SDM 公開講座 現代ソフトウエアエンジニアリングの俯瞰図 ソフトウェア開発見積りの課題と解決方法 ~ 見積り手法の歴史と CoBRA 法 ~ 2012 年 6 月 14 日 CoBRA 研究会幹事 先進ソリューションセンター石谷靖 (IPA/SEC 戦略意思決定プロセス強化 WG 委員 ) Cop

Transcription

1 SDM 公開講座 現代ソフトウエアエンジニアリングの俯瞰図 ソフトウェア開発見積りの課題と解決方法 ~ 見積り手法の歴史と CoBRA 法 ~ 2012 年 6 月 14 日 CoBRA 研究会幹事 先進ソリューションセンター石谷靖 (IPA/SEC 戦略意思決定プロセス強化 WG 委員 ) Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

2 ご紹介の内容 1. 見積りにおける課題 2. 見積り手法の歴史と蓄積 3. 見積り根拠の 見える化 4.CoBRA 法の概要 5.CoBRAモデルの構築方法 6.CoBRAモデルの応用 7. 事例紹介 2 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

3 ご紹介の内容 1. 見積りにおける課題 2. 見積り手法の歴史と蓄積 3. 見積り根拠の 見える化 4.CoBRA 法の概要 5.CoBRAモデルの構築方法 6.CoBRAモデルの応用 7. 事例紹介 3 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

4 1. 見積りにおける課題 1.1 プロジェクトマネジメントにおける見積りの位置づけ プロジェクト マネジメントの中核 契約 インプット プロジェクトの全体把握 規模 体制 見積り 予実分析 プロセス改善 ゴール プロジェクトマネジメント コストマネジメント リソースマネジメント 進捗マネジメント リスクマネジメント スコープマネジメント 品質マネジメント 4 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

5 1. 見積りにおける課題 1.2 プロジェクトにおける大きな課題の一つ プロジェクトを大失敗させる原因は二つある ひとつは 見積りミスだ 楽観的な見積り : 見積り根拠があいまいで 必要な要素をきちんと見積もっていない 早期の見積り : 作るものが決まっていない状況で見積りを行う 目標と見積りの混同 : 営業 マーケティング担当者や顧客の事情で決定される 一度決まったら修正されない見積り 時間の余裕がないことが多い ( 十分に取り組めない ) ムリなプロジェクト もうひとつは 仕様未凍結だ 仕様の細部が決まらない 仕様が変化し続ける 上記の見積りミスにつながる原因の一つ ムリなプロジェクト ロバート グラス ソフトウェア開発 55 の真実と 10 のウソ Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

6 1.3 見積りミスを引き起こす原因 Capers Jones, Social and Technical Reasons for Software Project Failures, Crosstalk, June, 要求が完全に決定される前に 正式な見積りが求められる 2. 新しい要求が加えられても 見積りは変更されない 3. 主要なソフトウェア開発プロジェクトでも 見積りツールが使われない 4. 実績データがなく見積りのキャリブレーション ( 較正 ) ができない 5. 保守的な見積りは採用されず 挑戦的な見積りで置き換えられる LM. Liard & M.C. Brenman, Software Measurement and Estimation: A Practical Approach, John Wiley & Sons, Inc., 2006 次の場合に見積りミスが発生する 1. 見積りに関して根拠をきちんと説明できない場合 2. 期間と工数に関して 望み と 見積り が混同されている場合 3. 期待に基づいて計画が立てられる場合 4. 要求が曖昧な場合 要求が変化し 増加していく場合 5. 成果物の品質が悪い ( 顧客の満足が得られない ) ことが判明した場合 1. 見積りにおける課題 6 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

7 1. 見積りにおける課題 1.4 見積りの国内の実践状況 ベンダ企業 2005 年 (JISA 調査 ) PL 担当者の経験に基づく (30% 強 ) 類似プロジェクトからの類推 (30% 強 ) 2012 年 (IPA/SEC 調査 組込み系 ) 個人の経験に基づいた (20% 弱 ) 過去のデータの実績に基づいた (40% 弱 ) 2012 年 (IPA/SEC 調査 エンタプライズ系 ) 個人の経験に基づいた (10% 強 ) 過去のデータの実績に基づいた (35%) 属人的な方法が減少している一方 類推的な方法が残る ユーザ企業 相見積りという手段が基本 2005 年度 JUAS 企業 IT 動向調査 基本的に 基準を持つよりは受身 ベンダの見積りに依存 委託先への満足度 2010 年度 JUAS 企業 IT 動向調査 価格 への満足 22% 見積り金額の妥当性 は 19%( 普通が 50% 弱 不満が 35%) 与えられた条件に合せた, 10.1% モデル的手法, 7.0% 個人の経験に基づいた, 16.8% 与えられた条件に合せた, 8.6% 見積りしなかった, 1.0% 見積りしなかった, 0.1% 個人の経験に基づいた, 12.7% 積み上げ, 28.0% その他, 1.0% 過去の実績データに基づいた, 34.5% 過去の類似システムからの類推, 32.0% PL. 担当者の経験, 32.0% 社内の見積り基準に基づいた, 29.1% 過去の実績データに基づいた, 38.8% 2005 年 JISA 調査 わからない, 4.3% 2012 年 IPA/SEC 調査 *1 わからない, 3.1% 社内の見積り基準に基づいた, 41.0% 組込み エンタプライズ *1 ソフトウェア産業の実態把握に関する調査 IPA/SEC 年 IPA/SEC 調査 *1 7 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

8 1. 見積りにおける課題 1.5 見積りにおける課題 (1) 見積り根拠が明確になっていない ( 規模 工数 工期 ) KKD:Kan( 勘 ) と Keiken( 経験 ) と Dokyo( 度胸 ) による見積り 見積りに必要な情報がはっきりしていない 規模 工数 コスト 工期を見積もるために根拠の情報がない 見積り方法もその場限り 上記情報を使った規模 工数 コスト 工期の見積り方法が明確でない 生産性に影響を及ぼす要因が多種多様 ( 工数 ) 規模は 基本的に考慮される 一方で 次のような要因も考慮に入れる必要がある 品質など見えないものの影響 プロジェクトの状況の影響開発の中心は人手 スケジュールの制約 コミュニケーション状況 要求の安定性 影響要因が分かっている場合でも定量化が難しい 規模 性能要求の高さ 指定ソフト ハードの安定性 見積り工数 信頼性要求の高さ コミュニケーション ( 関係部署の数 ) 要求の安定性 開発スケシ ュールの制約 8 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

