項についても、その指摘をしたレビュー者の情報と共に、入力部３から設計レビュー情報記憶部２内の設計レビュー指摘事項テーブル２４の各エントリに順次記録される。
つまり、レビュー対象となった作業成果物に対する指摘の情報だけでなく、その指摘事項から派生して判明した他の作業成果物への指摘の情報も、設計レビュー指摘事項テーブル２４が保持するように、設計レビュー結果の入力が行われる。
【００７４】
次に、品質推定部４が動作する。品質推定部４の動作は、図１２に示す実施の形態３に係る品質推定部４の動作と同じである。
但し、図１２に示す処理Ｓ３００が実施されるときには、上述したように、設計レビュー指摘事項テーブル２４の各エントリに、レビュー対象となった作業成果物に対する指摘の情報だけでなく、その指摘事項から派生して判明した他の作業成果物への指摘の情報が保持されている。このため、実施の形態４における品質推定部４の動作のうち処理Ｓ４１０と同じ効果を持つ処理が、入力部３による設計レビュー指摘事項テーブル２４への設計レビューの情報の入力段階で実施されていることになる。
つまり、処理３００では、指摘事項が発生する原因となった誤りが他の作業成果物にあることがわかった場合に、その作業成果物の誤りとして追加した上で、総誤り数や残存誤り数の推定を行う。
【００７５】
実施の形態５に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、実施の形態４に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１と同様の効果を奏する。
この効果により、プロジェクトの開発品質の精度を高めて推定することができ、また品質対策を適宜緻密に実施することができる。そのため、プロジェクトの開発成果物に対する品質管理の精度を高め、適切な品質での開発が可能となる。
【００７６】
実施の形態６．
図１５は、実施の形態６に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成図である。図１５に示すプロジェクト開発品質管理支援装置１について、実施の形態４に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１と異なる部分のみ説明する。
【００７７】
図１５に示すように、実施の形態６に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、図３に示すプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成に加え、品質情報蓄積・検索部６、品質予測部７、作成作業成果物情報記憶部８を備える。
入力部３は、実施の形態４の入力部３と同様に、設計レビューに関する情報を設計レビュー情報記憶部２の中に入力する。また、入力部３は、作成作業成果物情報記憶部８に、作成した作業成果物に関する各種の情報、例えば開発フェーズ名、作業成果物名、作成者名、作成量、その他の属性（改版情報、事業領域、用いられた要件定義／設計技術等）を入力する。作成作業成果物情報記憶部８は、入力部３から入力されたこれらの情報を保持し、品質予測部７へ提供する。
出力部５は、設計レビュー情報記憶部２の中の情報だけでなく、品質予測部７から渡された情報についても操作者に提示する、あるいは他のシステムに伝達する。
【００７８】
品質情報蓄積・検索部６は、組織で過去に実施された開発プロジェクトにおける各種の作業成果物の作成量、品質、作業工数といった作業成果物に対するメトリクスから得られる実績データや作業成果物の作成者や事業領域といった属性情報を記憶装置に保持する。
また、品質情報蓄積・検索部６は、上記保持する情報から得られる数値情報の中央値や平均値、標準偏差値、またそれらの属性情報との対応関係、さらに作業成果物のメトリクス値及び属性情報に基づき他のメトリクス値を予測するモデル式ないしシミュレーション方法を保持する。例えば、品質情報蓄積・検索部６は、事業領域Ｂｕにおける作成者Ｐｒの教育レベルＥＬと詳細仕様書の頁数Ｓｐ＿ｄｓから、詳細仕様書に入れ込まれる誤りＥｄｓ、プログラムソースコードの作成量Ｓｃｏｄｅ、プログラムソースコードに入れ込まれる誤りＥｃｏｄｅを、それらの９５％予想区間と合わせそれぞれ予測できるモデル式等を保持する。そして、品質情報蓄積・検索部６は、必要に応じて、保持したモデル式やシミュレーション方法を検索できる。
なお、品質情報蓄積・検索部６が保持する情報やモデル式等は、例えばプロジェクト管理オフィス（ＰＭＯ：  Ｐｒｏｊｅｃｔ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｏｆｆｉｃｅ）の要員により四半期毎等で定期的に更新され、常に有効な情報とされる。過去の情報を元に品質情報等のメトリクス情報を予測する技術は、どのようなものであっても構わない。
【００７９】
品質予測部７は、品質情報蓄積・検索部６から得られる情報及びモデル式を用いて、作成作業成果物情報記憶部８から既に作成された作業成果物のメトリクス値及び属性値を得て、また設計レビュー情報記憶部２から作業成果物に関する設計レビュー情報を得て、まだ実施していない開発フェーズの作業で作成される予定の、作業成果物のメトリクス値（作成量や入れ込まれる誤り数、レビューまたは試験で除去される誤り数等）の予測情報を処理装置により計算する。そして、品質予測部７は、出力部５を用いて、計算した予測情報を操作者に提示する、あるいは他のシステムに伝達する。
【００８０】
