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はじめての品质
- 3. 品質管理の役割 ? 役割 – 定量的データを用いて、品質状況を正しく認識して プロジェクトをすすめる。 ? ただし、 – 完全に品質が問題ないとは言い切ることは(悪魔の証 明)。 – 信頼の目安として扱う。
- 4. 品質管理の対象 ? 例：品質 ? 品質状況の把握や分析の対象 – 設計工程のレビュー – 各工程のコスト – テスト工程のレビュー、密度 – 生産性 – テスト密度、バグ密度の把握 ? 影響要因の把握（分析） – 不具合原因と混入過程 – プロジェクト要因と対処 本日は テストと不具合のデータ化、分析について 例を記載
- 5. 引用元 ? クライアントに対応を報告するのであれば引用元は信頼 度がありそうなのを選択。 ソフトウェア開発データ白書 https://www.ipa.go.jp/sec/reports/20141226.html 事例、データがあり引用が可能 23社3451プロジェクト データ指向のソフトウェア品質マネジメント―メトリクス分析による 「事実にもとづく管理」の実践 野中 誠 (著), 小池 利和 (著), 小室 睦 (著)
- 6. どれだけテストされているか ▼指標値 ? テスト密度 – ソフト規模に対してどれだけテストされているか – 単位：テスト項目/ SLOC（ソースコード行数） ? バグ密度 – ソフト規模に対してどれだけバグが検出されたか – 単位：バグ項目/SLOC ? もちろん、エンジニアによって行数は異なる – ユーティリティ化、可読性、機能など – 指標値はソフトや分析によって異なって良い ? 最近はFP（ファンクションポイント法）がある – 各メソッドの入出力からポイントを導出する
- 7. テスト密度 ? 例：単体テスト – void method() { ? if (条件1 || 条件2) { – 処理1 ? } ? if (条件3) { – 処理2 ? } – } ? カバレッジが分岐網羅(C1)、条件網羅（C2）の場合、分 岐が多いほど密度は濃くなる ? 理由付けができれば良く、指標値は分析によって変わる。
- 10. （分析）品質データは定量的に定期的に ? 品質管理は、 – テコ入れするべきか、どうテコ入れするかの判断材料 – だから、事前に報告ステップを決めて定期的にまとめ る A期 B期 C期
- 11. ▼分析 ? 多数の分析方法が存在 ? 今回は – 品質状況の予測 → ゾーン分析 – 対応の収束判断 → 信頼度曲線 – 今後の対処 → バグ混入工程の分類 引用：SEC 定量的品質予測のススメ http://www.ipa.go.jp/files/000005133.pdf
- 12. 品質状況の予測 ゾーン分析
- 14. 検出バグ数の収束 テスト工程の終了判断 ? 信頼度成長モデル ?検出バグ累積数が収束曲線となっている か 収束曲線となっている → 不具合出現率が沈静化 現在のテスト方法ではこれ以上は不具 合は検出しない。 （別のテスト方法では出現するかもしれな いため、不具合はないとは言い切れない） 収束曲線とならない → 今後も不具合が出ることが予想される 継続して対応する必要がある
- 16. 分析から今後のテスト技法、対応へ 不具合分析 → 同様の潜在不具合が存在すると仮定して、効果 的なテスト技法を検索する 引用：SEC 高信頼化ソフトウェアのための开発手法ガイドブック
- 17. まとめとして流れの例 ? あるプロジェクトAにおいて段階的にテストを実施。テ スト密度、バグ密度を算出。 ? ゾーン分析を導入。今後も不具合が多く検出される傾向 があることが判明。 ? 予め決めていた混入工程の分類より、不具合原因が設計 工程の不足にあり、あまり行っていない組み合わせテス トで検出可能な不具合が多かったと判断。 ? 設計の再定義と、テスト技法を増やして対応。テストパ ターンの増加に対して、テストメンバーを追加して対応。 ? テスト強化後、信頼度成長曲線より、不具合が収束しつ つあると判断。追加したテストメンバーをプロジェクト より外すことを決定した。
- 18. まとめ ? データから定量的評価により、正しく現状を分析するこ とが品質の向上、信頼性につながる ? ただし、分析は十人十色 – 个人の创意工夫を盛り込む余地がある