9 1. 見積りにおける課題 実績プロジェクトデータ例 : 規模と工数の関係 規模 ( ファンクションポイント ) と工数 ( 人時 ) との関係例 IPA/SEC 定量データに基づくプロジェクト診断支援ツール (2007 年 12 月より ) ( 無料利用者登録必要 ) ばらついたデータを説明する関係の発見が必要 9 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

10 1. 見積りにおける課題 1.5 見積りにおける課題 (2) ソフトウェアの見積りを難しくしている原因 ( 規模 工数 工期 ) 過去データの欠落 精度の確保 工数データの把握が難しい 規模データの一貫性の欠落 ( 単位 数え方の一貫性 ) 分析が難しい データを集約しても 傾向の分析が難しい 見積り実施者の傾向 ( 規模 工数 工期 ) ほとんどのコスト見積りは低すぎる傾向がある (DeMarco-Glass の法則 ) 不必要な作業を追加するよりは 作業項目を忘れる ソフトウェアの機能も同様に忘れられているものの方が多い データ等の根拠がない場合は 楽観的に なりがちである 不慮の事態が起こりがち : 安定した開発はない 早期の見積り 時間をかけず 熟慮しないで実施 目標 を 見積り としてしまう 現実には混同しがちだが 全く違うものを同一視している 例 : 入札額と見積り額は本来違うもの 法則 の出典 ( 以下 同じ ): A. Endres, D. Rombach, A Handbook of Software and Systems Engineering 1/E, Pearson Education, 2003,( 邦訳 : 吉舗紀子訳 ソフトウェア工学 システム工学ハンドブック コンピュータエイジ社 2005) 10 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

11 1. 見積りにおける課題 1.5 見積りにおける課題 (3) 部分的な情報からの見積り ( 規模 ) 細部が決まっていない状況で 見積りを行う場合が多い ( 予算決めなど早い段階 ) 部分的な情報から 推測するしかない 実際とぶれがでることは避けられない 規模 数値例 : 4 ~ 1 4 倍 ぶれ幅 実際に使える情報 データ項目数要求機能類似システム 現実には推測 複雑さ 規模見積りで使いたい確定情報 ソースコート 行数ファンクション ホ イント数 最終的な規模 システム化の方向性 システム化計画 要件定義 設計 製作 B. Boehm, Software Engineering Economics,1984 IPA/SEC 編 ソフトウェア開発見積りガイドブック オーム社 2006 時間 11 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

12 1. 見積りにおける課題 1.5 見積りにおける課題 (4) 決めたことが変わっていく ( 規模 ) 開発当初の想定機能は 一般に工程が進むにしたがって膨張する 見えていなかった要件が見えてくる 最初の見積りと当然ぶれがでる 規模 最終的な機能 ( 規模 ) 当初の想定機能 ( 規模 ) 規模の増加 数値例 :1 か月に 2% 増加 Capers Jones ソフトウェア見積りのすべて第 2 版 共立出版 2009 システム化の方向性 システム化計画 要件定義 設計 製作 時間 IPA/SEC 編 ソフトウェア開発見積りガイドブック オーム社 2006 に基づき改変 12 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

13 ご紹介の内容 1. 見積りにおける課題 2. 見積り手法の歴史と蓄積 3. 見積り根拠の 見える化 4.CoBRA 法の概要 5.CoBRAモデルの構築方法 6.CoBRAモデルの応用 7. 事例紹介 13 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

14 2. 見積り手法の歴史と蓄積 2.1 見積り手法に関する大きな流れ 1960 年代 1970 年代 1980 年代 1990 年代 2000 年代 ソフトウェア開発 ( 工学 ) の黎明期 見積りモデル提案の時代 見積りモデルの成熟期 ツールの成熟機械学習の応用 熟練者の知識活用の再認識 マネジメントの一環として 見積りが既に課題 様々な関係式 規模に対する注目 ( ファンクション ポイント ) 重要文献 ( 基本指針 ) の出現 パラメトリック手法 COCOMO さまざまな見積りツール 一方 キャリブレーション ( 較正 ) の必要性の認識 多数のデータから予測 ( 多様な機械学習アルゴリズムの適用 ) プロジェクトマネジメントの体系化 (WBS) 1990 年代後半からデータと熟練者の知識の融合 コンピュータ黎明 大型計算機 ( 汎用機 ) オープン化 さらなるオープン化 ハードウェアコストの一部 ソフトウェア比率とコストの増大 残り続ける 勘 経験 度胸 (KKD) の習慣 経験に基づく見積もりが 30% 以内 (2005 年 ) 類推見積りが 40% 弱 (2012 年 ) 14 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

15 2. 見積り手法の歴史と蓄積 2.2 ソフトウェアにおける見積りに関する歴史と蓄積 (1/4) 最初の研究は 1950 年代から 60 年代 最初の論文 :V. Norden, 1958 Curve Fitting for a Model of Applied Research and Development Scheduling 初期の論文から多くの変動要因を考慮 Nelson, E.A., Management Handbook for the Estimation of Computer Programming Cost, TM-3224, SDC, のプログラミング事例を統計的に分析 6 つの工程に分類 プログラム設計 コーディング及びテスト について 工数計算式を定義 計画及びコスト見積り 分析 設計 統合テスト インストール 保守 については 基本的に過去のプログラミング経験に基づく類推 Nelson-Jones の法則 : 多くの要素が開発生産性に影響を及ぼす ( 増加要因 ) 工程ごとに要因の設定 要求関連 設計要求定義のあいまいさ 運用要求に関する知識の欠如 システムにおける機能数 設計 コーディング関連 命令数の数 サブプログラムの数 内部や外部向けの文書の数 プログラムの種類 その他 データ処理関連 開発環境の要因 15 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

16 2.2 ソフトウェアにおける見積りに関する歴史と蓄積 (2/4) 1970 年代は 見積りモデルの時代 多様なモデルの提案 コスト要因を含む算出方式 3 例 : 基本式 : Effort n Time 変動要因例 : インターフェイスの複雑さが不安定であれば 29% 増加 C.E. Walston, C.P. Felix. A Method of Programming Measurement and Estimation" IBM Systems Journal, vol. 16, No. 1, 1977 例 :SLIM モデル (L.H.Putnam) Size C k Effort T p T p は人員がピーク時の時間 C k は定数 ( 技術的な適用度合い応じて変わる ) 工期 t 工数の分布の前提として レイリー分布 工数 と 規模 と 時間 のトレードオフを表現 例 : 規模指標として ファンクション ポイントの萌芽 A.J. Albrecht, Measuring Application Development Productivity, Proceedings of the Joint SHARE, GUIDE, and IBM Application Developments Symposium, 年代のモデルにおける課題 ソフトウェア開発に影響を及ぼす変動要因は多数あり 何を選択すればよいのか モデルによって 重視する要素に違い プロジェクトサイズ コスト変動要因 熟練者の判断まだ 組合せを考えるまでには至っていなかった y 人員割当 *t*exp(-0.08*t^2) 2 t t M t) k exp( b 2b ( 2 2. 見積り手法の歴史と蓄積 16 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved )

17 2. 見積り手法の歴史と蓄積 2.2 ソフトウェアにおける見積りに関する歴史と蓄積 (3/4) COCOMO モデル (1981 年 ) 見積モデルに関する体系的なモデル Boehm により開発 南カリフォルニア大学 当時は TRW PM 2.94 Size E 15 i 工数の説明変数として 規模 コスト変動要因 規模と工数の関係は 非線形の指数関数 1 EM i Language Experience Data base size Schedule constraint Turnaround time Virtual machine experience Software tools Modern programming practices Storage constaint Applicatoins experiece Timing constraint Required reliability Product complexity Personnel/team capability 年代 (1980 年前後を含む ) はパラメトリック手法の提示 様々な規模や環境のデータを用いて パラメトリックなモデルの構築 Basili のメタモデル : E MR 一方 主要な結論として ある環境で構築されたモデルはそのままでは他の環境での精度が良くない キャリブレーション ( 較正 ) を行う必要がある (Kitchenham & Taylor, 1985; Kemerer, 1987) a Size b a, b, cは定数 MRは変動の係数 c Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

18 2. 見積り手法の歴史と蓄積 2.2 ソフトウェアにおける見積りに関する歴史と蓄積 (4/4) 1990 年代における機械学習方式の適用 ソフトウェア開発は複雑で動的なプロセスであり 生産性における変化の因果関係を説明するには知識が少ないとの認識の下 データに語らせる方式が多数取られた 機械学習アルゴリズムの適用 (Briand ら, 1992) ニューラルネットワークの適用 (Jørgensen, 1995; Finnie ら, 1997) CART Regression tree の適用 (Srinivasan & Fisher, 1995; Kitchenham, 1998) 基本的に パターンに分類して見積りを行うもの 1990 年代後半から2000 年代 : 熟練者の判断活用に対する再認識 熟練者は 自らの経験と知見により 見積り方法を 暗黙的に 確立 熟練者の見積りの効率化 高精度化 熟練者の知見を活用したモデルの構築 主観的な見積り (Höst & Wohlin,1998; Stensrud & Myrtveit, 1998) 熟練者の知見を活用した定量化 (CoBRA) (Briandら. 1998a) 18 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

19 2. 見積り手法の歴史と蓄積 2.3 見積り手法と関連技術の動向 ( まとめ ) 1950 年代 1960 年代 1970 年代 1980 年代 1990 年代 2000 年代 規模指標 SLOC( ソースコード行 ) 命令数 (Instructions) 76 Cyclomatic 複雑度 77 Software Science(HALSTEAD) 79 FP 89 MKII FP 00 COSMIC-FFP 87 フィーチャーホ イント 05 NESMA(FP) 91 オブジェクトポイント 93 Use Caseポイント 工数見積り 最初の論文 NELSON 73 PRICE-S 78 SLIM 88 SEER-SEM 81 COCOMO 97 COCOMOⅡ 86 COMPO 90 年代機械学習アルゴリズム 97 CoBRA 法 90 年代後半から熟練者知識活用 19 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

20 ご紹介の内容 1. 見積りにおける課題 2. 見積り手法の歴史と蓄積 3. 見積り根拠の 見える化 4.CoBRA 法の概要 5.CoBRAモデルの構築方法 6.CoBRAモデルの応用 7. 事例紹介 20 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

21 3. 見積り根拠の 見える化 3.1 見積りの見える化とモニタリングとコントロール ( 解決方針 ) 対策 1: 見積り手法の確立 前提 ( インプット ) とアウトプットの明確化 アウトプットの算出根拠の明確化と再現性の確保 見積りモデルの確立 対策 2: 見積りの妥当性の確保 複数の視点からのチェック 特に 見積りの前提が曖昧な場合は様々な立場 可能性からのチェック / シミュレーション 複数の見積り方法によるレビュー 対策 1 の実現による前提を変えたシミュレーションはその一つ 対策 3: モニタリングとコントロールと再見積り 曖昧な状況であっても 前提とインプットを仮説として置き 見積り 明確になるとともに 前提とインプットを見直して 再見積り また 変化する条件 ( 要求内容 ) に対して 前提とインプット見直しによる再見積りとコントロール 同時に 前提とインプットが成立するように マネジメントによるコントロール 前提条件とインプットの変化のモニタリング コントロールによるブレ防止と再見積りによる変化への追随 対策 1 の実現により可能となる 対策 4: 目標と見積りの峻別 見積りは前提条件とインプットに基づいて算出 目標と見積りの差異は 見積り ( 手法 ) で解決するのではなく マネジメントで解決 見積りプロセスの確立 対策 1 の実現により可能となる すべての対策の出発点 本日の主題 21 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

22 3. 見積り根拠の 見える化 3.2 見積り根拠の 見える化 の重要性 見積り根拠が 見えない ことによる問題 ユーザ ( 発注者 ) 金額 ( 工数 ) の妥当性が分からない 危険性 ( 予算不足 過剰 ) が分からない 無理な値下げによる品質低下 根拠のある価格交渉ができない ベンダ ( 受注者 ) 見積りの妥当性を説明できない 予算が厳しいことを納得してもらえない 予算に合わせて工数をコントロールできない 見積り根拠の 見える化 = コスト構造の 見える化 が重要 22 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

23 3. 見積り根拠の 見える化 3.3 見積り根拠の 見える化 の課題 規模だけでは工数を説明できない 工数の ブレ を説明できる手段が必要 工数 規模がほぼ同じでも 必要な工数に違いがある この違いを把握し 説明する 規模 23 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

24 3. 見積り根拠の 見える化 3.4 見える化 の具体的な解決策 ~CoBRA 法 ~ CoBRA 法の 5 つの特徴 1. 組織固有のコスト変動要因をモデル化 2. コスト変動要因に 熟練者の優れた 勘 経験 を反映 3. 工数のコントロールを実現 4. 予算超過リスクの定量評価を実現 5. プロセス改善のポイントを把握 (*)Cost Estimation, Benchmarking, and Risk Assessment 24 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

