ソフトウェアメトリクス

ソフトウェアメトリクス　－ソフトウェア開発データの解析技法

野中 誠、水野 修、阿萬 裕久

本講座の目的は、ソフトウェア開発、プロジェクト管理、品質マネジメントに関する各種のアクティビティにおいて、定量データに基づいた意思決定を行うための技法とその活用スキルを習得することである。到達目標は、ソフトウェアプロダクトおよびプロセスに関する基本的なメトリクスの意義と活用方法を理解すること、それらのメトリクスにより得られたデータの解析が行えること、ソフトウェア開発マネジメントにおける局面で適切な解析技法を選択して適用できることの3点である。

ソフトウェア開発のマネジメントには「アート」と「サイエンス」の両面が必要だが、本講座では「サイエンス」の側面に重点を置いている。すなわち、プロジェクト管理や品質マネジメントにおける実践的・経験的なノウハウの伝授よりも、データで事実を把握し、理論モデルや各種の統計解析技法を用いて意思決定に役立つ情報を得ることに焦点を当てている。これを、ソフトウェア開発に関する豊富なデータを用いながら、統計解析ツールを活用して演習主体で学ぶことが本講座の特長である。

ソフトウェア開発マネジメントの実務において、定量データに基づいた意思決定が広く浸透しているとは言い難い。その理由として、そもそも信頼できるデータが収集できていないという問題もあるが、一方で、収集したデータに対して適切な解析技法を適用できていないという問題もある。最近は高度な統計解析技法をパソコンで手軽に利用できる環境が整ってきているが、どのようなソフトウェア開発データに対してどのような解析技法を適用すればよいのか、体系的に整理された情報は少ない。本講座ではこの溝を埋めるべく、データに対して適切な解析技法を適用し、その結果から意思決定に役立つ有益な情報を得るプロセスを重点的に扱う。

本講座で習得目標とする技術は次の通りである。

特定の前提知識を必須とはしないが、次の項目を理解したうえで受講することが望ましい。

第1週：イントロダクション －ベンチマークデータを用いた議論

第2週：プロダクトメトリクス －コード行数、結合度、凝集度、オブジェクト指向設計メトリクス

第3週：プロセスメトリクス －欠陥除去率（累積、工程別）

第4週：欠陥数の予測(1) －レイリーモデル

第5週：欠陥数の予測(2) －計数データの回帰モデル

第6週：fault-proneモジュールの予測 －判別分析、ロジスティック回帰分析

第7週：開発工数の予測(1) －COCOMO IIモデル

第8週：開発工数の予測(2) －重回帰モデル

第9週：信頼性の解析(1) －静的モデル

第10週：信頼性の解析(2) －動的モデル（信頼度成長モデル）

第11週：混乱プロジェクトの判別（水野）

第12週：ソフトウェアリポジトリマイニング（水野）

第13週：品質の可視化 －テスト管理図、多次元尺度法

第14週：品質への影響要因のモデル化 －構造方程式モデリング

第15週：関連トピックス、まとめ

データを実際に解析しながら各種技法を学ぶことで、理解を深めることができる。また、演習で用いるデータはいずれもソフトウェア開発に関わるデータであるため、実務での応用に結びつけることができる。

ノートパソコンに使用ツールをインストールし、実際にデータを解析する。

出席日数とレポート課題への取り組み状況を総合して評価する。

　教科書は指定しない。参考書は次の通り。