本日の内容 1. ソフトウェア開発データ白書について 2. ソフトウェア開発ライフサイクルから見た活用事例 3. 実践的活用をサポートするツール Center 1

Size: px

Start display at page:

Download "本日の内容 1. ソフトウェア開発データ白書について 2. ソフトウェア開発ライフサイクルから見た活用事例 3. 実践的活用をサポートするツール Center 1"

あおいしもね
5 years ago
Views:

1 Software Engineering Center Information-technology Promotion Agency, Japan SODEC ブース内セミナーソフトウェア開発データ白書の活用独立行政法人情報処理推進機構技術本部ソフトウェアエンジニアリングセンター専門委員 SCSK 株式会社小椋隆 Copyright 2012 Information-technology Promotion Agency, Japan. All rights reserved. Center

2 本日の内容 1. ソフトウェア開発データ白書について 2. ソフトウェア開発ライフサイクルから見た活用事例 3. 実践的活用をサポートするツール Center 1

3 の取組みとデータ白書の目的定量的アプローチによる科学的マネジメントの普及拡大モノサシとしての精度を高めていく新たなモノサシや課題抽出の切り口を提案するメーカー系ユーザ系独立系の複数のベンダからデータを収集ソフトウェア開発データ白書として公開 (23 企業 2584 プロジェクトのデータ ) 年 11 月発行 2584 Center 2

データ白書 2010-2011 の構成 1 章背景と本書の目的 2 章収集データについて

4 データ白書の構成 1 章背景と本書の目的 2 章収集データについて 3 章分析について 4 章収集データのプロファイル 5 章プロジェクトの主要要素の統計 6 章工数工期規模の関係の分析 7 章信頼性の分析 8 章工程別の分析 9 章生産性の分析 10 章予実分析等付録 A~G データ項目の定義や収集データ年別プロファイル等々代表的な要素規模工期信頼性プロジェクトの特性 ( プロファイル ) 開発種別アーキテクチャ開発ライフサイクルモデル工数生産性開発言語業種プラットフォーム Center 3

5 プロファイルデータ例 ) FP 実績値 ( 収集したプロジェクトデータの分布 ) ~100 ~300 ~500 ~700 ~900 ~1,100 ~1,300 ~1,500 ~1,700 ~1,900 FP 実績値の基本統計量 [FP] N 最小 P25 中央 P75 最大平均標準偏差 1, ,900 1,225 8,617 FP による規模では 500FP までのプロジェクトが 5 割強を占める 2000FP 以上のプロジェクトも一割強ある件数 FP 実績値の分布 ( ヒストグラム ) 中央値平均値 FP 以上の大きな値に 0 引きづられ平均値が大きい FP 実績値 ( 調整前 )[FP] 非対象系の分布など考慮すると中央値の方が全体のプロファイルとして適切だと見て取れるデータ白書 P48 図表 ~2,100 ~2,300 2,400 超 Center 4

6 工数比率のデータの見方工数比率各開発工程を実施するのに必要な作業工数の比率 ( 新規開発 ) [ 比率 ] 工程 N 最小 P25 中央 P75 最大平均標準偏差基本設計詳細設計製作結合テスト総合テスト ( ベンダ確認 ) 要件定義工程も含めた工程別の実績工数の比率の基本統計量 ( 新規開発 ) [ 比率 ] 工程 N 最小 P25 中央 P75 最大平均標準偏差要件定義開発 5 工程データの関係性データ白書 P205 図表データ白書 P204 図表比率が高い工程にはそれだけ多くの作業工数がかかるということプロジェクト全体の工数の35% 弱を製作工程が占めている Center 5

7 工期比率のデータの見方工期比率各開発工程を実施するのに必要とされる期間 ( 新規開発 ) [ 比率 ] 工程 N 最小 P25 中央 P75 最大平均標準偏差基本設計詳細設計製作結合テスト総合テスト ( ベンダ確認 ) 要件定義工程も含めた工程別の実績月数の比率の基本統計量 ( 新規開発 ) データの関係性データ白書 P202 図表データ白書 P202 図表 [ 比率 ] 工程 N 最小 P25 中央 P75 最大平均標準偏差要件定義開発 5 工程比率が高い工程にはそれだけ長い作業期間を要するということプロジェクト期間全体の約 30%(1/5~1/3) を製作工程が占める Center 6

