リリース後不具合発生予測モデルに基づく、効果的なプロセス改善への仕掛けの提案

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SQuBOK分類 :
2.19.2 プロセス品質の分析・評価、 3.1.3 プロセスメトリクス、 3.1 メトリクス、 3.10.1 信頼性予測に関する技法、 3.10.4.3 多変量解析

年度 : 2020年分科会 : 演習コースⅡ「ソフトウェアメトリクス」

主査 : 小池利和（ヤマハ株式会社）
副主査 : 小室睦（株式会社プロセス分析ラボ）
アドバイザー : 柏原一雄（株式会社デンソークリエイト）
執筆者 : 星野智彦（アイシン精機株式会社）

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。

概要 :
ソフトウェアのリリース後に発生する不具合数を低減するために、できるだけ上流で欠陥を除去することが効果的であることはよく知られている。本論文での対象組織においては、上流での欠陥除去の効果を定量的に把握できていないため、最終工程のテストによる品質作り込みが定常化していた。
本研究ではリリース後不具合発生予測モデルを構築し、リリース後の不具合発生要因となり得る指標を特定できた。「ソフトウェアアーキテクチャ設計におけるレビュー欠陥と統合テストにおける欠陥の除去比率を向上させ、テスト工数比率を低減させる」ことで不具合発生確率が低減するというモデルを構築した。
これにより上流での品質作り込みの重要性を対象組織のデータを用いて、定量的かつ客観的に示すことができた。このモデルにより開発現場の理解を得ながら従来以上に上流工程で欠陥除去を促すプロセス改善が推進可能となる。また、プロジェクト計画時にリリース後不具合発生確率を低減するための具体的な改善目標設定が可能となることも期待できる。