なお、設計レビュー情報記憶部２は、図１３に示す実施の形態４に係る設計レビュー情報記憶部２と同じ構成である。また、品質推定部４の処理は、実施の形態４に係る品質推定部４の処理と同じである。なお、設計レビュー情報記憶部２や品質推定部４は、他の実施の形態に係る設計レビュー情報記憶部２や品質推定部４と同じであってもよい。
【００８１】
次に、動作について説明する。
まず、要件定義や方式設計、詳細設計、プログラムコードレビュー等の各開発作業で、設計レビューが実施されると、その都度、設計レビューの情報が、実施の形態４に係る入力部３の動作と同じく、入力部３から設計レビュー情報記憶部２内の設計レビュー指摘事項テーブル２５の各エントリに順次記録される。
また、各開発作業で作業成果物が作成されると、その都度、その作業成果物に関する情報として、作製した開発フェーズ名、作成作業成果物名、作成者名、作成量（頁数、ライン数、あるいはファンクションポイント数、画面数、等）、その他の属性（改版情報、事業領域、用いられた要件定義／設計技術等）が、入力部３から作成作業成果物情報記憶部８に順次記録される。
【００８２】
次に、品質推定部４が動作する。品質推定部４は、実施の形態４と同じ図１４に示す動作手順Ｓ４００を行う。処理Ｓ４００を行った結果として、設計レビュー情報記憶部２内の、設計レビュー情報テーブル２２には、設計レビューをした作業成果物それぞれに対する推定された品質情報（推定総誤り数、推定標準偏差、推定残存誤り数）が記録される。また、開発フェーズ別品質情報テーブル２３には、開発フェーズ名それぞれに対応した推定された品質情報（推定総誤り数、推定標準偏差、推定残存誤り数）が記録される。
【００８３】
次に、品質予測部７が動作する。図１６は、実施の形態６に係る品質予測部７の動作手順Ｓ５００を示す動作フロー図である。
動作手順Ｓ５００では、まず作成作業成果物情報記憶部８と、設計レビュー情報記憶部２内の設計レビュー情報テーブル２２及び開発フェーズ別品質情報テーブル２３とを検索する（Ｓ５０１）。そして、既に実施されている開発フェーズの作業、既に作成されている作業成果物、既に設計レビューがされている作業成果物を確認して、既実施事項リストＬ１を作成する。
次に、この既実施事項リストＬ１を元に品質情報蓄積・検索部６が保持する、プロジェクトにおける開発フェーズの情報と作成作業成果物の一覧の情報と比較する（Ｓ５０２）。そして、まだ、実施されておらず、これから実施することになる開発フェーズの作業及びこれから作成する予定となる作業成果物の一覧として要実施事項リストＬ２を作成する。
次に、要実施事項リストＬ２に基づき、これから作成する予定の作業成果物の作成量及び品質情報（入れ込まれる誤り数、及び設計レビューまたは試験で除去される誤り数）について、推定値とその推定される標準偏差を予測計算する（Ｓ５０３）。なお、予測計算には、作成作業成果物情報記憶部８、設計レビュー情報テーブル２２、及び開発フェーズ別品質情報テーブル２３にある情報を元に、品質情報蓄積・検索部６にある適用可能なモデル式またシミュレーション方法を用いる。
そして、今後作成する作業成果物に対して予測された作業量及び品質情報（入れ込まれる誤り数）、予測された設計レビュー及び試験の結果（除去できる誤り数）、予測された開発フェーズでの品質情報（残存誤り数または累積誤り数）について、それぞれ９５％予測区間を計算する（Ｓ５０４）。計算した９５％予測区間は、出力部５を介して、操作者に提示する、あるいは他のシステムに伝達される。
【００８４】
実施の形態６に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、既に実施した作業に関しては実施の形態４に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１と同様の効果を奏する。
さらに、実施の形態６に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、今後予定する作業に関する予測情報を得ることができるという効果も得られる。
【００８５】
図１７は、実施の形態６に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１で推定した総誤り数及び残存誤り数の推定値及び予測区間に関するグラフである。
図１７では、既に実施している要求定義から詳細設計のレビューまでの情報は、品質推定部４の処理により、要件定義後の設計レビュー結果に基づく誤り数の推定（１）、方式設計後の設計レビュー結果に基づく誤り数の推定（２）、詳細設計後の設計レビュー結果に基づく誤り数の推定（３）の３回の誤り数の推定を行い求めたものである。また、まだ実施していない作業フェーズの作業である、コード作成とコードの設計レビューの結果、単体試験、結合試験、総合試験の結果については、品質予測部７の処理により予測したものである。（ａ）が残存誤り数（入れ込んだ誤り数−除去した誤り数）のグラフ、（ｂ）が累積誤り数のグラフ（入れ込んだ誤り数の累積、及び除去した誤り数の累積）のグラフである。
このように、今後予定する作業に関する予測情報を得ることができ、予測情報を参照してプロジェクトの品質管理を実施できる。
【００８６】
実施の形態６に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の品質予測部７は、予測のために用いる情報として、設計レビューで得られた情報から推定した総誤り数や残存誤り数を用いる。そのため、その予測の結果は、精度が高くなる。このため、精度の高い予測情報を元に、誤り数の推定値を把握しながらプロジェクトの品質管理を実施できるので、プロジェクトの開発成果物に対する品質管理の精度を高め、適切な品質での開発が可能となる。
