(57)【要約】【課題】各開発工程の期間に重複がある場合であっても欠陥発生数の予測値を得られるようにすることを目的とする。【解決手段】調整期間長算出部１２０は、工程期間データ２１０に基づいて、開発工程毎に、当該工程の実施期間を調整した調整期間の長さであって他の開発工程の調整した実施期間と重複しない調整期間の長さを当該工程の調整期間長として算出する。プロット点算出部１３０は、各開発工程の調整期間長と欠陥発生データ２３０が示す各開発工程の欠陥発生数とを用いて離散型レイリー式のグラフのプロット点を算出する。モデル当てはめ部１４０は、プロット点に基づいて離散型レイリー式を算出し、算出した離散型レイリー式に基づいて欠陥発生数の予測値を算出する。【選択図】図１
2013246649.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
実施期間の一部が重複した少なくとも２つの工程を含んだ複数の工程の工程毎に実施期間を記憶する実施期間記憶部と、
前記複数の工程の工程毎に当該工程で発生した発生事項の数を発生数として記憶する発生数記憶部と、
前記実施期間記憶部に記憶された各実施期間に基づいて、前記複数の工程の工程毎に、当該工程の実施期間を調整した調整期間の長さであって他の工程の調整した実施期間と重複しない調整期間の長さを当該工程の調整期間長として算出する調整期間長算出部と、
前記調整期間長算出部によって算出された各調整期間長と前記発生数記憶部に記憶された各発生数とを用いて発生数に関する予測値を算出する予測値算出部と
を備えることを特徴とする発生数予測装置。
【請求項２】
前記予測値算出部は、前記各調整期間長と前記各発生数とを用いて離散型レイリーモデルのモデル式を算出し、算出した離散型レイリーモデルのモデル式に基づいて前記予測値を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の発生数予測装置。
【請求項３】
前記調整期間長算出部は、前記各調整期間長の合計の長さが前記複数の工程の全体の実施期間の長さを超えないように前記各調整期間長を算出する
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の発生数予測装置。
【請求項４】
前記発生数予測装置は、さらに、
前記実施期間記憶部に記憶された各実施期間のうち実施期間の一部が互いに重複する第一の重複工程と第二の重複工程とのそれぞれの実施期間に基づいて、前記第一の重複工程と前記第二の重複工程との重複する期間の長さを重複期間長として算出する重複期間長算出部を備え、
前記調整期間長算出部は、前記重複期間長算出部によって算出された重複期間長を前記第一の重複工程の実施期間長と前記第二の重複工程の実施期間長との少なくともいずれかから差し引くことによって前記第一の重複工程の調整期間長と前記第二の重複工程の調整期間長とを算出する
ことを特徴とする請求項１から請求項３いずれかに記載の発生数予測装置。
【請求項５】
前記調整期間長算出部は、前記複数の工程の工程毎に前記複数の工程の実施期間長の合計の長さに対する当該工程の実施期間長の割合を調整期間割合として算出し、前記複数の工程の全体の実施期間の長さに対する前記調整期間割合の長さを当該工程の調整期間長として算出する
ことを特徴とする請求項１から請求項３いずれかに記載の発生数予測装置。
【請求項６】
前記調整期間長算出部は、異なる調整方法によって前記複数の工程それぞれの調整期間長として複数種類の調整期間長を算出し、
前記予測値算出部は、前記調整期間長算出部によって算出された複数種類の各調整期間長と前記発生数記憶部に記憶された各発生数とを用いて複数種類の予測値を算出する
ことを特徴とする請求項１から請求項５いずれかに記載の発生数予測装置。
【請求項７】
前記発生数予測装置は、さらに、
前記予測値算出部によって算出された複数種類の予測値に基づいて予測値の平均値を算出する予測平均値算出部を備える
ことを特徴とする請求項６記載の発生数予測装置。
【請求項８】
前記発生数予測装置は、さらに、
前記複数種類の予測値毎に当該予測値と前記平均値との差をリスク値として算出するリスク値算出部を備える
ことを特徴とする請求項７記載の発生数予測装置。
【請求項９】
実施期間記憶部と、発生数記憶部と、調整期間長算出部と、予測値算出部とを備える発生数予測装置を用いる発生数予測方法であって、
前記実施期間記憶部は、実施期間の一部が重複した少なくとも２つの工程を含んだ複数の工程の工程毎に実施期間を記憶する記憶部であり、
前記発生数記憶部は、前記複数の工程の工程毎に当該工程で発生した発生事項の数を発生数として記憶する記憶部であり、
前記調整期間長算出部が、前記実施期間記憶部に記憶された各実施期間に基づいて、前記複数の工程の工程毎に、当該工程の実施期間を調整した調整期間の長さであって他の工程の調整した実施期間と重複しない調整期間の長さを当該工程の調整期間長として算出し、
前記予測値算出部が、前記調整期間長算出部によって算出された各調整期間長と前記発生数記憶部に記憶された各発生数とを用いて発生数に関する予測値を算出する
