情報システム開発プロジェクトの品質に影響を及ぼす要因の研究
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(2) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. Vol.2014-IS-129 No.1 2014/9/10. そこで，本研究では，プロジェクトの成功に影響を及ぼ. ソフトウェア開発プロジェクトの計画段階の品質は，プロ. すプロジェクトの属性を特定するために，図 1 に示す，プ. ジェクト計画書に記述された品質，納期，コスト，開発規. ロジェクト管理の計画－実行管理－実績評価のフレームワ. 模，要員数，工数などの各種の属性データの計画値の精度. ークに基づき，プロジェクトの成功度とプロジェクト計画. で示される．さらに，プロジェクトの成果の品質は，プロ. 段階，実行段階の属性との因果関係を解明するというアプ. ジェクト完了後の実績値の属性データで示され，プロジェ. ローチを採用した．まず，プロジェクトの成功度の識別に. クトの品質は最終的には，プロジェクト計画値に対する実. 向けた判定基準を明確化し，この判定基準に基づいて，プ. 績値の差異によって判断できると考えられる．. 次に，プロジェクト. 図 1 で，プロジェクト計画段階の一部の属性はプロジェ. 成功に影響を及ぼすと考えられるプロジェクトの属性を把. クト実行段階の品質に影響を及ぼし，最終的にはプロジェ. 握するため，対象プロジェクトの定量的な属性と定量化し. クトの成功可否に影響を及すため，プロジェクトの属性と. たプロジェクト成功度の関係を相関分析により把握した．. プロジェクトの成果の品質には密接な関係があると考えら. ロジェクトの成功度を定量化した．. 又，本研究では，プロジェクト成功度とプロジェクト属. れる．. 性データ，及びプロジェクド属性データ相互の相関から， プロジェクトの成功に向けた最適な成功要因の関連性を明 らかにしたプロジェクト成功プロセスの概念モデルの開発. 2.2 プロジェクト成功の概念. を試みた．さらに，本研究では，このプロセス概念モデル. 通常，プロジェクト成功可否の最終的な判断. の有効性を検証するために，重回帰分析に基づいて，プロ. はプロジェクト完了後，一定期間経過後に，顧. ジェクトの成功度及びプロジェクト属性間の因果関係の検. 客やプロジェクトメンバーなどの関係者に対す. 証を行なった．本研究では先行研究［12］,[13]に基づく多. るアンケート調査やヒアリングの結果に基づい. 変量解析のアプローチを採用した．本論文では，2 章にプ. て，プロジェクトが立上げ初期の目的を達成し. ロジェクト品質の概念及びプロジェクト成功度の概念，プ. たか否かと言う視点から総合的に行われる．. ロジェクト成功度とプロジェクト成功要因の関係を検証す. 一 方 ， 本 研 究 で は ， IPA/ S E C に よ る 属 性 デ ー. るためのプロセス，3 章に研究の概要，解析の対象データ. タの収集範囲が，プロジェクトの開始から終了. 及び解析プロセス， 4 章にプロジェクト成功度とプロジェ. までの期間に限定されていることから，プロジ. クト属性の関係の分析結果，及び，プロジェクト成功に向. ェクト成功可否の判断を図 1 に示すフレームワ. けたプロセス概念モデル及び妥当性の検証結果について述. ークに基づいて，プロジェクトが計画書に記述. べ，5 章で，考察及び今後の研究の方向性などについて述. された目標通りに達成されたか否かという視点. べる.. から行った．表 1 に，プロジェクト成功可否の. 2.. プロジェクト品質の概念. 2.1 プロジェクトの計画と実績評価 図 1 にソフトウェア開発プロジェクトの計画と実績評価 のフレームワークを示す．. 客観的な判定基準及び，顧客とプロジェクトメ ンバーの主観的な判断基準を示す． プロジェクトの品質，納期，コストに関する 計 画 と 実 績 の 差 異 の 評価はアンケート調査などよりも 具体的，客観的にプロジェクトの成功可否を示す可能性が 高いと考えられる． そこで，本研究ではプロジェクトの品質，納期，コスト の計画と実績の定性的な評価結果に 着 目 し て ， プ ロ ジ ェクト成功可否の判定基準の定義を行った． プロジェクトは実績値が計画値に近ければ近いほど成 功したと考えられる．プロジェクトの実績値が計画値を下 回った場合，プロジェクトは目標を達成できず失敗したと 判定できる． 一方，プロジェクトの実績値が計画値を上回った場合， プロジェクトメンバーの努力や創意工夫の結果として，計 画値より良い結果が得られたと判断できる場合も考えられ るが，実績値が計画値を大幅に上回るケースでは，もとも との計画値の精度が悪く，目標値を，達成可能な妥当性の. 図 1 ソフトウェア開発プロジェクトの 計画と評価の枠組み Figure 1 Framework of Planning and Evaluation for Software Development Project. ⓒ2014 Information Processing Society of Japan. ある値よりも低く設定した可能性もある．. 2.
