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14th WOCS2 12/12/2016
確率論及び統計論輪講 ～プロジェクトの成功確率を高めるために～
-‐ よりよいプロセス診断と管理 -‐ -‐ 精度より成果 –
（プロセスアセスメント研究会＠名古屋市工業研究所） 柏原一雄（(株)デンソークリエイト） 石津和紀（(株)アイ・シー・エス） 北野敏明（NSSLCサービス(株)） 佐藤克（(株)エー・アンド・デイ） 小室睦（（株）プロセス分析ラボ） 小川清（名古屋市工業研究所）
精度より成果!
14th WOCS2 12/12/2016
発表者 紹介
• ・SEPG（担当歴：開発業務→品質保証(QA)） • ・2015年から、 名古屋市工業研究所の
名古屋市工業 研究所のプロセスアセスメント研研究研究所のプロセスアセスメント研究会（SPA研）セプロセスアセスセスアセスメント研 究会（SPA研）に参
• メント研究会（SPA 研）に参加 研PA研）に参加
• ・前回13thW CSで OCSで顔写真 １頁作成 入り１頁作成
• 参考文献[1]
1
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名古屋SPA研究会について • 参加者：名古屋地区の中小企業、製造業のソフトウェ
ア部門のSEPG、アセッサ、管理者、プログラマ等 • ISO/IEC 15504(automoAve spice, speak等)に基づいた
モデルの利用について1998年から毎月研究会を開催。
– 午後１時１５分から午後５時半まで – 各種補習（午前中：下記は過去事例、今回は輪講）
• アセッサ筆記試験対策（合格者続出） • 個人面談（得意なところを伸ばす） • モデルの改良検討
2 ISO/IEC 15504: IT -‐ Process assessment参考文献[2][3][4]
原則第二金曜日（cyboze liveで連絡）。
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名古屋SPA研究会(続) • 実アセスメントにより理解。 • QC活動と連続した活動を目指す[5][6]。 • IPAの資料を有効利用[7][8][9][10][11]。 • 基本的な理論・規格を参照[12][13]。 • 道具類を試用、評価、診断。
– Time Trackerの試用 – SCI Labの導入作業の診断
• 各種アセッサ多数輩出 • IPAセミナ講師を多数輩出[15][16] • 毎年学会等で発表
– 参考文献[1](の参考文献[2][5][6][7][8][10]参照)
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-‐ Time Tracker[14]の試用
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目次
• 背景・仮定・輪講事例 • 確率論・統計論の応用事例
• 確率・統計・時定数の応用分析 • まとめ・結論 • 謝辞・付録
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背景・仮定・輪講事例
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背景・仮定・輪講事例 • 背景
– 前年度の要点 – 前年度の成果と失敗の分析 – 改善検討
• 仮定 – 転換の鍵
• 輪講事例 – 条件付き確率 – モンティホール問題
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背景：前年度の要点 • 2015年にあるプロジェクトでアセスメント（診断）を実施。
• プロセスアセスメントの分類とアセッサ教育に着目
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前年度の要点(point) － 複数（第１者、第２者、第３者）視点 － 依頼者の立場 － 優先順位
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背景：前年度の成果と失敗の分析 • 成果
– 立場の違い（複数の視点、１者、２者、３者）での診断 – 依頼者の依頼内容確認
• 失敗点 – 依頼者があえて実施していなかった活動を弱みとして展開 – 提言に具体性がない。優先順位がない。
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前年度の要点(point)を意識するだけではうまくできない
SWOR, Strength, Weakness, Oppotunity, Risk: 強み、弱み、改善の機会、危険性
依頼者が気にしていた点と関連がない。
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背景：改善検討
• 時定数：ある刺激に対して成果が生まれるまでの時間 • 確率論：可能性、量（どれくらい）で考える。 • 決定論：できる・できない、やる・やらないで考える。
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依頼者が求めるアセスメントを行うためには、決定論だけではなく、確率論でも考え 「確率・統計・時定数」を取り入れると
良いのではないか
WOCSの投稿論文に確率・時定数 の記述を推奨している
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仮定
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アセスメント、マネジメントを決定論と確率論の両方で考え
「確率・統計・時定数」を取り入れるとプロジェクトの成功確率を高められるのではないか?
