qua s tom-メトリクスによるソフトウェアの品質把握と改善

メトリクスによるソフトウェアの品質把握と改善

－GQM法とメトリクス動向－

早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所

鷲崎弘宜 Twitter: @Hiro_Washi [email protected]

http://www.washi.cs.waseda.ac.jp/

わしざきひろのり

QuaSTom - 高品質ソフトウェア技術交流会

第1回例会 2015年4月24日

mailto:[email protected]

http://www.washi.cs.waseda.ac.jp/

• 早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所所長・准教授

• 国立情報学研究所客員准教授

• 情報規格調査会ISO/IEC SC7/WG20 主査

• IEEE CS Japan Chapter Chair

• SEMAT Japan Chapter Chair

• ACM-ICPC 2014 Tokyo Director

• IPSJ SamurAI Coding Director

• 運営: ASE, SEKE, SPLC, APSEC, AsianPLoP…

• プログラム委員: ASE, ICST, …

• 論文: ICSE, ASE, CAiSE, ICST, … 2

早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所

• グローバル開発時代のソフトウェアエンジニアリング研究

• 鷲崎（所長）

• 東基衞（顧問）、筧、深澤、岸、本田（所員）

• 招聘研究員17 名

• 学生25名 (留学生5名、中国、ノルウェー、メキシコ、インドネシア)

3

HITACHI

YAHOO!

Google

FUJITSU

NEC

TOSHIBA

OGIS-RI

Afrel RECRUIT

Florida Atlantic University

Benesse

信州大学

東京大学

IPA NII

KOMATSU

QUNIE NAIST

学芸大

IISEC

FUJITSU

Google

FUJITSU

如何にソフトウェアを効率よく効果的に開発できるか? 如何に堅固な理論の上にプラクティスを構築できるか?

4

要求定義

コード解析

単体テスト

受入テスト

マネジメント教育

実装

Abstraction Modulari zation

Auto mation Reuse

Visuali zation

Formali zation

Software 基本設計統合テスト

保守品質管理

詳細設計

テスト環境と

検証

HITACHI

YAHOO!

NEC TOSHIBA

OGIS-RI

Afrel

KOMATSU

Florida Atlantic University

Benesse

信州大学

NII

品質測定とマネジメント

アジャイル開発、パターン、教育における実証研究

RECRUIT

QUNIE

再利用と

開発環境

測定と品質マネジメント Industrial Experience of GQM-based Product-Focused Project Monitoring (APSEC’14) Predicting Time Range Based on Generalized Software Reliability Model (APSEC’14) Iterative Process to Improve GQM Models with Metrics Thresholds (SANER’15 Doctoral)

再利用と開発環境 Stakeholder relationship analysis to refine GQM+Strategies models (PROFES’14) RefactoringScript: A Script for Composite Refactoring (SEKE’14) A Tool to Suggest Similar Program Element Modifications (APSEC’14) Interactive Recovery of Requirements Traceability Links (CAiSE’15)

テスト環境と検証 Bug Localization for Re-engineered Industrial Software (ICST’14) Validating Ajax Applications Using a Delay-Based Mutation Technique (ASE’14) Do open source software projects conduct tests enough? (PROFES’14) Security and Privacy Behavior Definition for BDD (PROFES’14) Verification of Implementing Security Design Patterns (ARES’14) Validating Security Design Pattern Applications (Int. J. Secure Soft. Eng. ‘15)(ICST’15)

アジャイル開発、パターン、教育における実証研究 Network Analysis for Software Patterns (AGILE’14) Impacts of Personal Characteristic on Educational Effectiveness (CSEET’14) Programmable Robots as Programming Educational Tools (ACE’15) Relationship between constraints and iteration length (Int J. Comp. App. In Tech. ‘15) 5

直近の研究発表

目次

• ソフトウェアの品質とメトリクス

• 代表的なメトリクス

• メトリクスの落とし穴と「コツ」

• メトリクスの事例

• ゴール指向の測定 GQM

• ワークショップ: GQM

• 組織における目標・戦略と測定 GQM+Strategies

• まとめ

6

品質とは

• 品質: あるものの特性または属性 [American Heritage Dictionary]

• ソフトウェア品質: ソフトウェアの使用時に必要性を満たす能力を決定する属性全体 [ISO9126-1][ISO25000][JIS0129-1]