ことを特徴とする発生数予測方法。
【請求項１０】
請求項９記載の発生数予測方法をコンピュータに実行させるための発生数予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、ソフトウエア開発時の欠陥の発生数を予測する発生数予測装置、発生数予測方法および発生数予測プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ソフトウエア開発時の欠陥の発生数を予測する技術として、開発の全工程に渡る予測が可能な「レイリーモデル」という動的モデルが存在する。
レイリーモデルは、等間隔の時間毎に欠陥が発生するという条件下で欠陥の発生数を予測することが可能なモデルである。これは、欠陥の発生数を時系列に並べるとその並びがレイリーモデルの曲線に沿う、という研究結果に基づいている。
本モデルを利用すると、開発期間全体に渡る総欠陥発生数の予測値や、ある特定時点で発見可能な欠陥発生数の予測値を得ることができる。また、これらを利用することにより、残存欠陥数や以降で発生する欠陥数の予測等を行うことができる。
しかし、実際のソフトウエア開発では、欠陥は非等間隔の時間毎に発生する。例えば、レビューや試験を行った日のみ欠陥が発生する（欠陥が見つかる）といった状況が普通である。このため、実開発には「離散型レイリーモデル」という動的モデルが利用される。
【０００３】
離散型レイリーモデルは、動的モデルであるため、開発途中に利用してその後の欠陥発生数の予測値を得ることができる。本モデルを利用するために、過去のプロジェクトでの欠陥発生数の情報は不要である。
本モデルは、「工程開始時刻」「工程終了時刻」「欠陥発生時刻」の３つのデータを実測するだけで良いという特徴を持ち、他の欠陥数予測技術と比較すると必要な入力情報が非常に少ない。ただし、本モデルの利用には、各開発工程の期間に重複がないことが条件となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２５０９３７号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】野中、「離散的に観測された欠陥データへのレイリーモデル適用について」、『ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム２０１０ワークショップ・ポスター展示論文集』２頁、情報処理学会シンポジウムシリーズＶｏｌ．２０１０、Ｎｏ．２、情報処理学会ソフトウェア工学研究会
【非特許文献２】安藝、野中、「摘出済み欠陥数を考慮したレイリーモデルに基づくソフトウェア欠陥予測手法」、『２０１０年秋季全国研究発表大会要旨集』４ページ，経営情報学会
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、例えば、各開発工程の期間に重複がある場合であっても欠陥発生数の予測値を得られるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の発生数予測装置は、
実施期間の一部が重複した少なくとも２つの工程を含んだ複数の工程の工程毎に実施期間を記憶する実施期間記憶部と、
前記複数の工程の工程毎に当該工程で発生した発生事項の数を発生数として記憶する発生数記憶部と、
前記実施期間記憶部に記憶された各実施期間に基づいて、前記複数の工程の工程毎に、当該工程の実施期間を調整した調整期間の長さであって他の工程の調整した実施期間と重複しない調整期間の長さを当該工程の調整期間長として算出する調整期間長算出部と、
前記調整期間長算出部によって算出された各調整期間長と前記発生数記憶部に記憶された各発生数とを用いて発生数に関する予測値を算出する予測値算出部とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、例えば、各開発工程の期間に重複がある場合であっても欠陥発生数（発生数の一例）の予測値を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１における欠陥発生数予測装置１００の機能構成図。
【図２】実施の形態１における欠陥発生数予測装置１００の欠陥発生数予測方法を示すフローチャート。
【図３】実施の形態１における工程期間データ２１０の一例を示す図。
【図４】実施の形態１における重複期間長データ３１０の一例を示す図。
【図５】実施の形態１における工程調整方式データ２２０の一例を示す図。
【図６】実施の形態１における調整期間長データ３２０の一例を示す図。
【図７】実施の形態１における欠陥発生データ２３０の一例を示す図。
【図８】実施の形態１におけるプロット点データ３３０の一例を示す図。
【図９】実施の形態１における離散型レイリー式の近似曲線３０１を示すグラフ。
【図１０】実施の形態１における予測値データ３４０の一例を示す図。
【図１１】実施の形態１における平均プロット点データ３３０Ａの一例を示す図。