【００８７】
実施の形態７．
図１８は、実施の形態７に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成図である。図１８に示すプロジェクト開発品質管理支援装置１について、図１５に示すプロジェクト開発品質管理支援装置１と異なる部分のみ説明する。
【００８８】
図１８に示すように、実施の形態７に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、図１５に示すプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成に加え、工数予測部９を備える。
工数予測部９は、品質予測部７で予測した、まだ実施していない設計レビュー及び試験で挙がる誤り数の推定値を元に、設計レビューで予測される誤りの処置工数及び試験で予測される誤りの処置工数を処理装置により計算する。なお、工数予測部９は、品質情報蓄積・検索部６が保持する開発フェーズに応じた設計レビューの誤りに対する工数の分布及び各試験で挙がる誤りに対する工数の分布を用いて、処置工数を計算する。
なお、出力部５は、設計レビュー情報記憶部２の中の情報と、品質予測部７から渡された情報だけでなく、工数予測部９から渡される情報についても、操作者に提示する、あるいは他のシステムに伝達する。
【００８９】
次に、動作について説明する。
実施の形態６と同じように入力部３、品質推定部４（動作手順Ｓ４００）、品質予測部７（動作手順Ｓ５００）が動作する。
また、このため推定及び予測の出力は、実施の形態６において図１７を用いて説明した通りである。したがって、品質予測部７が動作した結果として、まだ実施していない設計レビューでの誤り数と試験での誤り数が９５％予測区間で予測される。図１７に示した例では、
（ａ）コード作成の対する設計レビューで挙がる誤り数
（ｂ）単体試験で挙がる誤り数
（ｃ）結合試験で挙がる誤り数
（ｄ）総合試験で挙がる誤り数
が予測される事項である。
この実施の形態では、品質情報蓄積・検索部６に、過去の開発経験から得たこれら（ａ）から（ｄ）の誤りに対応した処置工数の分布が保持されている。これらの情報を元に、工数予測部９は、（ａ）と対応した処置工数の分布から、設計レビューで挙がる誤りの処置工数の見込み値（分布）をシミュレーションで得て、出力部５を用いて、操作者に提示する、また他のシステムに伝達する。同様に、工数予測部９は、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）それぞれについてもその誤りの処置工数の見込み値（分布）を得て、出力部５を用いて操作者に提示する。
【００９０】
実施の形態７に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、実施の形態６に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１と同様の効果を奏する。
さらに、実施の形態７に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、今後実施する開発フェーズにおける誤り処置の工数（見込み値、分布）を得ることから、開発プロジェクトのスケジュール及び工数に対する影響度を知ることができる。開発プロジェクトのスケジュール及び工数に対する影響度に基づき品質管理のあり方を調整することできるので、プロジェクトの開発成果物に対する品質管理の精度を高め、適切な品質での開発が可能となる。
【００９１】
実施の形態８．
実施の形態８に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成は、実施の形態６に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１の構成と同じである。
【００９２】
次に、動作について説明する。
実施の形態６と同じように入力部３、品質推定部４（動作手順Ｓ４００）、品質予測部７（動作手順Ｓ５００）が動作する。なお、品質予測部７は、既に実施されている設計レビューや試験に対しても、品質情報蓄積・検索部６に保存される過去の開発経験から得た予測のモデル式またはシミュレーション方法を用いた予測値を求め提示する。また、品質推定部４は、動作手順Ｓ４００だけでなく、動作手順Ｓ３００を用いてもそう誤り数及び残存誤り数の推定を行う。
このように動作することにより、出力部５は、図１７に示すような品質の推定及び予測の情報を複数種類出力し、操作者に提示する。
【００９３】
実施の形態８に係るプロジェクト開発品質管理支援装置１は、プロジェクト管理者は、品質の推定及び予測の情報について、複数の情報からより実績に沿う推定及び予測の情報を選択することができる。そのため、品質情報（誤り数）の開発フェーズ全体に亘る取扱いを定め、品質管理のあり方を調整することできる。その結果、プロジェクトの開発成果物に対する品質管理の精度を高め、適切な品質での開発が可能となる。
【００９４】
次に、実施の形態におけるプロジェクト開発品質管理支援装置１のハードウェア構成について説明する。
図１９は、プロジェクト開発品質管理支援装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。
