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Copyright © 2016 NTT DATA Corporation 2016年 7月 8日 株式会社NTTデータ 山中 啓之 定量管理のススメ ~エンタープライズシステムでの定量管理の実践~

定量管理のススメ - ipa.go.jp · プロジェクト実行管理に使う プロジェクト実行中に、プロジェクト実行管理 (主に、QCDの評価・分析)のために定量データを使う。

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2016年 7月 8日株式会社NTTデータ

山中 啓之

定量管理のススメ~エンタープライズシステムでの定量管理の実践~

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自己紹介

■氏名山中 啓之

■所属株式会社NTTデータ技術革新統括本部システム技術本部生産技術部

■略歴1998年株式会社NTTデータ入社。法人分野のシステム開発、自社パッケージの企画・開発、データ分析コンサルティング業務に従事する。2012年より全社共通部門にてシステム開発の見積もりと定量データを活用したプロジェクトマネジメントの高度化を推進する。高難度案件見積もりの第三者検証の仕組み整備、システム開発プロジェクトのベンチマークデータの提供を行った。現在はソフトウェア開発自動化の推進業務に従事。

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Q:定量的プロジェクト管理の効果は?

を実施している企業のプロジェクト成功率は、実施していない企業のプロジェクト成功率の約 倍である

出典:日経コンピュータ 2008年12月1日号pp.36-49http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20090128/323651/

定量的プロジェクト管理

A) 1.5倍B) 2倍C) 5倍

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A:定量的プロジェクト管理の効果は?

を実施している企業のプロジェクト成功率は、実施していない企業のプロジェクト成功率の約 倍である

出典:日経コンピュータ 2008年12月1日号pp.36-49http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20090128/323651/

定量的プロジェクト管理

2

A) 1.5倍B) 2倍C) 5倍

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Q:定量データ使ってますか?

プロジェクトデータを収集している 76 %プロジェクトデータを活用している %

出典:SECセミナーアンケート

A) 約70%B) 約50%C) 約30%

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A:定量データ使ってますか?

プロジェクトデータを収集している 76 %プロジェクトデータを活用している %

出典:SECセミナーアンケート

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A) 約70%B) 約50%C) 約30%

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定量管理の目的

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なぜ定量管理をするのか

システム開発プロジェクトを定量管理する目的は大きく分けると2つである。

①客観的な基準(ものさし)に基づいて意思決定を行うことができるようにするため。(例) 見積もり、品質評価

②組織やプロジェクトのプロセス改善を行うため。(例) 開発・管理プロセスの改善活動

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なぜ「定量的」に行う必要があるのか?

①定性的だと個人の主観やばらつきが生じてしまう。(例) 「品質は問題ありません」

「進捗は少し遅れていますが、リカバリ可能です」

②プロジェクトマネージャ(PM)が全体を俯瞰するため。(例) バグ票の1件1件を見ている時間はない。

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分析・監視

全社組織

収集・蓄積情報提供

改善指示・支援

プロジェクト

終結実行立上げ・

計画監視・

コントロール

ソフトウェア開発プロセスと定量データ

チェック

ツール・ガイド

指標値

プロジェクトの測定値

プロジェクト管理ツール

収集・蓄積

全社プロジェクトデータDWH

収集・蓄積

プロジェクトの測定値

プロジェクトの測定値

組織とプロジェクトの視点がある

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分析・監視

全社組織

収集・蓄積情報提供

改善指示・支援

プロジェクト

終結実行立上げ・

計画監視・

コントロール

プロジェクト計画策定に使う

プロジェクト計画時に、主にQCDの見積り・目標設定するために定量データを使う。

プロジェクトの測定値

チェック

ツール・ガイド

指標値

プロジェクトの測定値

過去実績値に基づく計画策定・目標設定

ベンチマークデータを使った妥当性確認社外

指標値(IPA/SECデータ白書等)