【図１２】実施の形態１における平均予測値データ３４０Ａの一例を示す図。
【図１３】実施の形態１におけるリスクデータ３５０の一例を示す図。
【図１４】実施の形態１における予測結果データ３６０の一例を示す図。
【図１５】実施の形態１における欠陥発生数予測装置１００のハードウェア資源の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態１．
各開発工程の期間に重複がある場合であっても欠陥発生数の予測値を得られるようにすることを目的とする。
但し、欠陥（不良、エラー、バグともいう）は各工程で発生する発生事項の一例であり、欠陥以外の発生事項について発生数の予測値を得るために実施の形態１を適用しても構わない。
【００１１】
図１は、実施の形態１における欠陥発生数予測装置１００の機能構成図である。
実施の形態１における欠陥発生数予測装置１００の機能構成について、図１に基づいて説明する。
【００１２】
欠陥発生数予測装置１００（発生数予測装置の一例）は、重複期間長算出部１１０、調整期間長算出部１２０、プロット点算出部１３０、モデル当てはめ部１４０、方式平均算出部１５０、リスク算出部１６０、予測結果出力部１７０および予測装置記憶部１９０を備える。
【００１３】
予測装置記憶部１９０（実施期間記憶部、発生数記憶部の一例）は、欠陥発生数予測装置１００で使用するデータを記憶する。
例えば、予測装置記憶部１９０は、工程期間データ２１０、工程調整方式データ２２０および欠陥発生データ２３０を予め記憶する。
例えば、予測装置記憶部１９０は、各機能構成によって生成される重複期間長データ３１０、調整期間長データ３２０、プロット点データ３３０、予測値データ３４０、平均プロット点データ３３０Ａ、平均予測値データ３４０Ａ、リスクデータ３５０および予測結果データ３６０を記憶する。
各データの詳細については後述する。
【００１４】
重複期間長算出部１１０は、これまでに実施された開発工程毎に開発工程が実施された期間（以下、「工程期間」という）を設定した工程期間データ２１０に基づいて、重複期間長データ３１０を生成する。
重複期間長データ３１０は、開発工程毎に他の開発工程の工程期間と重複した期間の長さ（以下、「重複期間長」という）を設定したデータである。
【００１５】
調整期間長算出部１２０は、重複期間長データ３１０と工程調整方式データ２２０とに基づいて調整期間長データ３２０を生成する。
調整期間長データ３２０は、工程調整方式データ２２０で指定される調整方式毎に各開発工程の工程期間を調整した調整期間の長さ（以下、「調整期間長」という）を設定したデータである。
【００１６】
プロット点算出部１３０は、調整期間長データ３２０と欠陥発生データ２３０とに基づいてプロット点データ３３０を生成する。
プロット点データ３３０は、調整方式毎に各開発工程の欠陥発生率を設定したデータである。
【００１７】
モデル当てはめ部１４０（予測値算出部の一例）は、プロット点データ３３０に基づいて離散型レイリーモデルのモデル式を算出し、算出したモデル式に基づいて予測値データ３４０を生成する。
離散型レイリーモデルは、各時点の欠陥の発生数（発見数、検出数ともいう）を予測するためのものである。
予測値データ３４０は、調整方式毎に欠陥発生数の予測値を設定したデータである。
【００１８】
方式平均算出部１５０（予測平均値算出部の一例）は、プロット点データ３３０に基づいて平均プロット点データ３３０Ａを生成し、予測値データ３４０に基づいて平均予測値データ３４０Ａを生成する。
平均プロット点データ３３０Ａは、各調整方式の欠陥発生率の平均値を設定したデータである。
平均予測値データ３４０Ａは、各調整方式の欠陥発生数（予測値）の平均値（以下、「発生数予測平均値」という）を設定したデータである。
【００１９】
リスク算出部１６０（リスク値算出部の一例）は、予測値データ３４０と平均予測値データ３４０Ａとに基づいてリスクデータ３５０を生成する。
リスクデータ３５０は、調整方式毎に予測値と平均値との差分を設定したデータである。
【００２０】
予測結果出力部１７０は、プロット点データ３３０、平均プロット点データ３３０Ａ、予測値データ３４０、平均予測値データ３４０Ａまたはリスクデータ３５０に基づいて予測結果データ３６０を生成する。
予測結果データ３６０は、欠陥発生数の予測結果に関するデータである。
【００２１】
図２は、実施の形態１における欠陥発生数予測装置１００の欠陥発生数予測方法を示すフローチャートである。
実施の形態１における欠陥発生数予測装置１００の欠陥発生数予測方法について、図２に基づいて説明する。
【００２２】
Ｓ１１０において、重複期間長算出部１１０は、工程期間データ２１０に基づいて重複期間長データ３１０を生成する。
重複期間長データ３１０の生成方法の具体例について、以下に説明する。
【００２３】
図３は、実施の形態１における工程期間データ２１０の一例を示す図である。
実施の形態１における工程期間データ２１０の一例について、図３に基づいて説明する。
【００２４】
工程期間データ２１０は、「工程名」「開始時刻」「終了時刻」を対応付けている。
