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「ユーザ企業の実績データ分析 「ユーザ企業の実績データ分析 から見るソフトウェア開発実態」 から見るソフトウェア開発実態」 2005 2005 / / / / 20 20 (社)日本情報システム・ユーザー協会 (社)日本情報システム・ユーザー協会

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「ユーザ企業の実績データ分析 「ユーザ企業の実績データ分析         から見るソフトウェア開発実態」        から見るソフトウェア開発実態」

20052005//66//2020

(社)日本情報システム・ユーザー協会(社)日本情報システム・ユーザー協会

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2.調査分析2.調査分析

2.3 「品質の評価」2.3 「品質の評価」

2.4 「生産性の評価」2.4 「生産性の評価」

1.調査の目的と概要1.調査の目的と概要

3.まとめ3.まとめ

2.1 「調査データ概要」2.1 「調査データ概要」

2.5 「工数画面数分析」2.5 「工数画面数分析」

2.2 「工期の評価」2.2 「工期の評価」

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3

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調査の目的調査の目的JUASユーザー満足度コンセプト(JUASが考える、サービス充実度と満足度の関係)

属性3  (費用)

属性2  (品質・機能)

属性1 (納期(工期))

属性a

属性b

属性c

利用者満足度の向上

本質サービス

表層サービス

投資効果の評価プロジェクト責任

者(CIO

)

の満足度

投資/戦略価値

企業戦略の実現性/効果性の評価

 行動マナー

(参考)顧客満足型マーケッティングの構図 有斐閣社1994 嶋口充輝 慶応義塾大学大学院 経営管理研究科 教授

調査により定量化

調査により定量化

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調査の組織調査の組織

経済産業省、SEC

ジェクト

ユーザー向け質問表 ベンダー向け質問表

JUASで企画、収集、分析研究

ソフトウエアー開発生産性プロジェクト

SECで収集・分析

標準値として提供

・定量データ分析部会

・開発プロセス共有部会

・見積手法部会(ベンダー)

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2.調査分析2.調査分析

2.3 「品質の評価」2.3 「品質の評価」

2.4「生産性の評価」2.4「生産性の評価」

1.調査の目的と概要1.調査の目的と概要

3.まとめ3.まとめ

2.1 「調査データ概要」2.1 「調査データ概要」

2.5「工数画面数分析」2.5「工数画面数分析」

2.2 「工期の評価」2.2 「工期の評価」

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回答企業 業種分類回答企業 業種分類

収集条件:①「過去2年以内に開発完了」②「開発コストが500万円以上」③「新規または、改修プロジェクト」

集計結果:40社、133プロジェクト

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

6.0%

7.5%

31.3%

40.0%

6.0%

10.0%

20.9%

12.5%

6.7%

7.5%

23.1%

12.5% 0.0%0.0%0.0%0.0%

2.5%

1.5%

2.5%

2.2%

0.0%0.0%0.0%0.0%

5.0%

2.2%

0.0%

0.0%0.0%

0.0%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

プロジェクト件数

回答企業数

A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S

業種分類A.農業 0 0.0% 0 0.0%B.林業 0 0.0% 0 0.0%C.漁業 0 0.0% 0 0.0%D.鉱業 0 0.0% 0 0.0%E.建設業 3 7.5% 8 6.0%F.製造業 16 40.0% 41 30.8%G.電気・ガス・熱供給・水道業 4 10.0% 8 6.0%H.情報通信業 5 12.5% 28 21.1%I.運輸業 3 7.5% 9 6.8%J.卸売・小売業 1 2.5% 2 1.5%K.金融・保険業 5 12.5% 31 23.3%L.不動産業 1 2.5% 3 2.3%M.飲食店・宿泊業 0 0.0% 0 0.0%N.医療・福祉 0 0.0% 0 0.0%O.教育・学習支援業 0 0.0% 0 0.0%P.複合サービス業 0 0.0% 0 0.0%Q.サービス業 2 5.0% 3 2.3%R.公務 0 0.0% 0 0.0%S.その他 0 0.0% 0 0.0%

合計 40 100.0% 133 100.0%

企業数 プロジェクト件数

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ユーザデータの特徴ユーザデータの特徴((ベンダデータとの比較)ベンダデータとの比較)

明確には分からない。評価把握が可能である。⑦ユーザー満足度

開発ノウハウを社外に出すことについてはクローズである。

開発ノウハウを社外に出すことについてはオープンな企業が多い。出さなければ得るものも少ない。

⑥ノウハウの

 提示姿勢

開発過程の詳細データの収集は可能。

RFP提示後は請負が多く、すべてベンダー任せとなる。自社を除けば、開発の詳細は分からない。

⑤開発過程の

 作業詳細データ

ユーザーの予算は分からない。明確であり、計画投入人月とともに提示可能である。

④プロジェクト予算

企業数が少なくてもプロジェクト数は集められる。

今回:15社1000件超

企業数を増やさないとデータ数は集められない。

今回:40社133件

③プロジェクト

 データの収集

一次請負企業のプロジェクト金額は大きいが、二次以下になると細分化され小規模となる。

今回の平均値は 2.1億円

 最大値は    40億円超

 中央値は  3663万円

②1プロジェクト

 あたりの規模

1社当たり、数百以上のプロジェクトがある。なおかつ各社に品質データ収集組織を持ち集めやすい。

1社あたり大型プロジェクトは数件/年程度しかない。なおかつ実績を詳細に集めている企業は少ない。

①1社あたりの

 プロジェクト数

ベンダーユーザー

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規模別工期分布規模別工期分布全体工期がとれたプロジェクトは、133プロジェクト中124プロジェクトであった。

工期分布

0

10

20

30

40

50

60

~5月 ~10月 ~15月 ~20月 ~25月 ~30月 ~35月 ~40月 40月~

工期

プロ

ジェ

クト

件数

10人月未満 50人月未満 100人月未満 500人月未満 500人月以上 記入なし 合計

規模(工数) ~5月 ~10月 ~15月 ~20月 ~25月 ~30月 ~35月 ~40月 40月~ 合計 平均 最大 最小 標準偏差10人月未満 6 5 11 4.6 8.0 2.0 1.750人月未満 7 27 6 2 1 43 7.6 31.0 3.0 4.8100人月未満 4 6 5 1 16 13.4 21.0 7.0 3.9500人月未満 7 7 6 6 1 1 1 29 15.9 36.0 6.0 7.7500人月以上 1 2 1 1 1 6 22.2 33.0 13.0 6.4記入なし 1 10 4 3 1 19 11.3 44.0 3.0 9.0合計 14 53 24 18 8 2 3 1 1 124 11.3 44.0 2.0 7.7

規模別工期の件数 規模別工期の基本統計量

平均値は11.3ケ月

最大値は44ケ月

平均値平均値

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予算の分布と基本統計量予算の分布と基本統計量全体予算がとれたプロジェクトは、133プロジェクト中81プロジェクトであった。基本分布と統計量は以下の通り。

 1)基本統計量と基本分布

予算(万円)

平均 21389.4標準誤差 6548.4中央値(メジアン) 3663.0最頻値(モード) 3000.0標準偏差 58935.3分散 3473365918.6尖度 28.7歪度 5.0範囲 419670.0最小 330.0最大 420000.0合計 1732543.0標本数 81

平均値は21389万円であるが中央値は3663万円。グラフからもわかるように、二極化されているためである。

最大値は42億円。81件中、1億円以上で23件、10億円以上も4件ある。

予算分布

0

5

10

15

20

予算(億円)

件数

~0.1 ~0.2 ~0.3 ~0.4 ~0.5 ~0.6 ~0.7 ~0.8 ~0.9 ~1   ~2 ~3   ~4 ~5 ~10 ~20 ~30  ~40 40~

平均値平均値

中央値中央値

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プロジェクト全体工数の分布と基本統計量プロジェクト全体工数の分布と基本統計量

全体工数がとれたプロジェクトは、133プロジェクト中108プロジェクトであった。工数の基本分布と統計量は以下の通り。

 1)基本統計量と分布

工数平均 130.23標準誤差 21.15203074中央値(メジアン) 49.125最頻値(モード) 77標準偏差 219.8183515分散 48320.10766尖度 17.44597317歪度 3.760335062範囲 1518.5最小 1.5最大 1520合計 14064.84標本数 108