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開発プロジェクトの計画作業

規模見積り

工数見積り

期間見積り

要員見積り

原価見積り

α業務サブグループリーダ 1名メンバ 4名

β業務サブグループリーダ 1名メンバ 4名

基盤グループリーダ 1名メンバ 3名

オフショアチームリーダ 1名メンバ 9名

マニュアルグループリーダ 1名

PM共通グループリーダ 1名メンバ 4名

業務グループ 体制図

リソースヒストグラム

リソースヒストグラム

や体制を考慮

過去実績を踏

まえた生産性を

設定し見積る(規模÷生産性)

要件から

見積る

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当社の過去プロジェクト実績データ

NTTデータの取り組み①ミツメル

開発データ(過去実績値)のビューワ

品質、生産性に関するデータをグラフで表示する。

規模や開発言語などを指定することで、ユーザが自由にデータを検索できる。

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NTTデータの取り組み②ESTIMANCERⓇ

規模,プロジェクト特性,要求品質・非機能要求,リスクなどを入力することで、工数と工期を見積るツール

AP/基盤の工数・工期を予測しリソース山積み表で比較

要員数

工期

工数見積りツールESTIMANCER®

入力パラメータ

当社の過去プロジェクト実績データ

出力入力

規模見積り結果

プロジェクト特性

要求品質・非機能要求

リスク

統計分析

自プロジェクトの生産性計画値を類似案件と比較

工数

規模

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分析・監視

全社組織

収集・蓄積情報提供

改善指示・支援

プロジェクト

終結実行立上げ・

計画監視・

コントロール

プロジェクト実行管理に使う

プロジェクト実行中に、プロジェクト実行管理(主に、QCDの評価・分析)のために定量データを使う。

プロジェクトの測定値

チェック

ツール・ガイド

指標値

プロジェクトの測定値

品質評価予実乖離分析に基づく問題要因の特定や計画の見直し

問題の早期発見

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(例)バグ密度を用いた品質評価

バグ全体、業務毎、機能毎の傾向を見る。特異な傾向があるものを定性的に分析することで、品質の弱点を見つけ、その真の原因を見つけだし、対策を打つ。

A業務管理上限=10.6

目標値= 7.3

管理下限=3.9

B業務

X業務

高い原因を分析

品質水準値(指標値)

低い原因を分析

定性的に分析「真の原因」を見つける

⇒ 対策実施

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NTTデータの取り組み③PMワークベンチ(社内呼称)