「工程名」は、当該開発工程を識別する工程名（識別子）を示す。
「開始時刻」は、当該開発工程の開始時刻として最初の開発工程の開始時点から当該開発工程の開始時点までの経過時間を示す（以下同様）。
「終了時刻」は、当該開発工程の終了時刻として最初の開発工程の開始時点から当該開発工程の終了時点までの経過時間を示す（以下同様）。「結合試験」工程の括弧書きの終了時刻は予定の終了時刻を示している。
【００２５】
開発工程の工程期間長は、「工程期間長＝終了時刻−開始時刻」で表すことができる。
例えば、「要件定義」工程の工程期間長は「１４（＝１４−０）」である。
また、「外内仕作成」工程の工程期間長は「５０（＝６０−１０）」であり、「製造・単体試験」工程の工程期間長は「３６（＝７１−３５）」である。
【００２６】
前工程と後工程との重複する工程期間の長さ（重複期間長）は、「重複期間長＝前工程の終了時刻−後工程の開始時刻」で表すことができる。
例えば、「要件定義」工程と「外内仕作成」工程との重複期間長は「４（＝１４−１０）」である。
また、「外内仕作成」工程と「製造・単体試験」工程との重複期間長は「２５（＝６０−３５）」であり、「製造・単体試験」工程と「結合試験」工程と重複期間長は「１（＝７１−７０）」である。
【００２７】
図４は、実施の形態１における重複期間長データ３１０の一例を示す図である。
実施の形態１における重複期間長データ３１０の一例について、図４に基づいて説明する。
【００２８】
重複期間長データ３１０は、「工程名」「工程期間長」「重複期間長」を対応付けている。
「工程名」は、開発工程の名称を示す。
「工程期間長」は、開発工程の工程期間長を示す。
「重複期間長」は、後工程との重複期間長を示す。
【００２９】
例えば、重複期間長算出部１１０は、図３の工程期間データ２１０に基づいて開発工程毎に重複期間長を算出し、図４の重複期間長データ３１０を生成する。
【００３０】
図２に戻り、欠陥発生数予測方法の説明を続ける。
Ｓ１１０の後、Ｓ１２０に進む。
【００３１】
Ｓ１２０において、調整期間長算出部１２０は、重複期間長データ３１０と工程調整方式データ２２０とに基づいて調整期間長データ３２０を生成する。
調整期間長データ３２０の生成方法の具体例について、以下に説明する。
【００３２】
図５は、実施の形態１における工程調整方式データ２２０の一例を示す図である。
実施の形態１における工程調整方式データ２２０の一例について説明する。
【００３３】
工程調整方式データ２２０は、「方式名」「調整方式情報」を対応付けている。
「方式名」は、各開発工程の工程期間長を調整する調整方式の名称（識別子）を示す。
ここで、工程期間長の調整とは、最初の開発工程の開始時点から最後に実施した開発工程の終了時点までの全体の工程期間内で、各開発工程の工程期間を重複期間を含まない工程期間に置き換えて工程期間長（調整期間長）を算出することである。
「調整方式情報」は、工程期間長を調整するための情報を示す。例えば、「調整方式情報」は、工程期間長を調整するための計算式（以下、「調整式」という）を示す。
【００３４】
例えば、「方式１」は、前工程と後工程とのそれぞれの工程期間長から重複期間長の半分を差し引く方式であるものとする。
この場合、調整期間長を計算するための「調整式１」は「調整期間長＝調整前の終了時刻−（重複期間長／２）−調整後の開始時刻」で表すことができる。
調整前の終了時刻とは工程期間データ２１０（図３参照）が示す終了時刻のことである。
調整後の開始時刻は前工程の調整後の終了時刻と同じである。つまり、調整後の開始時刻とは前工程の調整後の開始時刻に前工程の調整期間長を足した時間のことである。言い換えると、調整後の開始時刻は前工程までの調整期間長を合計した時間である。
【００３５】
図４の重複期間長データ３１０を用いた場合、「要件定義」工程の調整期間長は「１２（＝１４−（４／２）−０）」である。
また、「外内仕作成」工程の調整期間長は「３５．５（＝６０−（２５／２）−（０＋１２））」であり、「製造・単体試験」工程の調整期間長は「２３（＝７１−（１／２）−（１２＋３５．５））」である。
【００３６】
例えば、「方式２」は、工程期間長の比率に応じて工程期間長を圧縮する方式であるものとする。
この場合、調整期間長を計算するための「調整式２」は「調整期間長＝（工程期間長／工程期間長の合計）×全体の工程期間長」で表すことができる。
図３の工程期間データ２１０と図４の重複期間長データ３１０とを用いた場合、「要件定義」工程の調整期間長は「９．９４（＝（１４／１００）×７１）」である。
また、「外内仕作成」工程の調整期間長は「３５．５（＝（５０／１００）×７１」であり、「製造・単体試験」工程の調整期間長は「２５．５６（＝（３６／１００）×７１）」である。
【００３７】
図６は、実施の形態１における調整期間長データ３２０の一例を示す図である。
実施の形態１における調整期間長データ３２０の一例について、図６に基づいて説明する。
【００３８】
調整期間長データ３２０は、「工程名」「工程期間長」「調整期間長」を対応付けている。
