ソフトウェア・シンポジウム2016 in 米子

チームの協働状態を測る：Team Contribution Ratio〜手間のかかる質問紙からの脱却〜
増田 礼子
フェリカネットワークス
Ayako.Masuda@FeliCaNetworks.co.jp
松尾谷 徹
デバッグ工学研究所
matsuodani@debugeng.com

森本 千佳子
東京工業大学
morimoto@cs.titech.ac.jp

津田 和彦
筑波大学大学院
tsuda@gssm.tsuka.tsukuba.ac.jp

要旨

Bohem のコストモデル (COCOMO) に関する一連の研究である．コストモデルの研究は，ソフトウェア規模

本論文では，ソフトウェア開発チームの特性を，容易とコストの関係を生産性と定義し，その変動要因を生に計量するための指標を構築することを目的とする．ソ産性因子として計量化を行い，大規模な調査を行った．

フトウェア開発に影響を与えるチーム特性には，リーダ「Software Engineering Economics」にまとめられたこ

シップやコミュニケーションなど，さまざまな要因が考の研究の結果は，多くの生産性因子の中で最大の影響因えられる．チーム特性の計量には，心理尺度を応用した子が「チームの能力」であることを示した [1, 2]．この質問紙を用いた方法が使われている．質問紙による計量研究では「チームの能力」を計量するため，複数の管理は，大量の調査データを統計処理する必要がある．その者がスコアリングを行い，決定している．

ため，質問紙を用いた計量は，実務現場においては敷居この研究を追証し，実用化を試みた国内通信メーカにが高く，個々のチーム特性の把握を容易に行うことがでおける大規模な調査と分析では，「チームの能力」を 3きないという課題がある．

つの因子に分解し，計量にバイアスがかからない工夫を

本稿では，チーム特性の要素のひとつである協働を行った．その結果，同様に「チームの能力」が影響して対象とし，構築した指標であるチーム貢献係数 (Teamいることが確認されている [3, 4]．

Contribution Ratio) を用いた計量を実施し，その内容

ソフトウェア分野において，生産性が「技法やツール」，を報告する．チーム貢献係数は，経済学において所得の「プロセス」に依存することはよく知られており，さま均等度合いを表すローレンツ曲線と Gini 係数を応用しざまな研究と実用化が行なわれている．しかし，「チーた指標である．協働の分析対象は，チームメンバそれぞムの能力」に関する研究や実用化は，他の分野と比較すれが持つ技術，知識，経験を開示し，共有するための知ると遅れている．他の分野，たとえば製造業では「チー識ベース構築活動とした．具体的には，協働の道具としムの能力」を「現場力」と呼び，国際競争力の根源と位て用いたグループウェアの投稿数と投稿者数を基にした置付けられている．ソフトウェア分野におけるチームの計量である．

計量化については，従業員満足の考え方を日本のソフトウェアチーム特性に合わせて拡張し，大規模な計量を行ったパートナー満足調査がある [5, 6, 7]．また，この1. はじめに研究結果を応用し，プロジェクトの成功失敗を判別する研究 [8] やチーム・パフォーマンスの比較研究 [9] が行

ソフトウェア工学において，ソフトウェア生産性に開われている．

発チームの状態が影響を与えていることを示したのは，

121

SEA

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これまでの研究における計量手段は，心理尺度における構成概念に基づいて設計された質問紙を用いる方法が一般的である [10, 11]．しかしながら，質問紙の設計には，心理学における高度な技術が必要となり，現場での実用は困難であるという課題が指摘されている．
本論文の研究目的は，質問紙調査より容易，かつ客観的に計量するための指標を構築することである．ソフト
ウェア開発における協働は，単純な作業の分担ではなく，知的な活動である．定められた期間の中で，設計，実装，テストへと開発を進めていく過程では，メンバそれぞれが持つ技術，知識，経験の伝達や共有が重要となる局面は多い．そこで，チーム特性のひとつである協働に注目した．計量を容易にすることが目的であるため，観測しやすく，定量的な成果物を分析対象とする必要がある．
協働状態が促進すると，チームでの情報共有が活発に

図 1. 世帯所得のローレンツ曲線の例なり，知識の相互提供が増加すると考えた．このことか
ら，チームによる知識ベース構築活動の成果物を基に，事例分析を行った．具体的には，知識共有を目的とした

