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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発表場所 : SQiP研究会
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。
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