25 ご紹介の内容 1. 見積りにおける課題 2. 見積り手法の歴史と蓄積 3. 見積り根拠の 見える化 4.CoBRA 法の概要 5.CoBRAモデルの構築方法 6.CoBRAモデルの応用 7. 事例紹介 25 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

26 4.CoBRA 法の概要 4.1 CoBRA 法のコンセプト ~ 勘 経験 を見える化する 優れた 勘 経験 を見積りに活用 熟練者 ( 経験 20 年 ) 担当者 ( 経験 5 年 ) ベテランの見積りは妥当なことが多い 将来の見通しについては 勘 経験 に頼らざるを得ない 勘 経験 のみの見積りには問題が 勘 経験 を有するベテラン以外は使えない ( ノウハウ共有が困難 ) 見積り結果の正しさを説明することが難しい ( 説明力の不足 ) 解決策 : 形式知化し 実績データで検証 経験 (K) RFP 勘 (K) 45 人月でしょ! おぉ!!! 新しい科学的な KKD データ (D) モデル化により 優れたノウハウを共有 勘 経験 の正しさを 実績データ で検証 26 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

27 4.CoBRA 法の概要 4.2 CoBRA 法における工数見積りの考え方 規模がほぼ同じでも かかる工数に違いがある 現実の工数を ベースの生産性 α と そこからのオーバーヘッド (CO) により説明 工数 CO α 規模 規模 27 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

28 4.CoBRA 法の概要 4.3 CoBRA 法の工数見積り式 工数 = α 規模 ( 1 + Σ CO i ) 実績データに照らして 変動要因とその定量化を検証し α を計算 過去プロジェクト規模工数 PJ KLOC 9.2 人月 PJ-2 8.8KLOC 7.5 人月 PJ-3 PJ KLOC 18.7 人月 42.5KLOC 52.1 人月 PJ-5 5.2KLOC 6.3 人月 PJ KLOC 18.2 人月 補完 コスト変動要因のオーバヘッドを考慮 経験豊富な PL 等の熟練者の知見を基に 変動要因とその影響を定量化 確率 A 氏 B 氏 C 氏 影響度 (%) 28 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

29 4.CoBRA 法の概要 4.4 CoBRA 法の位置づけ 見積り手法 経験ベース型 基本的に熟練者の経験のみを利用 ハイブリッド型 過去のプロジェクトデータと熟練者の経験を利用 データ駆動型 過去のプロジェクトデータに基づく 専門家による見積り 見積りミーティング デルファイ法 CoBRA 法 COCOMO OSR CART ANOVA 3 名程度の熟練者と 10 個程度の実績データから見積りモデル構築 29 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

30 4.CoBRA 法の概要 4.5 工数見積りの手順 工数見積りの手順 1 規模の推定 見積もる対象のプロジェクトの開発量 ( 規模 ) を想定 2 変動要因の影響度の評価 各変動要因の影響度を評価 (0~3 の 4 段階 ) 3 見積りの実行 見積りを実行し 結果を確認 ( ツールを使用 ) 工数 = α 規模 ( 1 + Σ COi ) 30 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

31 4.CoBRA 法の概要 4.6 ツールでの見積り手順 1 想定規模の入力 1 想定規模を入力 31 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

32 4.CoBRA 法の概要 4.6 ツールでの見積り手順 2 変動要因レベルの入力 1 想定規模を入力 2 変動要因のレベルを入力 32 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

33 4.6 ツールでの見積り手順 3 見積りの実行と結果の確認 4.CoBRA 法の概要 見積り結果 予算超過確率 2 変動要因のレベルを入力 感度分析 3 見積り実行 33 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

34 4.CoBRA 法の概要 4.7 CoBRA ツール (IPA/SEC 提供 ) 簡易ツール CoBRA 法の体験版 IPA/SEC のホームページにログイン後に 所定の URL から使用 年度の実証実験の集約データを参考値として搭載 Web ブラウザがあれば利用可能 統合ツール CoBRA 法のフル機能版 Excelアプリケーション IPA/SECのホームページからダウンロードして利用 一から独自の見積りモデルを作成 34 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

35 予算超過確率 度数 4.CoBRA 法の概要 4.8 CoBRA モデルの利用シーン プロジェクトマネージャ PMO 品質管理部門 コストマネジメントリスクマネジメントプロセス改善 工数見積り 予算超過リスクの評価 影響度の高い要因の対策と解消 予算超過確率 見積値 ( 中央値 ) 要求変更の度合い 24.6 見積り時の要求内容の曖昧さ 19.4 業務の複雑さ 16.8 信頼性要求のレベル 15.5 システムの複雑性 [%] 工数 変動要因の寄与度 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 見積り工数分布及び予算超過確率 工数変動幅の確認見積り工数 [ 人月 ] 工数のコントロール 見積り時の要求内容の曖昧さ 29.5% 要求変更の発生想定時期 25.2% 業務の複雑さ 17.8% システムの複雑さ 16.4% 信頼性要求のレベル 16.2% チームの経験 知識 11.6% 開発期間の厳しさ 10.6% 顧客の参画度合い 8.3% 関係者の数 6.7% プロジェクトマネージャの経験 知識 6.3% 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 影響度の高い要因の把握 35 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

36 4.CoBRA 法の概要 4.9 CoBRA 法の歩み 1997 年 独フラウンホーファ財団実験的ソフトウェア工学研究所 (IESE) により発表 国内実証実験 (2007 年 8 月 ~2008 年 3 月 ) 8 社で CoBRA モデルの構築 金融 保険 製造 情報提供の 3 分野 複数の規模メトリクス ( ソースコード行数 ファンクションポイント 画面数 ) によるモデル構築 CoBRA 研究会発足 (2009 年 5 月 ) CoBRA モデル構築経験のある企業による自主的な研究会 10 組織 (2012 年 6 月現在 ) ( 株 ) アイネス ( 株 )NTT データセキスイシステムズ 沖電気工業 ( 株 ) 人事院 (CIO 補佐官 ) 大同生命 ( 株 ) 日新情報システム開発 ( 株 ) ( 株 ) 日立製作所 ボーズ オートモーティブ ( 株 ) ( 株 ) 三菱総合研究所 三菱電機 ( 株 ) 50 音順 ガイド発刊 CoBRA 法入門 - 勘 を見える化する見積り手法 - (2011 年 4 月 オーム社 ) 支援ツールの無料公開 (2010 年 3 月 ) ( 独 ) 情報処理推進機構ソフトウェア エンジニアリング センター CoBRA 法に基づく見積り支援ツール ( 36 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