平均値

工数(人月)分布

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

件数

.%

20.%

40.%

60.%

80.%

100.%

120.%

~10 ~20 ~40 ~60 ~80 ~100 ~150 ~200 ~300 ~400 ~500 ~1000 1000~

平均値は130.2人月

最大値は1520人月

中央値は49.1人月

平均値平均値

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LOC(KLOC単位)の分布と基本統計量LOC(KLOC単位)の分布と基本統計量

平均 157.0938748標準誤差 29.38073755中央値(メジアン) 81.496最頻値(モード) 20標準偏差 240.4917016分散 57836.25853尖度 11.78560936歪度 3.134377435範囲 1399.92467最小 0.07533最大 1400合計 10525.28961標本数 67

K L O C 分 布

0

2

4

6

8

1 0

1 2

1 4

1 6

1 8

2 0

件数

~25K ~50K ~75K ~100K ~125K ~150K ~175K ~200K ~300K ~500K ~1000K 1000K~

平均値

システム規模としてLOC値がとれたプロジェクトは、133プロジェクト中67プロジェクトであった。工数の基本分布と統計量は以下の通り。但しLOC値は当該システムの各言語別LOCの単純合計値であり、言語別換算等は行っていない。 

1)基本統計量と分布

平均値は 157KStep

最大値は1400KStep

中央値は  81KStep

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FPの分布と基本統計量FPの分布と基本統計量

1)基本統計量と分布FP分布

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

200 400 1000 2000 4000 次の級

FP

頻度

平均 1315.779333標準誤差 327.1769118中央値(メジアン) 585.5最頻値(モード) #N/A標準偏差 1792.021749分散 3211341.948尖度 2.43845161歪度 1.786460737範囲 6804最小 17最大 6821合計 39473.38標本数 30

FP計測手法

IFPUG

SPR

NESMA概算

自社基準

その他

2)FP計測手法

FP計測手法 件数 割合IFPUG 13 40.6%SPR 1 3.1%NESMA概算 1 3.1%自社基準 16 50.0%その他 1 3.1%

32 100.0%

FPは、約2割しか活用されていない。FPは、約2割しか活用されていない。

FPを自社用に修正して活用している。

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2.調査分析2.調査分析

2.3 「品質の評価」2.3 「品質の評価」

2.4 「生産性の評価」2.4 「生産性の評価」

1.調査の目的と概要1.調査の目的と概要

3.まとめ3.まとめ

2.1 「調査データ概要」2.1 「調査データ概要」

2.5 「工数画面数分析」2.5 「工数画面数分析」

2.2 「工期の評価」2.2 「工期の評価」

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標準工期(適正工期)の考察(1)標準工期(適正工期)の考察(1)

プロジェクト全体工数と、全体工期がともに記入されている105プロジェクトついて、工数の3乗根と工期の関係をグラフ化し、回帰直線を引いた。

工期・工数共に、実績の回答がある場合には実績の工期・工数を、計画しかない場合には計画工期・工数を採用している。その意味では、ほぼ実績ベースの分析と言える。

工期-工数グラフ

0.00

5.00

10.00

15.00

20.00

25.00

30.00

35.00

40.00

工数(人月)

工期

0     15      125     421     1000 1331  2000

Y=2.67X + 0.1

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標準工期(適正工期)の考察(2)標準工期(適正工期)の考察(2)

その結果、回帰の有意性が確認され、回帰直線が、

Y=2.67X+0.1と求められた。(Xは工数の3乗根)

Y切片をゼロとして回帰をし直すと、Y=2.69Xとなり、

ほぼY=2.7Xである。

COCOMO法とほぼ同じである。

回帰統計 分散分析表重相関 R 0.709626016 自由度 変動 分散 観測された分散比 有意 F重決定 R2 0.503569083 回帰 1 2874.649 2874.649 104.4810341 2.37782E-17補正 R2 0.498749365 残差 103 2833.9 27.5136標準誤差 5.245340313 合計 104 5708.549観測数 105

係数 標準誤差 t P-値 下限 95% 上限 95% 下限 95.0% 上限 95.0%切片 0.105587069 1.208646026 0.087359795 0.93055514 -2.29148 2.502649 -2.291475073 2.502649211工数3乗根 2.665865139 0.260807121 10.22159645 2.37782E-17 2.148616 3.183114 2.1486162 3.183114079

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フェーズ別工期とその比率に関する分析フェーズ別工期とその比率に関する分析

プロジェクトで、設計、実装、テストにそれぞれどの位の比率で工期を配分しているかを、見るためにプロジェクト規模別に分析を行った。

 ここでは、

  設計工期 = 要件定義 + 外部設計

  実装工期 = 内部設計 + 製作

  テスト工期 

       = 結合テスト+ 総合テスト1(ベンダ内でのテスト) 

              + 総合テスト2(顧客立会いのテスト)

 とした。

 ここでは、

  設計工期 = 要件定義 + 外部設計

  実装工期 = 内部設計 + 製作

  テスト工期 

       = 結合テスト+ 総合テスト1(ベンダ内でのテスト) 

              + 総合テスト2(顧客立会いのテスト)

 とした。

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規模(工数)別フェーズ別工期と比率規模(工数)別フェーズ別工期と比率

1)規模別フェーズ別工期比

 設計工期:実装工期:テスト工期は、おおよそ平均で3:3:4になっている。 テスト工期の比率が高い。

PJ規模(工数) 工期/件数 設計工期 実装工期 テスト工期 テスト比率平均工期(月) 2.17 1.83 4.00 50.0%件数 3 3 3平均工期(月) 3.84 3.17 4.94 41.3%件数 24 24 24平均工期(月) 3.10 4.50 6.35 45.5%件数 10 10 10平均工期(月) 5.54 6.97 9.81 43.9%件数 18 18 18平均工期(月) 13.00 9.67 12.00 34.6%件数 3 3 3平均工期(月) 5.69 4.75 6.63 38.8%件数 8 8 8平均工期(月) 4.76 4.83 6.96 42.1%件数 66 66 66

10人月未満

50人月未満

100人月未満

500人月未満

500人月以上

記入なし

総計

Page 18: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

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工期 計画値 VS 実績値工期 計画値 VS 実績値

工期の計画値、実績値がともにとれたプロジェクトは133件中95件であった。

(実績工期-計画工期)/計画工期 を工期遅延度と定義してプロジェクト規模別の遅延度分析を行った。

予定通りの工期を確保できた割合は約70%と高水準である。

10人月未満の小さなプロジェクトでは予定通りに終わる割合が高いが、規模の大きなプロジェクトほど、遅延度が高いとは言い切れない。

失敗したプロジェクトのデータが調査票にて報告されていない事も考えられる。

遅延度予定より早い 予定通り 10%未満 20%未満 50%未満 それ以上 総計 20%以上の割合

件数 11 11比率 0.0% 100.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0%件数 1 28 3 2 1 3 38比率 2.6% 73.7% 7.9% 5.3% 2.6% 7.9% 100.0%件数 8 4 1 1 14比率 0.0% 57.1% 28.6% 7.1% 7.1% 0.0% 100.0%件数 19 2 1 3 1 26比率 0.0% 73.1% 7.7% 3.8% 11.5% 3.8% 100.0%件数 3 1 2 6比率 0.0% 48.0% 16.0% 36.0% 0.0% 0.0% 100.0%件数 1 69 10 6 5 4 95

比率 0.6% 68.9% 11.7% 8.9% 6.7% 3.3% 100.0%

0.0%

10.0%

遅延度

規模

(工数

~10人月

~50人月

~100人月

~500人月

500人月以上

総計

0.0%

10.5%

7.1%

15.4%

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工期遅延理由分析(1)工期遅延理由分析(1)工期遅延理由の件数を集計した結果を下記に示す。