(3) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. Vol.2014-IS-129 No.1 2014/9/10 表 1 プロジェクト成功度の判定基準 Table1 Assessment Criteria of Project Success Ratio. 品質（Quality）の評価. 状 態. 計画精度. 実. 績. 納期（Delivery）の評価 計画精度. 実. 績. コスト （Cost）の評価 計画精度. 実. 績. 超 過. a=1.0：品質目 標が明確で実 行可能性を検 討済. a=1.4：計画値 より 20%以上 少ない（0≦x ≦80）. a=1.0：納期計 画の根拠が明 確で実行可能 性を検討済. a=1.0：コスト算 a=1.4：納期よ 定の根拠が明確 り前倒し で実行可能性を （z<計画納期） 検討済. a=1.4：計画より 10%以上少ない コストで達成（0 ≦y≦90）. 成 功. a=1.0：品質目 標が明確で実 行可能性を検 討済み. b=1.0：計画値 以下 （80<x≦100）. a=1.0：納期計 画の根拠が明 確で実行可能 性を検討済. a=1.0：コスト算 b=1.0：納期通 定の根拠が明確 り で実行可能性を （z=計画納期） 検討済み. b=1.0：計画通り (±10%未満) （90<y<110）. c=0.6：納期を 10 日未満遅延 （計画納期 <z<計画納期 +10）. c=0.6：計画の 30%以内の超過 （110≦y≦130）. c=0.6：計画値 の 50%以内の 超過（100<x≦ 150）. 失 敗. a=1.0：品質目 標が明確で実 行可能性を検 討済. d=0.2：計画値 の 100%以内の 超過（150<x≦ 200）. a=1.0：納期計 画の根拠が明 確で実行可能 性を検討済み. e=-0.1：計画 値の 100%を超 える超過 （200<x） b=0.0：品質目 標が不明確，又 は実行可能性 未検討. ---------. c=-1.0： 計画なし. b=0.0：納期計 画の根拠が不 明確，又は実 行可能性未検 討 c=-1.0： 計画なし. d=0.2：納期を 30 日未満遅延 （計画納期 +10≦z<計画 納期+30） e=-0.1：納期を 30 日以上遅延 （計画納期 +30≦z）. ---------. この場合には，プロジェクトを実行した結果，本来，得 られるはずの妥当性のある期待便益が得られず，機会損失. a=1.0：コスト算 定の根拠が明確 で実行可能性を 検討済み. 主観評価 顧客満足度. 自己. a=1.4：. -------------. 十分に満足した．. b=1.0：概ね満足．. a=1.0： QCD 全て成功. c=0.6：. b=0.60：. やや不満な点が. QCD のうち２つは. ある．. 成功・概ね成功. d=0.2：計画の 50%以内の超過 （130<y≦150）. ---------. c=0.2：QCD のうち １つだけ成功 ・やや失敗した. d=-1.0：不満足で ある．. d="-1.0：QCD のう ち成功が 0 ・失敗した. e=-0.1：計画の 50%を超える超 過（150<y） b=0.0：コスト算 定の根拠が不明 確，または実行可 能性を未検討. ---------. c=-1.0： 計画なし. (3)プロジェクト成功度の主観評価 顧客及びプロジェクトメンバーによるプロジェクト実. につながった可能性もある．従って，厳密にはプロジェク. 績の成功可否の定性的な評価結果に，表 1 の判定基準を適. ト属性データの品質，納期，コストの計画値と実績値が等. 用して定量化した値をプロジェクトの「成功度」とした．. しいプロジェクトが，確実に成功したとプロジェクトと判 定できる．しかしながら，本件研究では，IPA/SEC のデー タに計画値の属性データがほとんど存在しないこと，及び 計画値の精度そのものの妥当性の判断も困難なため，プロ ジェクト実績の評価結果に着目し，これらの定性的な実績 評価結果の定量化した値をプロジェクトの成功度と考えた．. 2.3 プロジェクト成功度と成功要因の関係の検証 図2に，プロジェクト成功度と，成功度に影響するプロジ ェクト属性データの因果関係を検証するためのプロセスの 概念を示す．. (1)プロジェクトの計画と実績評価の定量化 表 1 に示すように，IPA/SEC のデータに含まれる品質， 納期，コスト視点から見た計画の妥当性の定性的なプロジ ェクト属性データの記述内容に対応して，-1.0.ら 1.0 の値 を設定した．さらに，品質，納期，コストの視点から見た 実績評価に関する定性的なプロジェクト属性データの記述 内容に対応して，0.1 から 1.4 の値を設定した． (2)プロジェクト成功度の定量評価 表 1 で品質，納期，コストの視点から見たプロジェクト 実績の定量的な評価結果をプロジェクトの「成功度」と定 義した．. ⓒ2014 Information Processing Society of Japan. 図 2 プロジェクト成功要因の因果関係の検証プロセス Figure 2 Validation Process of Project success factors for Project Management. 3.