37 ご紹介の内容 1. 見積りにおける課題 2. 見積り手法の歴史と蓄積 3. 見積り根拠の 見える化 4.CoBRA 法の概要 5.CoBRAモデルの構築方法 6.CoBRAモデルの応用 7. 事例紹介 37 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

38 5.CoBRA モデルの構築方法 5.1 CoBRA モデルの構築手順 CoBRA モデルの構築手順 1 変動要因の抽出 定義 2 実績データの収集 3 モデルの構築 熟練者 2 3 名の協力の下に 変動要因を抽出 定義し 工数への影響度を設定 過去プロジェクト 10 件程度について 規模と工数の実績データを収集し 各変動要因のレベルを設定 支援ツールを用いて見積りモデルを構築し 見積り精度を確認初期モデル 4 見積り精度の改善モデルを見直し 見積り精度を改善改善モデル 2 1 工数 = α 規模 ( 1 + Σ COi ) 3 38 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

39 5.2 手順 1 変動要因の抽出 定義 1 変動要因の洗い出し 熟練者 2 3 名の協力を得て 自組織に特有の変動要因をブレーンストーミングにより抽出 抽出例 ( 簡易法 ) 既存システムの整備状況 (CO10) 関係者の協力度合い (CO1) 変動要因のサンプルから 自組織に当てはまるものを選ぶ IPA/SEC の変動要因セット (19 種 ) ソフトの複雑さ (CO9) ユーザビリティ要求のレベル (CO2) 要件の不安定性 (CO8) 工数 性能要求のレベル (CO3) 要件管理の確実さ (CO7) 開発期間の制約 (CO6) 信頼性要求のレベル (CO5) CoBRA 法入門 付録 A に掲載の変動要因事例 ( ベンダ企業 ユーザ企業別 ) 5.CoBRA モデルの構築方法 チームの知識 経験 (CO4) 39 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

40 5.CoBRA モデルの構築方法 5.2 手順 1 変動要因の抽出 定義 2 変動要因の定義 熟練者 2 3 名の協力を得て ブレーンストーミングにより定義を取りまとめ 定義例 工数への影響大 影響なし CO 変動要因定義レベル 3 レベル 2 レベル 1 レベル 0 CO1 関係者の協力度合い CO2 ユーザビリティ要求 CO3 性能の要求レベル CO4 チームの知識 経験 関係者が回答期限を守る度合い 利用者の特性 応答時間 社内ランクによる割合 5% 未満 5% 以上 50% 未満 IT 未経験者 ( 一般 ) 例外なく反応時間 1 秒以内 標準メンハ が 40% 未満 IT 経験者 ( 一般 ) 50% の確率で 1 秒以内 標準メンハ が 40 ~60% 未満 50% 以上 100% 未満 100% 組織内不特定特定メンバ 例外なく 3 秒以内 標準メンハ が 60 ~80% 未満 50% の確率で 3 秒以内 標準メンハ が 80% 以上 ( 簡易法 ) 定義のサンプルから 自組織に当てはまるものを選ぶ IPA/SECの変動要因セット (19 種 ) CoBRA 法入門 付録 Aに掲載の変動要因事例 ( ベンダ企業 ユーザ企業別 ) 40 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

41 5.CoBRA モデルの構築方法 5.2 手順 1 変動要因の抽出 定義 3 工数への影響度の評価 熟練者に対するアンケート インタビューにより影響度を収集 3 点の幅をもって確認 例 CO1: 関係者の協力度合い最低もっとも可能性のある最大 関係者の協力がほとんど得られない場合 ( レベル 3 の場合 ) 工数は何 % 増えますか? 15% 30% 60% レベル 3 の場合の影響度を確認 A さんの回答 B さんの回答 C さんの回答 複数名に回答 確率 確率 確率 確率 15% 30% 60% 20% 50% 40% 75% 110% 三角分布と呼ぶ 他の変動要因についても 同様に設定 ( 簡易法 ) IPA/SEC の変動要因セット (19 種 ) の影響度の数値をそのまま使う 41 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

42 5.CoBRA モデルの構築方法 5.2 手順 2 実績データの収集 規模 工数の実績データを 6~10 件用意 規模 工数の単位は プロジェクト間で統一されていれば 何を使用しても良い 各変動要因の工数への影響度を 4 段階 (0~3) で評価 レベル 0: 工数に無影響 レベル 3: 工数に最も強く影響 レベル 1 2: その中間段階の影響 < 例 > 番プロジェクト規模工数号名称 [KSLOC] [ 人月 ] CO1 CO2 CO3 CO4 CO5 CO6 1 プロジェクト プロジェクト プロジェクト プロジェクト プロジェクト プロジェクト Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

43 5.CoBRA モデルの構築方法 5.2 手順 3 モデルの構築 1Σ CO の計算 (1/2) Σ COi の計算手順 ツールで実施 各変動要因のレベルを 0~3 の 4 段階で評価 変動要因 CO1 CO2 CO3 CO4 CO5 <CO1 の例 > レベル ランダムに 1 つを選択 各変動要因について COi を計算 ( 右図 ) 複数の三角分布から 1 つをランダムに選択 選んだ三角分布を レベルに応じて変更 変更後の三角分布から 1 点のコスト増加割合をランダムに選び COi とする 2 値を 1/3 倍 ( レベルが 1 なので ) COi を全変動要因について合計し Σ COi を得る 3 コスト増加割合をランダムに選び COi とする 43 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

44 超過確率 5.CoBRA モデルの構築方法 5.2 手順 3 モデルの構築 1Σ CO の計算 (2/2) 以上を多数回 ( 例えば5,000 回 ) 実施し Σ COiの分布を得る 多数回計算することで 分布が安定 計算は専用ツールで実施 分布の中央値をΣ COi として採用 ツールで実施 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% (%) コストオーバヘッド (ΣCOi) 見積工数 得られた分布の中央値を採用 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

45 5.CoBRA モデルの構築方法 5.2 手順 3 モデルの構築 2α の計算 過去のプロジェクト データを使って回帰分析し α を計算 ツールで実施 PJ 実績 規模 工数 Σ COi (%) 規模 (1+Σ COi) PJ KLOC 9.2 人月 PJ-2 8.8KLOC 7.5 人月 PJ KLOC 18.7 人月 PJ KLOC 52.1 人月 PJ-5 5.2KLOC 6.3 人月 PJ KLOC 18.2 人月 回帰分析 工数 =α 規模 (1+Σ COi) 45 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