8 生産性の分析についてデータ白書における生産性の分析について生産性データの傾向を把握することで見積りや計画の妥当性の確認実績の評価などに利用することができるデータ白書では生産性の傾向などを掴むため以下の層別による分析を行い基本統計量を示している規模別業種別アーキテクチャ別主開発言語別プラットフォーム別月あたり要員数外部委託比率信頼性要求の高さ規模別業種別規模別チーム規模別業種別生産性と発生不具合密度規模と PM スキル Center 7

信頼性の要求レベル別の生産性信頼性要求レベルが高い方が生産性は低い傾向がある FP 生産性

データ白書 2010-2011 P248 図表 9-1-29 データ白書 2010-2011

生産 ( 改良開発主開発言語グループ ) データ白書 2010-2011 P272 図表

9 信頼性の要求レベル別の生産性信頼性要求レベルが高い方が生産性は低い傾向がある FP 生産性 ( 新規開発 IFPUG グループ ) FP 生産性 ( 改良開発 IFPUG グループ ) データ白書 P248 図表データ白書 P261 図表 SLOC 生産 ( 新規開発主開発言語グループ ) SLOC 生産 ( 改良開発主開発言語グループ ) データ白書 P272 図表データ白書 P285 図表 Center 8

10 収集した定量データ活用の期待とギャップ期待感 ( ひとつの例 ) 収集したプロジェクトデータについて代表的な要素間には相関関係がある 2 つの要素 (2 変量 ) の関係が回帰分析により定式化される例 ) ソフトウェア開発規模と工数のデータを収集すれば規模と工数は相関関係があり工数 = 規模 * 係数 +α という定式性があり規模から工数という答えがでる現実とのギャップ相関は低いバラツキが大きく偏りもあるプロジェクトの特性に合わないそもそもデータを集めても無駄? 工数規模 Center 9

11 今回のポイントソフトウェア開発データ白書を例とし定量データの見方と活用方法ベンチマーキングの実践について開発の局面毎にポイントと事例を示すベンチマーキング : IT プロジェクトの評価対象の特性を相互にあるいはベンチマークと対比する活動 (ISO/IEC の定義を仮訳 ) ベンチマーク : 特定の IT プロジェクトの性能が組織内外の IT プロジェクトと比較してどのレベルに位置するかを評価するため比較対象として利用する組織内外の参照情報 ( 基準値 ) (ISO/IEC の定義を仮訳 ) Center 10

12 本日の内容 1. ソフトウェア開発データ白書について 2. ソフトウェア開発ライフサイクルから見た活用事例 3. 実践的活用をサポートするツール Center 11

13 ベンチマークの活用ベンチマークの作成供給のイメージ支援活動組織活動ベンチマーキングリボジトリリポジトリ管理道具立てを整えるベンチマーク作成分析精査収集蓄積ツール手法ガイド内部ベンチマーク外部ベンチマークプロジェクト活動ソフトウェア開発データ白書等プロジェクトの測定値データ提供見積り計画コントロール評価データ活用データ活用データ活用データ活用プロジェクト活動から見た定量データの活用 Center 12

見積りプロジェクト計画定量的プロジェクト管理マネジメント ( コントロール ) 評価

14 ソフトウェア開発ライフサイクルから見た活用事例局面別の定量データ活用ポイントと事例ソフトウェア開発ライフサイクルを通し様々な局面について定量データの活用ポイントや事例を示す見積りプロジェクト計画定量的プロジェクト管理マネジメント ( コントロール ) 評価基本設計詳細設計製作結合テスト総合テスト 1: 見積り 2: 計画 3: コントロール 4: 評価 Center 13

15 1 見積り : 規模工数工期のデータ活用データ活用のねらいプロジェクトの規模と工数や工数と工期との間に定式性や特性を見出し適正な工数や工期の範囲を目安にできるようにする 150% の信頼幅の上下限内に入っていれば妥当性が高い入っていなければ差異理由を明確にし見積りの見直しに繋げる 2 工数工期短縮の要求に対しそれが対応可能かどうか信頼幅 95% の下限値を限界の目安とする工数工期 ( 月数 ) 工期短縮限界上限 50% 妥当性の目安下限 50% 規模上限 95% 下限 95% 工数 Center 14