(4) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report プロジェクトの属性データは，図2に示す基本測定量. Vol.2014-IS-129 No.1 2014/9/10. はプロジェクト計画段階で，プロジェクトの成功に必要な. （QME: Quality Measure Element）を用いて測定できる．又，. プロジェクトの属性を推定するモデルの開発に向けて，必. プロジェクトの成功度は，プロジェクトの定性的な属性デ. 要な属性データに欠損が無く，信頼性が認められ，且つ，. ータに，表1で示した，品質，納期，コストの成功可否の判. 表 1 の成功度の判定基準に基づいて，プロジェクトの計画. 定基準を適用することにより定量化し，さらに，総合評価. と実績の成功度の評価が得られ，プロジェクト総工数の規. 結果は，これらのプロジェクトの属性データを統合化する. 模が 50 人月以上のプロジェクトのみを抽出した．. ための適切なアルゴリズムを定式化した測定法（QM: Quality Measure）を適用して求めることができると考えら れる．本研究では表1の定義に基づいて，プロジェクト成功 度の総合評価値は，品質，納期，コストの成功度の総和に より導いた．さらに，プロジェクトの属性データが，品質， 納期，コストに関するプロジェクトの成功度に影響を及ぼ さないと仮定すると，いかなるプロジェクト属性の管理も プロジェクトの成功には無関係となり，全てのプロジェク ト活動におけるプロジェクトの属性の改善活動が無意味に なるため，プロジェクトの属性がプロジェクトの成功に影 響を及ぼすと考えた．さらに，成 功 し た プ ロ ジ ェ ク ト. 図 3 IPA/SEC のプロジェクトデータの属性 Figure 3 Attribute of Project Data of IPA/SEC. の属性に影響を及ぼすプロジェクト計画段階及 び設計段階野の属性を特定できれば，プロジェ. 図 4 に プロジェクト成功要因の分析に向けて，妥当性. クトの成功に向けて，プロジェクト初期の段階. のある結果を得るための分析対象となるプロジェクト属性. からの重点的な管理が可能になると考えた．. データの絞り込みの推移と件数を示す．. 3.. 研究の概要. 本研究ではプロジェクトの成功に影響を及ぼすプロジ. 48 81. ェクト成功要因の特定に向けて IPA/SEC のデータ[14]から 表 2 に示すプロジェクト属性が記述され，表 1 に示すプロ. 399. ジェクト成功度の定義に基づく品質，納期，コストに関す る実績の評価結果が有効なプロジェクトのみを抽出した.. トの成功度と相関の高いプロジェクト属性を確認した．. •平均要員数，品質関係の 属性データが記述され，信 頼性の高いプロジェクト •計画・実績評価（品質， 納期，コスト）が記入 されたプロジェクト. 1080. •プロジェクトの •基本属性が設定さ れたプロジェクト. 3325. •全プロジェ クト件数. 次に，プロジェクトの成功度とプロジェクト属性データ の実績値の相関分析を行い，表 3 に示すようにプロジェク. •規模が大きく，データ欠損の無い プロジェクト. 又，プロジェクト成功に向けた最適な成功要因の関連性 を示す管理プロセス概念のモデルを開発した．さらに，こ の管理プロセス概念モデルの妥当性を検証するために，プ. 図 4 プロジェクトデータの抽出の推移 Figure 4 Process for choosing the Project Data. ロジェクト成功度とプロジェクトの成功に影響の大きなプ ロジェクト属性データ間の因果関係を推定するための複数. まず，ソフトウェア開発規模，工数など，本研究の分析. のモデルの開発を試み，表 3 に示すようにモデルの有効性. に必要と思われるプロジェクトの基本属性データが記入さ. の比較検証を行なった．. れた 1080 件のプロジェクトデータを抽出し，その後，表 1 のプロジェクト成功度の定義に基づき品質，納期，コスト. 3.1 解析の対象データ 図 3 は IPA/SEC から提供されたプロジェクト属性データ の収集項の目概要である．これらの属性データはウォータ フォールモデルをベースとしたソフトウェア開発に基づい ており， 2004 年から 2013 年までの収集プロジェクトの件 数が 3325 件，管理項目数は 611 件であるが，必ずしも，全 ての項目のデータが記入されていないことに加え，データ 項目に欠損が見られるケースもあった．従って，本研究で. ⓒ2014 Information Processing Society of Japan. の計画と実績，顧客及びプロジェクトメンバーの主観評価 の定性的な評価結果が記入された 399 件のプロジェクトデ ータを抽出した．次に事務局で属性データ間の整合性が認 められ信頼性が高いと判定（A，B）され，平均要員数，設 計レビュー指摘件数，不具合指摘件数などの属性データが 記入された 81 件の解析対象プロジェクトを抽出した． 最終的には，プロジェクトの規模が 50 人月以上で，デ ータ欠損や計画と実績の評価結果に矛盾が認められず，成. 4.