GM

PM

/GL

進捗実績登録機能

◆TODOにより自分の作業を確認◆Webから進捗チケットに実績登録

問題記述票・故障処理票回覧機能

◆Webから問題記述票・故障処理票を起票◆問題記述票・故障処理票の持回りが可能

品質管理機能

各種品質レポート

T型マトリックス

◆Webで品質計画投入◆問題記述票・故障処理票をもとに各種品質レポートを生成

進捗管理機能

◆ MSProjectで計画投入、リスケジュール◆ 登録された作業実績からレポート生成

ガントチャート

各種進捗レポート

着手

状況投入

進捗チケット問題記述票

故障処理票

問題課題管理機能

問題課題登録機能

着手

状況投入

着手

状況投入

問題課題票

問題課題管理台帳

◆Webから問題課題票を起票◆問題課題票の持回りが可能

◆問題課題のエスカレーションが可能◆問題課題から各種レポート生成

• NTTデータの全社標準プロジェクト管理ツール。

進捗管理・品質管理等のプロジェクト管理業務を総合的にサポート定量化した各種レポートでプロジェクトの状況を把握できる

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分析・監視

全社組織

収集・蓄積情報提供

改善指示・支援

プロジェクト

終結実行立上げ・

計画監視・

コントロール

プロジェクト振り返りに使う

プロジェクトの測定値

チェック

ツール・ガイド

指標値

プロジェクトの測定値

プロジェクトの振り返り(自分たちの実力の評価)次回プロジェクトに向けたプロセス改善

プロジェクト振り返り時に、自プロジェクトの評価や次回のプロジェクトに向けた改善案の立案・指標値見直しに使う。

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分析・監視

全社組織

収集・蓄積情報提供

改善指示・支援

プロジェクト

終結実行立上げ・

計画監視・

コントロール

組織改善に使う

組織横断で、プロセス改善を行う。第三者がプロジェクト・組織のモニタリングを行うために使う。

プロジェクトの測定値

チェック

ツール・ガイド

指標値

プロジェクトの測定値

組織のプロセス改善(例:開発標準の見直し)プロジェクト・組織の状況を定量的に把握し経営判断を行う。(例:問題プロジェクトの早期発見など)

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測定項目・メトリクスとデータ収集

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測定項目

分類 代表的な測定項目

規模 ・ソースコード行数(SLOC)・ファンクションポイント(FP)・画面数・帳票数・バッチ本数・設計書ページ数・論理サーバ台数

工数 ・開発工数(人月、人時)

コスト ・所要コスト

工期 ・開発期間(日)

品質 ・バグ件数・テストケース数

予定(計画)と実績を測定する。

「測れないものはマネジメントできない」

トム・デマルコ氏ピーター・ドラッカー氏

らの言で有名

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メトリクス

メトリクス例 定義

生産能率(FP/人月)

ファンクションポイント(FP)/開発工数

生産コスト(FP/円)

ファンクションポイント(FP)/所要コスト

テスト密度(件/KS)

テストケース数/ソースコード行数(SLOC)

不具合密度(件/KS)

不具合件数/ソースコード行数(SLOC)

進捗率 実施済テストケース/総テストケース数

プロジェクト管理を行う際には、測定項目を組み合わせたメトリクスを利用し、QCDの管理を行う。

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プロセスメトリクス/プロダクトメトリクス

分類 特徴

プロセスメトリクス

アウトプットとプロセスの状態の量的関係開発プロセスの作業・手順や作業に関与した人・組織を評価するのに適する(例)生産能率

プロダクトメトリクス

アウトプットの量的関係製品を評価するのに適する(例)不具合密度

開発プロセスインプット アウトプット

人・組織が関与

プロセスメトリクス

プロダクトメトリクス

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ソフトウェア規模の尺度

代表的な規模尺度には、FPとSLOC(STEP)がある

FP SLOC(STEP)

計測対象 機能の量(外部仕様)

ソースコード行数(内部仕様)

開発言語への依存 なし あり

国際・国内標準の有無 あり(IFPUG法など) なし

パッケージ・自動化を利用した開発への適用

開発形態によらず見積り・生産性を評価可能

コーディング無し案件の見積り・生産性の評価は難しい

処理ロジックの複雑さ 表せない 表せる

メトリクスには、それぞれ特徴がある。目的(Goal)を明確にして、何を測るかを定めることが重要

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ソフトウェア定量化の推進を通じてソフトウェア市場の発展に貢献する。