46 5.CoBRA モデルの構築方法 5.2 手順 4 見積り精度の改善 見積り精度 ( 見積り誤差の程度 ) の確認 MMRE: 見積り誤差率の平均値 Pred.25: 見積り誤差率が25% 以内のプロジェクトの割合 初期モデルの見積り精度 : MMRE が 30~40% 見積り誤差の原因 変動要因の見落とし 実績データの計測ミス 変動要因のレベルの評定ミス ( レベルの定義が曖昧 ) 80.0% 70.0% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% モデルの見直しを繰り返し 見積り精度を向上 見積り精度の向上以外の効果 自組織のコスト構造に対する理解が深まる 気付かなかった特徴に対する 気付き 56.7% 相対誤差 (%) PJ 別の見積り誤差率 53.5% 41.1% 31.9% 29.7% 22.8% 23.9% 25.5% 25.4% 18.0% 17.9% 17.4% 18.8% 19.2% 8.9% 10.3% 13.3% 6.3% 8.1% 4.6% 6.1% 3.1% 構築した見積りモデルに対する 愛着 が湧く ( 導入に対する抵抗を軽減 ) 46 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

47 5.CoBRA モデルの構築方法 5.3 CoBRA モデル構築のスケジュール例 2 ヶ月で構築する場合の例 実施内容 1, 2 週 3, 4 週 5, 6 週 7, 8 週 変動要因の抽出と定義 変動要因の影響度の収集 プロジェクト情報の収集 初期モデル構築と改良点の分析 モデルパメータの見直し 見直し結果の評価 主要なマイルストーン キックオフ 初期モテ ル完成 改善モテ ル完成 47 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

48 ご紹介の内容 1. 見積りにおける課題 2. 見積り手法の歴史と蓄積 3. 見積り根拠の 見える化 4.CoBRA 法の概要 5.CoBRAモデルの構築方法 6.CoBRAモデルの応用 7. 事例紹介 48 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

49 予算超過確率 度数 6.CoBRA モデルの応用 6.1 予算超過リスクの分析 予算超過確率を指定して 見積り工数を逆算 ( 予算超過確率 20% 62 人月で見積もる ) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 600 見積り工数 : 59 人月 見積り工数 [ 人月 ] 工数を指定して その工数を超過する確率を計算 (56 人月の見積り 予算超過確率 85%) 49 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

50 6.CoBRA モデルの応用 6.2 工数のコントロール ( 影響度の高い要因の確認 ) 感度分析により 影響度の高い要因を把握 例では 見積り時の要求内容の曖昧さ 要求変更の発生想定時期 の影響度が高い 見積り時の要求内容の曖昧さ : レベル 2 要求変更の発生想定時期 : レベル 2 影響度の高い要因について 軽減策を検討 例えば 顧客との Q&A を通じて 見積り時の要求内容の曖昧さ の軽減を図る 変動要因の寄与度 見積り時の要求内容の曖昧さ要求変更の発生想定時期業務の複雑さシステムの複雑さ信頼性要求のレベルチームの経験 知識開発期間の厳しさ顧客の参画度合い関係者の数プロジェクトマネージャの経験 知識 17.8% 16.4% 16.2% 11.6% 10.6% 8.3% 6.7% 6.3% 25.2% 29.5% 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

51 超過確率 度数 予算超過確率 度数 6.CoBRA モデルの応用 6.3 工数のコントロール ( 影響度の低減例 ) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 最初の見積り : 59 人月 56 人月だと予算超過確率 85% 2 プロトタイピングで要求を早期明確化 見積り時の要求内容の曖昧さ の影響を軽減 ( レベル 2 1 に ) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 見積り工数 [ 人月 ] 見積り工数 [ 人月 ] 要求変更の発生想定時期 業務の複雑さ システムの複雑さ 信頼性要求のレベル 見積り時の要求内容の曖昧さ チームの経験 知識 開発期間の厳しさ 顧客の参画度合い 関係者の数 プロジェクトマネージャの経験 知識 変動要因の寄与度 3 再見積り : 56 人月でも大丈夫! 6.7% 6.3% 8.4% 11.6% 10.6% 16.4% 16.2% 14.8% 17.8% 25.1% 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 51 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

52 6.CoBRA モデルの応用 6.4 重点管理プロジェクトの把握 コストオーバーヘッドによる難易度比較 複数の開発プロジェクトのコストオーバーヘッド (Σ CO) を比較 Σ CO が大きなプロジェクトを 難易度の高いプロジェクトとして抽出 オーバーヘッドが大きなプロジェクトほど 工数の変動量も大きい 従って 工数超過の可能性が高い 該当プロジェクトを重点監視対象 対策案 工数の予実乖離を定期的に監視 変動要因のレベルの軽減策を実施 規模見積り工数プロジェクト Σ CO CO1 CO2 CO3 CO4 CO5 重点監視対象 (FP) ( 人月 ) A システム開発 1, % B システム改修 % C システム更改 % D システム開発 % Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

53 6.CoBRA モデルの応用 6.5 プロセス改善への応用 手順 1. CoBRA モデルを組織で活用し プロジェクトの変動要因データを蓄積 2. 変動要因を分析 複数プロジェクトで共通に影響度の高い要因の有無 3. 共通要因の軽減 解消に向けた対策の検討 各要因ごとに改善計画 プロジェクトプロジェクトプロジェクトプロジェクトプロジェクトプロジェクト 変動要因 チームの経験 知識 プロジェクトマネージャの経験 知識 システムの複雑さ 影響の軽減策の例 メンバ教育 要員確保計画の策定 実施 プロジェクトマネージャの教育 プロジェクトマネージャの支援体制の整備 システム可視化ツール等の導入 分析 変動要因データ 共通要因 信頼性要求のレベル 見積り時の要求内容の曖昧さ 業務要求に応じた妥当な品質レベルを提案 ( 過剰品質の回避 ) 高信頼性技術 手法の導入 プロトタイピングプロセスの導入 顧客の意思決定支援 対策検討改善計画 53 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

54 ご紹介の内容 1. 見積りにおける課題 2. 見積り手法の歴史と蓄積 3. 見積り根拠の 見える化 4.CoBRA 法の概要 5.CoBRAモデルの構築方法 6.CoBRAモデルの応用 7. 事例紹介 54 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