10人月未満 50人月未満 100人月未満 500人月未満 500人月以上 記入なし 合計

1.システム化目的不適当 1 12.RFP内容不適当 1 1 1 33.要件仕様の決定遅れ 1 5 2 6 3 174.要件分析作業不十分 6 1 4 1 1 135.自社内メンバーの選択

不適当 2 2 46.発注会社選択ミス 1 1 1 37.構築チーム能力不足 3 2 1 2 88.テスト計画不十分 3 2 1 1 79.受入検査不十分 1 110.総合テストの不足 2 1 1 411.プロジェクトマネージャーの管理不足 2 1 1 412.その他 2 3 3 3 1 2 14合計 3 29 10 19 8 10 79

工期遅延理由規模(工数)

その他を除くと、上位2つが要件定義フェーズに原因があると回答している。

  (全体の4割は要件定義に問題があって遅延した。)

要求仕様書の内容充実と要件定義の工期確保が必要。

上位工程での不具合が、全体工期の遅延につながる恐れが最も多いことがわかる。

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工期遅延理由分析(2)工期遅延理由分析(2)

その他の理由は、下記のとおり。– 要件定義時のコンサル会社とのコミュニケーション不足

– 他業務との兼ね合い

– パッケージ独自の開発手法による見積の困難さ

– 機能追加

– レビュー要員不足

– 本番環境構成変更

– データ整備計画不十分

– パッケージのバグ

– 仕様追加

– 接続先システムの遅れ

– パッケージ標準機能の開発遅延

– ユーザの移行準備遅れ

– 顧客現場の運用習熟不足

– 計画時に無理と判断したが、努力目標として依頼

Page 21: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

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2.調査分析2.調査分析

2.3 「品質の評価」2.3 「品質の評価」

2.4 「生産性の評価」2.4 「生産性の評価」

1.調査の目的と概要1.調査の目的と概要

3.まとめ3.まとめ

2.1 「調査データ概要」2.1 「調査データ概要」

2.5 「工数画面数分析」2.5 「工数画面数分析」

2.2 「工期の評価」2.2 「工期の評価」

Page 22: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

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品質の指標と基本統計量・分布(1)品質の指標と基本統計量・分布(1)ユーザ側から見たソフトウェア品質の尺度として、「ユーザが発見した欠陥数の密度」という考えに基づき、欠陥数PER_工数(人月当欠陥数)という概念を導出した。

  欠陥率 = 欠陥数PER_工数 = 総合テスト2~フォローのフェーズ(受け入れテスト~安定稼動まで)で発見された不具合の数 ÷ プロジェクト全体工数

欠陥率が計算できたプロジェクト(不具合数、工数ともに記入されている回答数)は133件中67件であった。

人 月 当 欠 陥 数

0

5

10

15

20

25

30

件数

. 0 %

2 0 .0 %

4 0 .0 %

6 0 .0 %

8 0 .0 %

1 0 0 .0 %

1 2 0 .0 %

0 ~0.25 ~0.5 ~1  ~2 ~3 ~4  ~5

欠陥率(人月当欠陥数)

平均 0.700659701標準誤差 0.125086246中央値(メジアン) 0.2806最頻値(モード) 0標準偏差 1.023875052分散 1.048320122尖度 4.662189817歪度 2.143158971範囲 5最小 0最大 5合計 46.9442標本数 67信頼区間(95.0%) 0.249742658

欠陥数/人月欠陥数/人月

平均値平均値

Page 23: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

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品質の指標と基本統計量・分布(2)品質の指標と基本統計量・分布(2)

先の表の結果、平均値は1人月あたり0.7件の欠陥数である。

  (5人月あたり3.5個のバグ)上記分布を鑑み、今後の分析においプロジェクトの品質のランクを

– 欠陥数PER_工数=0

– 欠陥数PER_工数=0.25未満

– 欠陥数PER_工数=0.5未満         

– 欠陥数PER_工数=  1未満         と分類することにする

– 欠陥数PER_工数=  3未満

– 欠陥数PER_工数=  3以上

0 0.25未満 0.5未満 1未満 3未満 3以上 計件数 6 25 13 8 10 5 67比率 9.0% 34.3% 22.4% 11.9% 14.9% 7.5% 100.0%

欠陥率(欠陥数PER_工数)

およそ500万円あたり、1件以内に納まっているプロジェクト比率は、

  40%程度である。

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品質基準の有無と欠陥率(1)品質基準の有無と欠陥率(1)

品質基準の有無と欠陥率の関係(基準があると、欠陥率を抑えられる)を確かめるために、品質基準の有無と欠陥率のクロス集計を行った。

1)品質基準の有無

  133件のプロジェクトデータの中で、品質基準の有無の割合は以下のとおりであった。

有り 無し 記入なし 計件数 58 72 3 133割合 43.6% 54.1% 2.3% 100.0%

品質基準

全体の43.6%は品質基準を持って、開発にあたっている。

Page 25: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

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品質基準の有無と欠陥率(2)品質基準の有無と欠陥率(2)

2)品質基準の有無と欠陥率

  欠陥率の計算できた67プロジェクトについて、品質基準の有無と欠陥率の関係を調べた。

有り 無し 記入なし 計38 28 1 67

56.7% 41.8% 1.5% 100.0%0.60 0.85 0.33 0.703.13 5.00 0.33 5.000.00 0.00 0.33 0.00最小欠陥率

品質基準

件数比率

平均欠陥率最大欠陥率

品質目標を持っていたプロジェクトと目標が無いプロジェクトでは、発生欠陥率において平均0.25件/人月の差があった。

品質基準を持っていないプロジェクトでは、欠陥率が1.42倍になる。

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欠陥率と顧客満足度の関係(1)欠陥率と顧客満足度の関係(1)

ユーザの目に触れる欠陥が多いと(欠陥率が高と)、顧客満足度も低下するという仮説のもとに、欠陥率の顧客満足度(US)分析を行った

 a)欠陥率(欠陥数PER_工数)と顧客満足度(プロジェクト全体)

満足 やや不満 未回答 計 満足率件数 1 2 3 6平均 0.00 0.00 0.00 0件数 18 2 5 25平均 0.09 0.14 0.09 0.09件数 5 4 4 13平均 0.32 0.34 0.40 0.35

1未満 件数 4 3 1 8平均 0.68 0.68 0.65 0.67

3未満 件数 6 3 1 10平均 1.77 1.48 2.08 1.72

3以上 件数 5 5平均 3.51 3.51件数 39 14 14 67平均 0.87 0.58 0.34 0.70

顧客満足度(プロジェクト全体)

0 33.3%

0.5未満

90.0%

欠陥率

計 73.6%

0.25未満

66.7%

100.0%

55.6%

57.1%

Page 27: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

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欠陥率と顧客満足度の関係(2)欠陥率と顧客満足度の関係(2)

欠陥率が0.25未満(1人月あたりのバグが0.25未満)のプロジェクトでは、0.25以上のプロジェクトよりも、プロジェクト全体の満足度は高いが品質の満足度では、その傾向は見られない。

一方、欠陥率が3以上であっても、迅速に修正するアクションをすれば満足点をもらえることがある。(満足度調査の難しさ)

b)欠陥率(欠陥数PER_工数)と顧客満足度(品質)b)欠陥率(欠陥数PER_工数)と顧客満足度(品質)

満足 やや不満 不満 未回答 計 満足率件数 2 1 3 6平均 0.00 0.00 0.00 0件数 11 5 1 8 25平均 0.09 0.06 0.10 0.11 0.09件数 5 3 1 4 13平均 0.33 0.35 0.26 0.40 0.35件数 7 1 8平均 0.66 0.76 0.67件数 7 3 10平均 1.68 1.80 1.72件数 5 5平均 3.51 3.51件数 37 13 2 15 67平均 0.99 0.58 0.18 0.17 0.70

0 66.7%

欠陥率

0.5未満

顧客満足度(品質)

71.2%

0.25未満

1未満

3未満

3以上 100.0%

87.5%

70.0%

64.7%

55.6%

Page 28: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

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欠陥率と顧客満足度の関係(3)欠陥率と顧客満足度の関係(3)

