特集生産性の用法活ターデ実績計画の妥当性を確認しデスマーチを防ごう計画したプロジェクトの生産性は高すぎないか、工数や工期に無理はないか─。社内外の実績データと計画を比較して妥当性を確かめることがデスマーチの防止につながる。生産性を中心に、実績データの分析結果の見方や効果的な活用方法を解説する。特集（経済調査会　押野智樹、大岩佐和子）計画の妥当性を確認しデスマーチを防ごうソフトウエア開発プロジェクトを成は、対象とするプロジェクトが、組織クでも、それぞれ作成の目的やデータ功させるには、生産性などの指標が、内外のプロジェクト群と比較してどの提供者、測定項目の定義、収集したデー他の多くのプロジェクトと比較して適レベルに位置するかを評価するためタの精査方法、分析方法、作成方法、切な値かどうかを事前にチェックするに、指標として利用する基準値のこと提示方法などが異なる。ことが重要である。そのために活用し（図1）。このベンチマークには、公開注1 前半では新米リーダーのA君のプロたいのが、ソフトウエア開発のベンチされた「外部ベンチマーク」と組織ジェクトを例に、外部ベンチマークをマークだ。の内部向けに作成された「内部ベンチ使ったプロジェクトの評価方法を解説ソフトウエア開発のベンチマークとマーク」がある。どちらのベンチマーする。後半は、生産性を中心に具体的な実績データの分析結果を紹介する。開発プロジェクトの実績データ担当するプロジェクトを他のプロジェクトと比較し、評価してみよう！プロジェクト A プロジェクト B プロジェクト C 参照するベンチマークを選ぶ A君はゼネコンの情報システム部に属している。今回初めて任されたソフトウエア開発プロジェクトを成功させるため、主に生産性に関して、外部ベデータリポジトリ A君データを分析ベンチマーク新規プロジェクト比較 1 事前評価にベンチマークを活用図・工数・工期（期間）・規模・生産性・信頼性プロジェクトを評価するための比較対象となる基準値さまざまなプロジェクトのデータの分析結果（ベンチマーク）は、プロジェクトの事前評価に役立つ 44 NIKKEI SYSTEMS 2015.7 ンチマークを使ってプロジェクト計画を評価することにした。まずA君が直面した課題は、そもそもソフトウエア開発のベンチマークにはどのようなものがあるのかを知るこ注1）外部ベンチマーク外部ベンチマークの利用方法は、筆者らが参加した経済産業省の「ソフトウェアメトリクスの高度化プロジェクト」の成果物として、経済産業省のWebサイトに公開されているので参考にしてほしい。（URL http://www. meti.go.jp/policy/it_policy/softseibi/#p01_02） 1 国内のソフトウエア開発プロジェクトのベンチマーク集表団体名資料名最新版最新版の発行日特徴情報処理推進機構ソフトウェア高信頼化センター（IPA/SEC）データ収集開始ソフトウェア開発データ白書 2004 年 2014-2015 2014 年 10 月 1 日大手 IT ベンダーを中心とする国内企業 29 社がデータ提供。3541 件の蓄積データを集計・分析日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）経済調査会ソフトウェアメトリックス調査 2004 年 2015 2015 年 4 月 24 日ソフトウェア開発データリポジトリの分析 1998 年 2015 2015 年 5 月 31 日主に大手ユーザー企業における、開発コスト 500 万円以上のプロジェクトを対象に調査を実施。2015 年版では、アジャイル型開発および超高速型開発にターゲットを絞り、173 プロジェクトのデータを集計・分析。2014 年版は開発手法を限定せずに調査し、 1014 件のデータを集計・分析 2015 年版では、2001 〜 2012 年度の調査で収集した国内企業 344 社、1853 件のデータを集計・分析。JFPUG 会員企業を中心に大手から中小までさまざまな規模の企業のデータを含む JFPUG：日本ファンクションポイントユーザ会フトウエアの規模を表す「ファンクベンチマークについて調査した。そのの対象としたもの。日本情報システム・ションポイント」に関する分析が充実結果は、A君にとって驚くべきものユーザー協会（JUAS）の「ソフトウェしている。だった。「ソフトウエア業界には、業アメトリックス調査」は、大手ユーザー「リポジトリの分析」の多くの分析界標準のベンチマークが存在しない」企業の開発コスト500万円以上のプロ結果では、データの特性が把握できのである。ジェクトを対象としている。そして経るように基本統計量を示している。同じ “ものづくり” として比較され済調査会の「ソフトウェア開発データ具体的には、データの件数、最小値ることが多い建設業界とは、指標の整リポジトリの分析」では、中小から大と最大値、データを昇順に並べて備度合いの違いが歴然だった。建設工手までITベンダー 344社のプロジェク 25％、中央（50％）、75％の位置の値、事では設計、積算、施工、材料などそトを対象としている。平均値、標準偏差、変動係数を算出れぞれの基準が整っている。生産性にちなみに海外では、ISBSG（Int している。変動係数は、標準偏差をついても、業界標準の施工における生 ernational Software Benchmarking 平均（算術平均）で割ったもので、産性の基準（建設業界では「歩掛り」 Standards Group）のソフトウエア開相対的なばらつきを表す指標である。と呼ぶ）が国によって整備、公表され発の計測データ集が有名だ。外部ベンチマークを参照するときている。そしてこの基準は、数年単位で大規模な施工実態調査を実施して、基本統計量でデータの特性を把握は、分布の代表値に注意が必要である。数値データを等間隔の階級に分見直される。ベンチマークによって、データ提供割した場合、階級が大きくなるとデーこれに対し、ソフトウエア業界には者や分析方法が異なるため、適切に選タ件数が少なくなる傾向があるから前述したように業界標準のベンチマーばないと、評価結果や設定した指標がだ。ソフトウエア開発に関するデータクが存在しない。規模、工数、費用の実態に合わないものになってしまう。の多くは偏った分布をしているため、いずれについても、評価の基準が組織 A君は今回、中小から大手まで幅極端に大きな値の影響を受ける平均単位やプロジェクト単位になるので、広い規模の企業のデータが含まれる、値は、分布の代表値としてはふさわ見積もりがぶれることが多々ある。経済調査会の「ソフトウェア開発デーしくない。このような分布の場合、ソフトウエア業界には業界標準がなタリポジトリの分析」（以下、「リポジ極端に大きな値の影響を受けづらいいとはいえ、参考になりそうな国内のトリの分析」と略記）を使って、プ中央値を使うことが多い。「リポジトベンチマークは存在することが分かっロジェクト計画を評価することにしリの分析」では、データの比較は基た。次の三つである（表1）。た。このデータ集では、「工数」「工期」本的に中央値で行っている。情報処理推進機構ソフトウェア高信「規模」「生産性」「信頼性」について、頼化センター（IPA/SEC）の「ソフさまざまな視点で項目間の関係を分トウェアデータ白書」は、大手ITベン析している。なお2015年版では、ソ計画の妥当性を確認しデスマーチを防ごうダー 29社のプロジェクトを収集・分析特集と。A君は先輩にヒントをもらいつつ、工数に合った工期かどうか A君が最も気になっているのは、生 NIKKEI SYSTEMS 2015.7 45