VOL. J103-D NO. 3
MARCH 2020
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なお、本PDFは研究教育目的（非営利）に限り、著者が第三者に直接配布することができる。著者以外からの配布は禁じられている。

サーベイ論文
系統的文献レビューを用いたファンクションポイント研究の調査*
山田

涼太†

倉重

誠††

楠本

真二†

肥後

芳樹†

本

真佑†

Survey of Function Point Studies Using Systematic Literature Review∗
Ryota YAMADA† , Shinji KUSUMOTO† , Yoshiki HIGO† , Shinsuke MATSUMOTO† ,and Makoto KURASHIGE††
あらまし 近年，ソフトウェアの規模を評価する尺度としてファンクションポイント (FP) の重要性が高まってきている．FP に関連してどのような研究がこれまでにされているかを明らかにするため，本論文では系統的文献レビュー（Systematic Literature Review）を実施した．ソフトウェア工学分野における主要な論文誌や国際会議において，1979 年から 2018 年までに発表された文献のうち 95 本を調査した．まず，FP に関連したテー
マを 6 種類に分類し，それぞれのテーマについて研究動向をまとめた．その結果，初期の 20 年では，他の開発
規模尺度との比較や工数見積り等への活用，直近 20 年では FP 自動計測のテーマが主流であることがわかった．
次に，FP は開発現場での実用性が重視されることから，研究成果の開発現場での適用可能性や開発現場のニーズと研究とのギャップについて調査し，今後の課題についてまとめた．
キーワード

ファンクションポイント，系統的文献レビュー，ソフトウェア工学，見積り，IFPUG 法

1. ま え が き場における実用性が重視される技術であるため，研究ソフトウェア開発の見積りの元となる開発規模のに，近年，ソフトウェア工学研究分野において開発現尺度として，ファンクションポイント (FP) が存在す

場のニーズと研究の間にギャップがあるという指摘がる [2]．FP はソフトウェアの各機能の複雑さを元にソされている [11]．FP に関しても研究と現場のニーズ

フトウェアの開発規模を測定する手法であり，ユーザの関係を確認する事は非常に重要である．

成果の現場への適用可能性を知る事は重要である．更

視点で機能を計測する，実装依存しない等の利点が指以上の背景から，本研究では過去 40 年間に発表さ摘されている．我が国においても，政府情報システムれた研究論文を対象に系統的文献レビュー（System-の開発で，原則 FP の見積りとその根拠を示すことがatic Literature Review）を実施した．系統的文献レ必須となっている [24]．

ビューとは，網羅的で再現性のある文献調査手法であ

一方で，FP には，主観的判断が含まれる，計測のる [5], [17], [19]．系統的文献レビューは主に，新規研手間が大きい等の問題も指摘されており，この 40 年

究者の補助を目的とした既存研究の要約や既存の研究間で様々な研究が行われてきている．研究対象の範囲

成果から知見を得るために実施される．

は多岐に渡り，その論文数は膨大となっているため，

本論文では，以下の三つの Research Question を設

新規の研究者や開発者が FP に既存研究を把握する事

定し，ソフトウェア工学分野における主要な論文誌やが難しい状況である．また，FP は見積り等，開発現国際会議において採録された論文 95 本を対象に系統的レビューを実施した．

†

大阪大学大学院情報科学研究科，吹田市
Graduate School of Information Science and Technology,
Osaka University, 1–5 Yamada-oka, Suita-shi, 565–0781
Japan

††

SOFTEST, Co., Ltd., Kawasaki-shi, 211–0005 Japan* 本論文は，システム開発論文である．
DOI:10.14923/transinfj.2019JDR0001

電子情報通信学会論文誌(RQ2) 研究成果は現場での適用が可能か(RQ3) 開発現場のニーズと研究にギャップは存在す
るか（株）SOFTEST，川崎市

144(RQ1) FP 研究の動向はどのようなものか

本レビューによってこれまでの FP 研究を系統的に整理し，開発現場における実用性や現場と研究のギャッc 一般社団法人電子情報通信学会 2020
D Vol. J103–D No. 3 pp. 144–158 サーベイ論文／系統的文献レビューを用いたファンクションポイント研究の調査

プを明らかにすることを目指す．その結果は，研究者

ILF を更新しないもの

や実務者にとって，関連研究調査の参考になるとともそれぞれの機能に対し，扱うデータ項目の数などをに，研究者の今後の研究の方針を考える上での参考に

元に重みづけを行い，その合計をソフトウェアの開発

なる．

規模 (FP) として扱う．開発環境や開発言語等に依存

以降，2. では本研究の前提知識について簡単に説せず，ユーザから見た機能数を測るため，ユーザ側か明する．3. では系統的文献レビューの手順について述ら見てもわかりやすいという利点があり，契約時のベべ，4. では系統的文献レビューを実施して得られた情ンダとの合意やプロジェクト間の生産性評価等での利報から本三つの RQ への回答を行う．5. では FP 研究用で有用であると言われている．