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仮定：転換の鍵
• 大学によって、確率・統計が必修科目か 選択科目かが異なり、知見に差。[12]
• 業務内容によって、取り扱う範囲が異なり、知見に差。
• SPA研究会の前に、確率論・統計論の輪講を開始。 • 伏見康治著「確率論及統計論」による理論の取得。
– 「統計の科学のための電子図書システム」[13][14]
• 確率論・統計論の適用事例を展開 • 各メンバの配慮・工夫を発表。
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輪講事例：条件付き確率
• 背景 – 条件があることがわからない。 – 条件があっても、どう計算すればよいか分からない。
• 事例：モンティーホール問題 – 条件付き確率、事後確率で分かる。
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母集団が違うことに気がつかない！！
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輪講事例：モンティーホール問題 • ３つのドアの後ろに１つ当たりのドアがある。 • プレイヤーが１つドアを選択した後、司会者
（モンティー・ホール）が残りのドアからはずれを示す。 • プレイヤーはドアを変更可能だが、変更すべきかどうか。
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輪講事例：モンティーホール問題
• 結論
– ドアを変更すると当たる確率が倍（1/3 → 2/3 ） • 理由
– 変えたドアで当たる確率： 初にはずれを選ぶ確率 – 司会者は、当たりの位置を知っていて
はずれを示すという条件。[20]
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条件を意識するためには、先入観は厳禁
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確率論・統計論の応用事例
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確率論・統計論の応用事例
• 事例1：納期リスクを確率で考える • 事例2：炎上の兆候を確率で掴む • 事例3：優先度を時定数で説明 • 事例4：依頼時に確率で確認 • 事例5：TOPPERS/SSP作業診断
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事例1：納期リスクを確率で考える
• 納期リスク – ３点見積を採用し、データが無い状態でも
確率・統計を意識した日程見積を実施。
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うちでは、プロジェクトのデータを キチンと蓄えてないので、
確率統計なんて使えないよ。・・・と思ってた。[21][22][23]
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事例1：納期リスクを確率で考える
• ３点見積 – 楽観値（ 小値）、 可能値（ 頻値、MODE）、
悲観値（ 大値、 悪の場合）の３点から納期を算出。
– ベータ分布の概算式を利用し、 日程に対する実現可能確率を算出。
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A C B 平均
楽観 悲観 可能
納期の期待値（平均）： (A+4B+C)/6 分散 ： ( (𝐶−𝐴)/6 )↑2 標準偏差（リスク） ： (𝐶−A)/6
ベータ分布
概算式
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事例1：納期リスクを確率で考える
• 日程算出例
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見積工期と実現可能性
所要日数 33日 35.1日 36日 37日 38日 39日 40日 41日 42日 43日 44日 58.5日
実現可能確率 28.0% 50.0% 59.9% 70.1% 79.0% 86.1% 91.3% 94.9% 97.2% 98.6% 99.3% 100.0%
↑ ↑ ↑
可能値 平均値 悲観値
所要日数
「精度より、成果」を求めれば、
データの蓄積が無くても、確率を利用可能（ベータ分布を仮定する精度だが、
成果が得られる。問題なし！）
面積が 実現可能確率 8割程度の
実現可能確率が 欲しい
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事例2：炎上の兆候を確率で掴む
• 炎上の兆候 – 毎日、個人の調子を順序尺度の値で宣言してもらう。
「絶好調」、「好調」、「不調」 、「絶不調」 – 毎日の個人の調子を定量化し、異常を検知する。
20
プロジェクトが炎上に陥る前に、 兆候を掴みたい。[24][25][26][27][28]
[29][30]
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事例2：炎上の兆候を確率で掴む
• 異常の検知方法 – 「直近５日間の調子の出現状況」を確率で 示し、
示し、偶然起きた事か否（異常）かを判断。
– 多項分布、多項係数を利用して、確率を判断。 全計測期間における各調子の出現確率： 個人の直近５日間の各調子の出現回数：
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５％以下の確率であれば、 偶然起きたことではない（異常）と判断。
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事例2：炎上の兆候を確率で掴む
• 判断例
定量化し、確率を使用することで、明確な判断が可能
「精度より、成果」を求めれば、
データの蓄積しながらでも、確率は利用可能（兆候を掴む成果を求めているから、
精度が低くても問題なし）
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事例3：優先度を時定数で説明
• 背景 – 依頼者のプロジェクトでは、要求分析に起因した
顧客流出不具合が多発。 – 依頼者は
ソフトウェア要件分析の アセスメントを希望。
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ソフトウェア アーキテクチャ設計
ソフトウェア 要件分析
ソフトウェア統合 および統合テスト
ソフトウェア詳細設計 およびユニット構築
ソフトウェア ユニット検証
ソフトウェア 適格性確認テスト
依頼者が納得する 改善提言を!
