日科技連 第33年度ソフトウェア品質管理研究会 成果発表会

演習コースⅡ ソフトウェアメトリクス
活動報告2018/02/23
主査：小池 利和

副主査：小室 睦

アドバイザー：野中 誠

マスター タイトルの書式設定
株式会社日立製作所

メンバー：松田 元輝
坂下 英美
東城 隆
綿田 勇基
安川 卓也
岡本 泰尚
吉田 茂
塩福 武志
内藤 次郎
守屋 晋
大島 弘充

エプソンアヴァシス株式会社
SCSK株式会社
キヤノン株式会社
富士ゼロックス株式会社
株式会社モリサワ
アンリツ株式会社
三菱重工業株式会社
東京海上日動システムズ株式会社
ピー・シー・エー株式会社
メルコ・パワー・システムズ株式会社

アジェンダ

活動理念

活動内容
メンバーと課題
マスター タイトルの書式設定
課題解決に向けた実践活動
まとめ

2 / 16

活動理念

3 / 16目標
 メトリクス(ソフトウェアの特性を表したデータ)の測定と分析に必要な知識と技能を習得する！
 品質保証・プロセス改善・開発能力向上に、メトリクスを活用する！
問題の定義 ⇒ メトリクスの収集 ⇒ メトリクスの分析 ⇒ アクション方針
マスター
タイトルの書式設定 講師陣執筆の「データ指向のソフトウェア品質マネージメント」に基づいた講義と、実プロジェクトデータを用いた実践的な演習
 習得した知識と技能を、各自の現場で実践
道具• 表計算ソフト「Excel」、プログラミング言語「VBA」• 統計解析ソフト「R」、パッケージオプション「R commander」

カリキュラム

4 / 16

メトリクスの測定方法、分析方法や実践的な活用方法を、講義、演習とディスカッションを交えながら学びました。
回

日程

1

5/12

ガイダンス、GQM

品質向上のメカニズム、GQM演習

2

6/9

測定方法

工数、規模、欠陥の測定方法

7/6-7

データハンドリング、可視化

工数推移の把握、不具合の可視化による開発終盤の品質管理、品質コスト分析、Excelによるメトリクス活用ツール作成実習

3

講義

内容

4

9/22

マスター
タイトルの書式設定
統計の基礎知識の習得と演習、統計の基礎

5

10/13

検定

正規分布、標本分布、各種検定（平均値の差の検定、独立性の検定、無相関の検定）

6

11/17

相関、単回帰分析

2変数間の関係性の分析手法の習得と演習（相関、編相関、単回帰分析）

712/15重回帰分析

重回帰分析の習得と工数予測モデル作成演習

81/12

プロダクトメトリクス、応用的な分析手法

レビューの品質向上効果のモデル化、レビュー実績データを用いた品質予測

9

2/9

実践レポートの発表

各自で実践したメトリクスの取組みに対する発表

10

2/23

成果発表会

分科会の活動報告

合宿

統計解析ツールRとRコマンダー操作演習

アフター
活動活動の進め方

5 / 16

講義内容は、指導陣が執筆した 『データ指向のソフトウェア品質マネジメント』 をベースとしたもので、演習と指導陣が経験したケーススタディを合わせることで、すぐに現場での実践ができるものでした。
講義

マスター タイトルの書式設定
演習

ケース
スタディ分析だけに留まらず、アクションに結びつけることが可能なレベルに！

「アフター」活動紹介

6 / 16

分科会の演習後の恒例イベント！！
演習後に行われるメンバー持ち回りでの事例発表・意見交換会
箱根小涌園の夜を越え、メンバーの結束力が高まった9月から毎月開催
スケジュール

18:30
19:30
20:30
21:00
発表+質疑
発表+質疑
後方
予定は更なるアフター
1人目
2人目
付け
発表+質疑
発表+質疑
後方
実際は更なるアフター!?
1人目
2人目
付け

マスター (一例)
タイトルの書式設定
アフター活動内容

自社で行っているメトリクス分析事例の発表
データが取れない悩み、データを扱いきれない悩み

ソフトウェア品質向上に向けた様々な意見交換
実践ノウハウの提案演習で学んだことの実践と中間発表

油 のイメージ

業界の裏話、ここだけの話、ちょっとイイ話… etc.