欠陥率が3以上のプロジェクト明細を下記に示す。

規模の小さいプロジェクトが多い。

工数 レビュー工数 レビュー作業率 代表工期 標準工期 工期乖離区分 代表FP 代表KLOC 製作テスト不具合数8.4 0.2 0.0238 7 5.17939379 0 51314 7 6.250485661 0 356 165

172 22 15.12927047 114 9 6.250485661 0

17.9 0.6 0.0335 7 6.842404111 0

欠陥率 レビュー指摘数 指摘数PER_工数 要求仕様明確 仕様変更 PM(ユーザ側)スキル PM(ベンダ側)スキル ユーザ側)業務精通度PM(ベンダ側)業務精通度

3.0952 2 2 5 1 1 2

3.2857 110 7.8571 2 2 1 5 1 4

3.0465 2 2 2 1 2 1

5 0 0 3 2 3 3 2 3

3.1285 2 2 3 2 1 1

ユーザ側)システム技術精通度PM(ベンダ側)システム技術精通度 US_全体 US_工期 US_品質

3 2 1 1 1

1 3 1 1 1

2 1 1 1 1

2 2 1 1 1

2 1 1 1 1

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レビューと欠陥率(1)レビューと欠陥率(1)ユーザレビューと欠陥率の関係(ユーザレビューが多いと、品質が向上するのか否か)を確かめるめに、レビュー指摘数と欠陥率,レビュー工数比率と欠陥率の関係を分析した。

1)レビュー工数比率(レビュー工数÷プロジェクト合計工数)と、欠陥率

 a)全抽出サンプル(n=36)

  欠陥率が計算できた67プロジェクトのうち、35プロジェクトについてレビュー工数比率が計算できた。

相関係数は0.1で、この図だけでは相関はないと言える。

レビュー時間比率は、殆どのプロジェクトで10%以下である。

5%以下のプロジェクトでは欠陥率が1以上になる確率が30%程度と高くなる。

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

0 .0% 10 .0% 20 .0% 30 .0% 40 .0%

レ ビ ュー 工 数 比 率 (レ ビ ュ ー 工 数 /全 体 工 数 )

欠陥

反復型開発PJ

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30

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レビューと欠陥率(2)レビューと欠陥率(2)b)特異値除く(n=33)

レビュー工数比率が極端に大きいものを除いた分布を、工期乖離区分でシンボル分けした。

レビュー比率<20%

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12

レビュー比率

欠陥

率 短工期

標準工期

長工期

欠陥率の高いプロジェクトが短工期であったわけではない レビュー比率を8%以上確保したプロジェクトには、欠陥率の多いものはない。

欠陥率の高いプロジェクトが短工期であったわけではない レビュー比率を8%以上確保したプロジェクトには、欠陥率の多いものはない。

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レビュー指摘率と欠陥率(1)レビュー指摘率と欠陥率(1)2)レビュー指摘率(レビュー指摘数÷プロジェクト合計工数=人月あたりの指摘

数)と、欠陥率

 a)全抽出サンプル(n=30)

欠陥率が計算できた67プロジェクトのうち、30プロジェクトについてレビュー指摘率が計算できた。

相関係数は0.21で、この図からは相関はないと言える

0

1

2

3

4

5

6

0 2 4 6 8 10 12

レ ビュ ー指摘率

欠陥

特異点?

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32

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レビュー指摘率と欠陥率(2)レビュー指摘率と欠陥率(2)b)特異値除く26件

4点の特異点をを除いた26件の分布を、仕様変更の程度でシンボル分けした。

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

0 1 2 3 4 5

指摘率

欠陥

変更なし

軽微な変更

大きな変更

記入なし

 レビュー指摘率が多いプロジェクトで、欠陥率の高いプロジェクトはない。 レビュー指摘率が多いプロジェクトで、欠陥率の高いプロジェクトはない。

Page 33: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

33

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PMの能力と欠陥率(1)PMの能力と欠陥率(1)PM(ベンダ、ユーザ)の能力と欠陥率の関係(能力が低いと出来上がり後のバグが多い)を確かめるために、PMスキル、PM業務精通度、PM技術精通度別に欠陥率を調べた。

1)PMスキルと欠陥率

 a)PM(ベンダ)スキル

1 2 3 4 5 記入なし 計件数 23 10 24 6 2 2 67平均 0.55 0.75 0.76 0.77 1.85 0.17 0.70最大 3.10 3.13 5.00 1.97 3.29 0.33 5.00最小 0.00 0.01 0.00 0.04 0.40 0.00 0.00

PM(ベンダ)スキル

欠陥率

PMスキル1.多数の中・大規模プロジェクトの管理を経験2.少数の中・大規模プロジェクトの管理を経験3.多数の小・中規模プロジェクトの管理を経験4.少数の小・中規模プロジェクトの管理を経験5.プロジェクト管理の経験なし

ベンダPMスキルが低いと欠陥率も高い。

ベンダPMスキル1が担当したプロジェクトは、殆ど欠陥率が0.25以下に収まっている。

PMスキル(ベンダ)別欠陥率

0.00

0.20

0.40

0.60

0.801.00

1.20

1.40

1.60

1.80

2.00

1 2 3 4 5 記入なし

PMスキル(ベタンダ)

欠陥

平均

ベンダベンダ

Page 34: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

34

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PMの能力と欠陥率(2)PMの能力と欠陥率(2)b)PM(ユーザ)スキル

1 2 3 4 5 記入なし 計件数 14 10 14 12 16 1 67平均 0.64 0.50 1.16 0.65 0.57 0.00 0.70最大 3.29 3.05 5.00 2.37 3.10 0.00 5.00最小 0.00 0.00 0.00 0.04 0.00 0.00 0.00

欠陥率

PM(ユーザ)スキル

PMスキル(ユーザ)別欠陥率

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1 2 3 4 5 記入なし

PMスキル(ユーザ)

欠陥

平均

PMスキル1.多数の中・大規模プロジェクトの管理を経験2.少数の中・大規模プロジェクトの管理を経験3.多数の小・中規模プロジェクトの管理を経験4.少数の小・中規模プロジェクトの管理を経験5.プロジェクト管理の経験なし

ユーザーPMスキルと欠陥率の関係は見当たらない。

Page 35: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

35

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PMの能力と欠陥率(3)PMの能力と欠陥率(3)2)PM業務精通度と欠陥率

 a)PM(ベンダ)業務精通度

1 2 3 4 記入なし 計件数 21 27 15 2 2 67平均 0.57 0.62 0.91 2.20 0.17 0.70最大 3.13 3.10 5.00 3.29 0.33 5.00最小 0.00 0.00 0.05 1.12 0.00 0.00

欠陥率

PM(ベンダ)スキル

PM業務精通度1.十分精通していた2. ある程度のレベルまでは精通していた3.精通していたとはいえない4.全く経験も知識もなかった

ベンダPM業務精通度は欠陥率に影響する。

PM業務(ベンダ)精通度別欠陥率

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

1 2 3 4 記入なし

PM業務(ベンダ)精通度

欠陥

平均

Page 36: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

36

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PMの能力と欠陥率(4)PMの能力と欠陥率(4)

b)PM(ユーザ)業務精通度

1 2 3 4 記入なし 計件数 33 26 7 0 1 67平均 0.75 0.73 0.47 0.00 0.70最大 3.29 5.00 1.14 0.00 5.00最小 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

PM(ベンダ)スキル

欠陥率

PM業務精通度1.十分精通していた2. ある程度のレベルまでは精通していた3.精通していたとはいえない4.全く経験も知識もなかった

PM(ユーザ)業務精通度別欠陥率

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

1 2 3 4 記入なし

PM(ユーサ)゙業務精通度

欠陥

平均

Page 37: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

37

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PMの能力と欠陥率(5)PMの能力と欠陥率(5)3)PM業務精通度と欠陥率

 a)PM(ベンダ)技術精通度

1 2 3 4 記入なし 計件数 29 29 6 1 2 67平均 0.61 0.69 1.47 0.02 0.17 0.70最大 3.13 5.00 3.29 0.02 0.33 5.00最小 0.00 0.00 0.04 0.02 0.00 0.00

