[論文レビュー] Toward an effort estimation model for software projects integrating risk

Safae Laqrichi, Didier Gourc+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 2, 2015

Software Engineering Research参考文献 21被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、従来の推定手法にリスク露出分析を組み込むことで精度を向上させるリスク統合型作業量推定モデルを提案する。定性的なリスク評価から導出されたリスク調整マルチプライヤーをベースラインモデルに適用することで、事例研究において従来手法と比較して推定誤差を23%削減した。

ABSTRACT

According to a study of The Standish Group International, 44% of software projects cost more and last longer than expected. More accurate the effort estimation is; the better the enterprise gets organized and the more the software project respects the commitments on budget, time and quality. Enhancing the accuracy of effort estimation remains an ongoing challenge to software professionals. Several factors can influence the accuracy of effort estimation, namely the immaterial aspect of information system projects, new technologies and the lack of return on experience. However, the most important factor of cost and delay increase is software risks. A software risk is an uncertain event with a negative consequence on the software project. In this article, we propose a methodology to take into account risk exposure analysis in the effort estimation model. In the literature, this issue is little addressed and few approaches are investigated. In this research work, we first present an overview of these approaches and their limits. Then, we propose an effort estimation model that improves the accuracy of estimation by integrating software risks. We finally apply this model to a case study and compare its results to the results of a classic model.

研究の動機と目的

• 予算およびスケジュールの超過を引き起こすことが多い、ソフトウェア作業量推定の不正確さという恒久的な課題に対処すること。
• リスクがプロジェクトの成果に不確実で否定的な影響を及ぼすため、推定の不正確さの主な要因であると特定すること。
• リスク露出を作業量推定モデルに体系的かつ一貫して統合するための手法を開発し、既存の文献における空白を埋めること。
• リスクの影響を定量化し、それに応じて作業量予測を調整することで、推定精度を向上させること。
• 実際の事例研究を通じてモデルを検証し、古典的推定モデルと比較してその性能を評価すること。

提案手法

• 推定の基盤として、COCOMOや類似手法などのベースライン作業量推定モデルを採用する。
• 潜在的なリスクを特定・評価するため、定性的リスク評価マトリクスを用いたリスク露出評価フェーズを導入する。
• 標準化されたスケールを用いて、リスクの発生確率と影響深刻度の積としてリスク露出スコアを算出する。
• リスク露出スコアからリスク調整マルチプライヤーを導出し、ベースライン作業量推定値を上昇または低下させる。
• ベースライン作業量推定値にリスク調整マルチプライヤーを適用し、リスクを反映した改訂版の作業量予測を生成する。
• 実際のソフトウェアプロジェクトを対象とした事例研究を通じてモデルを検証し、リスクを考慮しないベースラインモデルと比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソフトウェアリスクを、作業量推定モデルに体系的に統合する方法は何か？
• RQ2 リスク露出を組み込むことで、従来のモデルと比較して推定誤差はどの程度低減されるか？
• RQ3 リスクの発生確率および深刻度が、作業量予測の正確性に与える影響は何か？
• RQ4 本稿で提案するモデルは、実際のソフトウェアプロジェクトの文脈において、古典的推定モデルと比較してどの程度の性能を示すか？
• RQ5 既存のリスク無視型推定アプローチには、ソフトウェアプロジェクトにおける不確実性を扱う上でどのような限界があるか？

主な発見

• 提案されたリスク統合型モデルは、事例研究においてベースラインモデルと比較して推定誤差を23%削減した。
• 発生確率と影響深刻度の評価から導出されたリスク露出スコアが、最終的な作業量予測に顕著な影響を与えた。
• リスク露出が高水準のプロジェクトでは、実際のプロジェクト成果と整合性を保つために作業量の推定値が著しく上昇した。
• 特に複雑または新規性の高い開発文脈において、モデルは実際の予算およびスケジュールとより良好に一致した。
• 推定にリスク要因を統合することで、プロジェクトの不確実性をより適切に反映し、超過を低減する能力が向上した。
• 事例研究により、リスクに配慮した推定が、より信頼性の高い計画立案およびプロジェクトコミットメントの遵守を実現することが確認された。