図１９に示すように、プロジェクト開発品質管理支援装置１は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、ＬＣＤ９０１（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）、キーボード９０２（Ｋ／Ｂ）、通信ボード９１５、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０（固定ディスク装置）の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。磁気ディスク装置９２０は、所定の固定ディスクインタフェースを介して接続される。
【００９５】
ＲＯＭ９１３、磁気ディスク装置９２０は、不揮発性メモリの一例である。ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３とＲＡＭ９１４と磁気ディスク装置９２０とは、記憶装置（メモリ）の一例である。また、キーボード９０２、通信ボード９１５は、入力装置の一例である。また、通信ボード９１５は、通信装置（ネットワークインタフェース）の一例である。さらに、ＬＣＤ９０１は、表示装置の一例である。
【００９６】
磁気ディスク装置９２０又はＲＯＭ９１３などには、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。
【００９７】
プログラム群９２３には、上記の説明において「入力部３」、「品質推定部４」、「出力部５」、「品質情報蓄積・検索部６」、「品質予測部７」、「工数予測部９」等として説明した機能を実行するソフトウェアやプログラムやその他のプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、上記の説明において「設計レビュー情報記憶部２」、「品質情報蓄積・検索部６」、「作成作業成果物情報記憶部８」に格納される情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「データベース」の各項目として記憶される。「データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示などのＣＰＵ９１１の動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示のＣＰＵ９１１の動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
【００９８】
また、上記の説明におけるフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、その他光ディスク等の記録媒体やＩＣチップに記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体や電波によりオンライン伝送される。
また、上記の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」、「〜手段」、「〜機能」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。また、「〜装置」として説明するものは、「〜回路」、「〜機器」、「〜手段」、「〜機能」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。さらに、「〜処理」として説明するものは「〜ステップ」であっても構わない。すなわち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、ＲＯＭ９１３等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、上記で述べた「〜部」としてコンピュータ等を機能させるものである。あるいは、上記で述べた「〜部」の手順や方法をコンピュータ等に実行させるものである。
【符号の説明】
【００９９】
１  プロジェクト開発品質管理支援装置、２  設計レビュー情報記憶部、３  入力部、４  品質推定部、５  出力部、６  品質情報蓄積・検索部、７  品質予測部、８  作成作業成果物情報記憶部、９  工数予測部、２１  設計レビュー記録テーブル、２２  設計レビュー情報テーブル、２３  開発フェーズ別品質情報テーブル、２４，２５  設計レビュー指摘事項テーブル。
【図１】
2012027761.tif 000003
【図２】
2012027761.tif 000004
【図３】
2012027761.tif 000005
【図４】
2012027761.tif 000006
【図５】
2012027761.tif 000007
【図６】
2012027761.tif 000008
【図７】
2012027761.tif 000009
【図８】
2012027761.tif 000010
【図９】
2012027761.tif 000011
【図１０】
2012027761.tif 000012
【図１１】
2012027761.tif 000013
【図１２】
2012027761.tif 000014
【図１３】
2012027761.tif 000015
【図１４】
2012027761.tif 000016
【図１５】
2012027761.tif 000017
【図１６】
2012027761.tif 000018
【図１７】
2012027761.tif 000019
【図１８】
2012027761.tif 000020
【図１９】
2012027761.tif 000021