[論文レビュー] A Methodology for the Selection of Requirement Elicitation Techniques

Saurabh Tiwari, Santosh Singh Rathore|arXiv (Cornell University)|Sep 25, 2017

Advanced Software Engineering Methodologies参考文献 20被引用数 15

ひとこと要約

本論文は、プロジェクト、人、プロセスの属性を分析することにより、要件抽出技法を体系的かつシステマティックに選択するための3PM（Three P Matrix）手法を提案する。本手法は、これらの属性と抽出技法を対応付ける3つの独立したマトリクスを構築し、選択のためのマッピング基準を定義し、事例研究を通じてその有効性を検証する。その結果、要件品質の向上に寄与する、より的確で文脈に即した技法選択が実現された。

ABSTRACT

In this paper, we present an approach to select a subset of requirement elicitation technique for an optimum result in the requirement elicitation process. Our approach consists of three steps. First, we identify various attribute in three important dimensions namely project, people and the process of software development that can influence the outcome of an elicitation process. Second, we construct three p matrix (3PM) separately for each dimension, that shows a relation between the elicitation techniques and three dimensions of a software. Third, we provide a mapping criteria and use them in the selection of a subset of elicitation techniques. We demonstrate the applicability of the proposed approach using case studies to evaluate and provide the contextual knowledge of selecting requirement elicitation technique.

研究の動機と目的

• 特定のソフトウェアプロジェクトに適した要件抽出技法を選択する際の文脈的ガイダンスの欠如を是正すること。
• 抽出技法の有効性に影響を与える3つの次元（プロジェクト、人、プロセス）における重要な属性を同定すること。
• プロジェクトの独自の文脈に適合した、体系的かつ繰り返し可能な技法選択手法を構築すること。
• 平均的な要件アナリストが効果的な技法を選択する能力を高め、その結果、ソフトウェア開発の成功確率を向上させること。
• 事例研究による検証を活用した、実用的で根拠に基づいた抽出技法選択フレームワークを提供すること。

提案手法

• プロジェクト（例：規模、複雑性）、人（例：専門知識、コミュニケーションスタイル）、プロセス（例：開発手法、イテレーション頻度）の3次元にわたる属性を特定・分類する。
• 各次元ごとに1つのマトリクスを構築し、3PMマトリクス（3つの独立したマトリクス）を構成し、各抽出技法とその次元内での関連属性を対応付ける。
• プロジェクトの具体的な属性プロファイルとの整合性に基づいて、抽出技法の評価とランク付けを行うためのマッピング基準を定義する。
• 実世界の事例研究にフレームワークを適用し、その適用可能性と選択プロセスの妥当性を検証する。
• 既存の要件抽出アプローチと比較して、本フレームワークの技法選択における有効性を評価するための比較分析を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのプロジェクト、人、プロセスの属性が、要件抽出技法の有効性に最も顕著に影響を与えるか？
• RQ2 構造的なマトリクスベースのアプローチは、直感的または経験に基づく選択と比較して、どのように抽出技法の選択を改善できるか？
• RQ3 3PMフレームワークは、要件アナリストが文脈的に適切な技法のサブセットを選択するのをどの程度支援できるか？
• RQ4 既存の要件抽出技法選択モデルと比較して、本フレームワークの性能と正確性はどの程度高いか？
• RQ5 文脈的属性マッピングの導入が、収集された要件の包括性と品質にどのような影響を与えるか？

主な発見

• 3PMフレームワークは、要件抽出技法をプロジェクト、人、プロセスの属性に体系的にマッピングでき、文脈に即した技法選択を可能にした。
• 事例研究の結果、フレームワークは特定のプロジェクト文脈に適合した技法選択の正確性を向上させた。
• マッピング基準により、アナリストが属性の関連性に基づいて技法を体系的に評価・優先順位付けできるようになった。
• 個人のバイアスや経験に依存するのを減らし、より一貫性があり説得力のある技法選択が可能になった。
• 既存の手法と比較して、3PMフレームワークは多様なプロジェクト環境において、より明確で実行可能なガイダンスを提供した。