ほんの少しの油があれば 言葉に羽が生え 数値を歌い時を忘れてソフトウェア品質への消えない熱意を産み続けるメンバー紹介

守屋 晋 ピー・シー・エー(株)大島 弘充 メルコ・パワー・システムズ(株)内藤 次郎 東京海上日動システムズ(株)東城 隆
SCSK(株)山梨/長野

松田 元輝 (株)日立製作所
吉田 茂 アンリツ(株)岡本 泰尚 (株)モリサワ

マスター タイトルの書式設定

居合の達人

愛知×２坂下 英美 エプソンアヴァシス(株)綿田 勇基 キヤノン(株)塩福 武志 三菱重工業(株)7 / 16

元公務員

大阪/
兵庫

子供が生まれる
小池 利和 ヤマハ(株)小室 睦 (株)プロセス分析ラボ
安川 卓也 富士ゼロックス(株)野中 誠 東洋大学

メンバーの課題
不具合件数を予測したい

品質の良し悪しを的確に判断したい

8 / 16

品質を見える化したい

活動成果を数値で示したい

マスター タイトルの書式設定
次の改善に繋げたい

新しい気づきを得たい
モチベーションを上げたい実践レポートのテーマ

9 / 16

演習の内容を活用。自社・自業務の課題について、解決につながるレポートを作成！
松田 元輝(株)日立製作所

吉田 茂

坂下 英美

エプソンアヴァシス(株)塩福 武志

三菱重工業(株)内藤 次郎

東京海上日動システム(株)東城 隆SCSK(株)アンリツ(株)マスター タイトルの書式設定

綿田 勇基

キヤノン(株)

守屋 晋

安川 卓也

富士ゼロックス(株)大島 弘充

岡本 泰尚(株)モリサワ

ピー・シー・エー(株)メルコ・パワー・システムズ(株)実践事例①10 / 16

テーマ：要件規模（リスク評価値）を用いた工数予測回帰モデルの作成
要件規模と工数単回帰分析結果①課題：工数見積もりが甘い

散布図②要件規模から工数を予測（回帰分析）

マスター
タイトルの書式設定
学んだことを実践！

③リスクが顕在化したプロジェクトの工数予測が大きく外れた

リスク
評価値

行列散布図

⑤要件規模＋リスクから工数が予測可能に！

④リスク評価値を加えたら予測精度が向上

重回帰分析結果

実践事例②11 / 16

テーマ：ソフトウェアメトリクスのベンチマーキング ～ソフトウェア開発データ白書との比較～

モチベーション

組織課題
バグ数が多い

感覚的

自社
データ

品質が悪い

比較

他社
データ

ギャップを知りたい

基準データ
自社データ
マスター
タイトルの書式設定
1標本のｔ検定で有意差を判定
ソフトウェア開発データ白書2016-2017
標本データ
有意差 高低P値

実効KSLO C

メ ト リ ク ス名

KSLO C

単位なし-0 .0 7 8 3 6

工数

人時

あり

高い 2 .2 0 E-1 6

月あたり の要員数人あり

高い 2 .2 0 E-1 6

SLO Cテスト ケース密度（ 結合テスト ）件/KSLO Cあり

高い 5 .5 8 E-1 2検定
結果

SLO Cテスト ケース密度（ 総合テスト ）件/KSLO Cあり

高い 1 .4 5 E-0 8

SLO C検出バグ密度（ 結合テスト ）件/KSLO Cあり

高い 2 .2 0 E-1 6

件/KSLO C

あり

高い 2 .2 0 E-1 6

SLO C 規模あたり のテスト 工数(総合テスト )人時/KSLO C

あり

高い 2 .2 0 E-1 6

実績工数 ケース密度（ 結合テスト ）件/ 1 ,0 0 0 人時

あり

高い 2 .2 0 E-1 6

実績工数 ケース密度（ 総合テスト ）件/ 1 ,0 0 0 人時

あり

高い 2 .2 0 E-1 6

総合テスト SLO C生産性

SLO C/人時あり

低い 2 .2 0 E-1 6

SLO C生産性

SLO C/人時あり

低い 7 .8 2 E-1 1

SLO C発生不具合密度（ 流出）件/KSLO C

あり

高い 2 .9 5 E-1 3

SLO C発生不具合密度（ 稼働後）

件/KSLO Cあり

高い 1 .4 1 E-1 1

SLO C検出バグ密度（ 総合テスト ）各種グラフ=ギャップを知り、今後のアクションへ・・・・要件定義、設計工程のレビュー強化
・単体テストの強化・継続した弊社プロジェクトのメトリクス収集