における今後の課題の考察を行い，6. でまとめる．

2. 準

備

2. 2 Systematic Literature Review
系統的文献レビュー（Systematic Literature Re-

view，SLR）とは，網羅的で再現性のある文献調査手

ここでは本研究の用語や関連研究を簡単にまとめる．

法である [5], [17], [19]．SLR では明確な手順を踏んで

2. 1 ファンクションポイント法

調査を行うため，レビューの再現性が高い．また，手ファンクションポイント (FP) 法 [2] はソフトウェア

順の設定が明確に行われていれば同様の結果を得る事の規模を計測する手法の一つである．FP 法は，ユーができ，レビュー結果の信頼性も高いと言われている．

ザから見た機能量を計測する手法で，Albrecht によっ

特に医療の研究分野では，情報収集や既存症例の調査て 1979 年に提案された [2]．画面や帳票，ファイルなを行う際によく用いられる手法である．ソフトウェア

どを通じた情報の入出力に着目し，それらを種類別

工学分野では，SLR のガイドラインが Kitchenhamに数え上げ，種類数を加重合計した値を機能量としてらにより提案されており [17]，研究で設定した仮説のいる．これまでに，IFPUG 法 [13]，MarkII 法 [25]，

検証や既存研究の要約を行うために実施されることがCOSMIC 法 [26] 等，様々な FP 法が提案されてきて多い [18]．本論文で実施する SLR も Kitchenham ら

いる．

が提案した手法に従う．

以下では，特に広く普及している IFPUG 法を紹介する．IFPUG 法は，Albrecht 版の使い勝手や曖昧

SLR の具体的な手順については 3. で述べる．
2. 3 Zelkowitz の評価モデル

な部分を改良したバージョンであり，ビジネスアプリ

Zelkowitz の評価モデルとは，コンピュータサイエ

ケーションソフトウェアを対象として欧米で広く使用

ンス分野における研究の評価方法を 12 種類に分類しされている．

たものである [27]．以下に示すように，大分類として

IFPUG 法では，ソフトウェアのもつ機能を次の 5
種類の基本機能要素に分類する [13]．

•内部論理ファイル (ILF)

計測対象のアプリケーション内でデータが更新される論理的な関連をもったデータの集合•

外部インタフェースファイル (EIF)

計測対象のアプリケーションによってデータが参照
されるデータの集合 (データは更新されない)•

外部入力 (EI)

計測境界外からのデータ入力によって ILF の更新を行う処理•

外部出力 (EO)

計測境界外へのデータ出力を含む処理のうち，出力時に何らかの加工を伴うもの•

外部照会 (EQ)

計測境界外へのデータ出力を含む処理のうち，ILF
や EIF の内容をそのまま出力するものであり，処理が次の (1)〜(3) の 3 種類，小分類として 12 種類の分類が存在する．

(1) Observational Methods: 研究成果を企業や大学などのプロジェクトに適用する事でその有用性を評価する．

•

Project monitoring: 単一のプロジェクトに研究成果を適用し，その結果を評価する．

•

Case study: 単一のプロジェクトに研究成果を適用し，従来手法などの結果と比較する事でその有用性を評価する．

•

Assertion: ある規模以下の複数のプロジェクトに研究成果を適用し，従来手法での結果と比較する事で，研究成果が有効であるかどうかを評価する．

•

Field study: 複数のプロジェクトに研究成果を適用し，従来手法などの結果と比較する事で，研究成果が一般的に有効であるかを評価する．

(2) Historical Methods: 既に完了しているプロジェ
145電子情報通信学会論文誌 2020/3 Vol. J103–D No. 3

クト等の既存データから知見を得る．

•

Literature search: 過去の文献を元に知見を得る．SLR が当てはまる．

•

るか: FP に関する開発現場のニーズと研究の間のギャップを調査し，今後の研究の方向性を探る．

3. 2 研究論文の収集

Study of Legacy: 大量の過去プロジェクトを調査対象となる研究論文の収集を行い，調査対象論

分析する事で知見を得る (主に，工数や開発規模のよ文の候補とする．収集の際には，あらかじめ検索期間

うな数値的なデータを分析する)．

と検索対象データベース，及び検索に用いるキーワー•

Study of Lessons-learned: 過去プロジェクトをドを設定する．

実行した際に得られた情報や開発者へのインタビュー

検索する期間は FP が提案されてから今日まで（1979

等から，プロジェクトや技術に対する教訓を収集し，

年から 2018 年）とした．検索対象データベースは，ソまとめる．

フトウェア工学分野において著名な論文誌や国際会議•

Static analysis: 完成したプロジェクトの成果の論文集に採録されている研究論文が網羅されている物を分析する事で知見を得る (主に，仕様書やソース

点から，IEEE xplore [12]，ACM Digital library [1]，

コードのような成果物を分析する)．

Science Direct [22]，Scopus [23]，Google Scholar [9](3) Controlled Methods: 研究成果の統計的妥当性の五つを選択した．検索に用いるキーワードとしを示すために，Observational Methods 以上に厳密なて “function point”，“function points”，“function-

比較・評価を行う．

point”，“function-points” を適用した．

•

Replicated Experiment: 複数のプロジェクトに研究成果を含めた複数の方法を適用し，その結果を比較する事で研究成果の有用性などを評価する．

•

Synthetic Environment Experiments:複数の3. 3 研究論文の選別
各検索対象データベースから収集した論文候補の選別を行い，調査対象となる研究論文を決定する．選別の手順を以下に示す．