表 1. 世帯数累積比と所得累積比
世帯構成比

グループウェアの投稿数の経年変化の比較分析である．

所得構成比000.20.111

0.40.264

0.60.450.80.677

11

比較研究を容易にする方法として，経済学において，国や地域における所得格差を分析するローレンツ曲線と2. チーム貢献係数の対象と計量方法

Gini 係数が良く知られている [12, 13]. ローレンツ曲線と Gini 係数は応用範囲が広く，さまざまな格差の研究

チーム特性の計量における課題は，「何を対象に」，「どに応用されている．本稿では，チームの協働状態を計量する指標として，ローレンツ曲線と Gini 係数に着目し，値が大きいと良い指標値となるよう調整を行い，Gini 係のような計量を行えば」，「何がわかるのか」に分解できる．この章では，チーム貢献係数についてこの視点からまとめる．

数と区別するためチーム貢献係数と名付けた．
チーム特性については，仲間意識や規範意識など，い2.1. 所得の均等度合いを表すローレンツ曲線

くつかの主成分が知られており [8, 9]，これらの要素を比較するために，どのような成果物を用いて，どのよう先に示したように，経済学では，国家や地域における所に比較するのかが課題となっている．ここでは，チーム得の均等度合いを表す手法としてローレンツ曲線 (Lorenz

特性のひとつの要素であるチームの協働状態について，curve) と Gini 係数 (Gini inequality index, Gini ratio)がよく知られている [14]．ローレンツ曲線の例を図 1. に示す．

実際に計量を行い貢献係数を示し，その値の変化や差について考察を行う．また，今後の応用方法や効果について検討する．

図 1. の縦軸は所得の累積比率で，横軸は世帯累計比

2 章では，貢献係数とその計算方法，対象と母集団について定義する．3 章では，事例に対し，提案する方法で行ったチームの協働状態の計量結果を示す．4 章では，率である．用いたデータは，表 1. 世帯数累積比と所得貢献係数について検討し，今後の計量の提案を行う．

Gini 係数は，ローレンツ曲線と均等分布線によって囲累積比に示した値である．均等分布 (45 度) 線は，所得が均等に分布した場合を表している．
まれる領域の面積を，均等分布線より下の領域の面積で除算した値である．均等分布線より下の領域は，三角形となるため，その面積は 1/2 となる．よって，Gini 係数はローレンツ曲線と均等分布線によって囲まれる領域の122SEA

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面積を 2 倍したものになる．Gini 係数は，完全に均等分きくなる指標である．この値を用いて，所得格差を量る

Gini 係数との違いとして，貢献係数は値が大きい方が，広く貢献していることを表す．そのため，図 1 のローレンツ曲線と均等分布線との間の面積ではなく，ローレンことができる．

ツ曲線下の領域の面積を用いる．具体的には「貢献係数

布の場合の値は 0 となり，不均等になるにつれて値が大=1-Gini 係数」と定義できる．
2.2. コミュニティの計量
2.4. 個人のロールとチーム貢献
北山は，組織内コミュニティの計量分析に，メーリングリストの発信数をコミュニケーション量として，ローチームの何を対象に計量するのかについては，注意がレンツ曲線と Gini 係数を用いて分析を行った [15]．ま必要である．たとえば，営業を行うチームにおいて，営た，コミュニティの人数と Gini 係数の相関を調べている．

業担当者の個々の売上を対象にローレンツ曲線と貢献係

ネットワーク上のデータの分析に Gini 係数 (Gini index数を求めたとする．研究者は，営業チームとして協働状と呼んでいる）を用いた研究もある [16]．この研究では，態を計量するのが目的であったとしても，営業チームのWeb の閲覧行動における特定のサイトに集中する程度メンバである各営業担当者は，売上競争をあおるノルマを Gini 係数で表現し，比較している．

管理と受け取る可能性がある．

このように，ローレンツ曲線と Gini 係数は，本来の人を対象とする計量は，思わぬ副作用を伴うので注意目的である所得の均等度合いを表す以外にも活用されてが必要である．容易に計量できるようになることで，本いる．この研究の事例の通り，Gini 係数は所得均等性の来の目的とは異なる目的や解釈で利用されてしまう危険評価指標として提案された係数であるが，均等性を評価性が伴う．この点については，計量方法の提案と共に，するさまざまな事項へ応用が可能である．

利用用途や活用方法についても慎重に議論をし，注意を促していかなければならない．

2.3. チーム貢献係数 (Team Contribution Ratio)

3. 貢献係数の計量事例

本論文の課題は，チーム特性を計量し，比較研究を行うことである．この手段として Gini 係数を用いるが，本ここでは，ある事例チーム (チーム X) に対し，チー来の使い方とは異なるので再定義を行う．