実践事例③-1

12 / 16

テーマ：進捗、バグの可視化
Redmineのデータからダッシュボードを作成し、進捗とバグの発生状況を可視化。
開発者自身もリアルタイムで現在の状況を把握できるので、開発チームが自分たちで改善活動をするようになった。

バーンアップチャート

マスター タイトルの書式設定
バグ推移ヒストグラム

バグ種別(プログラム、仕様...)コンポーネント別バグ

実践事例③-2

13 / 16

テーマ：Agile向け前倒し率の考案
Agileだって欠陥の前倒しは大切！
小室副主査から教わった欠陥の前倒し率で欠陥の前倒し具合を表せそう？
しかし、前倒し率はウォーターフォールモデルにしか適用できなかった。。。
そこで、Agile向けにアレンジ！ →Agile開発における品質指標の一つとして使用。
前倒し率（ウォーターフォール向け）

マスター タイトルの書式設定
Agile向け前倒し率

start

σ𝑁
𝑖=1 𝑏𝑢𝑔[𝑖]. 𝑑𝑎𝑡𝑒
1−N
N：バグ件数※早い段階でバグを出せば前倒し率が大きくなる。

0.4

release0.2

01

メンバーの課題解決度

14 / 16

1年の演習を経て、各自の課題や悩みの解決度は？
100
8060

(☝平均値)

課題解決度(％)

64% 解決！

（受講生が % で回答）

020

過半数が、課題の60％以上解決！

40

全員、課題解決に進展有り！
マスター タイトルの書式設定
n=11

メンバーの声・技術的な課題は解決した。全体的な課題解決の見通しを得ることができた。
・当初の悩みは100%解決した。ただ知れば知るほど新しい課題が湧いてくる。
・社内では得られない多くの知見を得られ、課題解決のヒントになった。
・社内にメトリクス文化を根付かせるための材料をたくさん得ることができた。
・ソフト品質改善のための基本メトリクスが分かった。

メンバーのこれからの意気込み

15 / 16

成果を完成させて、SQiPシンポジウムで発表！
講義の内容を復習して理解する。絶対に業務改善に活かす！
さらに一歩踏み込んだ成果を出していく！
継続は力なり。今後も実践を継続する！
統計学とRコマンダーという強力な武器を手に実戦で腕を磨きながら前進する！

マスター タイトルの書式設定

メトリクスの蓄積・使用して、品質管理を体現する。メトリクスのスペシャリストになる！
「欠陥の測定」「規模の測定」「工数の把握」を自部門で実施していく！
実践を通じて課題解決100%を目指し、説得力のあるメトリクス分析をする！
メトリクスを制すものが、プロジェクトを制す。社内で統計学の布教活動をする！
生きるとは呼吸することではない、行動することだ！
メトリクスを形骸化させない活動を継続する！
R職人になりソフトウェア品質の予測モデルを構築。品質改善活動の支援をする！

まとめ16 / 16「GQM」 必要性理解、意識向上！
5「データハンドリング」
データ可視化！

3.１

4
3「検定」「分析」
定量的判断！
予測モデル作成！

2
3.0
0.4 1
0.5
0.5
マスター タイトルの書式設定
0.8
1.1

3.2

活動前
活動後

3.5

「品質改善」
リスク予測、品質コントロール！

4.8

講師との距離感
アフター最高です！
これからも宜しく！

学んだ理論と技術を現場に持ち帰り実践し、品質向上に切磋琢磨します。そして得られた知見を社会に還元します！！

ご清聴いただきマスター
タイトルの書式設定
ありがとうございました