16 1 見積り : 規模と工数のデータの見方データの関係性新規開発 IFPUG グループ FP 規模と工数 ( 新規開発 IFPUG グループ ) 対数表示 FP 規模と工数 ( 新規開発 IFPUG グループ ) 信頼幅 50% 付き 10,000,000 1,000,000 N= , ,000 y(50%) y(-50%) N=283 実績工数 ( 開発 5 工程 ) [ 人時 ] 100,000 10,000 1, データ白書 P135 図表実績工数 ( 開発 5 工程 ) [ 人時 ] 200, , ,000 50, ,000 10, ,000 FP 実績値 ( 調整前 )[FP] Copyright IPA FP 規模と工数には正の相関が認められる 0 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 FP 実績値 ( 調整前 )[FP] Copyright IPA データ白書 P134 図表例 ) 新規開発 IFPUGグループ工数 = A (FP 規模 )**B B=1.19 (Aは係数) (B = 1.19 の場合 FP 規模が2 倍になると工数は約 2.28 倍になる ) Center 15

17 1 見積り : 工数の見積り ( 事例 ) 規模と工数のデータの使い方例 ) 新規開発 IFPUG グループ 4,000FP の規模の工数を 50% の信頼幅から読み取る約 40,000 人時から 110,000 人時 ( 約 250 人月 ~690 人月 ) の範囲これを妥当性の目安とする留意点実績工数 ( 開発 5 工程 ) [ 人時 ] 300, , , , , ,000 50,000 40,000 0 FP 規模と工数 ( 新規開発 IFPUG グループ ) 信頼幅 50% 付き y(50%) y(-50%) N=283 Copyright IPA 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 FP 実績値 ( 調整前 )[FP] データ白書 P134 図表規模が大きくなると規模の増加率以上に工数が増大する一般的に規模が大きくなると関係者も多くなり間接的な工数が増加する Center 16

18 1 見積り : 工数と工期のデータの見方データの関係性新規開発 ( 開発 5 工程 ) 工期 ( 月数 ) は工数の 3 乗根に概ね比例実績月数 ( 開発 5 工程 ) [ 月 ] データ白書 P124 図表開発 5 工程の工数と工期 ( 新規開発 ) 信頼幅 50% 95% 付き N=493 y(50%) y(-50%) y(95%) y(-95%) 5 0 Copyright IPA 0 50, , , , , ,000 実績工数 ( 開発 5 工程 ) [ 人時 ] 例 ) 工期 = A ( 工数 )* * 0.31 (Aは係数) 信頼幅 95% の下限値より下にはプロジェクトがほとんどない工数に対する工期の実現可能性を考える目安 Center 17

19 1 見積り : 工期の見積り ( 事例 ) 工数と工期のデータの使い方例 ) 新規開発開発 5 工程工数が約 60,000 人時 ( 約 375 人月 ) の場合工期 ( 月数 ) の中央値は 12~13 ヶ月信頼幅 95% の下限値の工期 ( 月数 ) を見てみると約 5 ヶ月留意点工期短縮には限界がある実績月数 ( 開発 5 工程 ) [ 月 ] 35 N=493 y(50%) y(-50%) 30 y(95%) y(-95%) ~13 開発 5 工程の工数と工期 ( 新規開発 ) 信頼幅 50% 95% 付き 10 5 (60, ) Copyright IPA , , , , , ,000 実績工数 ( 開発 5 工程 ) [ 人時 ] データ白書 P124 図表ヶ月から工期短縮を目指しても 5ヶ月以下にするのは難しいまた 50% の下限値は約 9ヶ月であり目標の目安の一つ Center 18

20 2 計画 : 開発条件の検討 ( 事例 ) 規模工数工期からの適切な計画案の策定の事例赤 : 当初案緑 : 計画変更提案工数と工期規模と工数の軸反転想定工数に対し工期が信頼幅線下位 50% 以下と相対的に短くリスクが高い規模は信頼幅線の右 50% の近傍で相対的に工数は多め ( 低生産性 ) である見直しのケース : 工期を 12~14 ヵ月で提案すると共に工数を 50% 信頼幅の中央部近傍の 80,000 人時を提案する ( 図中の緑位置 ) Center 19

3 コントロール : 残作業の再見積りと評価 ( 事例 ) 工数比率工期比率からの現在以降の再見積りと評価例 ) 基本設計工程が終わった段階で後工程を見通す際の注意点読み方 : 基本設計工程は全工期の概ね 15-30% を占める中央値 : 23.0% 使い方 : 基本設計工程にかかった工期からそれ以降の工期は約 2.3~5.6 倍かかると予測できる中央値で見ると : 約 3.