ム貢献係数を用いて計量し，特徴を抽出できるかについ「何を対象にするのか」については，チームの活動をて検討する．具体的には，グループウェアへの投稿数か対象とする．チームとは，組織行動論の定義によれば，らチームの協働状態の計量を試みた．

同じ目的を共有する集団である [17]．ソフトウェア開発

ソフトウェア開発を行っているチーム X は，プロジェにおけるプロジェクトも，規模に係わらずチームと見なクトマネジャーを中心に，いくつかのサブチームに分すことができる．

かれて開発を進めていた．開発フェーズに合わせてサブ「どのような計量を行うのか」については，本来のチームの構成は臨機応変に組み替えが行われていたこと，

Gini 係数が世帯における収入を対象としたのに対して，開発を進めていくにあたってサブチーム間でのさまざま本研究での提案は，チームの協働活動の成果物を対象とな情報共有が必要であったことから，チーム全体として，する．どのような成果物を対象にすれば，グループの状技術，知識，経験の蓄積と共有を求める声が高まった．

態の何を表すと言えるのかについては，さらなる研究がそして，知識ベース構築に向け，グループウェアの運用必要である．計量化としては，対象を構成要素に分け，が開始された．分析対象のグループウェアは，メンバに累積比を求めることができれば良い．成果物の構成要素よる自主的な運用が行われており，かつ，技術的な内容は，必ずしもチームのメンバとは限らない．たとえば，を取り扱っているものである．グループウェアにおける開発チームの成果物として文書類を対象とし，その種類計量は，投稿者数と投稿数を対象とした．

として仕様，テスト関連，インタフェースなど種類に分投稿の形態が異なる 2 つのグループウェアを計量対象けて計量することもある．この時の貢献係数も，チームとし，Wiki [18] ベースのものを A，Moodle [19] ベースのある種の特徴を表すと考えられる．のものを B と呼称する．A の特徴は，投稿 1 件がひと123SEA

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つの情報であり，Wiki のコメント機能を用いて運用さ表 2. GW2012 の投稿数れていた．B の特徴は，Moodle のフォーラム機能を用

投稿者投稿件数いており，基本的には質問が投稿され，それに対する回A
33

B37

C26

D7E
4F3G3H
2I
1J
1K
1答が投稿される形で運用されていた．どちらも分量に関わらず 1 投稿を 1 件として計量した．ただし，B におい線と Gini 係数を，統計パッケージ R を用いて求めた．ては，必ずしも質問・回答形式となっているわけではな

GW2012 における投稿状況のローレンツ曲線を図 2. に示す．

く，情報提供としての投稿のみのものもあれば，自分で質問して自分で回答するという自己レス形式での投稿もあった．しかし，いずれも 1 項目に複数の情報は混ざっていない．また，質問と回答の種別による重み付けは実施していない．グループウェアの投稿時には，投稿者の名前が表示されるため，導入当初は特に初歩的な質問の投稿を躊躇するメンバが多かった．B の活用状況の調査を目的とした無記名のアンケート調査では，「こんなことを質問して良いのか」，「自分は知らなかったが，みんなは既に知っている情報ではないか」，「そんなことも知らなかったのかと思われるのではないか」等の声が寄せ図 2. GW2012 のローレンツ曲線られた．しかし，投稿を躊躇するメンバであっても，情この時期の投稿者は，全体の約 25%であり，チーム貢報の共有と蓄積の重要性は認識しており，「今後のために献係数は，0.10 であった．

情報を蓄積していこう」，「誰かの役に立つからどのような情報でも書き込もう」という働きかけと共に，投稿者

3.2. グループウェア投稿を基にしたチーム貢献係数が増えてきた．メンバが感じる投稿への心理的ハードル(GW2014)は，質問・回答のいずれであっても同じであった．これが，重み付けを行わない理由である．

本節で対象としたグループウェア (GW2014) は，仕様

3.1 節と 3.2 節において，チーム X における 2012 年変更の影響に限らず，テストや保守なども含めた業務全と 2014 年のグループウェアへの投稿数を基にした計量

般の双方向の情報共有へと拡張するため，2014 年から結果を示す．3.3 節では，計量結果を基に，2012 年から運用を開始した．運用には，利用者インタフェースに優2014 年への時系列変化について考察する．

れた Moodle を用いている．
計量対象期間は，16ヶ月，対象期間のチームメンバは，3.1. グループウェア投稿を基にしたチーム貢献係数(GW2012)24 名であった．この期間の投稿数と投稿者数を表 3. に示す．