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事例3：優先度を時定数で説明 • 依頼者(sponsor)と面談(interview)
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ソフトウェア要求分析のプロセスを変えると ３年ぐらいで安定（時定数大）
増えた人が多い。
早速の効果が、まず必要！ 開発中不具合の詳細設計の書式の改善
３ヶ月程度で安定（時定数小）
プロジェクト要員の残業時間の前のプロジェクトと比べて特徴は？
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事例3：優先度を時定数で説明
• 改善提言 – 時定数３ヶ月の詳細設計の書式改善、
時定数３年の要求分析プロセスの改善を順番に提示した。 – 改善の効果が得られる時定数が分かり
依頼者に改善提言を納得いただけた。
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時定数を使用することで、優先度の説明に納得感が増す
「精度より、成果」を求めれば、
時定数は利用可能（相手が納得する成果を求めているから、
時定数の精度が低くても、問題なし）
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事例4：依頼時に確率で確認
• 課題 – 依頼した作業が完成しないことが多い。 – 事前にリカバリ策を用意。
• 対策 – 担当者から提示された見積日程で間に合う確率
を報告。
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2週です。
期間の見積は？
正直、5０%です。
どれぐらいの確率で 間に合いそう？
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事例4：依頼時に確率で確認 • 対応
– 確率から、事前にリカバリ策を準備。 – 何が不確実（リスク）かを共有し、管理。 – 全体だけでなく、部分の成果の使用を取り入れ。
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支援担当を 割り当てよう！
影響範囲調査を 優先的に実施させよう
全体で、50%で細分化したら 完了する箇所はない？
過去に同等機能で 影響範囲の考慮不足が
あり、調査・対応が 増える可能性あり
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事例4：依頼時に確率で確認 • メンバから率先的に、課題、懸念が挙げられるようになった。 • 課題、懸念をメンバと共に解決しようとすることで、
一体感が増し、部下のモチベーションが上がった。 • やらない理由を探し続けるメンバも散見された。 • 顧客には、コミット（決定論）を求められ適用できなかった
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管理するための情報を引き出すためにも確率を使用した認識合わせは重要
「精度より、成果」を求めれば、
直感的な確率でも使用可能（認識の共有の成果を求めているから、精度が低くても問題なし）
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次の行動に結びついた！！[25][26][27][28]
事例5：TOPPERS/SSP作業診断 • オープンソースのプロジェクト：中心メンバ３名
– 過去の経験を元に、５人以下のプロジェクトで 影響を与える確率が高いプロセスを対象に！
• 何がプロジェクトの成功確率を上げるかという
視点での質問があれば、診断に失敗しない。
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人材資源管理（スキルの管理）
提供会社が変わり、困って未着手。
道具類のフィードバックは？
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事例5：TOPPERS/SSPの作業診断
• 採否を決めていただくためには、 確率的なアセスメント結果（profile）だけでなく、
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アセスメント結果（profile）を、モデルに従っているかの決定的な情報ではなく、プロジェクトの成功確率を上げる情報と扱えば、
依頼者が満足する改善提言ができた。
良さを示す決定的な情報が必要！
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事例5：TOPPERS/SSP作業診断 • アセッサへの謝辞
デンソー 足立久美 様（第一回）
東芝 新井本武士 様（第三回） 豊田自動織機 福田仁志 様（第五回）
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技術的な根拠は？ ありがとうございました。具体的な改善に直結しました。 技術的な課題、情報交換の仕組み、現地現物の基本。 どれも抜きには 改善は進まない。
感謝。
フィードバックは？
実際にやってみると
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確率・統計・時定数の応用分析