欠陥率

PM(ベンダ)スキル

PM業務精通度1.十分精通していた2. ある程度のレベルまでは精通していた3.精通していたとはいえない4.全く経験も知識もなかった

PM(ベンダ)技術精通度別欠陥率

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

1 2 3 4 記入なし

PM(ベンタ )゙技術精通度

欠陥

平均

Page 38: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

38

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     PMの能力と欠陥率(6)     PMの能力と欠陥率(6)b)PM(ユーザ)技術精通度

1 2 3 4 記入なし 計件数 7 24 26 9 1 67平均 0.68 0.93 0.68 0.25 0.00 0.70最大 3.29 5.00 3.10 1.07 0.00 5.00最小 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

PM(ベンダ)スキル

欠陥率

PM業務精通度1.十分精通していた2. ある程度のレベルまでは精通していた3.精通していたとはいえない4.全く経験も知識もなかった

全体をとおして、ベンダ側のPMスキルは品質に影響を与えているが、 ユーザ側PMのスキルはあまり影響がないようである。

PM(ユーザ)技術精通度別欠陥率

0.00

0.100.20

0.30

0.400.50

0.60

0.700.80

0.901.00

1 2 3 4 記入なし

PM(ユーザ)技術精通度

欠陥

平均

Page 39: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

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ユーザPMの能力と工期遅延率ユーザPMの能力と工期遅延率

ユーザープロジェクトマネージャのスキルが高いと、工期遅延が発生しにくい。

遅延率PMスキル(U)データ -1 0 1 2 3 4 総計 3+4

1 件数 1 14 1 16割合 6.25% 87.50% 6.25% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 0.00%

2 件数 9 4 2 1 2 18割合 0.00% 50.00% 22.22% 11.11% 5.56% 11.11% 100.00% 16.67%

3 件数 19 1 2 1 1 24割合 0.00% 79.17% 4.17% 8.33% 4.17% 4.17% 100.00% 8.34%

4 件数 1 11 3 2 3 20割合 5.00% 55.00% 15.00% 10.00% 15.00% 0.00% 100.00% 15.00%

5 件数 14 1 1 1 1 18割合 0.00% 77.78% 5.56% 5.56% 5.56% 5.56% 100.00% 11.12%

記入なし 件数 5 1 6割合 0.00% 83.33% 0.00% 0.00% 16.67% 0.00% 100.00% 16.67%

合計 件数 2 72 10 7 7 4 102割合 1.96% 70.59% 9.80% 6.86% 6.86% 3.92% 100.00%

ユーザ側PMスキル1.多数の中・大規模プロジェクトの管理を経験2.少数の中・大規模プロジェクトの管理を経験3.多数の小・中規模プロジェクトの管理を経験4.少数の小・中規模プロジェクトの管理を経験5.プロジェクト管理の経験なし

ユーザ側PMスキル1.多数の中・大規模プロジェクトの管理を経験2.少数の中・大規模プロジェクトの管理を経験3.多数の小・中規模プロジェクトの管理を経験4.少数の小・中規模プロジェクトの管理を経験5.プロジェクト管理の経験なし

遅延-1 予定より早い0 予定通り1 遅延10%未満2 遅延20%未満3 遅延50%未満4 遅延50%以上

Page 40: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

40

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2.調査分析2.調査分析

2.3 「品質の評価」2.3 「品質の評価」

2.4 「生産性の評価」2.4 「生産性の評価」

1.調査の目的と概要1.調査の目的と概要

3.まとめ3.まとめ

2.1 「調査データ概要」2.1 「調査データ概要」

2.5 「工数画面数分析」2.5 「工数画面数分析」

2.2 「工期の評価」2.2 「工期の評価」

Page 41: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

41

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KLOC生産性KLOC生産性

全体工数がとれた108件のうち、LOCの記入があった57件について、KLOCあたりの生産性を規模別に計算した。

全体の平均値は人月あたり1.4KLOCであった。

工程別に生産性が計算できるものに関しては、工程別にも計算を行った。

KLOC生産性

0

2

4

6

8

10

12

0.25 0.5 0.75 1 1.25 1.5 1.75 2 2.5 3 次の級

プロジェクト全体 設計工程 実装工程 テスト工程件数 4 2 4 3KLOC/人月 1.0 2.3 3.3 11.4件数 21 14 15 15KLOC/人月 1.9 14.9 4.9 5.9件数 10 8 7 7KLOC/人月 1.4 12.7 3.0 4.1件数 16 12 13 13KLOC/人月 1.2 10.8 2.5 5.3件数 6 2 2 2KLOC/人月 0.6 3.2 4.6 2.1件数 57 38 41 40KLOC/人月 1.4 11.9 3.6 5.6

~500人月

500人月~

工数区分

~10人月

~50人月

~100人月

500人月以上のプロジェクトは、明らかにシステム全体の生産性が低下している。

全体のKLOC生産性の分布は以下のとおり。全体のKLOC生産性の分布は以下のとおり。

KLOCKLOC件件

(言語別換算は未実施)(言語別換算は未実施)

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42

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予算 VS 工数(1)予算 VS 工数(1)全体工数がとれた108件のうち、総予算の記入があった74件について、総予算と工数(人月)の相関を見た。

 1)予算 Vs. 工数(人月) 分布

予算Vs.工数

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

350000

400000

450000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

工数(人月)

予算

(万円

)

特異点

相関係数=0.28と小さいが、これは、   の中の3点の影響を受けていると思われる。

ちなみに上記3点中2点は同じERPを使ったプロジェクトであった。

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予算 VS 工数(2)予算 VS 工数(2)2)予算 Vs. 工数分布(2)

1)の特異点3点を除いて、再分析をすると、以下のようになる。

予算Vs.工数

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

0 100 200 300 4 00 500 600 700 8 00 900 1 000

工数(人月)

予算

(万円

)

Y = 90X

回帰は原点を通るように行い、回帰式は Y=90X となった。

  傾き=人月単価=約90万円になる。

相関係数は0.91。

寄与率83%と高度に有意である。

Page 44: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

44

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予算 VS 工数(3)予算 VS 工数(3)3)規模別予算/工数

全体予算がとれた81件について、規模別に集計した。

記入なし ~10人月 ~50人月 ~100人月 ~500人月 500人月~件数 7 8 36 13 14 3 81平均予算 37892.3 661 .4 9965.7 7820.7 57937.9 63480.0 21389.4最大予算 226472.0 1800 .0 208000.0 24460.0 420000.0 75000.0 420000.0予算/人月(万円) - 109 .4 269.1 107.3 330.9 89.0 227.8

工数区分総計

4)規模別予算/工数

上記3)のデータの中で、異常値と思われる、人月500万円以上のデータ5件と、人月40万円以下のデータ1件を除いて計算すると以下の様になる。

記入なし ~10人月 ~50人月 ~100人月 ~500人月 500人月~件数 7 8 32 13 12 3 75平均予算 37892.3 661.4 2609.6 7820.7 20411.3 63480.0 11881 .2最大予算 226472.0 1800.0 6260.0 24460.0 37100.0 75000.0 226472 .0予算/人月(万円) - 109.4 98.4 107.3 98.6 89.0 101 .0

工数区分総計

規模の大きいプロジェクトは、人月あたりの予算額が少ない。

上表の総計の予算/人月が、回帰式の傾きと異なるのは、総計の予算/人月は、人月単価の単純平均値であるところの影響が大きい。

予算が少ないプロジェクトに高い単価のものがあるため、単純平均は加重平均よりも高くなる。

予算/人月の加重平均は約95.5万円であった。

Page 45: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

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予算 VS KLOC(1)予算 VS KLOC(1)全体予算がとれた81件のうち、規模(LOC)の記入があったのは36件であった。

 1)予算 Vs. KLOC分布

相関係数は0.50で、あまり高くはない

予算 Vs. KLOC

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

KLOC

予算

(万

円)

特異点

Page 46: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

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予算 VS KLOC(2)予算 VS KLOC(2)2)予算 Vs. KLOC分布(2)