本節で対象としたグループウェア (GW2012) は，主に表 3. GW2014 の投稿数

仕様変更による影響分析に関する情報を共有するために2012 年に運用していたものである．運用には，Wiki を用い，半年間に渡り，チームメンバへ情報提供を呼びかけていた．
計量対象期間は 6ヶ月，対象期間のチームメンバは，42 名であった．この期間の投稿者数は 11 名であり，その投稿数と投稿者数を表 2. に示す．

投稿者
投稿件数

A33

B
26C
21

D
16E
15

F
9G
7H
6I
5J
4

投稿者続き
投稿件数

K4L4M
3N
3O
3P
2Q
2R2S1T1

3.1 節の GW2012 の場合と同様に，表 3. の数値に，未投稿者の 4 人分を投稿数 0 として追加し，母数をチームメンバ数と同数になるようにしている．表 3. のデータ

実際には，表 2. の数値に，未投稿者の 31 人分を投稿を用い，GW2012 と同様にローレンツ曲線と Gini 係数数 0 として追加し，母数をチームメンバ数と同数になを求めた．GW2014 における投稿状況のローレンツ曲線るようにしている．このデータを用い，ローレンツ曲を図 3. に示す．

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態に何らかの変化があり，その変化を捉えることができていると考える．

4. 計量方法の比較
ここでは，質問紙によるチームの調査と，チーム貢献係数による計量について比較検討する．

4.1. 質問紙のコストと信頼性
図 3. GW2014 のローレンツ曲線
一般的な質問紙による調査とは，社会調査の手法であこの時期の投稿者は，全体の約 80%を占めるに至ってり，同じ質問を複数の人に対して行うことにより意見をおり，チーム貢献係数は，0.40 であった．

明確化する．チームに対する質問紙調査は，心理学における質問紙法と呼ばれるもので，社会調査のアンケート

3.3. 時系列変化の考察とは異なる．質問紙法は，人の心理的要素を「構成概念」と呼び，直接観測が困難な概念として取り扱う [10, 11]．

GW2012 と GW2014 のローレンツ曲線とチーム貢献係数の比較を図 4. と表 4. に示す．

たとえば，チーム研究で使われている「仲間意識」や「規範意識」と呼ぶものは，構成概念の一種である．
計量は，構成概念の要素を考え，間接的に観察できる質問項目に展開して行う．
「仲間意識」であれば，「同じ仲間ともう一度仕事をしたいと思いますか」などの複数の質問項目から構成される．質問項目は，構成概念の下位尺度と呼ばれている．
質問紙法の品質は，2 つの特性で評価されている．一つは，「安定して測ることができるのか」，つまり，再現性があるか否かである．質問紙法では，この再現性のことを信頼性と呼んでいる．

図 4. GW2012 と GW2014 のローレンツ曲線の比較

もう一つは，「測りたいものを測ることができているのか」であり，質問紙法では妥当性と呼んでいる．測りたいものは，直接見ることができない構成概念であり，妥当性の検証は，統計的な手法を用いることになる．

表 4. GW2012 と GW2014 の貢献係数比較

GW2012 の貢献係数0.1

GW2014 の貢献係数0.4

質問紙法を使った計量手順を図 5. に示す．
質問紙法は，簡単に作成することはできない．チーム
特性の計測のための構成概念の開発は，2000 年から始め，今日に至っている．現在までに 5,000 件を超える調図 4. と表 4. は，GW2012 と GW2014 の対象期間に査と分析，改善によってメンテナンスされている．

おけるチーム X のグループウェアへの投稿数という観点から，チーム貢献係数を用いてチームの協働状態を表4.2. チーム貢献係数のコストと信頼性したものであり，両者の差は明らかである．チーム貢献係数が GW2012 から GW2014 での増加が何に起因してチーム貢献係数の品質について検討する．質問紙法といるのか，その原因の分析が，現在の課題となっている．

同様に考えるなら，「信頼性」と「妥当性」である．
「信頼

しかし，今回調査した 2012 年と 2014 年のチーム X の性」，すなわち再現性については，質問紙法とは比較にグループウェアへの投稿数から見ると，チームの協働状ならないほど確実である．これは，物理的に計量できる成果物を対象としているからである．

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ソフトウェア・シンポジウム2016 in 米子「何がわかるのか」について，さまざまな成果物や事例に対して試行していきながら，検証を進めていく．そして，構成概念としての計量ができているのかを評価していく必要がある．今後解決しなければならない課題はあるが，チームの協働状態を容易に計量する方法として有用であると考える．

謝辞
本研究の実施にあたり，野村マネジメント・スクールの助成金のサポートを受けました．ここに記して感謝いたします．
図 5. 質問紙の設計手順の例

参考文献「妥当性」，すなわち測りたいものを測ることができ[1] B.W. Boehm, Software Engineering Economics,Prentice-Hall, Englewood Cliﬀs, NJ, 1981.ているのかについては，検討が必要である．3 章の事例で用いた，協働活動の結果であるグループウェアへの貢[2] B.W. Boehm, “Software engineering economics”, Software Engineering, IEEE Transactions on, vol.SE-10,no.1, pp.4–21, Jan. 1984.