被験者の半分が提案手法を，もう半分が従来手法を用（ 1 ） 各論文のタイトルを確認し，重複している論

い，その結果を比較するなどして研究成果の有用性な文を候補から取り除く．

どを評価する．

•

Dynamic analysis: プログラムの性能などを比較する事で，研究成果の有用性などを評価する．

•

Simulation: シミュレーションによって研究成果の有用性などを評価する．
本研究ではこの評価モデルを用いて，FP の研究成果の開発現場での適用可能性を評価する．

3. 実施した系統的文献レビュー実施した系統的文献レビューの各ステップについて，以降で説明する．

（ 2 ） 各論文のタイトル，内容梗概，キーワードを確認し，ソフトウェア工学分野に属しない論文を候補から取り除く．
（ 3 ） 各 論 文 の 出 典 を 確 認 し ，CORE Rank-

ingsPortal [6] においてランクが A 以上である論文
誌または国際会議の論文集及び H index [10] が 80 以上である論文誌または国際会議の論文集に採録されている論文以外を候補から取り除く．
（ 4 ） 残った候補を調査対象論文として選択する．
上記選別手順を図 1 に示す．選別の結果，95 本が調査対象の論文として選択された．調査対象の論文は3. 1 Research qusetion の設定

参考文献の [28]〜[122] に対応する．掲載元別の集計表

本論文では以下の三つの Research question を設定

を表 1 に示す．

した．

(RQ1) FP 研究の動向はどのようなものか: 既存研
究の研究動向を明らかにするため，既存研究にはどのようなトピックが存在するかを調査し，研究内容がど3. 4 情報の抽出
調査対象とした研究論文の本文を確認し RQ の回答に必要な情報として主に以下の情報を抽出した．

(1) タイトル，(2) 著者名，(3) 出典名，(4) 出版年，のように推移したかを分析する．

(5) 研究の背景，(6) 研究の目的，(7) 手法，(8) 結果，(RQ2) 研究成果は現場での適用が可能か: 研究成果

(9) 結論．

の開発現場での適用可能性を確認するため，既存研究の研究成果がどのように評価されているかを調査する．

(RQ3) 開発現場のニーズと研究にギャップは存在す
146

主に，(4)(5)(6)(7)(9) は RQ1，(8) は RQ2，(9) はRQ3 の回答のためにそれぞれ抽出した．

サーベイ論文／系統的文献レビューを用いたファンクションポイント研究の調査

Table 1

表 1 掲載元別の集計表
Source and number of papers.

Journal/Conference
Information and Software Technology
Journal of Systems and Software
International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement
IEEE Transactions on Software Engineering
International Conference on Software Engineering
International Symposium on Software Metrics
Expert Systems with Applications
Communications of the ACM
IEEE Computer
Euromicro Conference Software Engineering and Advanced Applications
Industrial Management and Data Systems
IEEE Software
Americas Conference on Information Systems
The Computer Journal
Evaluation and Assessment in Software Engineering
European Journal of Information Systems
International Conference on Advanced Information Systems Engineering
International Conference on Data Mining Workshops
International Conference on Engineering of Complex Computer Systems
International Conference on Information Systems
International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems
International Conference on Software and Systems Process
Information Sciences
Information Systems Journal
Journal of Computer Information Systems
Journal of Information Technology
Journal of Management Information Systems
Journal of Neuroscience Methods
Working Conference on Mining Software Repositories
IEEE Transactions on Engineering Management
Total

Number
20
14
10
10
5
5
3
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
95

かのトピックに分類した上で，過去 40 年間の研究を 5
年ごとに分け，年代頃の本数と各トピックの割合から
研究内容の推移を分析する．(RQ2) に対しては，各研究で用いられている評価を 2.3 で紹介した Zelkowitzの評価モデルを用いて分類し，結果の現場での適用可能性について分析する．(RQ3) に対しては，開発現場のニーズと実際に行われている研究にギャップが存在するかを確認するために，JFPUG (日本ファンク
ションポイントユーザ会) の FP 活用研究会で得られた FP に対する開発現場のニーズを利用した．JFPUG
は IFPUG (国際ファンクションポイントユーザ会) のFig. 1

図 1 論文収集と選別の手順
Procedure of collecting and sorting papers.

日本支部であり，日本国内における FP の理解と普及，その利用法の検討及びソフトウェア計測の検討を主な目的としている．また，FP 活用研究会は現場におけ

3. 5 RQ への回答方法

る FP 活用の課題に対する解決策を探求し，定量デー抽出した情報を整理・考察した上で (RQ1)〜(RQ3)

タを利用する様々な活動の改善につなげることを目的に対して，下記の方針で回答を行う．

(RQ1) に対しては，95 本の論文をその内容から幾つとしている．得られた現場のニーズと既存研究を照らし合わせることで，ギャップの分析を行う．
147

電子情報通信学会論文誌 2020/3 Vol. J103–D No. 3

各集計結果と (RQ1)〜(RQ3) への回答については

4. で，結果の考察については 5. で，それぞれ説明は後述の (T5) に含まれる．

(T3) 計測結果の活用: 主に計測された FP を用いて工数や生産性を導出するための研究．FP の結果を見する．

積りなどに活用するための研究がこのトピックに含ま

4. レビュー結果

れる．

4. 1 RQ1(T4) 計測ルールの変更: FP の計測ルールの改善若4. 1. 1 研究トピック

しくは新たな計測ルールの提案についての研究．計測

95 本の論文を六つのトピック (T1)〜(T6) に分類し要素や重みづけの再定義など，既存の計測ルールの改た．分類された論文とその本数を表 2 に示す．ここで善案を提案している研究がこのトピックに含まれる．