「工程名」は、開発工程の名称を示す。
「工程期間長」は、開発工程の（調整前の）工程期間長を示す。
「調整期間長」は、調整方式毎に、開発工程の調整後の工程期間長（調整期間長）を示す。
【００３９】
例えば、調整期間長算出部１２０は、図４の重複期間長データ３１０と図５の工程調整方式データ２２０（調整式１・２は上記の通り）とに基づいて調整方式毎に各開発工程の調整期間長を算出し、図６の調整期間長データ３２０を生成する。
【００４０】
図２に戻り、欠陥発生数予測方法の説明を続ける。
Ｓ１２０の後、Ｓ１３０に進む。
【００４１】
Ｓ１３０において、プロット点算出部１３０は、調整期間長データ３２０と欠陥発生データ２３０とに基づいてプロット点データ３３０を生成する。
プロット点データ３３０の生成方法の具体例について、以下に説明する。
【００４２】
開発工程の調整期間の中間時刻（以下、「Ｘ値」という）は、「Ｘ値＝前工程の調整後の終了時刻＋（当該工程の調整期間長／２）」で表すことができる。
図６の調整期間長データ３２０を用いた場合、「要件定義」工程のＸ値は、方式１で「６（＝０＋（１２／２））」であり、方式２で「４．９７（＝０＋（９．９４／２））」である。
また、「外内仕作成」工程のＸ値は、方式１で「２９．７５（＝１２＋（３５．５／２））」であり、方式２で「２７．６９（＝９．９４＋（３５．５／２））」である。
【００４３】
図７は、実施の形態１における欠陥発生データ２３０の一例を示す図である。
実施の形態１における欠陥発生データ２３０の一例について、図７に基づいて説明する。
【００４４】
欠陥発生データ２３０は、「工程名」「欠陥発生数」を対応付けている。
「工程名」は、開発工程の名称を示す。
「欠陥発生数」は、開発工程の工程期間に発見された欠陥の個数を示す。
【００４５】
開発工程の欠陥発生率（以下、「Ｙ値」という）は、「Ｙ値＝欠陥発生数÷調整期間長」で表すことができる。
図７の欠陥発生データ２３０と図６の調整期間長データ３２０とを用いた場合、「要件定義」工程のＹ値は、方式１で「０．２５（＝３÷１２）」であり、方式２で「０．３０（＝３÷９．９４）」である。
【００４６】
図８は、実施の形態１におけるプロット点データ３３０の一例を示す図である。
実施の形態１におけるプロット点データ３３０の一例について、図８に基づいて説明する。
【００４７】
プロット点データ３３０は、「方式名」「工程名」「Ｘ値」「Ｙ値」を対応付けている。
「方式名」は、調整方式の名称を示す。
「工程名」は、開発工程の名称を示す。
「Ｘ値」は、開発工程の調整期間の中間時刻を示す。
「Ｙ値」は、開発工程の欠陥発生率を示す。
【００４８】
例えば、プロット点算出部１３０は、図６の調整期間長データ３２０と図７の欠陥発生データ２３０とに基づいて調整方式毎に各開発工程のＸ値とＹ値とを算出し、図８のプロット点データ３３０を生成する。
【００４９】
図２に戻り、欠陥発生数予測方法の説明を続ける。
Ｓ１３０の後、Ｓ１４０に進む。
【００５０】
Ｓ１４０において、モデル当てはめ部１４０は、プロット点データ３３０に基づいて調整方式毎に離散型レイリーモデルのモデル式を算出し、算出したモデル式に基づいて予測値データ３４０を生成する。以下、離散型レイリーモデルのモデル式を「離散型レイリー式」という。
予測値データ３４０の生成方法について、以下に説明する。
【００５１】
離散型レイリー式は以下の式（１）で表すことができる。式（１）で用いている符号の意味は次の通りである。
「ｆ（ｔ）」は、時刻ｔにおける欠陥発生率である。
「Ｋ」は、発生する欠陥の個数（総欠陥発生数）である。
「Ｃ」は、「Ｃ＝√２×ｔｍ」の関係を満たすパラメタ値である（√２は２の平方根を意味する）。
「ｔｍ」は、ｆ（ｔ）が最大になる時刻（障害発生数最大時刻）である。
【００５２】
【数１】
2013246649.tif 000003
【００５３】
図９は、実施の形態１における離散型レイリー式の近似曲線３０１を示すグラフである。
図９において、「工程１」は「要件定義」工程を意味し、「工程２」は「外内仕作成」工程を意味し、「工程３」は「製造・単体試験」工程を意味し、「工程４」は「結合試験」工程を意味する。
【００５４】
例えば、モデル当てはめ部１４０は、プロット点データ３３０（図８参照）が示す「方式１」の各工程のプロット点（Ｘ値，Ｙ値）（図中の丸印）について近似曲線３０１を表す離散型レイリー式を最小二乗法によって算出する。Ｘ値は離散型レイリー式の「ｔ」に相当する値であり、Ｙ値は離散型レイリー式の「ｆ（ｔ）」に相当する値である。
そして、モデル当てはめ部１４０は、算出した離散型レイリー式から総欠陥発生数「Ｋ」とパラメタ値「Ｃ」とを取得する。
同様に、モデル当てはめ部１４０は、他の調整方式「方式２」についても総欠陥発生数「Ｋ」およびパラメタ値「Ｃ」を算出する。
【００５５】
例えば、モデル当てはめ部１４０は、調整方式毎に離散型レイリー式に基づいて以下のような予測値を算出する。
モデル当てはめ部１４０は、離散型レイリー式を計算して各開発工程の総欠陥発生数「Ｋ」を算出する。