献度は，投稿数そのものを測りたいのではなく，チームにおける知的な援助行動を表すと考え，その代用特性と[3] 寺本雅則，松尾谷徹，上村松男，“ソフトウェア開発過程を定量的に解析して生産性と品質を向上させるソフトウェアメトリクス”，日経エレクトロ二クス 6 月 4 日号，日経エレクトロ二クス，1984．

して計量している．
「妥当性」は，項目を詳細化して分解すれば達成できるが，問題は統合的な構成概念として計量できているのかについて評価する必要があるという[4] 松尾谷徹，“開発コストのメトリクスの現状と課題”，昭和 63 年電気・情報関連学会連合大会予稿集，sep 1988．

ことである．チーム貢献係数による計量は，始まったばかりであり，まだ体系化が不足している．質問紙の質問[5] 松尾谷徹，“パートナ満足によるソフトウェア生産性の向上”，第 20 回ソフトウェア生産における品質管理シンポ
ジウム，日本科学技術連盟，Nov. 2001．

項目と対応させてチーム貢献係数を論じれば，コスト的にも信頼性としても優れていることは確かである．しか[6] 松尾谷徹，“パートナー満足と人的リソースのパフォーマンス”，プロジェクトマネジメント学会誌，vol.4，no.1，pp.3–8，2002．

し，構成概念レベルでの計量となると，まだ未完成であり，今後の研究と発展を待つ必要がある．

[7] 榎田由紀子，松尾谷徹，“Happiness & active チームを構築する実践的アプローチ : チームビルディングスキルの開発”，プロジェクトマネジメント学会誌，vol.7，no.1，
pp.15–20，Feb. 2005．

5. おわりに
本論文では，チーム特性の計量に関し，従来の質問紙[8] 松尾谷徹，“It に現場力は存在するのか:その計測と評価の試み”，ソフトウェア・シンポジウム 2014in 秋田 SEA:ソフトウェア技術者協会，2014．

法に代わる容易な計量方法について示した．その第一段階として，チーム特性のひとつの要素である協働についチーム貢献係数を用いて実際に計量を行い，その信頼性[9] 増田礼子，森本千佳子，松尾谷徹，津田和彦，“チームビルディングのメトリクス: 〜 10 年間の活動成果を測る〜”，ソフトウェア・シンポジウム 2015in 和歌山 SEA:ソフトウェア技術者協会，2015．とコストについては良い結果を得ることができた．

[10] 小塩真司，西口利文，“質問紙調査の手順, 47-53”, 2009．て，経済学で用いられているローレンツ曲線と Gini 係数を応用したチーム貢献係数による計量方法を提案した．

[11] 山本眞理子，“心理測定尺度集 ”, 東京都, 株式会社サイエンス社，2001．

調査の妥当性については，まだ検証過程であり，本稿の事例における計量結果の検証が次の課題である．現状[12] 橘木俊詔，日本の経済格差: 所得と資産から考える，第590 巻，岩波書店，1998．

では，まだ，調査項目単独のレベルであり，今後，構成概念の構造に当たる検討が必要である．
引き続き，「何を対象に」，「どのような計量を行えば」，

126[13] 豊田敬，“不平等解析: ジニ係数と変動係数”，経営志林，vol.41，no.4，pp.131–135，2005．

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ソフトウェア・シンポジウム2016 in 米子[14] 中村和之，“経済指標の見方・使い方”,
http://www.pref.toyama.jp/sections/1015/ecm/back/2005apr/shihyo/．
[15] 北山聡，“組織内コミュニティの計量: ジニ係数とべき分布の視点から”，東京経済大学コミュニケーション学会, コ
ミュニケ-ション科学 029 号, pp.3–16, 2009．
[16] R.M. Dewan, M.L. Freimer, A. Seidmann, and J.
Zhang, “Web portals: Evidence and analysis of mediaconcentration”, Journal of Management Information
Systems, vol.21, no.2, pp.181–199, 2004.
[17] 上田泰，組織行動研究の展開，白桃書房，2003．
[18] wikipedia.org,“Wiki”,
https://ja.wikipedia.org/wiki/ウィキ.
[19] 日本ムードル協会，“Moodle”,
http://moodlejapan.org/home/.

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