55 7. 事例紹介 CoBRA 法の実績 : 公開事例 IPA/SEC と IESE の共同研究 沖電気殿 2005 年 SEC Journal No.7 ハイブリッドなコスト見積りモデルの反復的な構築方法について 2006 年 CoBRA 法入門 の事例 (2007 年 ) 日立製作所殿 SEC Journal No.13 CoBRA 法に基づく工数見積りモデル構築への取り組み 2008 年 プロジェクトマネジメント学会誌 Vol 10 No 年 NTT データセキスイシステムズ殿 三菱電機殿 アイネス殿 日新火災海上保険殿 日本 IBM 殿 (2010 年 ) 社内のアプリケーション開発部門が開発要求元に提出する見積り SEC Journal No.26 CoBRA 法を使った見積りモデル構築のポイント 2011 年 NTT データセキスイシステムズ殿 (2007 年 ~ 現在 ) 部内で CoBRA モデルによる見積りを制度化 内部コストのマネジメントに利用 SEC 見積りセミナー 三菱電機殿 (2011 年 ~ 現在 ) オフショアパートナー企業への導入と活用 共同でモデルを構築し 見積りプロセスに組込む SEC 見積りセミナー 55 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

56 7. 事例紹介 オフショアパートナー企業への導入と活用事例 : 三菱電機殿 背景 2007 年に自社内向けの CoBRA モデルを構築 構築には成功したが 見積りプロセスとして組み込むまでにはいかなかった ソフトウェア開発においては 国内パートナー会社に加えて 2004 年度から海外オフショアの活用が拡大傾向 海外オフショアの作業見積りは プログラム開発が中心であり 発注元の事業分野にはあまり影響されない モデルを一つ作れば すべての案件に適用できる可能性 目的 従来の標準生産性による見積りと平行して 変動要因 ( リスク ) を考慮した見積りを作成し受発注側で共通認識を実現すること 継続的に開発を委託している会社とは同じゴールを目指す Win-Win の関係が構築できている CoBRA 法による見積りを通じて 両者でリスクの影響度 優先度及び対応策について認識を合わせ 力を合わせてリスクをコントロールできるようになることを期待 ( 出典 ) 岩切博氏 ( 三菱電機 ) オフショアマネジメントツールとしての CoBRA 法 SEC セミナー講演資料 2012 年 5 月に基づく 56 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

57 7. 事例紹介 CoBRA モデルの構築 モデル構築体制 モデル構築支援 オフショア先合計 10 名 ( マネージャクラス :2 名 開発リーダークラス :8 名 ) 委託元 2 名 対象プロジェクト数 17 プロジェクト ( 内 3 プロジェクトはモデル構築途中に除外 ) 抽出された要因数 12 個 導入のポイント 双方トップレベルで 目的の確認と共通認識 ( 重要!) 双方で 推進体制の構築 標準プロセスへの組込み 現地での説明会 ( 関係者への周知 ) IPA/SECツールの活用 ( 出典 ) 岩切博氏 ( 三菱電機 ) オフショアマネジメントツールとしての CoBRA 法 SEC セミナー講演資料 2012 年 5 月 57 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

58 7. 事例紹介 モデル ( 変動要因 ) プロジェクト要因 人的要因 C01 オフショアメンバーの開発技術スキル C02 当社 ( 日本側 ) の業務経験 知識 C03 オフショアメンバーの開発プロセスの経験 知識 C04 当社 ( 日本側 ) とオフショアチームのコミュニケーション C05 オフショアメンバーの業務経験 知識 C06 オフショア PL のマネージャ経験 知識 工数 C07 オフショア担当の開発期間の制約 プロダクト要因 C08 見積り時の要求内容の曖昧さ C09 業務 ( データ ) の複雑さ C10 システムの複雑性 C11 フレームワークの利用可能度 プロセス要因 C12 当社 ( 日本側 ) の参画度合い ( 出典 ) 岩切博氏 ( 三菱電機 ) オフショアマネジメントツールとしての CoBRA 法 SEC セミナー講演資料 2012 年 5 月 58 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

59 7. 事例紹介 変動要因の定義 参考 CO# レベル 0 定義レベル 1 定義レベル 2 定義レベル 3 定義 C01 80% 以上確保 ( 例.6 人のうち 5 人以上 ) 65% 以上 80% 未満確保 ( 例.6 人のうち 4 人 ) 50% 以上 65% 未満確保 ( 例.6 人のうち 3 人 ) 50% 未満確保 ( 例.6 人のうち 2 人以下 ) C02 リーダに知識 経験があり メンバの誰かはサポート可能 リーダのみ知識 経験がある リーダに知識 経験がないが メンバの誰かはサポート可能 全員が初めての業務 C03 下記のすべてを満たす 過去一緒に同じプロセスでした経験がある 様式も既に確定している 設計基準 コーディングが確定している 下記のいずれか 2 つを満たす 過去一緒に同じプロセスでした経験がある 様式も既に確定している 設計基準 コーディングが確定している 下記のいずれか 1 つを満たす 過去一緒に同じプロセスでした経験がある 様式も既に確定している 設計基準 コーディングが確定している プロセスは経験なし 様式 設計基準 コーディングも確定していない C04 日本側プロジェクト PM PL と一緒にプロジェクト開発経験があり 日本側プロジェクト PM または PL のどちらかと一緒にプロジェクト開発経験があり 日本側プロジェクトの TL メンバーと一緒にプロジェクト開発経験があり 日本側 PJ 担当部署とのプロジェクト開発経験がない C05 リーダに知識 経験があり メンバの誰かはサポート可能 リーダのみ知識 経験がある リーダに知識 経験がないが メンバの誰かはサポート可能 全員が初めての業務 C06 プロジェクトマネージャの経験本数が 6 件以上 又は経験年数で丸 3 年以上 プロジェクトマネージャの経験本数が 3 件以上 (6 件未満 ) 又は経験年数で丸 2 年以上 (3 年未満 ) プロジェクトマネージャの経験本数が 1 件以上 (3 件未満 ) 又は経験年数で丸 1 年以上 (2 年未満 ) プロジェクトマネージャを未経験 ( 今回が初めての経験 ) C07 妥当な工期どおり またはそれ以上の期間がある 妥当な工期から 10% 未満圧縮 妥当な工期から 10% 以上 30% 未満圧縮 妥当な工期から 30% 以上圧縮 C08 要求仕様書があり 設計仕様をイメージできる要求事項の比率が 9 割以上 要求仕様書があり 設計仕様をイメージできる要求事項の比率が 7 割以上 9 割未満 要求仕様書があり 設計仕様をイメージできる要求事項の比率が 5 割以上 7 割未満 下記のいずれかを満たす 要求仕様書がない ( 口頭のみ ) 設計仕様をイメージできる要求事項の比率が 5 割未満 C09 テーブル数 :10 未満 外部 I/F のフォーマット数 :0( なし ) テーブル数 :10 以上 45 未満 外部 I/F のフォーマット数 :1 以上 15 未満 テーブル数 :45 以上 100 未満 外部 I/F のフォーマット数 :15 以上 30 未満 テーブル数 :100 以上 外部 I/F のフォーマット数 :30 以上 CO10 画面 帳票 アルゴリズムのすべてにおいて複雑なものがない 画面 帳票 アルゴリズムのいずれか 1 つが複雑 画面 帳票 アルゴリズムのいずれか 2 つが複雑 画面 帳票 アルゴリズムのすべてが複雑 CO11 過去に使用したフレームワークがそのまま使用できる 日本側の案件で過去に使ったものが流用できる 日本側の案件では流用できるフレームワークがないが オフショア側には類似のフレームワークがある 全く新規に利用するフレームワークである CO12 下記のすべてを満たす 日本側窓口が専任 日本側窓口のレスポンスが良い (3 日間以内の回答 ) 利用者 ( エンドーユーザ ) が参加している 下記のいずれか 2 つが満たされる 日本側窓口が専任である 日本側窓口のレスポンスが良い (3 日間以内の回答 ) 利用者 ( エンドーユーザ ) が参画している 下記のいずれか 1 つが満たされる 日本側窓口が専任である 日本側窓口のレスポンスが良い (3 日間以内の回答 ) 利用者 ( エンドーユーザ ) が参画している 下記のすべてを満たす 日本側窓口が兼任 日本側窓口のレスポンスが悪い (3 日間以内に回答がない ) 利用者 ( エンドーユーザ ) が参画していない ( 出典 ) 岩切博氏 ( 三菱電機 ) オフショアマネジメントツールとしての CoBRA 法 SEC セミナー講演資料 2012 年 5 月 59 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