モデル当てはめ部１４０は、各調整方式の総欠陥発生数「Ｋ」の標準誤差および各調整方式のパラメタ値「Ｃ」の標準誤差（統計値の一例）を算出する。
【００５６】
モデル当てはめ部１４０は、各調整方式の総欠陥発生数「Ｋ」、パラメタ値「Ｃ」または予測値を設定して予測値データ３４０を生成する。
【００５７】
図１０は、実施の形態１における予測値データ３４０の一例を示す図である。
実施の形態１における予測値データ３４０の一例について、図１０に基づいて説明する。
【００５８】
予測値データ３４０は、「方式名」「工程名」「総欠陥発生数」「総欠陥発生数標準誤差」「パラメタ値」「パラメタ値標準誤差」を対応付けている。
「方式名」は、調整方式の名称を示す。
「工程名」は、開発工程の名称または「合計」を示す。
「総欠陥発生数」は、当該工程の総欠陥発生数「Ｋ」または「合計」の総欠陥発生数「Ｋ」を示す。
「総欠陥発生数標準誤差」は、各調整方式の「合計」の総欠陥発生数「Ｋ」の標準誤差を示す。
「パラメタ値」は、パラメタ値「Ｃ」を示す。
「パラメタ値標準誤差」は、各調整方式のパラメタ値「Ｃ」の標準誤差を示す。
【００５９】
図２に戻り、欠陥発生数予測方法の説明を続ける。
Ｓ１４０の後、Ｓ１５０に進む。
【００６０】
Ｓ１５０において、方式平均算出部１５０は、プロット点データ３３０に基づいて各調整方式のプロット点（Ｘ値，Ｙ値）の平均値を算出し、算出したプロット点の平均値を設定して平均プロット点データ３３０Ａを生成する。
また、方式平均算出部１５０は、予測値データ３４０に基づいて各調整方式の予測値（「Ｋ」「Ｃ」に関する値を含む。以下同様。）の平均値を算出し、算出した予測値の平均値を設定して平均予測値データ３４０Ａを生成する。
【００６１】
図１１は、実施の形態１における平均プロット点データ３３０Ａの一例を示す図である。
実施の形態１における平均プロット点データ３３０Ａの一例について、図１１に基づいて説明する。
【００６２】
平均プロット点データ３３０Ａは、「工程名」「Ｘ値」「Ｙ値」を対応付けている。
「工程名」は、開発工程の名称を示す。
「Ｘ値」は、各調整方式の当該工程のＸ値の平均を示す。
「Ｙ値」は、各調整方式の当該工程のＹ値の平均を示す。
【００６３】
例えば、方式平均算出部１５０は、図８のプロット点データ３３０に基づいて図１１の平均プロット点データ３３０Ａを生成する。
【００６４】
図１２は、実施の形態１における平均予測値データ３４０Ａの一例を示す図である。
実施の形態１における平均予測値データ３４０Ａの一例について、図１２に基づいて説明する。
【００６５】
平均予測値データ３４０Ａは、「工程名」「総欠陥発生数」「総欠陥発生数標準誤差」「パラメタ値」「パラメタ値標準誤差」を対応付けている。
「工程名」は、開発工程の名称を示す。
「総欠陥発生数」は、各調整方式の当該工程（または「合計」）の総欠陥発生数「Ｋ」の平均値を示す。
「総欠陥発生数標準誤差」は、各調整方式の「合計」の総欠陥発生数「Ｋ」の平均値を示す。
「パラメタ値」は、各調整方式のパラメタ値「Ｃ」の平均値を示す。
「パラメタ値標準誤差」は、各調整方式のパラメタ値標準誤差の平均値を示す。
【００６６】
例えば、方式平均算出部１５０は、図１０の予測値データ３４０に基づいて図１２の平均予測値データ３４０Ａを生成する。
【００６７】
図２に戻り、欠陥発生数予測方法の説明を続ける。
Ｓ１５０の後、Ｓ１６０に進む。
【００６８】
Ｓ１６０において、リスク算出部１６０は、予測値データ３４０が示す予測値と平均予測値データ３４０Ａが示す平均値との差分を算出し、算出した差分を設定してリスクデータ３５０を生成する。
【００６９】
図１３は、実施の形態１におけるリスクデータ３５０の一例を示す図である。
実施の形態１におけるリスクデータ３５０の一例について、図１３に基づいて説明する。
【００７０】
リスクデータ３５０は、「方式名」「総欠陥発生数」「平均値との差分」「実測差分（残存数）」を対応付けている。
「方式名」は、調整方式の名称または「平均値」を示す。
「総欠陥発生数」は、各調整方式の総欠陥発生数または総欠陥発生数の平均値を示す。
「平均値との差分」は、各調整方式の総欠陥発生数と総欠陥発生数の平均値との差分を示す。
「実測差分（残存数）」は、総欠陥発生数と既に発生した欠陥の個数（欠陥発生データ２３０（図７参照）が示す欠陥発生数の合計）との差分を示す。
【００７１】
例えば、リスク算出部１６０は、図１０の予測値データ３４０と図１２の平均予測値データ３４０Ａと図７の欠陥発生データ２３０とに基づいて図１３のリスクデータ３５０を生成する。
【００７２】
図２に戻り、欠陥発生数予測方法の説明を続ける。
Ｓ１６０の後、Ｓ１７０に進む。
【００７３】
Ｓ１７０において、予測結果出力部１７０は、プロット点データ３３０、平均プロット点データ３３０Ａ、予測値データ３４０、平均予測値データ３４０Ａまたはリスクデータ３５０に基づいて予測結果データ３６０を生成する。
予測結果出力部１７０は、生成した予測結果データ３６０を出力（例えば、表示）する。