(5) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. Vol.2014-IS-129 No.1 2014/9/10. 功度と成功要因の関係の検証に向けて有効性があると判断. た．又，合わせて，プロジェクト成功要因間の因果関係を. できた 48 件のプロジェクトを抽出した．. 検証する重回帰モデルを開発した．. 3.2. プロジェクト属性間の関係の推定. 本研究では，表1に基づいて設定しプロジェクトの成功 度と成功要因及び成功要因相互の因果関係を検証するた め，表3で特定したプロジェクトの成功度と相関の高い複数 の属性に基づく複数の重回帰モデルを式(1)で定式化し，相 互の因果関係を検証した．. 𝒚𝒊 = r0+r1xai+r2xbi - - - - -r10xli - - - - - - - - - - - - - - - (1). yi :プロジェクト毎の属性の推定値 rn : 偏回帰係数（n=0～10） i : 研究対象としたプロジェクトのサンプル番号 （ i = 1～N, N=48 ）. [手順 6] 表 5 の重回帰分析の結果に基づき，手順 5 で開発 したプロジェクトの成功度と成功要因，成功要因間の因果 関係を推定するためのモデルの有意性を検証し，手順 4 で 開発したプロジェクト成功に向けた管理プロセスの概念モ デルの有効性を検証した．. 4.. プロジェクト成功要因の検証. 本研究では，プロジェクトの成功度に影響を及ぼすプロジ ェクトの属性を特定し，相互の関係を把握するための検証 を行なった． 4.1 プロジェクト成功度の相関分析 表 2 は，表 1 に示した，プロジェクト成功度の顧客評価， プロジェクトによる自己評価，品質，納期，コストの視点. 3.3 詳細解析プロセス 本研究は以下のような流れで進めた.. から見たプロジェクト成功度，及び総合評価結果の相関分 析の結果である．表 2 から，プロジェクト成功度の顧客評 価及び自己評価と，プロジェクトの品質，納期，コストの. 最終的に抽出した 48 件のプロジェクト成功度の. 視点から見た実績評価を総合した評価には強い相関が認め. 顧客の評価，プロジェクトの自己評価と，表 1 の定義に基. られた．さらに，プロジェクト成功度の顧客評価とプロジ. づき定量化したプロジェクトの品質，納期，コストの成功. ェクトの品質及びコストの実績評価には高い相関が認めら. 度及び，これらの総和から求めた総合的な成功度の相関分. れ，表 1 のプロジェクト成功度の判定基準に基づくプロジ. 析を行い，プロジェクト成功度の顧客評価及び自己評価と. ェクト成功度の評価結果から，顧客評価や自己評価の結果. プロジェクトの計画及び実績の品質，納期，コスト及び総. が推定できる可能性が認められた．. [手順 1]. 合的な成功度との相関を検証した. (表 2) 4.2 [手順 2] プロジェクトの計画と実績に関する総合的な成功 度，品質，納期，コストの視点から見た成功度と IPA/SEC のプロジェクト属性データ間の相関分析を行い，プロジェ クトの成功度に影響する複数の成功要因を特定した. (表 3) [手順 3] 手順 2 で特定したプロジェクト成功要因と IPA/SEC の他のプロジェクト属性データ間の相関分析を行 い，プロジェクトの成功要因間及びその他の属性との間の 相関を検証した. (表 4) [手順 4] 手順 2 及び 3 の相関分析の結果及び図 1 の概念に 基づいて，プロジェクト計画の評価，成功要因及び実績評 価の関係を整理し，プロジェクト成功に向けた管理プロセ スの概念モデルを開発した．(図 5) [手順 5] 図 2 で示したプロジェクト属性間の因果関係を検 証するプロセスに基づいて，手順 2 及び 3 で特定した成功 要因を説明変数とし，プロジェクトの実績評価結果を目的 変数として，プロジェクト成功度の実績評価と成功要因間 の因果関係を推定するための複数の重回帰モデルを開発し. ⓒ2014 Information Processing Society of Japan. プロジェクト成功度に影響する属性の相関分析. 表 3 は，相関分析の結果，プロジェクト計画及び実績の 総合，品質，納期，コストの成功度と特に高い相関が認め られたプロジェクト属性及びプロジェクトの基本属性をま とめたものである．表 3 から，プロジェクト計画の品質及 び納期の成功度とレビュー指摘件数，実績工数(総計人時) 要件定義，発生不具合現象数(重大)6 ヶ月などのプロジェク ト属性との間に高い相関が認められる．一方，プロジェク ト成功度の実績評価では，プロジェクトの品質に関する成 功度と平均要員数プロジェクト全体，納期に関する成功度 と平均要員数プロジェクト全体，実績工数(総計人時)要件 定義，発生不具合現象数(重大)6 ヶ月，コストに関する成功 度と平均要員数プロジェクト全体，発生不具合現象数(重 大)6 ヶ月の間で高い負の相関が認められ，これらの属性デ ータの値が大きいほどプロジェクトの成功度が低下するこ とが認められた．又，プロジェクトの計画及び実績共に， コスト計画とソフトウェアの開発規模実測値_SLOC の相 関係数-0.3052 を除き，品質，納期，コストの成功度とソフ トウェアの開発規模実測値_SLOC，プロジェクト実績工数 などとの相関は認められず，プロジェクト成功度の改善で は平均要員数プロジェクト全体，レビュー指摘件数，実績. 5.
