IoT時代の組み込み系ソフトウェア品質（6）

上流工程の品質活動でソフトウェアの品質は向上するのか（4/6 ページ）

公開 2018年01月30日 09時00分

更新 2018年02月23日 14時03分

著者

五味弘

[TechFactory]

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（3）関数モデル

　複数の測定値間の関係を関数（数式）として表現するモデル。関数は過去のデータや解析モデルなどから導く。例えば、レビュー指摘密度とバグ密度との関係を関数で表現し、その関数を使って、現在の指摘密度からバグ密度を予測する。

　しかし過去のデータを使って導いた関数は統計的な妥当性しか持ちえず、現在の特定のプロジェクト／製品に適用できる保証はない。また解析モデルより導出した関数は、解析モデルで使った強い仮定や制限の範囲から外れたときには役に立たない。しかしこの原則はしばしば無視されてしまい、関数モデルが絶対になり、独り歩きしてしまう傾向がある。

図3　いろいろな品質予測モデル

（4）トレンドモデル

　1個または複数の測定値の時間的推移から予測するモデル。例えば、第1回の設計レビューでの指摘密度、そして詳細化された設計に対する第2回の設計レビュー、第3回の設計レビューでの時間的推移で指摘密度がどのように推移しているかを見て、将来の品質を予測する。

（5）チェックリスト

　チェック項目をあらかじめリストとして用意し、チェック項目に○×を入れることで測定する。測定値が得にくいものに対して予測するときに使うか、測定値と並行して使う。

　このように品質予測モデルにはいろいろある。（1）の閾値モデルと（2）のゾーンモデルは分類を1次元にするか2次元以上にするかだけの差であり、（3）の関数モデルは（1）の閾値モデルや（2）のゾーンモデルを統計的な手法や解析的な手法で（無理やり？）関数で表現したものであり、便利であるが、関数の予測が外れる可能性も高い。

　（4）のトレンドモデルは（1）や（2）を時間的推移で見守るものであり、拡張したものといえる。（5）のチェックリストは測定できないものに対してチェックした件数などを基に定量的な値にするものであり、測定値を使うモデルと並行して運用するのが望ましい。

　どのプロジェクトや製品に、どの予測モデルを使うかは、プロジェクトや製品に依存する。過去データや経験の蓄積があれば、（3）の関数モデルや（4）のトレンドモデルも導入できる可能性がある。そうでない場合は（1）の閾値モデルやそれを拡張した（2）のゾーンモデルを使う。そして（5）のチェックリストは主に過去の教訓を基に作っているので、いわば、お守りがわりに使うことになる。

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IoT時代の組み込み系ソフトウェア品質

組み込みソフトウェアにおける「品質」とは、一体、何者であろうか。多用されている言葉であるがその実態はようとしてしれない。この連載ではIoT時代の組み込み系ソフトウェアの品質」をテーマに開発現場の目線で見ていく。出演者は情報系に籍を置く大学1年生の紅美香美（くみこうみ）と品質寛容（しなしちひろい）。

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五味弘

OKI（沖電気工業）シニアスペシャリスト、エバンジェリスト。博士（工学）。ソフトウエアの開発支援・教育に従事。電子情報振興協会（JEITA）専門委員会の委員長や情報処理振興機構（IPA/SEC）などの委員多数。三重大学などの非常勤講師も務める。エンタープライズ系と組み込み系におけるソフトウエア開発の知見融合が関心事。共著書に『定量的品質予測のススメ』（オーム社、2008年）、『プログラミング言語論』（コロナ社、2008年）などがある。

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