–属性: ソフトウェアの定性的/定量的に測定可能な特徴

7

メトリクス（Metric / Metrics）

• 測定の方法と尺度 – 方法: 属性（測定可能な特徴）の尺度上の値や分類への対応付け

– 尺度: 値や分類の集合

• 測定できない事柄は、管理できない（T. DeMarco） – ソフトウェア工学 = ソフトウェアの開発、運用、および保守に対する系統的で規律に基づいた定量的アプローチ [SWEBOK]

– Prj成功率 31% → 定量的評価導入Prj 46% [矢口08]

…… …… ……

測定方法測定尺度

測定プロセス

メトリクス

測定結果（値、分類）

8 [SWEBOK] 松本吉弘監訳: ソフトウェアエンジニアリング基礎知識体系―SWEBOK2004, オーム社, 2005. [矢口08] 矢口竜太郎, 吉田洋平: 成功率は31.1%, 日経コンピュータ12月1日号, 2008.

測定対象のエンティティ • プロセス

– 入力を出力に変換するアクティビティ（活動）の集合

• プロダクト – アクティビティから出力される成果物や文書

• リソース – アクティビティの実施に必要な人、もの、金などの資源

9

N.E. Fenton, and S. L. Pfleeger, Software Metrics: A Rigorous and Practical Approach, PWS Publishing

野中誠 , ソフトウェア技術者のためのメトリクス基礎, 2010, TopSEセミナー

プロセス入力

プロダクト出力

プロダクト

リソース

測定方法 • ソフトウェアの抽象的な特定側面を捉える • 測定方法が異なれば測定結果も変わる

1:/* strncat()は、文字列srcからcount数の文字を文字列destに付加し、さ 2:らに終端にnull文字を付加する。重なるオブジェクト間でコピーしようとする 3:場合、動作は未定義である。*/ 4:char *strncat(char *dest, const char *src, size_t count)

5:{

6: char *temp=dest;

7: if (count) {

8: while (*dest)

9: dest++;

10: while ((*dest++=*src++)) {

11: if (--count ==0) {

12: *dest＝‘¥0’; break; 13: }

14: }

15: } return temp;

16:}

10

例：サイクロマティック複雑度（Cyclomatic Complexity: CC）

• テキスト

–プログラムの制御フロー上で他とは異なるリンク（エッジ）を持つ経路数

• ダイアグラム

• アルゴリズム – V(g) = e – n + 2 （ただし e: エッジ数、n: ノード数）

– V(g) = bd + 1 （ただし bd: 二分決定数）

出典: 野中誠 , 鷲崎弘宜,ソフトウェア技術者のためのメトリクス基礎, 2010, TopSEセミナー

[Linda09] リンダ・M・ライルド, M・キャロル・ブレナン著, 野中誠, 鷲崎弘宜訳 , "演習で学ぶソフトウエアメトリクスの基礎ソフトウエアの測定と見積もりの正しい作法", 日経BP社 , 2009.