は，95 本の各論文をそれぞれいずれか一つのトピック(T5) 計測が難しいとされている対象への適用: FPに分類している．論文によっては二つのトピックに関の適用が難しいとされる開発手法やアプリケーション係した論文もあったが，その場合は内容を吟味し，二への適用についての研究．FP の適用が難しいとされつのトピックの中で主たる方のトピックを分類先としている非ウォーターフォール型開発に対する計測方法

（注 1）

て選んだ

．

の提案などがこのトピックに含まれる．既に計測方法(T1) FP の利点や欠点の評価: FP の計測精度や信が確立されているウォーターフォール型開発への適用

頼性を評価する研究．研究成果の評価ではなく，既になどは (T1) に含まれ，計測の手間の削減などの計測存在している FP 法についての評価が行われている研補助が主目的である研究は (T2) に含まれる．

(T6) その他: 異なる FP 法で計測された FP の値の究がこのトピックに含まれる．

(T2) 計測補助: FP 計測の手間を削減するための自動計測ツールなどの研究．計測者が手動で行っていた

FP 計測の補助を行う研究がこのトピックに含まれる．
FP 計測が難しいとされている開発での計測について

変換や FP 研究についての SLR 等 (T1)〜(T5) に当てはまらない研究がこのトピックに含まれる．

4. 1. 2 研究内容の推移
次に，FP 研究における研究内容の推移について分析を行った．分析のために，40 年間の研究を 5 年ごと

表 2 各トピックに含まれる論文と本数
Table 2 Articles and number of articles included ineach topic.
トピック(T1) FP の利点や欠点の評価

(T2) 計測補助(T3) 計測結果の活用(T4) 計測ルールの変更(T5) 計測が難しいとされている
対象への適用(T6) その他

含まれる論文[28], [30], [32], [33], [36], [37],[39]〜[42], [44], [45],[47], [48], [51], [54], [56], [63],[66], [77], [81], [90], [92],[95], [101], [105], [108], [118][55], [57], [65], [68]〜[70],[73], [74], [78]〜[80], [82],[84], [85], [93], [97],[98], [100], [102], [109],[111], [117], [119]〜[121][29], [46], [49], [50], [52], [53],[58], [62], [87], [94], [99], [104],[106], [113][31], [35], [38], [43], [60], [61],[64], [72], [75], [76], [86], [96],[107], [114]本数

内容の推移を分析した．トピックごとに色分けした出版年代ごとの調査対象論文数を図 2 に示す．
初期を除いて，六つのトピックスの研究は継続的に行われていることが分かる．

28

前半 20 年，特に 1989 年以降において (T1) と (T3)についての研究が多くなっている．これは FP が提案された 1979 年以降に FP が普及し，その利点や活用

25

方法に関心が集まったためと考えられる．
後半 20 年においては 1999 年から 2003 年において

1414[34], [59], [67], [71], [89], [91],[110], [115], [116]9[83], [88], [103], [112], [122]

5

（注 1）
：論文 [118] は (T1) と (T6) に関連していたが，研究の主目的
が「IFPUG 法と COSMIC 法の比較を行い，その利点と欠点の評価」であったため (T1) として分類した．

148に分け，年代ごとの本数と各トピックの割合から研究

Fig. 2図 2 出版された年代ごとの調査対象論文数
Number of researched articles by publicationage.

サーベイ論文／系統的文献レビューを用いたファンクションポイント研究の調査

研究数が落ち込んでいる．これは 1989 年から 1998
年の 10 年間で FP の利点や活用方法についての研究

性について述べる．

(1) Observational Methods

が多数行われ，それらについての知見が周知されたた

この分類に属する研究では，主に提案手法を過去プめだと考えられる．また，2004 年以降に研究数が増

ロジェクト等に適用し従来の FP 法の結果と比較する加しており，特に (T2) についての研究が多くなって事でその有用性を評価している．自動計測手法の研究いる．(T2) の研究が増加した理由としては，いわゆの場合は，手動計測された FP と比較する事で提案手る設計支援ツールの普及が進んだことが考えられる．

法が従来手法の代替となるかを評価し，計測ルールの従来紙ベースで作成されていた仕様書が電子ファイ

変更の場合は変更提案されたルールで計測された FPルとして扱えるようになり，保存されているファイルに基づく見積り工数，従来の FP に基づく見積り工数，を直接解析することが可能になった．例えば，UML

実工数を比較することで提案手法が従来手法より良い(Unified Modeling Language) [3] 図が，2003 年に提計測精度であるかどうかを評価している．

案された XMI (XML Metadata Interchange) [20] を研究成果の開発現場での適用可能性を考える上で用いて記述され電子的に扱う事が可能となった事から「研究成果が十分に評価されているか」は重要な要素

