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10 件の資料が見つかりました。
ダウンロード数: 3707回
紹介文 :
レビュープロセスの質をチェックリスト形式で評価することで得点化する方法、および、レビュー指摘の価値を指摘工程と影響範囲でポイント化し、金額換算する方法を提案しています。従来のレビュー速度でレビューの質を捉えたり、単純に指摘件数をレビューのアウトプットとするよりは、より実感できる形でレビューの質と価値を把握できます。数値の精度は十分ではありませんが、簡便な方法で実践できるのが良いです。
ダウンロード数: 1466回
紹介文 :
品質確保の重要なポイントであるレビューをより効果的にするため、レビューによる指摘項目の、指摘分類、原因分類を最適化し、本質的な問題のみを対象とし、真の原因に応じた適切な対応が可能になるよう工夫をしています。レビューによる品質の評価を、単に指摘件数だけで評価するのではなく、指摘内容を踏まえてより正確にし、また、的確に品質向上につながる対応が取れるなど、有効な方法です。
ダウンロード数: 1331回
紹介文 :
品質保証部門の目線でなく、開発現場での目線にてデータ活用の”見える化”・”うれしさ”を解り易く紹介している。 更に、現場での”うれしい”メトリクスを多面的に考察し、実践事例を基に最適データ活用を提示している。
ダウンロード数: 924回
紹介文 :
レビュー会議が時間通りに終わらない、効率的なレビュー会議にするためにはどうすれば良いか。 本論文では、レビュー会議での発言内容毎の時間を測定し、どのような発言がどの程度行われているのかを可視化することで、レビュー会議の参加者間で会議の目的に微妙なズレがあることを認識させ、レビュー会議の改善を促す手法を提案している。 時間というのは、その人の置かれた立場や状況の違いによって感じ方が異なる一方、絶対的で普遍的な指標とも言えるため、レビュー会議の現状把握や分析を行う際に大いに活用できそうである。
ダウンロード数: 557回
紹介文 :
1)リスクを低減するプロジェクト計画についての一考察 要求分析工程のデザインレビューの評価結果から、成功/失敗を予測するモデル「プロジェクト失敗予測モデル」を提案しています。 2)『ソフトウェア開発プロセス点検』の実践と考察 点検の実施結果を定量的に可視化する指標「開発プロセス良好率」を提案しています。 3)4アイテム要求モデルによる要求分析 簡単に導入できる要求分析の手法として、4アイテム(現在の状態、望まれる状態、解決されるべき問題、要求)モデルによる分析方法を提案しています。
ダウンロード数: 403回
紹介文 :
プロジェクトにおける標準プロセスの定着度を、実態に合う形でより正確に評価するメトリクスを提案しています。具体的には、プロセスが定着していることを、仕組みが機能し、ルールが守られ、継続的な改善が行われていることととらえ、それぞれの観点から評価するメトリクスを用意しています。また、測定を正確に行うための各種チェックリストを用意している点も、この方法の有効なポイントです。
ダウンロード数: 198回
年度 : 2013年   分科会 :
紹介文 :
品質管理においては工数やバグ数等の定量的な数値データであるメトリクスを収集、分析することで定量的な品質管理が可能になりますが、これらのメトリクスを正しく収集するには大きなコストが必要となり、規模の大きくないプロジェクトではメトリクス収集にコストを割けない現状があります。これらを解決するために軽量開発プロセスにおけるTracを用いたチケット駆動開発に基づくメトリクス収集・蓄積・利用する方法を実際に規模の異なる二案件に適用し、案件規模による差やメリット等を紹介している点が分かりやすいです。
ダウンロード数: 159回
紹介文 :
レビューという品質向上活動そのものを改善することを目的として、 「レビューの振り返り手法」を提案しています。 「レビュー記録という客観的な事実を活用する」、「作成者とレビューアが個別に振り返る」、 「作成者とレビューアがお互いを振り返る」、「継続すべき項目にも着目する」など、 心理的安全性を高めて参加者全員から前向きな意見が抽出され、有意義で合意と納得の行く振り返りができるように工夫をしています。
ダウンロード数: 132回
紹介文 :
レビューの品質を第三者が評価して必要に応じて対策を促すことを目的とした「レビュー品質の可視化手法」および新しい品質指標「予測重大欠陥レビュー検出率」を提案しています。 第三者が客観的かつ容易に、そして各プロジェクトの特性を踏まえてレビュー品質を評価出来るように工夫した研究です。
ダウンロード数: 67回
紹介文 :
開発中のプロセスメトリクス(レビューやテストの欠陥数や各工程の工数等)を使って、リリース後の不具合発生確率を予測するモデルをロジスティック回帰分析を用いて構築しています。一般的に予測モデルというと予測精度の高さにばかり焦点が当たりがちですが、本研究では予測精度よりもモデルの意味するところが、開発現場のプロセス改善に良い方向づけを与えるかどうかに拘ってモデル構築を行っています。また最初に構築したモデルは開発現場に提示しづらいものでしたが、説明変数の選択や使い方を工夫して、現場にとって納得感のあるモデルを構築することができました。メトリクスを活用して予測モデルを作成する際のエッセンスが詰まった研究となっていますので、是非とも参考にしてください。
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