＝ 2

11

メトリクスの使いどころ

• 現在: 把握、評価

• 未来: 予測、計画

要求定義

設計実装テスト

機能仕様書

ファンクションポイント

モジュール設計

凝集度結合度

ソースコード

複雑度コード行数

欠陥票

欠陥密度

テストケース

消化数

工数、期間 12

実態把握や問題絞込み

• ヒストグラム

–分布状況の把握

• 管理図

–平均や範囲のばらつき

–異常の特定

件数

測定値

例: サイクロマティック複雑度

13

予測や計画

• 散布図

– 関係の把握

• 関係性の分析

– 単回帰分析: 1つの説明変数、1つの目的変数

– 重回帰分析: 2つ以上の説明変数

– 2値データのロジスティック回帰分析: 目的変数が0,1

被使用外部ファイル率

関数

再利

用率

呼出し関数の数

実測値

予測値

重相関係数=0.941

鷲崎弘宜, 小池利和, 波木理恵子, 田邉浩之, "C言語プログラムソースコードの再利用性測定法とその評価", ソフトウェアテストシンポジウム JaSST'09

14

目次








• まとめ

15

主なメトリクス名称定義用途

コード行数（LOC）コードの行数規模の把握、他のメトリクスの正規化

ファンクションポイント（FP）

機能量規模の見積もり

サイクロマティック複雑度（CC）

制御フローグラフの経路数

複雑さの把握

凝集度モジュール内の要素のまとまり

複雑さの把握

結合度モジュール間の結合関係の多さ

複雑さの把握

欠陥密度（DD）欠陥数 / 新規・変更LOC 品質の把握、開発プロセス全体の有効性把握

欠陥除去率（DRE）欠陥摘出数 / 当該時点欠陥数

開発プロセス全体や工程の有効性把握

消化済みテストケース数

当該時点までの消化済みテストケース数

テストの進捗把握

プロダクト

プロセス

16

規模: コード行数（LOC）の留意点 • 測定モデルの一貫性

– NLOC, LLOC

– CMU/SEI チェックリスト

• 作成方法、出所 – 25%を超える修正は新規実装と同程度の工数 [Linda09]

• 言語の違い – ビジュアル言語、オブジェクト指向: 手続き型ほど役立たない

– 言語補正係数表によるファンクションポイントとの関係 [LOC/FP]（例: アセンブリ 320, Java 53, C 128, 表計算 6）

• コメント比率 = コメント行数 / LOC – 12.6%を超えると、コメントなしコードの2倍欠陥潜在率 [阿萬

12]

17 阿萬, “オープンソースソフトウェアにおけるコメント記述およびコメントアウトとフォールト潜在との関係に関する定量分析”, 情報処理学会論文誌, 53(2), 2012.

CMU/SEI-92-TR-022. ESC-TR-92-022. Software Quality Measurement: Framework for

Counting Problems and Defects. http://www.sei.cmu.edu/reports/92tr020.pdf


http://www.sei.cmu.edu/reports/92tr020.pdf



ユーザ

入力

出力

測定対象アプリケーション

データファイル

照会

外部アプリケーション

インタフェース

規模: ファンクションポイント法 • 内部の処理や解決策ではなく問題の扱い

– システムの入出力、インタフェース、データファイルといった「代理」（プロキシ）の数え上げ

– 複雑さや環境などの難易度係数で調整

• 機能規模測定（Functional Size Measurement）

– ファンクションポイント法（FP法）: 1979 オールブレクト – IFPUG（International Function Point Users Group

http://www.ifpug.org ）結成、標準化 – 技術独立・初期段階で利用可 ⇔ 経験の必要性、主観性・属人性

18

http://www.ifpug.org/

複雑さ: サイクロマティック複雑度など • 欠陥、保守やテストの困難さの検討

– レビュー・テスト必要箇所の特定、工数見積もり

• 関数内: サイクロマティック複雑度 – 20が欠陥含まれやすさ閾値 – [鷲崎10] 1 推奨、2～9 許容

• モジュール内: 凝集度 – 単一機能 ← データ中心 ← 機能中心 ← 無関係 – LCOM（Lack of Cohesion in Methods） < 2～5 [Chidamber94]: 参照変数が共通しないメソッド組み合わせ数－共通ありの組み合わせ数

• モジュール間: 結合度 – データ渡し ← 制御フラグ渡し ← グローバルデータ – ファンアウト≦ 7±2 [SESSAME]

19 [鷲崎10]鷲崎弘宜,田邉浩之, 小池利和,”ソースコード解析による品質評価の仕組み“, 日経エレクトロニクス, 2010年1月25日号

[SESSAME07] SESSAME WG2, 組込みソフトウェア開発のためのリバースモデリング, 翔泳社, 2007.

[Chidamber94] S.R.Chidamber and C.F.Kemerer, “A Metrics Suite for Object-Oriented Design”, IEEE

Trans. Software Eng., vol. 20, no. 6, pp.476-493, June 1994

＝ 2

欠陥: DD, DRE • 欠陥数、欠陥発見・摘出数

– 実測、動的・静的予測

– 時間あたりの場合は単位に注意

• 欠陥密度（Defect Density: DD） = 欠陥数 / 新規・変更LOC – 品質把握、プロセス全体のパフォーマンス把握

– ドメインや稼働時間の相違の考慮が必要

• 欠陥除去率（Defect Removal Efficiency: DRE） = 当該工程欠陥除去数 / 当該工程で存在した欠陥数

– 各欠陥摘出工程の欠陥摘出能力把握、改善

– 各欠陥の作り込み・原因工程の記録必要あり


20

20

目次








• まとめ

21

落とし穴「ホーソン効果」

22

I. 解釈

（評価基準）

コツ「ゴール指向のメトリクス定義」

• Goal-Question-Metric（GQM）パラダイム

M. メトリクス

G. 目標

Q. 質問

測定対象（データ）

達成評価

答え

測定値

23 楠本真二, 肥後芳樹, “GQMパラダイムを用いたソフトウェアメトリクスの活用”, コンピュータソフトウェア, 2012.