UML 図を解析して FP を自動計測する研究が行われである．例えば研究成果が少数のプロジェクトでのみている [68], [73], [78], [82]．

評価されていた場合，その妥当性は低いと考えられる．

4. 1. 3 RQ1 への回答

そこで，本分類の研究で評価に用いたプロジェクト数

以上より，「(RQ1) FP 研究の動向はどのようなもの等を調べた．各研究でのデータの出典及びプロジェクか」に対しては，前半 20 年においては FP の利点や

ト数をそれぞれ表 4 及び表 5 に示す．54 本中 46 本

活用方法に関する研究が，後半 20 年においては FPの研究が企業のプロジェクトによって評価されているの計測補助に関する研究が，それぞれ中心に行われてため，実際の開発現場に即した環境で評価は行われていたと回答する．

いるように見える．

4. 2 RQ2

一方で，必ずしも十分な数のプロジェクトに適用し4. 2. 1 研究評価の分類て評価がされているとは限らない．例えば，46 本中

FP についての研究成果が現場で適用可能かどうか

17 本において評価のために用いられたプロジェクト数を調査するために，各研究で用いられている評価をが 5 件以下であった．また，プロジェクトが単一の企

Zelkowitz の評価モデルを用いて分類し，分析した．

業から得られたものである研究が 46 本中 21 本におい分類した結果を表 3 に示す．提案が行われるのみでプて存在している．具体的な基準は存在していないが，ロジェクトへの適用などによる評価が行われていない評価のためのプロジェクト数が少ない場合は，統計的論文が含まれていたため，“No Experimentation” とな評価を実施することは難しい．また，単一の企業のいう分類を追加している．
以降，各大分類ごとに評価方法や現場での適用可能

表 4 Observational Methods における評価データの出典
Table 4表 3 Zelkowitz の評価モデル
Table 3 Evaluation model of Zelkowitz.
大分類

小分類
論文数
Project monitoring
4
Observational Methods
Case study
5
Assertion
3
Field study
42
Literature search
3
Historical Methods
Study of Legacy
18
Study of Lessons-learned
6
Static analysis
1
Replicated Experiment0
Controlled Methods Synthetic Environment Experiments
4
Dynamic analysis
0
Simulation
2
No Experimentation
7

Source of veriﬁcation data in Observational
Methods.

データの出典
企業
大学
ISBSG

論文数
46
5
3

表 5 評価に用いた企業プロジェクトの数
Table 5 Number of corporate projects used for veriﬁcation.
プロジェクト数〜5
6〜50
51〜100
101〜
不明

論文数
17
23
3
2
1

149

電子情報通信学会論文誌 2020/3 Vol. J103–D No. 3

データから得られた結論は，必ずしも他の企業におい(2) Historical Methodsても成り立つとは限らない．

ここでは，過去の文献やプロジェクトを分析する

研究成果の開発現場での適用可能性を考える上では，事によって知見を得る研究が行われていた．前述の研究成果が適用可能である対象のコンテクスト [21] にObservational Methods や Controlled Methods のよ

ついての情報が重要である．コンテクストとは，プロ

うに研究成果の評価は行われておらず，その妥当性はジェクトにおける開発言語や開発規模，業種等の特徴知見を得るために用いたプロジェクトの出典や数に比を表すものである．多くの研究において，研究成果は

例すると考えられる．各研究に用いられたデータの一定のコンテクストをもつプロジェクトで適用が可能

出典及びプロジェクト数をそれぞれ表 7 及び表 8 にである場合が多い．開発現場において研究成果が適用示す．

されたプロジェクトと類似するコンテクストをもった小分類の違いが「評価対象となるプロジェクトの数

プロジェクトが扱われていた場合，そのプロジェクトや規模」でしかなく提案手法の評価という点で同一への研究成果の適用可能性は高いと考えられる．したであった Observational Methods と比べ，Historicalがって，研究成果がどのようなコンテクストの上で成Methods は小分類によって行われている内容が大きくり立つかが詳細に記載されているかどうかが，開発現異なるため各小分類ごとに分析する．

場に研究成果を導入するための有効な判断材料となる．

•

Literature search :研究論文を元に行われた研そこで，Observational Methods に分類された論文

究は 3 件存在した．内 1 件は FP の問題点とその改善において，評価対象のプロジェクトのコンテクストがについての SLR であり，残り 2 件は既存の研究で得十分記載されているかどうかを調査した．今回は独立られた FP の利点等をまとめた論文であった．この小行政法人情報処理推進機構 (IPA) の社会基盤センター

分類の研究は既存研究を元としているため，既存研究が発行しているデータ白書 [16] に記載されているプロに妥当性がない場合以外は得られた知見に妥当性があ

ジェクトのプロファイルデータの項目をコンテクストると言える．

情報として選択し，それらについての情報が論文に記載されているかどうかを調べた．

•

Study of Legacy :この分類には，過去のプロ

ジェクトを分析する事で FP の計測要素と工数の関係

コンテクストとして扱われるデータ項目を表 6 に示性を調査する論文などが含まれている．過去プロジェ

す．対象論文において，コンテクスト項目が全て記載

クトから知見を得る以上，得られた知見の妥当性は知されている論文は存在しなかった．また，項目を「開見を得るために用いられたプロジェクトの出典及び件

発プロジェクトの種別」，「業種」，「開発言語」に絞っ

数に依存すると考えられる．これは，例えば大学のプた場合でもそれらの項目が全て記載されている論文はログラミング演習での開発から得られた知見は企業

54 本中 12 本しか存在せず，大半の論文において適用の開発現場にはそぐわない可能性や，少数のプロジェ

可能なプロジェクトのコンテクストが記載されていな
かった．そのため，研究成果が開発現場へ適用可能かを判断するための情報が不足している状況にあり，改善が必要であると判断できる．

