担当者 : 丸山 勝久 (maru@cs.ritsumei.ac.jp)

ICSE 2011 勉強会 (2011 年 7 月 5日 )

企業における実際のデータを分析したことで得られた結果や知見は資料価値が高い - ★★★★

定量的分析と定性的分析の両面から，結果に対する丁寧な解釈を与えている - ★★

MDE 導入における良い影響だけでなく悪い影響に関する知見も得られるようにデータの収集方法 ( 質問項目 ) を工夫している - ★★★

MDE やデータ分析手法に関する前提知識を要求し，一部の読者には読みにくい -

ICSE 2011 勉強会の開催にむけてご尽力頂いた方々に感謝いたします

SPES 2011 2

Web サイトを通して 250 件以上のアンケート結果を収集 ( 定量的 )

MDE実践者 22 人の専門家 (17 の企業から ) に

電話インタビュー ( 定性的 )

良い影響 悪い影響

MDE を導入するかどうかを決めるための方針が足りない

12 ヶ月間の実証的研究

?研究動機

MDE を導入すると

技術的側面だけでなく組織や社会的側面からも調査

調査目標

企業において，どのようにMDE が適用されているのか

MDE の成否に影響を与える重要な因子は何か

調査手法 論文

SPES 2011 3

アンケートに関する情報 およそ 15 分以内 ( 短時間 ) に完了するような質問を設定 アンケート回答者

ソフトウェア工学の実践経験が 10 年以上が 44% 開発者 / 設計者が 36% ，チームリーダ / プロジェクト管理者

が 37% 従業員数が 100 人未満の企業が 52%, 1000 人を超える企業

が 19% 60% が複数の MDE プロジェクトにおける経験有り 83% は MDE を良いと思っている． 5% は良いと思っていな

い 58-66% は MDE が生産性と保守性に効果があると思ってい

る． 17-22% がそう思っていない

インタビューに関する情報 およそ 45-60 分間，電話で直接会話

全体でほぼ 20 時間分 (130,000 個を超える単語 ) を記録 企業における経験を考慮して決定

学術会からの紹介から開始し，雪だるま式に回答者を追加

SPES 2011 4

アンケートにおけるデータの収集と解釈 単純な統計処理により数値化 ( 定量的分析 )

複数回答可． Likert scale(X 段階評価 ) を採用 良い影響と悪い影響のバランスに関する知見が得られるような質

問を用意 ただし，相反する質問であることに気付かれないように工夫

インタビューにおけるデータの収集と解釈 結論ではなく，興味深く示唆的な結果が得られるようなやり取り

因果関係の発見よりも， MDE の経験や実践に対する感性を抽出

“grounded theory” を用いた定性的分析 単なる分析者の意見とはならないように考慮した分析手法 インタビューの筆記録に現れる特徴語やパターンに基づき知見

を導出

最初の質問 次の質問

コード生成を利用することは，あなたの生産性を向上させるために重要な観点ですか ?

あなたが現在関わっているプロジェクトにおいて自動生成されたコードを組み込むことは重大な問題となり得ますか ?

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Impact FactorMDE の影響に関する具体的な例

良い影響 (positive) 悪い影響 (negative)

生産性

開発時間 コードを自動生成することで減少

機械処理可能なモデルの作成やモデル変換の実現のために増加

テスト時間自動生成されたコードにはつまらない誤りが少なく，モデルベールでテスト可能なので減少

モデル変換の正しさの検査やモデルの妥当性検査に費やす手間により増加

モデリングにおける ROI

より創造的な解や全体像を得やすい

モデル麻痺に陥りやすい (モデル作成に費やした労力の割に得られる効果が少ない )

移植性新しい環境への移植にかか

る時間

新しい環境に即した変換セットを単純に適用するだけなので減少

新しい変換セットの用意や既存の変換セットのカスタマイズの手間により増加

保守

理解にかかる時間

自己文書化されているので新しいスタッフが既存システムを理解しやすいので減少

自動生成されたコードは理解しにくい可能性を持つため増加

保守時間モデリングレベルで保守可能で，追跡可能性リンクが自動的に生成されるので減少

モデルとコードを常に同期させておくことが必要なために増加

参考 : MDE を導入することによる影響 [Table 1 から引用 ]