リンダ・M・ライルド, M・キャロル・ブレナン著, 野中誠, 鷲崎弘宜訳 , "演習で学ぶソフトウエアメトリクスの", 日経BP社 , 2009.

V. Basili, et al.: Goal, Question, Metric Paradigm, Encycloperia of Software Engineering, Vol. 1(1994)

コツ「多面的に測り、最後は現物」

24

G. 信頼性 G. 保守性 G. 移植性 G. 効率性 G. 再利用性

G. 解析性 G. 変更性 G. 試験性目標

メトリクス

M. コールグラフ階層の深さ

M. サイクロマティック複雑度

M. 関数内の戻り点の数

G. 安定性

・・・・・・

Q. 制御構造が複雑すぎないか ?

質問

副質問

Q. 処理が複雑すぎないか？

Q. 処理が構造化されているか？

Q. 複雑な文を記述していないか？

・・・・・・

・・・

…… … …… …

…… … …… …

プログラムソースコード

鷲崎弘宜,田邉浩之,小池利和,ソースコード解析による品質評価の仕組み,日経エレクトロニクス 2010/1/25

[Adqua] http://www.ogis-ri.co.jp/product/b-08-000001A6.html

http://www.ogis-ri.co.jp/product/b-08-000001A6.html







落とし穴「値を信頼できるとは限らない」

25

1:/* strncat()は、文字列srcからcount数の文字を文字列destに付加し、さ 2:らに終端にnull文字を付加する。重なるオブジェクト間でコピーしようとする 3:場合、動作は未定義である。*/ 4:char *strncat(char *dest, const char *src, size_t count)

5:{

6: char *temp=dest;

7: if (count) {

8: while (*dest)

9: dest++;

10: while ((*dest++=*src++)) {

11: if (--count ==0) {

12: *dest＝‘¥0’; break; 13: }

14: }

15: } return temp;

16:}


I. 解釈

ダッシュボード

コツ「ツールで客観的に、組織で一貫」

26

M. メトリクス

G. 目標

Q. 質問

対象（データ）

評価

答え

測定値モニタ

ツール

メトリクスシステム

H. Nakai, et al. Initial Industrial Experience of GQM-based Product-Focused Project Monitoring with Trend Patterns, APSEC'14

K. Honda, et al., Predicting Time Range Based on Generalized Software Reliability Model , APSEC’14

落とし穴「未来が今の延長とは限らない」

27

コツ「不確実性を考慮した測定と予測」

• 予測における幅と種別

28

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

0 5 10 15

• 経験に基づく仮定明示

M. 呼び出し先

モジュール数

G. 変更されやすい

箇所を特定できている

Q. モジュールの依存

関係はどの程度か？

M. 呼び出し元

モジュール数

A. あちこちと依存するモジュールは変更されやすい

K. Honda, et al., Predicting Time Range Based on Generalized Software Reliability Model , APSEC’14 Monden, Basili, et al.: Customizing GQM Models for Software Project Monitoring, IEICE Trans., 2012. Basili, V.R., et al. Linking Software Development and Business Strategy Through Measurement, IEEE Computer, 2010.

コツ「メトリクスシステムの改善」

29

目次








• まとめ

30

事例1: Yahoo! Japanとの取り組みメトリクスによる保守性・機能性評価・改善

31 H. Nakai, et al. Initial Industrial Experience of GQM-based Product-Focused Project Monitoring with Trend Patterns, APSEC'14

事例1（つづき）: 不確実性を考慮した欠陥予測

予測欠陥数の変動欠陥数と予測モデル

不確実性


32

33

0.25

-0.2

0.15

-0.1

0.05

0

0.05

0.1

0.15

0.2

-15

-10

-5

0

5

10

15

0 0.5 1

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

0.1

0.2

0.3


事例2: 富士通との取り組み開発主体の移り変わりと変更・欠陥予測

34

O1

O12

O2

O13

O123

O23

O3 O: Origin（由来）

Apache Foundation (1)