表 6 プロジェクトのコンテクスト
Table 6 Project context.
コンテクスト
概要
開発プロジェクトの種別 新規開発，改修・保守，拡張
アーキテクチャイントラネット/インターネット，2 階
層クライアント/サーバ，3 階層クラ
イアント/サーバ
業種
金融・保険業，情報通信業，製造業，
公務など
開発言語
Java，VB，C，COBOL，C++など
プラットホーム
Windows 系，Unix 系
その他
工数，規模，工期150

表 7 Historical Methods におけるデータの出典
Table 7 Source of data in Historical Methods.
データの出典
企業
ISBSG
研究論文
大学

論文数
20
4
3
1

表 8 Historical Methods におけるプロジェクト数
Table 8 Number of projects in Historical Methods.
プロジェクト数〜10
11〜30
31〜100
101〜
研究論文
アンケート

論文数
7
4
3
7
3
3

サーベイ論文／系統的文献レビューを用いたファンクションポイント研究の調査クトから得られた知見には一般性がない可能性があ

因が含まれている可能性があった．それに対し，Con-

るためである．この小分類における研究に用いられた

trolled Methods は評価のために多くの人々を用いる

データの出典及びプロジェクト数をそれぞれ表 9 及事で人的要因を消去するなど，より厳密に提案手法をび表 10 に示す．過去のプロジェクトは主に企業のプ評価している．しかし，複数の人々に評価させる事にロジェクト及び様々な国の企業のプロジェクトが集めよって人的要因をなくし，より厳密な評価を行う手法

られたデータセットである ISBSG [14] から得られてである Synthetic Environment Experiments はそのおり，出典に基づく妥当性は高いと言える．一方，知必要な人員数から評価コストが高く実行が難しい．そ見を得るために用いられたプロジェクト数としては，のため，95 本の研究の中でも 4 件のみしか行われてい100 を超えるプロジェクトを用いた論文が 6 本存在すない．また，そのコストから Observational Methods

るものの，10 件以下という少数のプロジェクトを用いのように多くのプロジェクトでの評価が困難であり，て分析を行った論文も存在しているため，この小分類

4 件の研究においても評価に用いられたプロジェクトにおいて開発現場への適用可能性が高いとは一概に言

数は 3 件が 1 プロジェクト，1 件が 2 プロジェクトとえない．

極めて少数となっている．Observational Methods と•Study of Lessons-learned:この分類においては，

Controlled Methods を比べた場合，前者は「提案手プロジェクトを実行した際の情報や開発者へのインタ

法はどんなプロジェクトでも適用が可能か」を評価す

ビュー等により，FP についての教訓をまとめる論文る側面が強く，後者は「提案手法は誰が行っても同じが含まれている．基本的に，単一のプロジェクトを開結果が得られるか」を評価する側面が強い．そのため，発した際の得られた情報やその際関わっていた開発者

研究によってどちらが評価方法として適しているかをへのインタビューを元にしているため得られた教訓は考慮する必要がある．また，Simulation については，企業が取り扱う業種や人員に依存している可能性が高提案手法が適用される場面を実際にシミュレートし評

く，そのため妥当性は低いものの，似た業種，似た環

価する事が可能であるため，Controlled Methods の境の開発現場であれば研究成果の適用可能性は高いと中でも特に妥当性が高い評価手法だと言える．しかしながら，該当する研究はどちらも 1990 年代の物と古考えられる．

(3) Controlled Methods

く，当時と比べて現在のシステムは非常に複雑化してここでは，主に提案手法をあるプロジェクトに適用いるため，現状におけるシミュレーションによるシスし従来の FP 法の結果等と比較する事でその有用性をテムの再現及び提案手法の評価は難しいと考えられる．

評価していた．同じく提案手法をプロジェクトに適用

4. 2. 2 RQ2 への回答

し評価する Observational Methods との違いとして

以上より，「(RQ2) 研究成果は現場での適用が可能

は，その厳密な評価方法が挙げられる．Observational

か」に対しては，各論文で採用されている三つの評

Methods では主に研究者自らが提案手法による計測

価手法により結論が異なる．Observational Methodsを行っていたため，従来手法での結果との差に人的要が用いられている研究については，研究成果の開発
現場への適用可能性を判断するための情報が不足し

表 9 Study of Legacy におけるデータの出典
Table 9 Source of data in Study of Legacy.
データの出典
企業
ISBSG
大学

論文数
15
4
1

ているため，改善が必要である．Historical Methodsが用いられている研究については，Literature searchと Study of Lessons-learned では適用可能性が高く，Study of Legac では必ずしも適用可能性が高いといえない．Controlled Methods についても，必ずしも適用可能性が高いといえない．

表 10 Study of Legacy におけるプロジェクト数
Table 10 Number of projects in Study of Legacy.
プロジェクト数〜10
11〜30
31〜100
101〜

論文数
6
4
3
7

4. 3 RQ3
4. 3. 1 開発現場のニーズの収集
開発現場のニーズと実際に行われている研究にギャップが存在するかを確認するために，本論文では，JF-

PUG (日本ファンクションポイントユーザ会) の FP
活用研究会で得られた FP に対する開発現場のニーズ
151電子情報通信学会論文誌 2020/3 Vol. J103–D No. 3と既存研究を照らし合わせ，各ニーズに対応する研究があるかどうかを調べた．