ソフトウェア計測技術におけるセンターオブエクセレンスとして、以下を

目標とする。

・FP法に関するIFPUG法の日本国内における理解と普及展開

・その利用法やソフトウェア計測の検討、評価・検証、改良、確立

・会員相互の情報交換と親睦、ソフトウェアベンチマークデータの収集・

提供

【参考】日本ファンクションポイントユーザ会

ファンクションポイント(FP)については、日本ファンクションポイントユーザ会が普及展開、サービス提供を行っています。

ミッション

目標

・見積り精度の向上 ・品質の向上・開発期間の短縮と生産性の向上 ・リスクの低減・受発注の適正化 ・利用者の満足度の向上

活動領域

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【参考】日本ファンクションポイントユーザ会

会費

対象者

お問い合わせ

4月から3月までの会費です。

法人会員:年会費3万円

個人会員:年会費1万円 ※初年度は入会月により割引あり

ファンクションポイント法、あるいはソフトウェアメトリクスに

興味をお持ちであればどなたでも参加できます。

ご興味のある方は以下のアドレスまで。

office@jfpug.gr.jp 現在、弊社の藤貫美佐が会長を務めております

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NTTデータの取り組み④全社的なデータ活用の仕組み

プロジェクト計画

プロジェクト

開発データ

予測モデル

開発データの収集・報告

分析レポート,予測モデルを作成

全社組織分析レポート・ツール

計画・実績振り返りの際に参照

データ収集システム

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5.4.3 (2/2)システムテスト_テスト密度

38

開発区分別のシステムテスト テスト密度の箱ひげ図

システムテスト

テスト密度[件/KS]

凡例12100.0 最大値

第3四分位

中央値

第1四分位

最小値

30.49 25.14

20.10 23.08

82.82

49.89

76.82 82.82

22.12

4.87 11.88 12.55

3.05

1.11 0.01 0.01

11.44

3.05 4.44 4.19 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

新規 更改 機能追加 全体

新規 更改 機能追加 全体

FY2011 FY2010 FY2011 FY2010 FY2011 FY2010 FY2011 FY2010

最大値 82.82 (91.00) 49.89 (56.82) 76.82 (111.50) 82.82 (111.50)

第3四分位点 30.49 (16.00) 25.14 (9.00) 20.10 (30.00) 23.08 (29.00)

中央値 22.12 (12.00) 4.87 (7.00) 11.88 (16.00) 12.55 (13.33)

第1四分位点 11.44 (3.82) 3.05 (2.21) 4.44 (4.00) 4.19 (4.00)

最小値 3.05 (1.14) 1.11 (0.00) 0.01 (0.00) 0.01 (0.00)

平均値 27.24 (18.89) 15.13 (12.23) 16.75 (23.33) 17.66 (22.30)

標準偏差 23.46 (28.17) 16.70 (17.75) 17.06 (25.25) 18.03 (25.03)

データ件数 15 (9) 13 (9) 94 (117) 124 (135)

Copyright©2012 NTT DATA CORPORATION

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

0

50

100

150

200

250

300

350

0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500

5.4.2 (1/2)AP結合テスト_テスト密度

35

AP結合テスト

テスト密度[件/KS]

N = 122

AP結合テスト テスト密度とプログラム開発規模

N = 136 【凡例】

新規

更改

機能追加

プログラム開発規模[KS]

開発データの分析

計画時、完了時に計画値、実績値を報告することを義務化(全社

ルール)している。

全社標準の開発プロセスの整備測定項目の定義

⇒ データのばらつき抑制

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Copyright © 2016 NTT DATA Corporation 28

定量データを活用するからこそわかること

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ビールと紙おむつ

マーケティング、データマイニングの世界で有名な

「ビールと紙おむつ」

■事実(データが語ったこと)

米国の大手スーパーマーケット・チェーンで販売データを分析した結果、顧客はおむつとビールを一緒に買う傾向があることがわかった。

■調査・分析

調査の結果、子供のいる家庭では母親はかさばる紙おむつを買う際には父親と一緒に来店し、店に来た父親はついでに缶ビールを購入していた。

■アクション

ビールと紙おむつを並べて陳列したところ、売り上げが上昇した。

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Q:規模が大きくなると生産性は?

システムの規模が大きくなると規模あたりの生産性は上がる?下がる?

A) 上がるB) 下がるC) 変わらない

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A:規模が大きくなると生産性は?

システムの規模が大きくなると規模あたりの生産性は上がる?下がる?

A) 上がるB) 下がるC) 変わらない

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NTTデータの取り組み④生産性計画値チェックガイド

システム規模と生産性の関係を明らかにした。計画時に無理な生産性を設定していないかチェックに活用

開発規模(KStep)

生産能率(KStep/

人月)

危険領域

大規模になるほど、生産性が落ちることを定量的に示した