Oracle (2)

Sun (3)

OpenOfficeの場合

S. Sato, et al., Effects of Organizational Changes on Product Metrics and Defects, APSEC'13

事例2（つづき）: メトリクスや由来から将来予測

35

コードの規模・複雑さメトリクス

開発主体

変更回数

変更規模

欠陥

M. ファイル規模

M. 他ファイルとの呼び出し関係

・・・

S. Sato, et al., Effects of Organizational Changes on Product Metrics and Defects, APSEC'13

36

人手

レビュー

Adqua＋

評価ツール

事例3: コマツとの取り組み保守性評価メトリクスシステム改善

I A

Q

M

G

機械学習＋

人手精査

N. Tsuda, et al. Iterative Process to Improve GQM Models with Metrics Thresholds to Detect High-risk Files, SANER'15 Doctoral

M

改善

事例3（つづき）: 責務過多なファイル特定

37

10 25

300

150

M. 関数の数

M. 実行行数

OK

NG

71

M. 関数の数

M. 実行行数

OK

NG

△ 人手OK, ○ 人手NG

N. Tsuda, et al. Iterative Process to Improve GQM Models with Metrics Thresholds to Detect High-risk Files, SANER'15 Doctoral

目次








• まとめ

38

Goal-Question-Metric (GQM) パラダイム

• 明確に目標を据えて、目標に対して必要なメトリクスを対応付けるゴール指向（目標指向）な枠組み

• 目標（Goal）: 測定上の目標 • 質問（Question）: 目標の達成を評価するための質問 • メトリクス（Metric）: 質問に回答するために必要な定量的データを得るための主観的・客観的メトリクス

測定する事柄の決定

測定結果の解釈

M. メトリクス

G. 目標

Q. 質問

収集データ

目標達成評価

答え

測定値

R. van Solingen, E. Berghout, “The Goal/Question/Metric Method” McGraw-Hill Education, 1999; ISBN 0-07709-553-7.

39

GQMモデル（グラフ）の例

• 目標 – G. コードクローン含有の観点から保守性の低いコードを特定できている。

• 質問 – Q1: コードクローンは存在するか？ → M1, M2

– Q2: 発見されたコードクローンは保守上有害か？ → M3

• メトリクス – M1：ソースコードの全体的な重複度

– M2: モジュール単位のコードクローン含有率

– M3: コードクローンに対するマネージャの主観的評価

40

G

Q1 Q2

M1 M2 M3

楠本真二, 肥後芳樹, “GQMパラダイムを用いたソフトウェアメトリクスの活用”, コンピュータソフトウェア, 2012.



目標テンプレートとコンテキスト • 目標の一般性、扱う範囲の明確化 • テンプレート

– 例: コードクローン含有の観点から保守性の低いコードを特定できている。

– 対象 (Analyze) 例: ソースコード – 目的 (Purpose) 例: 保守性の低いコードの特定 – 関心 (Respect to) 例: コードクローン情報 – 視点 (View) 例: プロジェクトマネージャ – 環境 (Context) 例: A社の開発環境

• 環境 – ドメイン、開発者数、経験、開発プロセス・手法、規模・工数、信頼性要求、・・・




Question導出の観点

• 測定対象そのものを目的から見て明確にする –例: ○○はいくらか？

• 対象の属性を評価者の視点から見て明確にする –例: ○○は（従来と比べて）改善されているか？

• 対象の特徴を評価者の視点から見て評価する –例: ○○は××からみて目に見えて改善されているか？


GQMの拡張 • 上位／ビジネスゴール（参考: GQM+Strategies）

– 測定上のGoalの上位ゴール – B. 収益が拡大している -> G. 収益向上を予測できている – B. ツールが開発状況の把握に役立っている -> G. 要求の不安定さを把握できている

• 仮定（Hypothesis, Assumption） – Question導出にあたり仮定している事柄 – A. 要求が不安定であれば設計は頻繁に変更される。

• 解釈（Interpretation） – もし「条件式」ならば「Goalはこのように達成・未達成である」 – I. もしLOCが少なすぎず、かつ、設計変更回数が一定以上ならば、要求が不安定な可能性がある。

• メカニズム（Mechanism） – データの収集と報告を実施する責任者、収集・報告頻度、必要なインフラ

– 例: プロジェクトマネージャが毎週、ＸＸＸレポートを参照して・・・

43

リンダ・M・ライルド, M・キャロル・ブレナン著, 野中誠, 鷲崎弘宜訳 , "演習で学ぶソフトウエアメトリクスの基礎ソフトウエアの測定と見積もりの正しい作法", 日経BP社 , 2009.