異常値3点を除いて分布を見ると、以下のようになった。

Y=65.3X

予算 Vs. KLOC

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900

KLOC

予算

(万円

) Y=61.7X

回帰は原点を通るように行い、回帰式は Y=61.7 X となった。

  傾き=KSTEP単価=62万円になる。

標本数は33、相関係数は0.89であった。

Page 47: 0 0æ0ü0¶O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 …0 0æ0ü0 O im0n[ ~>0Ç0ü0¿R g 0 000000000K0 0 0½0Õ0È0 0 0¢ vz[ aK0 ÿ ÿ ÿ ÿ /ÿ /ÿ ÿ ÿ y>ÿ eåg,`ÅX10·0¹0Æ0à0û0æ0ü0

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予算 VS KLOC(3)予算 VS KLOC(3)

3)規模別予算/KLOC

上記2)の33件について集計した結果を以下に示す。

規模の小さいプロジェクトはKSTEPあたりの予算額が多くなり、規模の大きいプロジェクト程、KSTEPあたりの予算額が少ない傾向が見える。

上表の総計の予算/KLOCが、回帰式の傾きと異なるのは、総計の予算/KLOCは、人月単価の場合と同様単純平均値である。

予算が少ないプロジェクトに高い単価のものがあるため、単純平均は総平均よりも高くなる。

加重平均は、約61万円/KLOCである。

総計未記入 ~10人月 ~50人月 ~100人月 ~500人月 500人月~

件数 1 3 16 7 5 1 33平均予算 5000.0 437.0 2689.8 5741.4 19466.8 64340.0 7612.5予算/KLOC(平均値) 438.6 140.3 129.2 69.0 81.1 82.9 118.1

予算/KLOC(最大値) 438.6 192.3 860.7 128.3 100.0 82.9 860.7予算/KLOC(最小値) 438.6 47.3 10.0 20.3 56.7 82.9 10.0

工数区分

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予算 計画値 VS 実績値(1)予算 計画値 VS 実績値(1)全体予算の計画値、実績値がともにとれたプロジェクトは133件中

  70件であった。

(実績予算 - 計画予算) / 計画予算 を予算オーバー率と定義して予算超過の実態分析をおこなった。

予算オーバー率

平均 0.02887標準誤差 0.01641中央値(メジアン) 0最頻値(モード) 0標準偏差 0.13734分散 0.01886尖度 1.70878歪度 0.33546範囲 0.79999最小 -0.4最大 0.4合計 2.02083標本数 70

中央値、最頻値ともに0(計画どおり)である

中央値、最頻値ともに0(計画どおり)である

予算オーバー率分布

0

5

10

15

20

25

-40%以上 -30%以上 -20%以上 -10%以上 -10%未満 0% 10%未満 20%未満 30%未満 40%未満 40%以上

予算オーバー率分布

0

5

10

15

20

25

-40%以上 -30%以上 -20%以上 -10%以上 -10%未満 0% 10%未満 20%未満 30%未満 40%未満 40%以上

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49

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予算 計画値 VS 実績値(2)予算 計画値 VS 実績値(2)2)規模別予算超過状況

計画未満 計画通り 予算オーバー 合計件数 2 4 1 7割合 28.57% 57.14% 14.29% 100.00%件数 1 3 4 8割合 12.50% 37.50% 50.00% 100.00%件数 4 14 12 30割合 13.33% 46.67% 40.00% 100.00%件数 6 2 3 11割合 54.55% 18.18% 27.27% 100.00%件数 6 6 12割合 50.00% 0.00% 50.00% 100.00%件数 1 1 2割合 50.00% 0.00% 50.00% 100.00%件数 20 23 27 70割合 28.57% 32.86% 38.57% 100.00%

~500人月

500人月~

工数区分

記入なし

~10人月

~50人月

~100人月

70件中、予算超過は27件(39%)、予算どおりは23件(33%)、

  予算未満は20件(29%)であった。

6割以上のプロジェクトは計画通りの予算に収めている。

規模が大きいからといって、予算超過になりやすいとは限らない。

3)規模別予算オーバー率

記入なし ~10人月 ~50人月 ~100人月 ~500人月 500人月~7 8 30 11 12 2 70

-3.5% 6.5% 2.8% 0.8% 5.6% 7.5% 2.9%1.7% 20.0% 40.0% 36.4% 33.9% 15.4% 40.0%

-22.2% -1.2% -40.0% -17.9% -8.6% -0.4% -40.0%

総計工数区分

予算オーバー率(最小)

件数予算オーバー率(平均)予算オーバー率(最大)

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50

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外注予算(1)外注予算(1)1.計画外注比率

計画外注費 / 計画予算 を計画外注費と定義して計算を行い、分布を見た

 1)基本統計量

– 初期データの基本統計量の最大値に100%より大きいものがあったため、その2件を異常値として除去した後再計算した。

初期データ計画外注比率

平均 70.45%標準誤差 0.038344351中央値(メジアン) 72.26%最頻値(モード) 100.00%標準偏差 0.292021879分散 0.085276778尖度 0.371072701歪度 -0.546947565範囲 1.4357最小 0.00%最大 143.57%合計 40.8608標本数 58

異常値除去後計画外注比率

平均 68.35%標準誤差 0.036498171中央値(メジアン) 71.31%最頻値(モード) 100.00%標準偏差 0.273127304分散 0.074598524尖度 0.11401424歪度 -0.897467745範囲 1最小 0.00%最大 100.00%合計 38.2751標本数 56

平均値は68.35%であった。

約三分の二以上の予算を、外注費として計画している。

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51

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外注予算(2)外注予算(2)2)分布

計画外注比率

0

5

10

15

20

25

計画外注比率

件数

~20%    ~40%    ~60%     ~80%     ~100%

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52

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外注予算(3)外注予算(3)

3)規模別計画外注比率

記入なし ~10人月 ~50人月 ~100人月 ~500人月 500人月~件数 7 8 26 7 6 2 56計画外注比率(平均) 73.0% 43.7% 71.7% 64.0% 78.4% 92.0% 68.3%計画外注比率(最大) 100.0% 100.0% 100.0% 92.5% 100.0% 92.9% 100.0%計画外注比率(最小) 40.0% 0.0% 12.4% 13.5% 47.6% 91.1% 0.0%

工数区分総計

規模が大きいほうが、外注比率が高い傾向にある。

大規模システムでは、一括してベンダーに委託するケースが多いと想定される。

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53

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外注予算(4)外注予算(4)2.実績外注比率

実績外注費 / 実績予算 を実績外注比率と定義して計算を行い、分布を見た

 1)基本統計量

– 初期データの基本統計量の最大値に100%より大きいものがあったため、その1件を異常値として除去した後再計算した。

初期データ実績外注比率

平均 65.81%標準誤差 0.04035095中央値(メジアン) 70.00%最頻値(モード) 100.00%標準偏差 0.301958858分散 0.091179152尖度 0.015542812歪度 -0.359443429範囲 1.4357最小 0.00%最大 143.57%合計 36.8562標本数 56

異常値除去後実績外注比率

平均 64.40%標準誤差 0.03848683中央値(メジアン) 69.16%最頻値(モード) 100.00%標準偏差 0.285425974分散 0.081467986尖度 -0.399454771歪度 -0.667948912範囲 1最小 0.00%最大 100.00%合計 35.4205標本数 55

平均値は64.4%であり、計画値よりやや少ないが、比率のレベルでは、計画と実績にそれほど差があるとはいえない。

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54

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外注予算(5)外注予算(5)2)分布

実績外注比率分布

0

5

10

15

20

~20%    ~40%      ~60%      ~80%    ~100%

3)規模別実績外注比率

記入なし ~10人月 ~50人月 ~100人月 ~500人月 500人月~件数 7 8 22 8 8 2 55実績外注比率(平均) 76.7% 42.0% 68.4% 55.9% 66.3% 93.3% 64.4%実績外注比率(最大) 100.0% 100.0% 100.0% 91.0% 99.5% 95.0% 100.0%実績外注比率(最小) 40.0% 0.0% 10.4% 12.5% 33.3% 91.7% 0.0%