(6) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. Vol.2014-IS-129 No.1 2014/9/10. 工数(総計人時)要件定義，発生不具合現象数(重大)6 ヶ月， 発生不具合現象数(重大)6 ヶ月などの属性データに着目し て重点管理することの有効性が認められた． 4.3 プロジェクトの属性間の相関分析 表 4 はプロジェクト属性データ間の相関分析の結果であ る．レビュー指摘件数要件定義とリリース後 6 月経過した 重大な発生不具合現象数の累積値との間には正の相関が認 められる． さらに，発生不具合現象数(重大)6 ヶ月と実績 工数(総計人時)要求定義，実績工数(総計人時)要件定義と平 均要員数プロジェクト全体には正の相関が認められ，重大 不具合の累積件数が多いほど平均要員数が増加する傾向が 図 5 プロジェクト成功のための管理プロセス概念モデル Table 5 Conceptual Process management Model for Success Project. 認められた． 4.4. プロジェクト成功に向けた管理プロセス概念モデル. 図 5 は，表 3 及び表 4 に示す相関分析の結果と，図 1 で 示したソフトウェア開発プロジェクトの計画と評価の枠組 みに基づいて，プロジェクト計画の成功度，成功要因，実 績成功度の関係を整理した管理プロセスの概念である．. この図は，プロジェクト成功度の改善に向けて，重点的 に管理すべき成功要因の管理プロセスであり，プロジェク トの成功度とプロジェクト成功要因の値に負の相関が認め られることから，プロジェクト計画の成功度が低いと，レ ビュー指摘件数要件定義及び実績工数(総計人時)要求定義. 表 2 プロジェクトの成功度に関する属性間の相関分析 Table 2 Result of correlation analysis among Attributes of Project Success Ratio プロジェクト成功 度 のデータ. 計 画 精 度 実 績 評 価. プロジェクトの成 功度の 属性データ 顧客主観評価. 自己評価. 成功度実績評価 品質 納期. 総合. コスト. Y 1i. Y 2i. Y 4i. Y 41i. Y 42i. Y 43i. 総合. Y 3i. 0.1684. 0.3994. 0.3857. 0.3536. -0.0117. 0.4346. 品質. Y 31i. 0.1421. 0.3226. 0.1944. 0.1946. -0.0099. 0.2049. 工期. Y 32i. 0.0689. 0.3032. 0.2129. 0.2117. -0.0048. 0.2214. コスト. Y 33i. 0.0984. 0.1535. 0.3676. 0.3025. -0.0069. 0.4470. 総合. Y 4i. 0.4860. 0.6435. 1.0000. 0.8047. 0.6047. 0.7690. 品質. Y 41i. 0.3488. 0.4840. 0.8047. 1.0000. 0.2765. 0.4092. 工期. Y 42i. 0.1667. 0.3237. 0.6047. 0.2765. 1.0000. 0.2096. コスト. Y 43i. 0.5128. 0.5788. 0.7690. 0.4095. 0.2096. 1.0000. 表 3 プロジェクトの成功度とプロジェクト属性間の相関分析 Table3 Result of correlation analysis among Attributes of Project and Project Success Ratio プロジェクトの成 功度 総合評価. 品質の評価. 納期の評価. コストの評価. 計画. 実績. 計画. 実績. 計画. 実績. 計画. 実績. a b. Y 3i -0.2524 -0.3571. Y 4i -0.5480 -0.5469. Y 31i -0.1568 -0.3013. Y 41i -0.3493 -0.4237. Y 32i -0.1098 -0.2335. Y 42i -0.4790 -0.3497. Y 33i -0.2205 -0.1462. Y 43i -0.4065 -0.4234. レビュー指摘件数_要件定義 設計レビュー指摘件数基本設計 レビュー指摘件数_製作. c f g h j. -0.1963 -0.1933 -0.6527 -0.4275 -0.2058. -0.5852 -0.5678 -0.1386 -0.2432 -0.1527. -0.0706 -0.0276 -0.5582 -0.3601 -0.1583. -0.3633 -0.3308 -0.2008 -0.3333 -0.2694. -0.1009 -0.1398 -0.8678 -0.6277 -0.3519. -0.5548 -0.5126 0.0097 -0.0673 0.0129. -0.2293 -0.2412 0.0578 0.0726 0.0499. -0.3962 -0.4177 -0.0837 -0.1034 -0.0437. 発生不具合現象数（重大）6 ヶ月. k. -0.3740. -0.4884. -0.3156. -0.2942. -0.4611. -0.5302. 0.0014. -0.3029. 発生不具合現象数（中度）6 ヶ月. c. -0.3122. -0.2510. -0.4406. -0.1420. -0.0633. -0.1867. 