Monden, Basili, et al.: Customizing GQM Models for Software Project Monitoring, IEICE Trans., 2012.

GQMの拡張: 仮定と解釈

44 Monden, Basili, et al.: Customizing GQM Models for Software Project Monitoring, IEICE Trans., 2012.

G. 特定プロジェクトにおける要求の不安定さを把握できている

Q. ソースファイルの

変更頻度はいくらか？

Q. ファイルの変更

規模はいくらか？

FCt. 一週間以内の

ファイル更新回数

FCd. 一週間以内の削除

を伴うファイル更新回数 FLa. 一週間以

内の追加行数

A. 要求が不安定であればコードは頻繁に削除を伴って変更される

A. 要求が不安定であればコードは大きく変更される

FLd. 一週間以

内の削除行数

I. FCt が極端に大きくなく、かつ、FCdが以前よりも大きいのであれば、要求が不安定な可能性あり

I. FLa が極端に大きくなく、かつ、FLdが以前よりも大きいのであれば、要求が不安定な可能性あり

・・・

仮定と解釈の明確化と閾値 • 仮定を事実から分けて明確に

– 何が確認済みで、何が未確認なのか – 測定評価の繰り返しにおける見直し

• 解釈の効用 – 多面的な捉え方 – 閾値の明確化

• 閾値の決定 [Alves10] – ベンチマーク分布: 平均±k・σ、割合によるリスク設定（低リスク 0-70%、中 70-80%・・・）

– 経験ベース、メトリクス毎の特徴づけ、欠陥との照らし合わせなど

– 最初から「正確な」閾値決定は難しい。最初は大まかに、データ蓄積と現物確認を経て徐々に精密に。

45 Tiago L. Alves, et al., “Deriving Metric Thresholds from Benchmark Data,” ICSM 2010

目次








• まとめ

46

ワークショップ

1. Goalのブレーンストーミング、チーム分け – ソースコードの規模や特定品質の把握 – ソースコードの特定品質の改善

– ソースコードの特徴やテスト結果と関係するプロダクトやプロセスの品質・状況の把握（あるいは改善）

– その他

2. チームでGQM適用 – Goal詳細化（必要であればビジネスゴールも） – Question導出（仮説も） – Metric識別（解釈も）

3. チーム内で見直し、修正 – そもそものビジネスゴールに照らした妥当性 – G-Q-M の縦の妥当性 – Q-M の横の広がりの網羅性

4. 講評、振り返り、今後のアクション

47

目次








• まとめ

48

M1: 顧客満足度調査

測定データ目標と戦略

ビジネスレベル

ソフトウェアレベル

目標：顧客満足度 10％向上

戦略:製品品質改善戦略:製品の使いや

すさ改善

目標:顧客からの不具合指摘を２０％削

減

サブレベルの目標が定義されていない

戦略が明確に伝達されていない

戦略:システムテスト効率の改善

戦略:ソフトウェアのメンテナンス性を改

善

分離した戦略

貢献／価値は何か？

暗黙の目標があるのか？

M2: 現場の不具合データ

M3:コード品質指標(McCabe, カプリング,

凝集)

分離したデータ

データの用途は?

(e.g., コード品質の改善など)

49

組織における目標、戦略、測定データの問題

J. Heidrich, A.Trendowicz, “測定を基にした、ソフトウェア戦略とビジネス目標の整合”, http://sec.ipa.go.jp/reports/20130325.html

http://sec.ipa.go.jp/reports/20130325.html

GQM+Strategies: 組織目標・戦略・測定上の目標

• ポイント – 事実（Context）や仮定（

Assumption）を明示して戦略結びつけ

– 組織上位から下位まで連鎖

– 測定上の目標を掲げたGQMグラフを紐づけ定量評価

• 取り組みや環境 – ツールあり

– 早稲田大学ゴール指向経営研究会、ITC研究会 ’13～

– 国内事例: JAXA、伊藤忠テクノソリューションズ、リクルート住まいカンパニーほか

組織上位の目標

組織上位の戦略

組織中位の目標

組織中位の戦略

組織下位の目標

事実・仮定

・・・

G

Q

Q

M

M

GQMグラフ目標ツリー

G

Q

Q

M

M

G

Q

Q

M

M

G

Q

Q

M

M

Basili, V.R., et al. “Linking Software Development

and Business Strategy Through Measurement,”

IEEE Computer, Vol.43, No.4, pp.57-65, 2010.

