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ことこしろみず
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1 日科技連ソフトウェア品質管理研究会最終報告会 2015 年 2 月 27 日演習コース Ⅲ ソフトウェアメトリクスソフトウェアメトリクス 2014 年度活動報告主査副主査アドバイザメンバ : : : : 小池利和小室睦野中誠岡藍河野智弘近藤義徳藤慶太郎鈴陽介田処将司岡瑞穂中嶋良秀野田洋之森川敏寛ヤマハ富士フイルムソフトウエア東洋大学三菱電機伊藤忠テクノソリューションズ矢崎総業東京海上日動システムズデンソー DTS 製作所ノーリツニコンシステム富士通九州ネットワークテクノロジーズ

2 目次 1. 参加への思い 2. コース概要 3. 活動報告 4. アフター活動 5. メンバの成果発表 6. 今後について 7. 最後に 2

3 1. 参加への思いソフトウェア品質を定量的に把握したい! メトリクスの取得 / 分析手法を身につけたい! メトリクスを活用した業務改善品質向上への適用方法を学びたい! 参加者の SQiP 参加回数年代所属および業種 3

4 2. コース概要ソフトウェア品質技術の 1 つの柱とも言えるメトリクスを講義演習ディスカッションにより学びますメトリクス活用目的の明確化測定方法データ集計可視化統計解析のためのツール使用法様々なデータ分析法とそれらの実践事例回日程テーマ内容 1 5/9 ガイダンス GQM レビュー欠陥指摘数に関わるメカニズム GQM 演習 2 6/13 測定方法欠陥工数規模の測定方法 3 7/17-18 データハンドリング可視化テスト数バグデータを元にピボットテーブルとグラフの元データを動更新するツールの作成演習 4 8/22 R 統計の基礎統計解析ツール R と R コマンダー使用方法データの取得 / 分布把握などデータ分析手法基礎演習 5 10/10 検定, 対数変換平均や分散が想定からずれているか 2つの集団の平均や分散に相違があるかの検証証手法習得と演習 6 11/7 相関単回帰分析 2 変数間の関係性把握手法 ( 相関単回帰分析 ) 習得と演習 7 12/19 多変量解析重回帰分析ロジステック回帰分析等による 1 変数を多変数で説明する手法の習得と工数予測モデル作成演習 8 1/16 応用的な分析手法プロダクトメトリクス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 2/6 成果報告会各自が設定したテーマでの報告会 : 3. 活動報告にて紹介 4

5 3. 活動報告 1. R および R コマンダーとは統計ソフトウェア R はオープンソースのソフトウェアです統計検定解析向けの強な関数が備わっており統計データの分析に幅広く活されています R を GUI で使用できるようにする R コマンダー等拡張パッケージも数多く公開され便利な出機能グラフ作成機能も備えています統計データ(input) メニューよりグラフ箱ひげ図を選択グラフ描画(output) 箱ひげ図データ読込グラフ表示 5

6 3. 活動報告 2. 単回帰分析とは 1 つの目的変数 (y) を 1 つの説明変数 (x) で予測する手法 2 変量の関係を回帰式と呼ぶ次程式 y =ax+b で表現回帰式の a と b は残差 ( 例 : 下図の印 ) の二乗和が最小になるように決める総工数 ( 人月 ) y = x 開発規模 (KLOC) 活用シーン開発規模と総工数のように強い相関関係にある 2 変量があるとき開発規模の数値から総工数を予測することができます 6

7 4. アフター活動演習コース Ⅲ 恒例イベント!!! 毎の演習終了後に各位持ち回りで事例発表リラックスした雰囲気での開催回を重ねるごとに議論が熱! 事例発表社でのソフトウェアメトリクス分析事例これもメトリクス!? 常管理におけるさなデータ活事例社の開発リソース管理法自部署の品質保証活動参画プロジェクトの品質向上活動品質評価皆さんはどうされておりますか? ソフトウェア品質改善の取り組み案本部品質保証活動の紹介品質向上の取り組み実践ノウハウの紹介感想他社の品質活動や事例を聞けて有意義だったソフトウェア開発では共通的な悩みがあることがわかった他社と社との成熟度の違いを実感できたメンバーの柄を知れて良かったとにかく楽しかった! 7

8 5. メンバの成果発表演習コースで学んだ内容を活用し自分の業務や自社の課題改善につながる成果を出せた工数開発規模テスト品質に関する分析が多数成果発表内容流開発における SW 品質向上に向けて R による分布密度付き箱ひげ図の作成社ソフトウェア開発の分析担当システムの性能分析品質情報の関連性のえる化参画プロジェクトの生産性計測検査対象機能抽出工程に対する評価システムテストフェーズにおける定量的品質管理プロセスの導 Redmine 数データ可視化の事例紹介開発数推移の可視化による品質問題の予について : 次ページの例 1 4 にて紹介発表者岡河野近藤藤鈴田処岡中嶋野田森川 8