工数区分総計

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55

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外注予算(6)外注予算(6)3.計画実績比

外注比率が、計画値から実績が増えているか減っているかに関して集計をした。

外注比率が計画よりも増えたか否かと、総予算が超過したか否かに関してクロ集計を行った。

外注比率については、計画値よりも±5%変動した場合、上昇した/下降した みなした。

総予算については、計画値よりも±10%変動した場合、増えた/減った とみなした。

計画値より下降 計画値どおり 計画値より上昇 計件数 1 1 3 5割合 20.0% 20.0% 60.0% 100.0%件数 2 27 4 33割合 6.1% 81.8% 12.1% 100.0%件数 3 8 11割合 27.3% 72.7% 0.0% 100.0%件数 6 36 7 49割合 12.2% 73.5% 14.3% 100.0%

外注比率

総予算

計画未満

計画通り

予算超過

総予算が超過する場合は、直営がカバーにまわっているケースがある。

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56

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外注予算 計画・実績対比外注予算 計画・実績対比外注予算が、計画値から実績が増えているか減っているかに関して規模別に集計をした。

予定以内 予定通り 超過 総計件数 2 5 2 9割合 22.2% 55.6% 22.2% 100.0%平均超過額 -138.0 7523.5 1641.2計画値からの割合 -5.3% 8.5% 7.0%件数 2 8 10割合 20.0% 80.0% 100.0%平均超過額 -5.0 -1.0計画値からの割合 -1.4% -0.2%件数 7 13 8 28割合 25.0% 46.4% 28.6% 100.0%平均超過額 -825.0 644.9 -22.0計画値からの割合 -29.9% 16.6% -0.3%件数 3 1 4 8割合 37.5% 12.5% 50.0% 100.0%平均超過額 -374.7 697.5 208.3計画値からの割合 -9.5% 16.2% 5.6%件数 4 2 3 9割合 44.4% 22.2% 33.3% 100.0%平均超過額 -1999.3 833.3 -610.8計画値からの割合 -10.6% 6.2% -4.2%件数 2 2割合 100.0% 100.0%平均超過額 5350.0 5350.0計画値からの割合 9.0% 9.0%件数 18 29 19 66割合 27.3% 43.9% 28.8% 100.0%平均超過額 -843.4 1905.1 318.4計画値からの割合 -13.5% 9.4% 3.0%

500人月以上

合計

外注費:計画値-実績値

記入なし

100人月未満

500人月未満

10人月未満

50人月未満

規模外注費が超過したプロジェクトは、規模が大きいほど多い。

全体の44%は、実績支払金額と計画支払金額が等しい。

約30%に関しては、計画額を上回る金額を支払ったことになる。(平均10%の超過)

外注費は10%程度余裕を見ておくことが必要。

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57

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2.調査分析2.調査分析

2.3 「品質の評価」2.3 「品質の評価」

2.4 「生産性の評価」2.4 「生産性の評価」

1.調査の目的と概要1.調査の目的と概要

3.まとめ3.まとめ

2.1 「調査データ概要」2.1 「調査データ概要」

2.5 「工数画面数分析」2.5 「工数画面数分析」

2.2 「工期の評価」2.2 「工期の評価」

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58

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基本統計量と基本分布(1)基本統計量と基本分布(1)回答のあった82プロジェクトについて、ファイル数・画面数・帳票数・バッチプログラム数(バッチ数)と、開発総工数との関連分析を行った。

 1)ファイル数

0   ~25   ~50  ~75 ~100  ~150 ~200 ~300 ~500 500~

ファイル数分布

0

5

10

15

20

25

件数

0  ~25  ~50  ~75  ~100  ~150  ~200 ~300  ~500  500~0   ~25   ~50  ~75 ~100  ~150 ~200 ~300 ~500 500~

ファイル数分布

0

5

10

15

20

25

件数

0  ~25  ~50  ~75  ~100  ~150  ~200 ~300  ~500  500~

ファイル数

平均 270.6707317標準誤差 158.1070089中央値(メジアン) 42.5最頻値(モード) 0標準偏差 1431.719859分散 2049821.754尖度 79.18352594歪度 8.82955038範囲 12970最小 0最大 12970合計 22195標本数 82

2)画面数画面数分布

0

2

4

6

8

10

12

14

16

件数

0   ~25   ~50  ~75 ~100   ~150  ~200 ~300 ~500 500~

画面数

平均 114.3292683標準誤差 17.69315101中央値(メジアン) 49.5最頻値(モード) 0標準偏差 160.2182967分散 25669.90259尖度 7.961731964歪度 2.628438283範囲 897最小 0最大 897合計 9375標本数 82

平均値平均値

平均値平均値

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59

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基本統計量と基本分布(2)基本統計量と基本分布(2)3)帳票数 帳票数分布

0

5

10

15

20

25

30

35

40

件数

0   ~25   ~50  ~75 ~100   ~150  ~200 ~300 ~500 500~

帳票数

平均 51.5標準誤差 15.64548386中央値(メジアン) 14最頻値(モード) 0標準偏差 141.6758821分散 20072.05556尖度 32.03873214歪度 5.394098799範囲 1011最小 0最大 1011合計 4223標本数 82

4)バッチ数 バッチ数分布

0

5

10

15

20

25

件数

0   ~25   ~50  ~75 ~100  ~150 ~200 ~300 ~500 ~1K ~2K 2K~

バッチ数

平均 241.804878標準誤差 65.59467263中央値(メジアン) 42.5最頻値(モード) 0標準偏差 593.9850237分散 352818.2084尖度 22.16787297歪度 4.393246658範囲 4000最小 0最大 4000合計 19828標本数 82

ファイル数及びバッチ数は平均値に比して大きいが、逆に中央値は小さい。 これは、極端に多いプロジェクトが一部にあるためである。

ファイル数及びバッチ数は平均値に比して大きいが、逆に中央値は小さい。 これは、極端に多いプロジェクトが一部にあるためである。

平均値平均値

平均値平均値

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画面数 規模別集計画面数 規模別集計

82プロジェクトに関して、ファイル数・画面数・帳票数・バッチ数を、ロジェクトの規模別に集計した。

プロジェクト規模件数 ファイル数 画面数 帳票数 バッチ数平均 17.3 41.1 3.0 2.5最大 50.0 101.0 14.0 8.0平均 53.1 50.0 13.0 214.4最大 605.0 387.0 50.0 4000.0平均 80.8 74.8 52.2 130.2最大 205.0 262.0 244.0 475.0平均 701.8 196.5 84.0 354.2最大 12970.0 630.0 732.0 2320.0平均 503.8 361.4 233.8 516.8最大 837.0 897.0 1011.0 893.0平均 270.7 114.3 51.5 241.8最大 12970.0 897.0 1011.0 4000.0

500人月以上 5

合計 82

100人月未満 11

500人月未満 24

10人月未満 8

50人月未満 34

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ファイル数等と総工数の関係(1)ファイル数等と総工数の関係(1) 1)相関行列

ファイル数・画面数・帳票数・バッチ数と総工数間の相関行列は以下の通りであった。

ファイル数・画面数・帳票数・バッチ数と総工数間の相関行列は以下の通りであった。ファイル数 画面数 帳票数 バッチ数 工数

ファイル数 1画面数 0.023796569 1帳票数 0.182871979 0.527583786 1バッチ数 0.407410814 0.0811118 0.351975298 1工数 0.205820947 0.551027206 0.38621562 0.251510438 1

画面数と帳票数の間には何らかの相関関係がありそうである。

工数と最も相関が高い変数は画面数である。

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ファイル数等と総工数の関係(2)ファイル数等と総工数の関係(2)2)4変数回帰分析

総工数を目的変数に、ファイル数・画面数・帳票数・バッチ数の4変数を説明変数にして、回帰分析を行った結果を以下に示す。回帰統計 分散分析表 F(4,60)の1%点=3.65

重相関 R 0.601486255 自由度 変動 分散 観測された分散比 有意 F重決定 R2 0.361785715 回帰 4 1744673.806 436168.4516 10.91228318 4.62631E-07補正 R2 0.328631726 残差 77 3077721.704 39970.41174標準誤差 199.9260157 合計 81 4822395.511観測数 82 *** 回帰分析は1%有意であった。