【００７４】
図１４は、実施の形態１における予測結果データ３６０の一例を示す図である。
実施の形態１における予測結果データ３６０の一例について、図１４に基づいて説明する。
【００７５】
予測結果データ３６０は、各調整方式の離散型レイリー式の近似曲線を示す予測グラフ３６１や各調整方式の数値を示す予測表３６２を含んでいる。
実線の予測グラフ３６１は「方式１」または「方式２」の離散型レイリー式の近似曲線を表し、点線の予測グラフ３６１は「平均値」の離散型レイリー式の近似曲線を表している。また、円印は「方式１」または「方式２」のプロット点を表し、黒丸は「平均値」のプロット点を表している。
予測表３６２は、「方式名」「残存欠陥数」「方式リスク」「総欠陥数」「総欠陥予測誤差」を含んでいる。
「方式名」「残存欠陥数」「方式リスク」「総欠陥数」は、リスクデータ３５０（図１３参照）の「方式名」「実測差分（残存数）」「平均値との差分」「総欠陥発見数」と同じである。
「総欠陥予測誤差」は「総欠陥数」に含まれる誤差を示している。例えば、予測結果出力部１７０は、Ｘ値とＹ値とを離散型レイリー式（前記の式（１）参照）に当てはめて非線形回帰分析を行う。これにより、離散型レイリー式のパラメタ値Ｋ（総欠陥数の推定値）の標準誤差を算出することができる。そして、予測結果出力部１７０は、パラメタ値Ｋの標準誤差を予測表３６２の「総欠陥予測誤差」の欄に表示する。
【００７６】
図２において、Ｓ１７０により、欠陥発生数予測方法の処理は終了する。
【００７７】
図１５は、実施の形態１における欠陥発生数予測装置１００のハードウェア資源の一例を示す図である。
図１５において、欠陥発生数予測装置１００（コンピュータの一例）は、ＣＰＵ９０１（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を備えている。ＣＰＵ９０１は、バス９０２を介してＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０４、通信ボード９０５（通信装置）、ディスプレイ９１１（表示装置）、キーボード９１２、マウス９１３、ドライブ９１４、磁気ディスク装置９２０などのハードウェアデバイスと接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。ドライブ９１４は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）などの記憶媒体を読み書きする装置である。
ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０４、磁気ディスク装置９２０およびドライブ９１４は記憶装置の一例である。キーボード９１２、マウス９１３および通信ボード９０５は入力装置の一例である。ディスプレイ９１１および通信ボード９０５は出力装置の一例である。
【００７８】
通信ボード９０５は、有線または無線で、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、電話回線などの通信網に接続している。
【００７９】
磁気ディスク装置９２０には、ＯＳ９２１（オペレーティングシステム）、プログラム群９２２、ファイル群９２３が記憶されている。
【００８０】
プログラム群９２２には、実施の形態において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが含まれる。プログラム（例えば、発生数予測プログラム）は、ＣＰＵ９０１により読み出され実行される。すなわち、プログラムは、「〜部」としてコンピュータを機能させるものであり、また「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【００８１】
ファイル群９２３には、実施の形態において説明する「〜部」で使用される各種データ（入力、出力、判定結果、計算結果、処理結果など）が含まれる。
【００８２】
実施の形態において構成図およびフローチャートに含まれている矢印は主としてデータや信号の入出力を示す。
フローチャートなどに基づいて説明する実施の形態の処理はＣＰＵ９０１、記憶装置、入力装置、出力装置などのハードウェアを用いて実行される。
【００８３】
実施の形態において「〜部」として説明するものは「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明するものは、ファームウェア、ソフトウェア、ハードウェアまたはこれらの組み合わせのいずれで実装されても構わない。
【００８４】
実施の形態は、以下のような構成であっても構わない。
工程期間の調整方式（図５参照）は、１つまたは３つ以上であっても構わない。また、調整方式は追加、削除または変更されても構わない。例えば、重複期間長を前工程と後工程とのいずれか一方から差し引く調整方式を方式１に置き換えても、方式３として追加しても構わない。
【００８５】
実施の形態により、例えば、以下のような効果を奏することができる。