0.0168. -0.2293. 発生不具合現象数（合計）6 ヶ月. l. -0.2420. -0.1841. -0.3249. -0.1362. -0.1575. -0.1705. 0.0676. -0.1098. 実績工数（総計人時）全体 実績工数（総計人時）_要件定義 実績工数（総計人時）_基本設計 実績工数（総計人時）_結合テスト. m n o r s. -0.1609 -0.4093 -0.1147 -0.0836 -0.1417. -0.4056 -0.3544 -0.3841 -0.3014 -0.1321. -0.1235 -0.3861 -0.1105 -0.0622 0.0186. -0.3907 -0.2699 -0.3706 -0.2530 -0.1717. -0.0931 -0.3457 -0.1060 0.0114 -0.0147. -0.4059 -0.4372 -0.4061 -0.4564 -0.0694. -0.0915 -0.0555 -0.0059 -0.0931 -0.3052. -0.1251 -0.1219 -0.1015 -0.0161 -0.0414. 実績工数（総計）_プロジェクト全体. t. 0.1271. 0.0475. 0.1074. 0.0167. 0.0515. 0.0230. 0.0744. 0.0631. 実績工数(社内計)プロジェクト全体. u. 0.2140. 0.0822. 0.1797. 0.0546. 0.0818. 0.0196. 0.1304. 0.0976. 外注実績（工数）プロジェクト全体. x. 0.1025. 0.0379. 0.0868. 0.0081. 0.0425. 0.0225. 0.0590. 0.0527. プロジェクトの 属 性データ 平均要員数プロジェクト全体 ピーク要員数プロジェクト全体 平均要員数基本設計 平均要員数結合テスト. SLOC 実測値_SLOC. ⓒ2014 Information Processing Society of Japan. 6.
(7) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. Vol.2014-IS-129 No.1 2014/9/10. 表 4 プロジェクト属性データ間の相関分析 Table 4 Result of correlation analysis among Attributes of Project プロジェクト 属性 平均要 員数プ ロジェク ト全体. プロジェクト の属 性データ. ピーク 要員数 プロジェ クト全体. a. 平均要員数プロジェクト全体. a. 1.0000. ピーク要員数プロジェクト全体. b. 0.8990. 平均要員数基本設計. c. 0.9468. 平均要員数結合テスト. f. レビュー指摘件数_要件定義 設計レビュー指摘件数基本設計. レビュー 指摘件 数_要件 定義. b. レビュー 指摘件 数基本 設計. g. 0.8990. h. 発生不 具合 現象数 （重大） 6 ヶ月. k. 発生不 具合 現象数 （合計） 6 ヶ月. l. 実績 工数 （総計 人時） 全体. m. 実績 工数 (社内 計人時) 全体. SLOC 実測値. s. t. 実績 工数 （総計） 全体. u. 0.1406. 0.1660. 0.7334. 0.3012. 0.5488. 0.7355. 0.2326. -0.1202. 1.0000. 0.3178. 0.3348. 0.6337. 0.4929. 0.6006. 0.7737. 0.2364. -0.1572. 0.8161. 0.1700. 0.2026. 0.7279. 0.1991. 0.5544. 0.6798. 0.2495. -0.1239. 0.9818. 0.8489. 0.1171. 0.1372. 0.7455. 0.2344. 0.4930. 0.6966. 0.2090. -0.0913. g. 0.1406. 0.3178. 1.0000. -0.1122. h. 0.1660. 0.3348. 0.6182. 1.0000. レビュー指摘件数_製作. j. 0.1185. 0.2673. 0.2874. 0.8678. 0.1062. 発生不具合現象数（重大）6 ヶ月. k. 0.7334. 0.6337. 0.3579. 0.3082. 1.0000. 0.3890. 発生不具合現象数（中度）6 ヶ月. c. 0.2333. 0.2848. 0.0340. 0.2085. 0.3700. 0.7223. 0.2460. 0.3550. 0.0415. -0.0925. 発生不具合現象数（合計）6 ヶ月. l. 0.3012. 0.4929. 0.0891. 0.4071. 0.3894. 1.0000. 0.4064. 0.4667. 0.1556. -0.1670. 実績工数（総計人時）全体. m. 0.5488. 0.6006. 0.1879. 0.6153. 0.3431. 0.4064. 1.0000. 0.7285. 0.4899. 0.2714. 実績工数（総計人時）_要件定義. n. 0.4152. 0.3881. 0.4805. 0.3139. 0.4448. 0.1432. 0.5223. 0.5569. 0.4757. -0.1499. 実績工数（総計人時）_基本設計. o. 0.4619. 