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確率・統計・時定数の応用分析
• 統計で考える • 確率で考える
– モデルの能力水準レベルと確率 – アセスメント結果（profile）と改善項目 – 確率・統計で考える(理論と事例)
• 時定数で考える • ソフトウェア開発現場の管理と確率
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統計で考える • アセスメントモデル（以降モデルと略）と統計
– モデルは、過去のプロジェクトの統計から 必要な成果・活動を定義したものである。
– 母集団の違い（条件の違い を意識して、 改善提言しないと、依頼者の満足は得られない。
– 母集団の違いに気がついていないと、 意思疎通がうまくいかない。
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モデルは、すべてのプロジェクトに当てはまる決定論的な成果・活動ではないことを
意識すると良い
母集団（条件）の違い
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確率で考える
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• モデルの能力水準レベルと確率
モデルは、対象の能力を繰り返すことができる確率の高さを示すものさしである
レベル２ （管理）
プロジェクト単位で 繰り返し出来る確率
レベル３ （標準）
組織として 同じやり方で出来る確率
レベル４ （予測）
効率と品質を予測し、 管理できる確率
レベル５ （ 適）
環境変化に対応でき 事業目標を成功させる確率
レベル１
レベル２（管理）
レベル３（標準）
レベル４（予測）
レベル５（ 適）
成功確率
繰り返し同じアウトカムが達成できる確率
高 低
高
低
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確率で考える • アセスメント結果（profile）と改善項目
– アセスメントは対象のプロジェクトの実績の確認である。 – 確認したタイミングで活動が実施できていたとしても
今後（未来）は、実施できるかどうか分からない。
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アセスメント結果（profile）は、今後、実施できる確率を示す成果として、
取り扱うと良い
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確率・統計で考える(理論と事例) • 不偏分散と自由度[35] • 見積もり[36] • Probe法[37][38] • 工数見積り手法 COBRA法[39][40] • 確率・統計教育[41] • 気づき
– 誤差が小さい、計算が簡単で早い、大事な点を抑えてる 37
精度より成果を求める場合には、正規分布ではなく三角分布が有効なことがある。
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時定数で考える • 改善提言と時定数（時定数の小さい改善から取組）
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時定数の大きさを意識して改善提言すると良い
着手可能時期
期待効果
安定時期 問題の発生時期
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ソフトウェア開発現場の管理と確率
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決定論 確率論
見積
・金額、期日を契約で締結し、 相手の責任にできる
・不確実性（リスク）を共有し、 協力して除去しようとする
テスト範囲 ・テストを省略する場合の 説明が厳しい ・想定外の不具合に対する 回帰テスト範囲を調整しづらい
・品質リスクを共有しながら テストの省略を調整できる ・想定外の不具合に対する 回帰テスト範囲を調整しやすい
部下への 依頼作業
・監視の量を少なくできる ・完了したかどうかの 判断になりやすい
・不確実性（リスク）に応じた 管理の量となる ・完了範囲での判断をしやすい
人事採用 ・求めた人材が得られないと 落胆が大きい
・求めた水準の人材が 得られなくとも、 調整・リカバリができる
ソフトウェア開発現場における 決定論と確率論を適用した場合の特徴。
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まとめ・結論
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まとめ・結論
• まとめ（活動） • まとめ（内容） • 結論 • 結論（要約） • 輪講参加者等の感想・意見
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まとめ（活動） • 輪講への参加目的を起点に、各人の確率へ
の関わりを相互に展開できた。 • 理論的にわかっていることを、正直に言う文化
が定着しつつある。 • 問題を解決するための道具として、統計も確
率も手軽に使える。 • プロジェクトを成功させるためにという視点が