60 7. 事例紹介 モデル構築と改善 ~ 最終モデル完成 参考 工数算定式工数 = α 規模 (1 + Σ COi) α =0.44 ( 出典 ) 岩切博氏 ( 三菱電機 ) オフショアマネジメントツールとしての CoBRA 法 SEC セミナー講演資料 2012 年 5 月 60 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

61 7. 事例紹介 変動要因モデルの特徴 CO# 要因名称カテゴリ変動要因の主な関係先 C01 オフショアメンバーの開発技術スキル人的要因 オフショア側日本側システム要件 C02 当社 ( 日本側 ) の業務経験 知識 C03 オフショアメンバーの開発プロセスの経験 知識 C04 当社 ( 日本側 ) とオフショアチームのコミュニケーション C05 オフショアメンバーの業務経験 知識 C06 オフショア PL のマネージャ経験 知識 C07 オフショア担当の開発期間の制約プロジェクト要因 C08 見積り時の要求内容の曖昧さプロダクト要因 C09 業務 ( データ ) の複雑さ CO10 システムの複雑性 CO11 フレームワークの利用可能度 CO12 当社 ( 日本側 ) の参画度合いプロセス要因 オフショア先は物作りが主体作業のため 開発作業を進める 人的要因 と 開発のインプットとなる システム要件 の変動要因を重視 開発する システム要件 の明確化と オフショア側の適切な 開発体制 作りがポイント ( 出典 ) 岩切博氏 ( 三菱電機 ) オフショアマネジメントツールとしての CoBRA 法 SEC セミナー講演資料 2012 年 5 月 61 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

62 7. 事例紹介 導入 活用の効果 : 結果 見積り工数に大きく影響する変動要因を 全て 定量的に 相互に共通認識できるようになった その結果 プロジェクト推進中に適切にリスクをコントロールすることにより プロジェクトを成功 ( 品質 工期 ) へと導く確率が向上 変動要因の共通認識の深化 完了時点で 再度変動要因 (CO) の状況を評価することにより 見積り時点 計画時点の問題 を再認識 完了時点で 再度変動要因 (CO) の状況を評価することにより プロジェクト遂行時の変動要因コントロールの問題 を再認識 パートナー企業との相互信頼関係強化 コミュニケーションのツールとして お互いに主なリスクの認識に効果 パートナー内部として リスクを明記することで リスクを軽減 CoBRA 手法の運用に伴って 過去の分析結果により見積精度の改善に役立つ ( 出典 ) 岩切博氏 ( 三菱電機 ) オフショアマネジメントツールとしての CoBRA 法 SEC セミナー講演資料 2012 年 5 月に基づく 62 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

63 7. 事例紹介 導入 活用の効果 : 前提条件 Win-Win の関係が出来上がっているパートナーとの取引 または CoBRA 導入をきっかけとして 双方で強いパートナー関係の構築を望むこと 発注金額のみが優先されるプロジェクトではないこと 開発規模が途中で大きく変動しないような比較的安定したプロジェクト またはコントロール可能なプロジェクトであること ( 出典 ) 岩切博氏 ( 三菱電機 ) オフショアマネジメントツールとしての CoBRA 法 SEC セミナー講演資料 2012 年 5 月に基づく 63 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

64 おわりに 64 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

65 3. 見積り根拠の 見える化 まとめ : 見積りの課題の解決方針 対策 1: 見積り手法の確立 見積りモデルの確立 対策 2: 見積りの妥当性の確保 複数の見積り方法によるレビュー 見積りモデルによる前提を変えたシミュレーションはその一つ 対策 3: モニタリングとコントロールと再見積り 見積りモデルに対する前提条件とインプットの変化のモニタリング コントロールによるブレ防止と再見積りによる変化への追随 ( 見積りモデルによる条件を変えてのシミュレーション ) 対策 4: 目標と見積りの峻別 見積りモデルを活用した見積りプロセスの確立 65 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

66 まとめ :CoBRA 法の特徴 自組織のコンテキストに合った見積りモデルの構築を可能とする 1. 組織固有のコスト変動要因をモデル化 2. コスト変動要因に 熟練者の優れた 勘 経験 を反映 モデル構築に必要なもの 1. 熟練者 2 3 名の協力 2. 過去プロジェクト10 件程度 実績の拡大 1. 内部コストのマネジメント ( 見積りとコントロール ) 2. オフショア パートナーとの見積り時のコミュニケーション手段 66 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

67 まとめ :CoBRA 法の効果 工数の説明力向上コスト変動要因と影響度の見える化 コストマネジメント力向上工数コントロールのポイント ( 影響度の高い要因 ) の把握 見積りリスク把握工数変動量から予算超過確率を把握 CoBRA 法 プロセス改善組織に共通する要因を把握し 軽減 解消 アセット化と属人性排除熟練者の優れた知見をモデル化し 共有 活用 67 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved

68 ソフトウェア開発見積りの課題と解決方法 ~ 見積り手法の歴史と CoBRA 法 ~ ご静聴ありがとうございました cobra_info@mri.co.jp 68 Copyright 2012 MRI, All Rights Reserved