係数 標準誤差 t P-値 下限 95% 上限 95% 下限 95.0% 上限 95.0%切片 32.93413523 28.49264429 1.15588202 0.251303376 -23.8020363 89.67030678 -23.80203632 89.67030678ファイル数 0.021763444 0.017022205 1.278532611 0.204901975 -0.01213214 0.055659025 -0.012132137 0.055659025画面数 0.784070959 0.164782129 4.758228122 8.95522E-06 0.455947426 1.112194493 0.455947426 1.112194493帳票数 0.070222646 0.198634143 0.353527572 0.724659077 -0.32530894 0.465754232 -0.32530894 0.465754232バッチ数 0.058894785 0.043308261 1.359897235 0.177831025 -0.02734308 0.145132655 -0.027343085 0.145132655

この結果から、工数(人月) = 0.02 x ファイル数 + 0.78 x 画面数 + 0.07 x 帳票数 + 0.06 x バッチ数 + 32

  (重相関係数=0.601/寄与率=0.36) となったが、 画面数以外の偏回帰係数は、有意ではない。

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画面数、バッチ数と総工数の関係(3)画面数、バッチ数と総工数の関係(3)3)2変数回帰分析

画面数と帳票数、ファイル数とバッチ数の変数間にはある程度の相関を見れそうである事。

工数と最も相関があるのは、画面数である事。

  の理由から、今度は説明変数を画面数とバッチ数の2変数に絞り込んで回帰分析を行った。回帰式はY切片=0となるように行った。

結果は、 工数(人月) = 0.9 x 画面数 + 0.1 x バッチ数  となった。

重相関係数は0.57(寄与率=0.34)と低下したが、画面数、バッチ数のともに相関係数は1%有意になった。

回帰統計重相関 R 0.5793414重決定 R2 0.335636458補正 R2 0.314831914標準誤差 200.1194569観測数 82

F(2,60)の1%点=4.98分散分析表

自由度 変動 分散 観測された分散比 有意 F回帰 2 1618571.748 809285.8741 20.20799979 8.17148E-08残差 80 3203823.762 40047.79703合計 82 4822395.511

係数 標準誤差 t P-値 下限 95% 上限 95% 下限 95.0% 上限 95.0%切片 0 #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A画面数 0.899627721 0.117504967 7.656082503 3.80273E-11 0.665785157 1.133470284 0.665785157 1.133470284バッチ数 0.097446164 0.03610697 2.698818666 0.008486688 0.025590934 0.169301394 0.025590934 0.169301394

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画面数と工数の分布画面数と工数の分布工数と最も高い相関を示した画面数との関連を以下に示す。

工数 Vs. 画面数

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

画面数

工数

(人月

)

今回のアンケートでは、ひとつの画面に、登録・更新・削除・照会の機能が混在した時の、画面にカウント方法等、詳細に関して定めていないため、バラつきが大きくなったと考えられる。

画面、帳票、ファイル数の相関をどのように解釈するかも含め、今後の課題である。

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2.調査分析:「工期の評価」

2.1 開発総工数と開発工期との関係、工期とユーザー満足度および    規模(FP,KLOC)と工期の関係

2.1 開発総工数と開発工期との関係、工期とユーザー満足度および    規模(FP,KLOC)と工期の関係

2.2 工期について計画時と実績時の差2.2 工期について計画時と実績時の差

3.調査分析:「品質の評価」3.調査分析:「品質の評価」

3.1 システム品質と障害発生数、必要工期あるいはユーザ満足度との関係3.1 システム品質と障害発生数、必要工期あるいはユーザ満足度との関係

4.調査分析:「生産性の評価」4.調査分析:「生産性の評価」

4.1 システム規模と予算額、生産性の関係4.1 システム規模と予算額、生産性の関係

4.2 予算・費用について計画時と実績時の差4.2 予算・費用について計画時と実績時の差

1.調査の目的と調査体制

5.まとめ5.まとめ

4.3 ファイル数・画面数・帳票数・バッチ数と開発総工数との関連4.3 ファイル数・画面数・帳票数・バッチ数と開発総工数との関連

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【ユーザデータの特徴【ユーザデータの特徴((ベンダデータとの比較)ベンダデータとの比較)

明確には分からない。評価把握が可能である。⑦ユーザー満足度

開発ノウハウを社外に出すことについてはクローズである。

開発ノウハウを社外に出すことについてはオープンな企業が多い。出さなければ得るものも少ない。

⑥ノウハウの

 提示姿勢

開発過程の詳細データの収集は可能。

RFP提示後は請負が多く、すべてベンダー任せとなる。自社を除けば、開発の詳細は分からない。

⑤開発過程の

 作業詳細データ

ユーザーの予算は分からない。明確であり、計画投入人月とともに提示可能である。

④プロジェクト予算

企業数が少なくてもプロジェクト数は集められる。

今回:15社1000件超

企業数を増やさないとデータ数は集められない。

今回:40社133件

③プロジェクト

 データの収集

一次請負企業のプロジェクト金額は大きいが、二次以下になると細分化され小規模となる。

今回の平均値は 2.1億円

 最大値は  40億円超

 中央値は  3663万円

②1プロジェクト

 あたりの規模

1社当たり、数百以上のプロジェクトがある。なおかつ各社に品質データ収集組織を持ち集めやすい。

1社あたり大型プロジェクトは数件/年程度しかない。なおかつ実績を詳細に集めている企業は少ない。

①1社あたりの

 プロジェクト数

ベンダーデータユーザデータ(今回調査)

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【調査分析結果トピックス】【調査分析結果トピックス】工期の評価 ★工期=2.7x(投入人月)         → cocomo法とほぼ同じ

 ★設計工期:実装工期:テスト工期=3:3:4 → テスト期間が長い

 ★工期遅延理由の4割が要件定義フェーズに起因している

品質の評価 ★ユーザから見た品質を「受入以降の安定稼働までの期間に発生した欠陥数」と定義

 ★40%のプロジェクトで、システム価格500万円につき1個の欠陥に押さえている

 ★レビュー時間比率が5%以下のプロジェクトは欠陥が多い →ユーザレビューの重要性

 ★ベンダーPMのスキルが高いと欠陥は殆ど出ない     →経験浅いPMが問題を生む?

 ★ユーザPMのスキルが高いと工期遅延が発生しにくい   →PMの仕様決定力が影響?

 ★品質目標が無いプロジェクトは欠陥率が1.4倍に増加する→目標設定の重要性

 ★発生欠陥数とUS(ユーザ満足度)の関係は一概には言えない    →今後の課題

生産性(予算)の評価 ★規模(KLOC)当たりの生産性は、1.4KLOC/人月(※ただし言語別換算は未実施)

 ★予算に対する人月実績は、90万円/人月(回帰直線) 95.5万円/人月(加重平均)  

 ★規模が大きい(100人月超)と単価(予算に対する人月実績)は下がる

 ★予算超過プロジェクトの割合は、件数比:40%、オーバー比率平均:3%

 ★計画予算対外注費の割合=66% →システム規模が大きくなると外注比率も高くなる

 ★企画段階での指標として100万円/画面が使える?   →今後の課題

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【ソフトウェア開発運用で指標を持つことの意義】【ソフトウェア開発運用で指標を持つことの意義】

目標値の明確化と実績の把握

ユーザーとベンダーの双方が努力→システム信頼性向上

目標達成→より高い目標を掲げて努力

目標未達成→原因・対策の明確化

優秀組織・人は評価逆は淘汰

ユーザー関係者への説明責任の完遂→利用者と開発者・運用管理者の関係の良好化

IT資格の評価確立・情報分野の地位向上

ユーザー企業業績への貢献

組織風土・文化の改善、改革

ベンダー企業業績への貢献

★「ユーザー企業向けによるソフトウエアーメトリックス調査報告書2005年版」

★SW開発だけでなく「SW保守工程に関する調査」も実施予定(2006年度)」

★「ユーザー企業向けによるソフトウエアーメトリックス調査報告書2005年版」

★SW開発だけでなく「SW保守工程に関する調査」も実施予定(2006年度)」

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