あれば、成功確率を高める活動に意欲が湧く。 • 頭の体操として輪講を継続していく。
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まとめ(内容) • 決定論、確率論をバランス良く使用することが重要
– 成果を得る確率を求め、その値から、採否を決めると良い。 – 顧客への説明など決定論でしか受け入れられない場合でも
内部の管理は確率論を使用すると良い場合がある。 – 普段、決定論で考えることが多いくても、確率論が適用できない
かの意識を強くすると「強み」が一つ増える。
• アセスメント、マネジメントにも確率論を取り入れると良い – 確率で考えれば、相手の立場で考えやすくなる。 – 時定数を意識すれば、相手が納得する優先度を提示できる。 – 確率と時定数を考えていれば決定論での議論にも加われる。 – 確率は成果を得るための手段、精度を良くしようとすると別の誤
差が増大する可能性がある。 43
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時定数を意識すれば、
「アセスメントは、確率を計る行為」
結論 • モデルと対象プロジェクトの
母集団(条件)の違いを意識すれば、 依頼者と同じ対象を診断できる。
• . と考えれば、依頼者が満足するアセスメントができる。
• 実行の優先順位がある改善提言ができる。
• ソフトウェア開発現場の管理も 確率論を取り入れれば、よりよい管理ができる。
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結論（要約）
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「精度より成果」を求めることが重要！
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「見積もりは確率分布」これから使っていきたいワードだわ。 見積工数が大きいほど分散も大きくなる傾向よね。
輪講参加者等の感想・意見 • 輪講参加者の感想
– 確率を普段から使うことで、確率で物事を見る癖が付く – 確率・統計は難しいという思い込みから脱すると役立つ – が大事だと分れば難しくない
• Twi`erから
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精度より成果
見積もりがコミットメントになってしまう、よくない習慣ですね。見積もりは確率分布でしかないはずなのに。
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ご清聴ありがとうございました。
参考文献[42]
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謝辞・付録
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謝辞・付録
• 謝辞 – 謝辞（続）
• 付録 – 付録A 参考文献
• 参考文献（続）、参考文献（続２） – 付録B 略号一覧、略号一覧（続） – 付録C 統計の科学のための電子図書システム – 付録D ふりかえり
• ふりかえりの「おまけ」 • 「おまけ」のおまけ
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謝辞 • 埼玉大学 伏見譲教授。「確率論及び統計論」の輪講開催で資料の
掲載に許諾いただきました。 • 株式会社デンソー 足立久美 様。ご助言いただきました。 • 株式会社東芝 新井本武士様。ご助言いただきました。 • 株式会社豊田自動織機 福田仁志様。ご助言いただきました。 • 株式会社NSD 村上孝様。ご助言いただきました。 • アイシン精機株式会社 倉田智穂様。ご助言いただきました。 • 三菱電機株式会社 杉田芳樹様。ご助言いただきました。 • 株式会社デンソークリエイト 竹村恵里様。資料提供いただきました。 • 株式会社 〃 田中 晃博様。資料提供いただきました。
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謝辞(続) • 本研究は、名古屋市工業研究所で毎月第二金曜日
に開催しているプロセスアセスメント研究会の開催時間前の輪講時間の成果です。
• 対象モデルはISO/IEC 15504 part5, NSOL SPEAK, SPEAK-‐IPA, AutomoAve SPICEを利用しています。ISO/IEC 15504を審議してきた情報処理学会情報規格調査会、該当するJISを発行してきた日本規格協会、該当するモデルの普及活動を支援していただいた情報処理推進機構・情報サービス産業協会、およびそれぞれの委員会に委員をだしていただいてきた各企業、公的研究機関、業界団体に感謝します。
• 査読いただいたJAXA/IPA WOCS関係者の方々に感謝いたします。