21 3 コントロール : 残作業の再見積りと評価 ( 事例 ) 工数比率工期比率からの現在以降の再見積りと評価例 ) 基本設計工程が終わった段階で後工程を見通す際の注意点読み方 : 基本設計工程は全工期の概ね 15-30% を占める中央値 : 23.0% 使い方 : 基本設計工程にかかった工期からそれ以降の工期は約 2.3~5.6 倍かかると予測できる中央値で見ると : 約 3.3 倍工程別の工期比率の箱ひげ図データ白書 P201 図表計画値で全工程 6 ヶ月半のプロジェクトの場合 : 基本設計 1.5 ヶ月の予定が 2 ヶ月かかった 2 週間遅れ計画上残り 4 ヶ月半基本設計以降の工期は (2*3.3=6.6) からあと約 6 ヶ月半はかかる可能性基本設計が 2 週間遅れただけと安易に考えていると実質 2 ヶ月も遅れるリスクを見落とすことになる Center 20

22 4 評価 : プロジェクト完了時の評価 ( 事例 ) プロジェクト完了時のプロジェクト評価短期開発のため要注意プロジェクトと指定し重点監視したが計画時 (100,000 人時 12ヵ月 ) の予定が実績 (130,000 人時 13ヵ月 ) となった緑 : 計画値赤 : 実績値赤 +: 実績自己の位置信頼幅線下位 50% を下回り計画段階から厳しく挑戦的な工期であった実績も同様で工数の割に工期が厳しく短期での開発力管理力が備わっていたとも言える工数が 30% 増加しているが工期を守るためのトレードオフと推察できる Center 21

23 本日の内容 1. ソフトウェア開発データ白書について 2. ソフトウェア開発ライフサイクルから見た活用事例 3. 実践的活用をサポートするツール Center 22

Copyright IPA Copyright IPA Copyright IPA Copyright IPA モジュールA モジュールB モジュールC モジュールD 全体規模想定到達規模規模計画値 4W 平均生産性 ( 右目盛 ) が提供する定量関連のコンテンツツール群コンテンツツールの活用 ( 今回の説明 ) 機密室 IPA/ 定量データの収集依頼収集データの精査収集ツール

24 Copyright IPA Copyright IPA Copyright IPA Copyright IPA モジュールA モジュールB モジュールC モジュールD 全体規模想定到達規模規模計画値 4W 平均生産性 ( 右目盛 ) が提供する定量関連のコンテンツツール群コンテンツツールの活用 ( 今回の説明 ) 機密室 IPA/ 定量データの収集依頼収集データの精査収集ツールデータ収集サイクルデータ提供企業定量データの投入定量データの送付機密室分析ツール白書コンテンツ作成ツール化データ文書化編集プロジェクト診断支援ツール (IPA/Web サイト ) 実績月数 ( 開発 5 工程 ) [ 月 ] 開発 5 工程の工数と工期 ( 新規開発 ) N= y(95%) 45 y(50%) 40 y(-50%) y(-95%) 35 実績値 , , , , , ,000 実績工数 ( 開発 5 工程 ) [ 人時 ] データ白書のグラフと自社のデータを WEB 上で重ねて表示可能ベンチマークプロジェクト診断 ( 外部データとの対比 ) 一般利用者 ( 企業 ) 品質管理ノウハウプロジェクト診断 ( 自社デタ ) 利用目的別メトリクス一覧表メトリクス情報収集 BOOKS マネジメントノウハウスタンドアロン型診断支援ツールデータ登録自社蓄積データデータ出力プロジェクト管理 ( 自社デタ ) 実績月数 ( 開発 5 工程 ) [ 月 ] 開発 5 工程の工数と工期 ( 新規開発 5 工程の工数と工期 ) N=185 ( 新規開発 ) N= y(95%) y(95%) 45 y(50%) 45 y(50%) 40 y(-50%) 40 y(-50%) y(-95%) 開発 y(-95%) 5 工程の工数と工期 ( 新規開発 ) N= 実績値 50 実績値 30 y(95%) y(50%) y(-50%) 20 y(-95%) 実績値 , , , , , , , , , , , 実績工数 ( 開発 5 工程 ) [ 人時 ] 実績工数 ( 開発 5 工程 ) [ 人時 ] , , , , , ,000 実績工数 ( 開発 5 工程 ) [ 人時 ] 実績月数 ( 開発 5 工程 ) [ 月 ] 簡易分析実績月数 ( 開発 5 工程 ) [ 月 ] 白書の収集項目枠と代表的な分析グラフを用意した EXCEL の tool 定量的プロジェクト管理ツールソース規模 WBS, 工数等収集自社蓄積データソース規模 ( 行数 ) 計画値ソースコード規模推移開発終了遅れ予測ソース管理障害管理工数管理 Center 23