0.5500. 0.2124. 0.6305. 0.3102. 0.3795. 0.9302. 0.6957. 0.5402. 0.1066. 実績工数（総計人時）_結合テスト. r. 0.4483. 0.3918. 0.1000. 0.2191. 0.2467. 0.1491. 0.7958. 0.6681. 0.4345. 0.4357. 開発規模 実測値_SLOC. s. 0.2326. 0.2364. 0.0448. 0.2606. 0.0714. 0.1556. 0.4899. 0.3370. 1.0000. -0.1169. 実績工数（総計）_プロジェクト全体. t. -0.1202. -0.1572. -0.1122. 0.0638. -0.1310. -0.1670. 0.2714. -0.1023. -0.1169. 1.0000. 実績工数(社内計)_プロジェクト全体. u. -0.0978. -0.1745. -0.1895. -0.0933. -0.1976. -0.2842. 0.0079. -0.1991. -0.2047. 0.7686. 外注実績（工数）プロジェクト全体. x. -0.1182. -0.1451. -0.0905. 0.0919. -0.1105. -0.1343. 0.3095. -0.0772. -0.0928. 0.9917. 0.6182. 0.3579. 0.0891. 0.1879. 0.2846. 0.0448. 0.3082. 0.4071. 0.6153. 0.3373. 0.2606. 0.0638. 0.5610. 0.2442. 0.2231. -0.0286. 0.4061. 0.3431. 0.6269. 0.0714. -0.1310. 表 5 プロジェクト成功度に関する属性間の重回帰分析の結果 Table 5 Result of Multiple regressions analysis among concerning Attributes of Project Success プロジェクトの成 功度及び成功要因. プロジェクト 属性 データ 定数項 品質の評価 計画 成功度. 変 数. 係 数. -. r0. Y 31. 納期の評価 コストの評価. レビュー指摘件数_要件定義. Y 33. 実績工数要件定義(人時). g k n. 平均要員数プロジェクト全体. a. 発生不具合現象数重大 6 ヶ月. 発生不具 合現象数 （重大）6 ヶ 月. ygi 300.00 00 -49.478 -244.50 0. rn rn rn rn rn. 実績工数要件 定義(人時). yki 7.6188. yni -2796.06. -1.0319. -848.573. -6.1343. 3742.298. -0.0087. 5.6020 97.4030. Y 31, Y 32. Y 31, Y 32, g. R:重 相関係数 R 2 : 決 定係数 F-値. 0.8920 0.7958. 0.4885 0.2386. 87.660. 4.5965. P-値. 0.0000. 0.0070. 0.0001. F 0(m1, 46, 0.05) m1=. 3.2317 2. 2.8387 3. 2.6060 4. 説明変数とした 属 性 重回帰分析の 結果. rn rn. レビュー 指摘件 数要件 定義. yi :属性に基づくプロジェクトの属性の予測値. 0.6357 0.4042 7.2918. 成功度 実績評価 総合. 品質. 納期. コスト. yai. y4i. y41i. y42i. y43i. 3.3657. 3.1635. 1.0474. 1.0614. 1.0597. 2.3900 0.0005. -0.0477 -0.0001. 0.0000. -0.0376 0.0000. 成功度 実績 自己評価. y2i 0.9239. -0.1050 0.0000. -0.0371. -0.0131. -0.0065. -0.0187. k, n. k, n, a. n, a. k, n, a. a. -0.0120 k, n, a. 0.7401 0.5477. 0.5795 0.3358. 0.3759 0.1413. 0.5902 0.3484. 0.3991 0.1593. 0.6473 0.4190. 27.248. 7.4141. 3.7020. 7.8409. 8.7153. 10.5777. 0.0000. 0.0004. 0.0325. 0.0003. 0.0050. 0.0000. 3.2317 2. 2.8387 3. 3.2317 2. 2.8387 3. 4.0848 1. 2.8387 3. rn : 偏回帰係数 ( n = 1～6 ). の値が増大し，リリース後 6 月経過した重大不具合指摘 件数の累積値が増加し，結果的にはプロジェクトの平均要 員数の増大につながることを示している．又，これらの属 性は最終的にはプロジェクトの品質，納期，コストの成功 度の実績評価結果に影響することを示している．. ⓒ2014 Information Processing Society of Japan. Y 31, Y 32, g, k. 平均要 員数プ ロジェク ト全体. 4.5 プロジェクト成功に向けた管理プロセスの検証 表 5 は，図 5 で示した，プロジェクト成功に向けた管理プ ロセスモデルの妥当性を検証するために，プロジェクトの 成功度とプロジェクトの成功要因及び成功要因相互の因果. 7.