早稲田大学ゴール指向経営研究会、「残念なシステム」のなくしかた、日経ITPro連載、2014年5月14日～6月11日

50

6 パッケージ化と改善目標と戦略を適合し改善

背景と仮定の是正

学習の記録

0 初期化コミットメント

人材 & 責任

51

GQM+Strategies® プロセス

5 結果の分析・データを分析し、戦略を改定

・結果のレビューと伝達

・コスト／メリットの分析

1 特性化（Characterize）・適用範囲の定義

・環境／事実の特性化

2 目標設定・組織構造を特定（determine）・ギャップ分析の実施

※現状の施策、データ等の確認

・目標の優先順位づけ

・グリッド導出（derivation）プロセスの実施

3 プロセスの選択・戦略実施の計画

・データ収集と分析の仕方の整理

・フィードバックの仕組みの定義

4 モデルの実行・戦略の適用

・データの収集と検証

・フィードバックセッションの実施

J. Heidrich, A.Trendowicz, “測定を基にした、ソフトウェア戦略とビジネス目標の整合”, http://sec.ipa.go.jp/reports/20130325.html

http://sec.ipa.go.jp/reports/20130325.html

例目標設定: GQM+Strategies® グリッドの整理（トップレベル）

まず最初に、特性化プロセスで得た経営戦略、経営環境、営業戦略等の情報をもとに、トップレベルのゴール、戦略をGQM+Strategies® グリッドにしたがって整理してみます。以下に示すように整理すると、今回の適用範囲である営業部の目標（ゴール）と戦略が見えてきます。

Strategy：S1

商品力強化（圧倒的に他社と差別性のあるメディカルプロダクトの開

発）

経営戦略

Goal: G3

新商品（差別化商品）の販売による売

上高 2億

Strategy：S2

既存顧客の深耕（既存販路の対応力を強化した上で、複数販路の相乗効果によるお客様のご利用頻度向上）

Strategy：S15

新規顧客の獲得（アジア市場、若年層）

Goal: G4

既存販売網における前年度売上高5%

増

Goal: G5

新規販売網における新規顧客獲得による売上高 3億

新商品（アンチエージング）の対面販売によ

る販売強化

Strategy: S4 商品の組み合わせ（セット）販売による顧客への統合価値の提

供

Strategy: S15

ドラッグストア販路開拓

Strategy: S6

コンビニ販路開拓

Strategy: S7

中国での新設カウンタを設置

Strategy: S8

営業部のゴールと戦略測定指標

（後述）

測定指標

測定指標（後述）

測定指標

測定指標（後述）

測定指標

年齢別、性別ごとのマーケティング強化

Strategy: S9

"『ゴール指向経営』で的を射たIT投資、利益を生む組織に～「GQM+Strategies」の活用で組織内の整合性確保と定量的管理を実現～",

IPA/SECセミナー

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例目標設定: 事実と仮定の整理

戦略

商品の組み合わせ（セット）販売による顧客への統合価値の提供

事実／仮定

既存販売網における前年度売上高5%増

目標（ゴール）

＜事実＞

・メディカルコスメ、敏感肌用化粧品に対する需要は

前年度比７％で伸びた。

・当社の製品の特徴は、肌トラブルにやさしい化粧品。

・ユーザは化粧品の組合せによるトラブルを気にして

いる。（アンケートによると７０％の人が相性を気に

している）

・アンチエージングに関するスキンケア商品市場は前年度比約4.6％の伸びを示す。

＜仮定＞

・化粧品の相性によって肌に合わない人も多い。

（アトピーの人など）

事業に関するゴールや戦略（事業施策）は、事業部門にインタビュー等を通して確認していきますが、その際に重要なことは、必ず、ゴールや戦略を決めた「根拠（事実と仮定を分けて整理する）」を確認しておくことです。なぜならば、事業部門自身が、根拠の薄いゴール、戦略を策定している可能性もあるからです。もし、事業部門が「根拠」を示せない場合には、聞き出したゴール、戦略が正しいかどうかわかりませんので、システム部門から、そのことを指摘してあげることで、事業戦略の誤りを防ぐこともできます。