組織・グループ（部、プロジェクト単位など）や開発状況に応じて適切な加工方法（調整方式）を統計的に決定できるような支援ツール（欠陥発生数予測装置１００）を提供することができる。
本ツールを利用することで、ユーザは、開発途中でデータ加工方法による予測値の差（方式リスク）をチェックすることが可能となり、より適切なデータ加工方法を選択することができる。
また、最終的にプロジェクトが終了すると、“欠陥発見数の真値”が得られる。これにより、最適な加工方法を事後的に決定する事が可能となり、この知見を蓄積する事で組織・グループや状況などに応じた最適な加工方法を統計的に判断する事が可能となる。
「最適」の判断は任意である。例えば、各工程の予測値と実績値との乖離が総合的に最も少ない加工方法を最適な加工方法として判断してもよい。
【００８６】
また例えば、実施の形態により、以下のような効果を奏することができる。
実施の形態は、工程が重複する場合の計算方式を工程調整方式データ（図５参照）に複数登録できるようにしておくことで、自動的に各方式を用いて工程調整を行って予測値を算出できるようにする仕組みを提供する。
また、実施の形態は、工程調整方式データのデフォルト登録値として、工程重複の影響を受けにくい（極端な値を取り難い）データ加工方式を複数提供する。これにより、独自の工程調整方式がない場合のリスク計算が可能となる。
実施の形態は、工程調整方式の違いにより発生する予測結果の「ブレ」をリスクとして計算し、登録してある調整方式との差および方式平均との乖離を示す。これにより、ユーザは、工程調整方式による予測結果の差（リスク）が判断できるようになる。なお、デフォルトの工程調整方式を複数提供するため、独自の工程調整方式が無い場合や、新規登録する方式が１つしか無い場合でも、自動的にデフォルト方式を利用してリスク評価を行うができる。
【００８７】
実施の形態において、例えば、以下のような発生数予測装置（欠陥発生数予測装置１００）について説明した。括弧内に実施の形態で使用した用語を記す。
【００８８】
発生数予測装置は、実施期間記憶部（予測装置記憶部１９０）と、発生数記憶部（予測装置記憶部１９０）と、調整期間長算出部（調整期間長算出部１２０）と、予測値算出部（モデル当てはめ部１４０）とを備える。
前記実施期間記憶部は、実施期間（工程期間）の一部が重複した少なくとも２つの工程を含んだ複数の工程の工程毎に実施期間を記憶する記憶部である。
前記発生数記憶部は、前記複数の工程の工程毎に当該工程で発生した発生事項の数を発生数（欠陥発生数）として記憶する記憶部である。
前記調整期間長算出部は、前記実施期間記憶部に記憶された各実施期間に基づいて、前記複数の工程の工程毎に、当該工程の実施期間を調整した調整期間の長さであって他の工程の調整した実施期間と重複しない調整期間の長さを当該工程の調整期間長として算出する。
前記予測値算出部は、前記調整期間長算出部によって算出された各調整期間長と前記発生数記憶部に記憶された各発生数とを用いて発生数に関する予測値（総欠陥発生数「Ｋ」など）を算出する。
【符号の説明】
【００８９】
１００  欠陥発生数予測装置、１１０  重複期間長算出部、１２０  調整期間長算出部、１３０  プロット点算出部、１４０  モデル当てはめ部、１５０  方式平均算出部、１６０  リスク算出部、１７０  予測結果出力部、１９０  予測装置記憶部、２１０  工程期間データ、２２０  工程調整方式データ、２３０  欠陥発生データ、３０１  近似曲線、３１０  重複期間長データ、３２０  調整期間長データ、３３０  プロット点データ、３３０Ａ  平均プロット点データ、３４０  予測値データ、３４０Ａ  平均予測値データ、３５０  リスクデータ、３６０  予測結果データ、３６１  予測グラフ、３６２  予測表、９０１  ＣＰＵ、９０２  バス、９０３  ＲＯＭ、９０４  ＲＡＭ、９０５  通信ボード、９１１  ディスプレイ、９１２  キーボード、９１３  マウス、９１４  ドライブ、９２０  磁気ディスク装置、９２１  ＯＳ、９２２  プログラム群、９２３  ファイル群。
【図１】
2013246649.tif 000004
【図２】
2013246649.tif 000005
【図３】
2013246649.tif 000006
【図４】
2013246649.tif 000007
【図５】
2013246649.tif 000008
【図６】
2013246649.tif 000009
【図７】
2013246649.tif 000010
【図８】
2013246649.tif 000011
【図９】
2013246649.tif 000012
【図１０】
2013246649.tif 000013
【図１１】
2013246649.tif 000014
【図１２】
2013246649.tif 000015
【図１３】
2013246649.tif 000016
【図１４】
2013246649.tif 000017
【図１５】
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