(8) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report 関係を確認するための開発した複数の重回帰モデルの分析. Vol.2014-IS-129 No.1 2014/9/10. 参考文献. 結果である．表 5 からレビュー指摘件数要件定義:ygi は， プロジェクト計画の品質:Y31 と納期:Y32i の成功度を説明変. 1). 江崎和博監修 ,プロジェクトマネジメント ,共立出版 (2012).. 数とする重回帰モデルの重回帰分析の結果，重相関係数が. 2). Project Management Institute, プロジェクトマネジメント知識. 0.8920,決定係数が 0.7958 である．Ｆ値は 87.6603 （F0=3.2317, m=2），P 値が 0.0000 で 5%の有意性が認めら. 体系ガイド (PMBOK ガイド ) 第 4 版(2008) 3). れる．同様にして，発生不具合現象数(重大)6 ヶ月: yki， 実 績工数(総計人時)要件定義，平均要員数プロジェクト全体. ログラムマネジメント標準ガイドブック ,日本能率協会 (2008) 4). 江崎和博 ,組織的なプロジェクトマネージャの育成に向けて プロジェクトマネジメント学会誌 ,Vol.11,No.4,pp.20-21(2009). についても，F 値，P 値ともに 1%から 5%の有意性が認め られる．さらに，プロジェクトの実績成功度についても品. 日本プロジェクトマネジメント協会 ,P2M プロジェクト &プ. 5). 江崎和博 ,経営視点から見た IT 投資における総合的なリス. 質，納期，コスト，自己主観評価共に関連するプロジェク. ク・マネジメント ,プロジェクトマネジメント学会誌 ,Vol.6,. ト属性を説明変数とする重回帰モデルに有意性が認められ，. No.4,pp.9-14(2004). 図 5 で示しプロジェクト成功のための管理プロセスに妥当. 6). Turner,J.R, The handbook of project -based. 性のあることが確認できる．以上の結果から，プロジェク. management:Improving the process for achieving strategic. トの成功度をプロジェクト計画段階及び実行段階から推定. objectives, London: McGraw -Hill (1999). するために，本論文で提案するプロジェクトの成功要因を. 7). 重点管理することしの有効性が確認できた．. R.Turner, R.Zolin, Forcasting Success on Large Projects:Developing Reliable Scales to Predict Multiple Perspectives by Multiple Stakeholders Over Multiple Time Frames,. 5. おわりに 本研究ではプロジェクトの成功に必要なプロジェクト. Project Management Journa l,Vol.43,No.5,87 -99 (2012) 8). R.Atkinson, Project management: Cost, time and quality, two best. の属性を定量的に推定するため，プロジェクトの成功度と. guesses and a phenomenon, its time to accept other success criteria,. プロジェクト成功要因の関係を検証した．本研究の結果か. International Journal of Project Management Vol.17,No.6,. ら，プロジェクトの成功には品質と納期に関するプロジェ クト計画の精度が極めて重要であることを確認した． さらにプロジェクトの成功度とプロジェクトの実績工. 337-342 (1999) 9). T.Cooke-Davies,The “real” success factors on project, International Journal of Project Management 20,185 -190 (2002). 数やソフトウェア開発規模などの属性データとの相関は認. 10) 江崎和博 ,山田茂,高橋宗雄),設計レビュー過程の属性に基づ. められず，プロジェクトの成功に向けては実績工数や開発. くソフトウェア信頼性予測モデルとその評価 ,プロジェクト. 規模でなく，図5に示すレビュー指摘件数要件定義，平均要. マネジメント学会誌 ,Vol.3, No.2,pp.27-32(2001). 員数，実績工数(総計人時)要件定義，不具合現象数(重大). 11) K.Esaki, M.Takahashi, A model for program error prediction. 数6ヶ月などの成功要因となる属性を重点管理することの. based on testing characteristics and its evaluation International. 必要性を確認した．今後の研究課題としては，本論文で提. Journal of Reliability, Quality and Safety ,Engineering , Vol.6,. 案したプロジェクトの属性に基づきプロジェクトの計画・. No.1,pp.7-18(1999). 設計段階から，プロジェクト成功度や顧客満足度の推定を 可能とするモデルの開発を進める予定である．. 12) 江崎和博 ,山田茂,高橋宗雄,設計レビューにおけるソフトウェ ア信頼性に影響を及ぼす人的要因の品質工学的解析 ,電子情 報通信学会論文誌 ,Vol.J84-A, No.2,pp.218-228(2001). 謝 辞. 13) 江崎和博 ,山田茂,高橋宗雄,日原圭祐 ,ソフトウェア設計過程 の信頼性に影響を及ぼす人的要因の品質工学的アプローチ ,. 本研究を進めるにあたり研究データを提供していただい. 電子情報通信学会論文誌 ,Vol.J83-A, No.7,pp.875-882(2000). た独立行政法人情報処理推進機構（IPA/SEC）の山下様，秋. 14) IPA/SEC，独立行政法人情報処理推進機構（IPA）技 術 本 部 ：. 田様に深く感謝致します．. ソフトウェア開発データ白書. 2012-2013(2012). 15) 山下博之 ，秋田君夫，ソフトウェア開発データの分析に基づ くエンジニアリング研究の推進～収集データの活用に向け た IPA/SEC の取組み～ ，独立行政法人情報処理推進機構 ソ フトウェア 高信頼化センター (2012). ⓒ2014 Information Processing Society of Japan. 8.
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