9 5. メンバの成果発表 ( 例 1) テーマ : 社ソフトウェア開発の分析 IPA-SECのデータ白書および分析ツールを使い社開発を産性のから分析 Excelだけでもいろんなことがわかる! 散布図 SLOC 生産性 [SLOC/ 人時 ] 同じ規模でも生産性に違いが工程毎の工数差が大きいぞ , , , ,000 実行 SLOC 実績値 [SLOC] 箱ひげ図 SLOC 生産性 [SLOC/ 人時 ] 世間と比べてあまり良くない 20k 未満 20k~40k 100k~300k 300k 以上 SLOC 規模 Excel の便利機能はグラフを作らなくてもざっくりわかる! いろいろな事象をデータ指向データ指向でるようになった!! 9

5. メンバの成果発表 ( 例 2) テーマ : 品質情報の関連性のえる化収集している品質情報からバグにつながる傾向があるという仮説を分析により検証ヒストグラム相関偏相関分析対数変換すると正規分布と仮定できそうだなバグとはコード数とレビュー回数の方が指摘件数よりは関連が大きいな Log 数 (LOC)

検定ロジスティック回帰分析回帰分析 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(> z ) (Intercept) -9.6311 3.9216-2.456 0.0141 * log_count 5.3037 2.9734 1.784 0.0745. log_loc 0.9827 0.5650 1.

10 5. メンバの成果発表 ( 例 2) テーマ : 品質情報の関連性のえる化収集している品質情報からバグにつながる傾向があるという仮説を分析により検証ヒストグラム相関偏相関分析対数変換すると正規分布と仮定できそうだなバグとはコード数とレビュー回数の方が指摘件数よりは関連が大きいな Log 数 (LOC) シャピローウィルクの正規性の検定 > shapiro.test(dataset$log_loc) Shapiro-Wilk normality test data: Dataset$log_LOC W = , p-value = P 値が 5% 以上だから正規分布ではないと言えないな正規分布! 検定ロジスティック回帰分析回帰分析 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(> z ) (Intercept) * log_count log_loc だけど log_point 回帰式と言える Null deviance: on 26 degrees of freedom ほどではないな Residual deviance: on 23 degrees of freedom AIC: データの関連性傾向をる法が分かった! 10

11 5. メンバの成果発表 ( 例 3) テーマ : システムテストフェーズにおける定量的品質管理プロセスの導感覚的にはわかっていた開発規模等によるリリース後品質の違いを具体的な基準値を元に要注意なプロジェクトを決定箱ひげ図基準決め Log 開発工数 (h) 開発工数が多い製品はリリース後問題が発生しているな不具合なし不具合あり > t.test(logmanhour~defect, alternative='two.sided', conf.level=.95, p 値が 5% 未満だ! + var.equal=true, data=dataset) 有意差はあるぞ! Two Sample t-test data: LogManHour by Defect t = , df = 79, p-value = 2.683e-05 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: 検定システムテスト開始時点でこの工数を超えそうな開発は何か工夫がいるぞ! 具体的な数値基準を示せたので注意すべきプロジェクトかどうかの目安ができた!! 11

12 5. メンバの成果発表 ( 例 4) テーマ :Redmine 数データ可視化の事例紹介プロジェクト管理ソフト Redmine の工数データを可視化工数推移グラフ設計の手戻りが発生している予実差異予定工数に対して実績工数はまだ余裕がある前倒しで開発を進めていたようだプロジェクト前半では開発は順調に進んでいたようだプロジェクトの工数投入推移が可視化可視化できた! 12

13 6. 今後について我々メトリクスチルドレンはソフトウェアメトリクスを活用し品質向上実現に取り組みます!! ソフトウェア品質の予測モデルを構築したい! ソースコードの品質評価と陥予測をいたい! レビュー / テスト状況を可視化したい! 管理図をいてレビュー時間をコントロールしたい! R を駆使して性能分析結果を可視化したい! データを示し説得のある改善提案をしたい! 13

14 7. 最後にご指導を頂きました小池主査小室副主査野中アドバイザならびに特別講義の講師の方々に御礼申し上げますまたこのような有意義な研究会への参加機会を与えて頂きました日本科学技術連盟の皆様およびコース参加を許可して頂きました会社と上司の方々へ感謝申し上げますご清聴ありがとうございました演習コース Ⅲ 参加者一同 14

品質管理研究会成果発表資料

品質管理研究会成果発表資料日科技連第 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主査 : 小池利和副主査 : 小室睦アドバイザー : 野中誠メンバー : 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 2018/02/23 株式会社日立製作所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