なお，「汎用的な自動計測ツールがない」ということに関しては，他のニーズに比べて多くの研究が行わ得られたニーズは，2018 年度の FP 活用研究会のれてきており，計測ツールの開発や評価が報告されて活動の中で，研究会参加者 (10 名程度，主にベンダ企いるが，ある組織のコンテクストに依存しすぎている

業の所属) が自社において FP を導入する上で問題とツールや現場導入において非常に手間がかかるものが思っている意見の中で，主に研究として扱うべきもの多いため，すぐに現場へ導入可能なものがないというを収集したものである．ニーズとして抽出された際に点で研究の余地があると考えられる．
以上より，「(RQ3) 開発現場のニーズと研究にギャッは，ニーズ内での重要度は考慮されていない．

JFPUG は IFPUG (International Function Point

プは存在するか」に対しては，ギャップが存在するとUser Group) の日本支部であり，日本国内における回答する．

FP の理解と普及，その利用法の検討及びソフトウェ

5. 考

ア計測の検討を主な目的とし，IFPUG で検討されている様々な課題を共有している．また，FP 活用研究
会は現場における FP 活用の課題に対する解決策を探察

ここでは RQ への回答を元に，FP 研究における今後の課題を考察する．

求し，定量データを利用する様々な活動の改善につな

5. 1 コンテクスト情報の定義

げることを目的としていることより，この研究会で得Observational Methods において，多くの研究におられたニーズは現場のニーズを反映した妥当なものでいて研究成果が適用可能なプロジェクトのコンテクスあると考えている．

トについての情報が記載されておらず，そのため研究

4. 3. 2 RQ3 への回答

成果の現場への適用可能性を判断することが難しい現得られたニーズと対応する論文の本数を表 11 に状が存在する．これを解決するためには今後の研究に示す．

おいて研究成果がどのようなコンテクストをもったプ

六つのニーズの内，「保守案件への適用が難しい」，

ロジェクトに対して適用可能であるかを詳細に記述し「FP を用いた生産性評価モデルが確立されていない」，ていく必要がある．また，現状においては開発現場へ「FP で計測できない要素への対応」，「発注側企業に FPの研究成果の適用を考えるうえでどのようなコンテクが普及していない」，「FP のよい教育手法がない」とスト情報が有用であるかが不明である．4.2.1 では，いう五つのニーズにおいて対応する研究数は「汎用的開発現場への適用という観点から我が国でよく知られな自動計測ツールがない」というニーズに比べて少なている IPA のデータ白書を用いたが，他にもコンテ

い．特に，「FP のよい教育手法がない」というニーズ

クスト情報として利用されているものは複数存在すに対応する研究は 1 本も存在しなかった．この結果かる [7], [14]．これらを元にして，現場への適用可能性

ら，開発現場に対するニーズに対して，必ずしも十分を判断するために必要なコンテクスト情報を定義するに研究が実施されているとは言えない．

ことは今後の重要な課題である．

5. 2 教育手法の開発
FP 導入には FP や見積りに関する学習が必要であ
表 11 開発現場のニーズと対応する論文の本数
Table 11 Number of papers corresponding to theneeds of the development site.
開発現場のニーズ

汎用的な自動計測ツールがない

対応する研究
論文数[55], [57], [65],[68], [69], [73],15[74], [78], [79],[85], [98], [100],[117], [119], [120]3[59], [115], [116]保守案件への適用が難しい
FP を用いた生産性評価モデルが[29], [62]確立されていない
FP で計測できない要素への対応[106]
発注側企業に FP が普及していない [113]
FP のよい教育手法がない
-

152

2
1
1
0

るが，FP の教育手法に関する研究は今回対象とした論文の中では行われていなかった．効果的な FP 教育
法の開発は，FP 利活用の裾野を広げる意味でも重要な課題である．

FP 計測において重要な点は “計測ルールの理解” と“要求仕様の補完” である．計測ルールを誤って理解していた場合計測結果には誤差が生じるため，計測ルー
ルの正しい理解は不可欠である．そのため，教育方法
としては計測ルールを正しく理解させるための多くの例題が必要である．また，要求仕様などから FP を計測する場合，仕様に記載されている機能の抽象度が高サーベイ論文／系統的文献レビューを用いたファンクションポイント研究の調査

いため，FP 計測時に計測者が要求仕様の補完をする的とし，過去 40 年間に出版された FP に関する論文必要がある．例えば，要求仕様上では一つの機能としを対象とした系統的文献レビューを実施した．95 本のて記載されているものが，複数の小さい機能の組み合論文を対象に研究内容の整理と研究動向の分析を行っわせで実現されることがある．その場合 FP を計測すた結果，1979 年の提案後 20 年間では “他の開発規模

る際も複数の機能として計測する必要がある．その際，尺度との比較等による FP 法の利点や欠点の評価” と経験を積んだ計測者は業務知識等を元に自ら仕様を補“計測された FP の工数見積りや生産性評価への活用”