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付録A 参考文献 [1] プロセスアセスメントの分類とアセッサ教育,村上孝,JAXA/IPA 13th WOCS, 2015 [2] ISO/IEC 15504 part2, IT process assessment Part 2: Performing an assessment, ISO, 2004([4]に置換） [3] ISO/IEC 15504 part5, IT process assessment Part 5: An exemplar sofware life cycle process assessment model, ISO, 2012 [4] ISO/IEC 33002, IT process assessment Requirements for performing process assessment, ISO, 2015 [5] 今里健一郎, 図解入門ビジネスExcelでつくるQC七つ道具を使いこなす本, 日本科学技術連盟,2010 [6]水野滋監修, 管理者スタッフの新QC七つ道具, 日本科学技術連盟, 2000 [7] IT人材白書, IPA, 2016 [8] 情報セキュリティ白書, IPA, 2016 [9] ソフトウェア開発データ白書, IPA, 2014 [10] 定量的品質予測のススメ, IPA, 2008 [11] スタンドアロン型プロジェクト診断支援ツール, IPA, 2015 [12] 岩波数学辞典第四版, 岩波書店, 2007 [13] 統計－用語及び記号－第１部：一般統計用語及び確率で用いられる用語, JISZ8101-‐1, 1999/2015 [14] Ame tracker, デンソークリエイト, 2004, h`p://www.Ametracker.jp/
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付録A.1 参考文献（続） [15] 安達賢二.ほか,SPINA3CH(ｽﾋﾟﾅｯﾁｷｭｰﾌﾞ), IPA, 2011 [16] 北野敏明.ほか ,SPEAK-‐IPA, IPA, 2007 [17] 静岡大学情報科学科授業科目, h`p:// www.shizuoka.ac.jp/subject/dept/inf,2016 [18] 伏見康治,確率論及統計論, 河出書房新社, 1942 [19] 伏見康治,日本における統計学の発展第３３巻,統計数理研究所学術研究リポジトリ, 1983, h`p://hdl.handle.net/10787/3776 [20] 小寺浩司,モンティホール問題まとめ, SPA研究会, 2016 [21] 石津和紀, 確率統計と工期バッファ見積, SPA研究会, 2016 [22] 桑原高雄,抜群にプロジェクトを成功させる技術 PMBOKの科学的理解で培う実践力,技術評論社, 2008 [23] 納期に間に合うか？ベータ分布, h`p://www.ntrand.com/jp/beta-‐distribuAon/ [24] 柏原一雄,炎上の兆候を捉える“確率”を利用し、異常を判断, 2016 [25] h`p://www.geociAes.jp/nikonikocalendar/index_ja.html [26] h`p://mathtrain.jp/takoubunpu [27] 野中誠，小池利和，小室睦「データ指向のソフトウェア品質マネジメント」日科技連出版社，2012年 [28] 柏原一雄,関数単体テストの見積りモデル構築, 2016 [29] h`p://www.staAsAcs.co.jp/reference/sofware_R/statR_5_reg.pdf 53
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付録A.2 参考文献（続2）
[30] 山路厚,SPI Japan 2010「自らの改善につながる「一人ひとりの日々の“仕事ぶり”捉える」仕組みについて」, JASPIC, 2010 [31] 2013年 TOPPERSアプリコンテスト, TOPPERSプロジェクト, 2013 [32] 2014年 TOPPERSアプリコンテスト, TOPPERSプロジェクト, 2014 [33] 小川清,岐阜大学 はじめる前に, 2016, h`p://www.slideshare.net/kaizenjapan/before-‐study-‐gifu-‐university-‐2016 [34] 小川清, 確率論及統計論輪講, SWEST, 2016 [35] 小室睦, 不偏分散と自由度, SPA研究会, 2016 [36] 小室睦, 見積もり事例の紹介, SPA研究会, 2016 [37] 小室睦, Probe法紹介, SPA研究会, 2016W.ハンフリー、「パーソナルソフトウェ [38] W.ハンフリー、「パーソナルソフトウェアプロセス技法」共立出版(1999) [39] 小室睦,工数見積り手法 COBRA法の紹介, SPA研究会, 2016 [40] L. C. Briand et al. : COBRA: A Hybrid Method for Sofware Cost EsAmaAon, Proc. of 20th InternaAonal Conference on Sofware Engineering, April, 1998, pp. 390-‐399 [41] 佐藤克,確率・統計教育, SPA研究会, 2016 [42] ちょけむさ,ちょけねこたんじょうびのおくりもの, pritemps, 2015 [43] h`ps://researchmap.jp/kaizen/確率論及統計論輪講/, 2016 [44] 高根宏士, ソフトウェア工程管理技法 進め方と実践的手法, ソフトリサーチセンター, 1991
