熟練者判断を取り入れたソフトウェア開発工数見積りモデル

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2014-02-15
• タイトル: 熟練者判断を取り入れたソフトウェア開発工数見積りモデル
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Software Effort Estimation Models Incorporating Expert Judgment
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：ソフトウェア工学] 工数予測，プロジェクト管理，生産性，見積り誤差，誤差マージン
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 近畿大学
• 著者所属: 奈良先端大学院大学
• 著者所属: 香港城市大学
• 著者所属: 奈良先端大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kinki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): City University of Hong Kong
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者名: 角田, 雅照; 門田, 暁人; ジャッキー, キョン; 松本, 健一
• 著者名(英): Masateru, Tsunoda; Akito, Monden; Jacky, Keung; Kenichi, Matsumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: プロジェクトの失敗を避けるためにはプロジェクト管理が重要であり，工数見積りはその基礎となるものである．数学的モデルに基づく工数見積りでは，開発するソフトウェアの規模と生産性要因を説明変数として工数を見積もる．ただし，定性的または定量的に測定されていなければ，生産性要因を説明変数とすることはできない．そこでそれらの要因を説明変数とする代わりに，プロジェクトマネージャが定性的，定量的に計測されていない情報に基づき，生産性のレベルを粗い粒度（「高」，「低」など）で推測し，これを説明変数とすることを提案する．ただし，生産性レベルの推測には誤りが含まれる可能性がある．たとえば，ある見積り対象プロジェクトの生産性レベルが，実績値では「低」となるにもかかわらず，見積り時に「高」と誤推測する可能性がある．そこで，誤推測を前提とした，生産性レベルのモデルへの与え方を提案する．評価実験において，推測の誤りの程度を変化させ，提案方法の工数見積り精度への影響を確かめた結果，提案方法は生産性レベルの誤推測に対してロバストであり，多くの場合，従来の見積り方法よりも高い精度となることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Project management is important to avoid software development failure. Effort estimation is the basis of the management. A mathematical model estimates development effort based on software size and productivity. Productivity factors are can be used as explanatory variables only when they are measured qualitatively or quantitatively. We propose that a project manager judge productivity level roughly (high or low), and use it as an explanatory variable, instead of using unmeasurable productivity factors as explanatory variables. However, the productivity level includes some errors. For instance, an estimation target project may be judged as high productivity level erroneously, although actual productivity level will be low. So, we propose alternative method considering misjudgment. In an experiment, we changed error of productivity level and compared proposed methods with a conventional model. As a result, our method is robust for the error of productivity level, and the method is more accurate than the conventional model in most cases.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 55, 号 2, p. 994-1004, 発行日 2014-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764