25 プロジェクト診断支援ツール (Web) の Web サイト上でソフトウェア開発データ白書のデータに対してベンチマーキングが可能 2007 年 12 月 25 日より無償公開, 稼働中! データ白書に掲載されている様々な図表が参照可能入力したデータはサーバ等には一切残らない ( ログオフ時にすべて破棄されます ) Center 24

26 プロジェクト診断支援ツール (Web) Center 25

27 スタンドアロン型プロジェクト診断支援ツールデスクトップ上で自社のプロジェクト情報を活用して QCD の見える化を支援 2009 年 9 月より無償ダウンロード ( の Web サイト ) 自社データを容易な画面入力で蓄積可能データ白書と同じ分析図表が簡単に作成可能プロジェクト診断支援ツール (Web) へアップロードしベンチマーキングが可能信頼幅を任意で指定表示が可能 (2011/7/10 版バージョン UP) Center 26

28 スタンドアロン型プロジェクト診断支援ツール規模 - 工数 (FP) y(95%) y(-95%) 実績工数 [ 人時 ] FP 実績値 Center 27

29 参考データ白書の見方使い方についてデータ白書の見方と定量データ活用ポイントのご紹介定量データの見方や活用方法事例を交えたポイント 2011 年 3 月 31 公開 ( の Web サイトから無償ダウンロード可 ) PowerPoint ファイル形式第 1 部 : データ白書の見方使い方第 2 部 : 定量データの活用ポイントと事例スライド部タイトル ( 本スライド内の項目 ) ( 説明や図表 ) ノート部メッセージ ( 本スライドで言いたい一言 ) 説明解説 ( スライドを用いた説明 ) アドバイス留意点 ( 説明時のアドバイス ) Center 28

30 最後にデータ白書はデータの宝庫ではあるが全ての答えがそこにある訳ではない見積や計画策定について過去の事例を参考にまずは自分で行うことが重要自分の見積や計画の妥当性を確認するためにデータ白書を紐解くより良いソフトウェア開発と業界の発展のためにプロジェクトのデータ収集をしましょう! ご清聴ありがとうございました IPA( 独立行政法人情報処理推進機構 ) ( 技術本部ソフトウェアエンジニアリングセンター ) 定量データのご提供随時募集中です! Center 29

データ白書の構成 1 章背景と本書の目的 2 章収集データについて 3 章分析について 4 章収集データのプロファイル 5 章プロジェクトの主要要素の統計 6 章工数工期規模の関係の分析 7 章信頼性の分析 8 章工程別の分析 9 章生産性の分析 10 章予実分析等付録

データ白書の構成 1 章背景と本書の目的 2 章収集データについて 3 章分析について 4 章収集データのプロファイル 5 章プロジェクトの主要要素の統計 6 章工数工期規模の関係の分析 7 章信頼性の分析 8 章工程別の分析 9 章生産性の分析 10 章予実分析等付録 Software Engineering Center Information-technology Promotion Agency, Japan 主催セミナー ( 東京 ) 2012 年 07 月 11 日定量データ活用等による IT プロジェクトの見える化データ白書の見方と定量データの活用ポイント独立行政法人情報処理推進機構技術本部ソフトウェアエンジニアリングセンター専門委員小椋隆