【戦略の根拠】


IPA/SECセミナー

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例目標設定: 測定データの定義目標（ゴール）が決まりましたら、事業部門とともにゴール達成の測定データを定義します。戦略を実行していったときに、何を持ってゴールを達成できたと判断するのかという定量値は、必ず存在するはずです。したがって、それを確認して定義します。以下の例で説明しますと、まず①評価する内容を明らかにして、②次に測定のベースラインを確認します。③そして測定値を明らかにします。④最後に、何をもって達成と判断するのか、判断基準を決めます。

既存販売網における今年度末売上高は？

測定値

戦略

商品の組み合わせ（セット）販売による顧客への統合価値の提供

既存販売網における前年度売上高5%増

目標（ゴール）

既存販売網における前年度末売上高は111億

測定のベースライン

既存販売網における前年度売上高5%増を評価

する

何を評価するか

IF M4.2/ M4.1 >=1.05 THEN OK ELSE FAILED

達成の判定基準

事実／仮定


IPA/SECセミナー

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目次








• まとめ

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まとめ、メッセージ

• ソフトウェア開発の厳しさとメトリクスの重要性 –開発の管理、品質把握と改善

• メトリクスの限界を知り意思決定に役立てる –測定方法、信頼性、妥当性、負のホーソン効果

• GQMによるゴール指向の測定 –測定と改善のプロセス

– GQM+Strategiesによる組織目標へのひもづけ

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• メトリクス全般 – リンダ・M・ライルド, M・キャロル・ブレナン著, 野中誠, 鷲崎弘宜訳 , "演習で学ぶソフトウエア

メトリクスの基礎ソフトウエアの測定と見積もりの正しい作法", 日経BP社 , 2009.

• GQM – 鷲崎弘宜、”ゴール指向の測定評価と留意 – GQMパラダイムと拡張 -”、メトリクス公団、Vol.1

、TEF東海メトリクス勉強会、2013. – 楠本真二、肥後芳樹: “GQMパラダイムを用いたソフトウェアメトリクスの活用”、コンピュータ

ソフトウェア、29(3)、pp.29-38、2012. – Basili, V., Caldiera, C., and Rombach, D.: “Goal, Question, Metric Paradigm, Encyclopedia of

Software Engineering,” Vol.1, pp. 528–532, 1994.

• GQM+Strategies – Basili, V.R., Lindvall, M., Regardie, M., Seaman, C., Heidrich, J., Munch, J., Rombach, D.,

Trendowicz, A.: “Linking Software Development and Business Strategy Through Measurement,” IEEE Computer, Vol.43, No.4, pp.57-65, 2010.

– 早稲田大学ゴール指向経営研究会、「残念なシステム」のなくしかた、日経ITPro、連載、2014年5月14日～6月11日

• 事例 – 鷲崎弘宜, 田邉浩之, 小池利和, “ソースコード解析による品質評価の仕組み”, 日経エレクト

ロニクス, 2010年1月25日号, 2010. – 鷲崎弘宜, 阿左美勝, 田邉浩之, “モデル活用の効能: 第1回モデルを書く意味”～ “モデル活

用の効能: 第4回参加チームの事例3″,日経エレクトロニクス, 日経BP社, 2011年8月8日号～11月号

– Kiyoshi Honda, Hidenori Nakai, Hironori Washizaki, et al., “Predicting Time Range of Development Based on Generalized Software Reliability Model,” 21st Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2014)

– Seiji Sato, Hironori Washizaki, et al., “Effects of Organizational Changes on Product Metrics and Defects,” 20th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2013).

– Ryohei Takasawa, Kazunori Sakamoto, Akinori Ihara, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa, “Do open source software projects conduct tests enough?,” 15th International Conference of Product Focused Software Development and Process Improvement (Profes 2014)

– Susumu Tokumoto, Kazunori Sakamoto, Kiyofumi Shimojo, Tadahiro Uehara and Hironori Washizaki, “Semi-automatic Incompatibility Localization for Re-engineered Industrial Software,” 7th IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST 2014) 57