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付録B 略号一覧 • CMM: Capability Maturity Model • COBRA: Cost esAmaAon, Benchmarking and Risk Assessment • FLPN: Fully, Largely, ParAally, No • IEC: InternaAonal Electrotechnical Commision • IPA: InformaAon PromoAon Agency • ISO: InternaAonal OrganizaAon for StandardizaAon • IT: InformaAon Technology • JAXA: Japan Aerospace ExploraAon Agency • PDF： Portable Document Format • Probe: PROxy Based EsAmaAng • QA: Quality Assurance • QC: Quality Control • SPA: Sofware Process Assessment • SPEAK: Sofware Process EvaluaAon and Assessment Kit
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付録B.1 略号一覧(続) • SEPG: Sofware Engineering Process Group • SPICE: Sofware Process Improvement and Capability
dEterminaAon • SSP: Smallest Set Profile • SWEST: Summer Workshop on Embedded System Technologies • TOPPERS: Toyohashi Open Planorm for Embedded Real-‐Ame
System • WOCS: Workshop on criAcal sofware systems
由来 • A&D:由来 Analog and Digital • ICS：由来 ISE Computer Service • NSD:由来 Nihon System Development • NSOL:由来 Nippon Steal, Sumitomo Kinzoku SoluAons • NSSLC: 由来 Nippon Steal, Sumitomo Kinzoku, System Life Cycle
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付録C 統計の科学のための電子図書システム
• 確率論及統計論 伏見康治[18][43] – h`p://ebsa.ism.ac.jp/ebooks/ebook/204
• 品質管理、統計、実験計画法、標本調査法などの文献を電子ファイル(PDF)で無償提供
管理者、品質部門、アセッサ必見
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精度より成果（要求分析、見積もり、改善提言）
付録D ふりかえり • 「 を求めれば、データの蓄
積が無くても、確率を利用可能 • プロジェクトの成功確率を高めるために必要なこ
とに注目 – 該当モデルは納期遅れの大規模プロジェクトの改善に対応
• よいプロセス診断と管理をするには統計と確率を利用
• 状況に応じて確率論と決定論を顧客・依頼者の要請に基づいて切り替えて説明できることが管理者・アセッサに必要
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精度より成果
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付録D.1ふりかえりの「おまけ」
– CMM作成の根拠の一部は日本企業にある
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確率の基礎となった統計が公開されていなければ、根拠のある議論はできない。
モデルのFLPNとパーセント表示による、水準決定は、確率論に基づいた決定論。
アセッサ、管理者は、組織にとって根拠のあるデータを蓄積し、アセッシ、依頼者に示せるか? またはその組織のデータから根拠を見つけられるか?
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付録D.2 「おまけ」のおまけ • 連名の順番は、当日発表者が登壇できない
場合の代理の優先順位です。 • 対象としているプロセスアセスメントモデルは、
経営工学の領域における確率・時定数に基づいていると考えています。 – ソフトウェア工学分野において、ソフトウェア固有
の事象以外は、経営工学の資料参照。 – 製造業のソフトウェア部門は、製造部門と設計部
門の両方とうまく付き合うと良い。[44]
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水準５、４から見ないと日本の企業の診断は間違うかも
![[Dl輪読会]dl hacks輪読](https://img.pdfslide.net/doc/110x75/587148651a28ab55588b5ee5/dldl-hacks.jpg)