完して計測を行えるが，経験が浅い者は補完を行えなが多く研究され，直近 20 年においては “計測の手間い．これを解決するためには，実際の設計・実装経験の削減などのための FP の自動計測手法” についてのや FP の計測経験を積むことが必要ではあるが，教育研究が主流である事が分かった．また，研究成果の開において FP 計測時に実際に行われた仕様の補完の実発現場での適用可能性や開発現場のニーズと研究との績を蓄積し参照する事で要求仕様の補完方法を学習す

ギャップについて調査を行った．

ることも有効である．そこで，“どのような例題を用

今後の課題として，5. で述べた，“コンテクスト情

意すれば FP の計測ルールを正確に理解させる事が可報の定義”，“教育手法の開発”，“FP で計測できない能であるか”，“要求仕様の補完について学習するため要素への対応” が，挙げられる．また，文献 [112] もにはどのような情報を蓄積し共有すればよいか” を特FP に関する系統的文献レビューが実施されているが，定する研究が考えられる．

その目的は「FP 法の計測精度の改善」の研究調査で5. 3 FP で計測できない要素への対応あり，対象は 2002 年から 2013 年までに発表された

FP は機能規模を計測する手法であるため，工数見18 本の論文である．文献 [112] は本論文の分類では積りに利用する場合は，FP を非機能要件等も考慮す

T4 (計測ルールの変更) に対応しており，より詳細なる必要がある．IFPUG 法に関しては，FP 提案当初，分析を行った上で，FP 計測における基本機能要素の非機能要件は調整係数として考慮され，非機能要件の複雑度の重みづけ方法や非機能要件を用いた FP 値の評価結果に応じて ±35%の範囲で調整がされていたが，調整についての改善について述べられている．個々の2009 年に ISO 標準に認定されて以降，非機能要件のトピックについてより詳細な分析をすることも今後の調整は IFPUG 法としては含まれなくなった．近年で課題の一つである．

は非機能要求に対する重要性が増しており [15]，上記の問題への対策が求められている．
このニーズに対応した既存研究として，FP とそれ謝辞 本研究を進めるにあたって，貴重なご助言を頂きました日本ファンクションポイントユーザ会 FP
活用研究会の皆様に深く感謝申し上げます．
文

以外の要素を用いた工数見積りについての研究 [106]が存在する．この研究では，ニューラルネットワーク

ACM, “ACM Digital library,” http://dl.acm.org/, 参[2]

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照 March 18, 2019.

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[4]

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う結果が得られたため，開発規模が工数に最も強い影

opment cost estimation approaches - A survey,” An-

響を及ぼす事，そして開発規模による工数見積りは非

nals of Software Engineering, vol.10, no.1-4, pp.177–

機能要件を組み合わせる事で見積り精度が向上される

205, Springer, 2000.
[5]

P. Brereton, B. Kitchenham, D. Budgen, M. Turner,

事が分かった．今後も，FP と組み合わせる事で工数

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見積り精度を向上させるような非機能要件を特定する

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肥後 芳樹

（正員）

平成 14 年大阪大学基礎工学部情報科学科中退．平成 18 年同大学大学院博士後期課程修了．平成 19 年同大学院情報科学研
究科コンピュータサイエンス専攻助教．博士（情報科学）．ソースコード分析，特にコードクローン分析やリファクタリング支援に関する研究に従事．情報処理学会，日本ソフトウェア科学会，IEEE 各会員．

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真佑

（正員）

平成 18 年京都産業大学理学部卒業．平成 22 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了．同年神戸大学大学院システム情報学研究科特命助教．

Points to COSMIC Function Points convertibility: A

平成 28 年大阪大学大学院情報科学研究科
助教．博士 (工学)．エンピリカルソフト
ウェア工学，特にソフトウェアメトリクスの研究に従事．情報

ﬁne-grained statistical approach,” Information and処理学会，IEEE，ACM 各会員．

vol.104, pp.144–161, 2018.
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本

S. Abrahao, L. De Marco, F. Ferrucci, J. Gomez,

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Software Technology, vol.97, pp.179–191, 2018.

（2019 年 3 月 25 日受付，9 月 6 日再受付，
11 月 20 日早期公開）

倉重誠

平成 4 年東京工業大学理学部情報科学科

山田

卒業．同年日立製作所に入社．平成 30 年株
式会社 SOFTEST 設立．ソフトウェア開発・見積，プロジェクトマネジメントの各支
援技術の開発，普及推進に従事．FP 技術者

涼太

認定国際資格 CFPS (Certiﬁed Function

平成 29 年大阪大学基礎工学部情報科学

Point Specialist) の上級資格 CFPS Fellow を国内・アジア科卒業．平成 31 年同大学大学院博士前期課程修了．ファンクションポイントや見積りについての研究に従事．

初取得．日本ファンクションポイントユーザ会事務局長．プロ

楠本真二（正員：シニア会員）

昭和 63 年大阪大学基礎工学部情報工学科卒業．平成 3 年同大学大学院博士課程中退．同年同大学基礎工学部助手．平成 8 年
同講師．平成 11 年同助教授．平成 14 年
同大学大学院情報科学研究科助教授．平成17 年同教授．博士（工学）．ソフトウェアの生産性や品質の定量的評価，プロジェクト管理に関する研究に従事．IPSJ，JSSST，IEEE，JFPUG，PM 学会，SEA，

各会員．

158

ジェクトマネジメント学会員．