<p><!-- { "title": "IPA午前II：ソフトウェア開発プロジェクトの見積もり手法", "primary_category": "情報処理技術者試験", "secondary_categories": ["プロジェクトマネジメント", "ソフトウェア工学"], "tags": ["IPA", "午前II", "見積もり", "工数", "開発コスト", "COCOMO", "ファンクションポイント法"], "summary": "ソフトウェア開発プロジェクトにおける工数やコストの見積もり手法の基本概念と、代表的な計算モデル（COCOMO、ファンクションポイント法）の適用方法を解説。", "mermaid": "", "verify_level": "未検証", "tweet_hint": "IPA午前IIのプロジェクト見積もり手法を解説！COCOMOやファンクションポイント法のポイントを理解しよう。 #IPA #午前II", "link_hints": [] } --> 本記事は<strong>Geminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）</strong>です。</p> <h1 class="wp-block-heading">IPA午前II：ソフトウェア開発プロジェクトの見積もり手法</h1> <p>ソフトウェア開発プロジェクトの成否を左右する工数・コスト見積もり手法について、代表的なモデルの概念と計算の核を解説する。</p> <hr/> <p><strong>（注：具体的なIPA午前II試験問題が提供されていないため、一般的なソフトウェア開発プロジェクトの見積もり手法に関する解説を生成しています。特定の設問に対する解答ではありません。）</strong></p> <h3 class="wp-block-heading">背景</h3> <p>ソフトウェア開発プロジェクトにおいて、その規模、期間、必要なリソース（特に工数とコスト）を正確に見積もることは、プロジェクト計画の策定、予算確保、リスク管理において極めて重要である。不正確な見積もりは、プロジェクトの遅延、予算超過、品質低下、さらにはプロジェクトの中止につながる可能性がある。</p> <h3 class="wp-block-heading">見積もりに関する課題</h3> <p>ソフトウェア開発の見積もりは、以下のような要因により困難を伴う。</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>要件の不明確さ:</strong> プロジェクト初期段階では要件が不明確なことが多く、後から変更が発生しやすい。</p></li> <li><p><strong>技術的複雑性:</strong> 新しい技術の導入やシステムの複雑性が、開発工数を予測しにくくする。</p></li> <li><p><strong>開発者のスキルと経験:</strong> 開発チームのスキルレベルや経験によって生産性が大きく変動する。</p></li> <li><p><strong>外部要因:</strong> 法改正、市場の変化など、プロジェクト外部の要因が影響を与えることがある。</p></li> </ul> <p>これらの課題に対処するため、経験に基づく手法やモデルに基づく手法など、さまざまな見積もり手法が考案されている。</p> <h3 class="wp-block-heading">代表的な見積もり手法と計算の考え方</h3> <p>ここでは、IPA午前IIで頻出する代表的な見積もり手法の概要と計算の考え方を説明する。</p> <h4 class="wp-block-heading">1. COCOMO (Constructive Cost Model)</h4> <p>COCOMOは、ソフトウェアの規模（行数：LOC – Lines Of Code）を基に開発工数と期間を見積もるモデルである。初期のCOCOMO81から発展し、COCOMO IIが広く利用されている。</p> <p><strong>基本的な考え方:</strong> ソフトウェアの規模（KLOC：千行数）と、開発環境やプロジェクトの属性を考慮した「コストドライバ」という係数を用いて、開発工数（人月）を算出する。</p> <p><strong>計算式（COCOMO II Simplified）の例:</strong></p> <div class="wp-block-merpress-mermaidjs diagram-source-mermaid"><pre class="mermaid"> graph TD A["ソフトウェア規模 (KLOC)"] --> B{"指数b"}; B --> C["ベース工数 (Effort)"]; C --> D["コストドライバの積"]; D --> E["開発工数 (人月)"]; subgraph 計算ステップ C --- A * a * (KLOC)^b; D --- Π(コストドライバ); E --- C * D; end </pre></div> <ul class="wp-block-list"> <li><p><code>KLOC</code>: プロジェクトで開発されるソースコードの予測行数（千行単位）。</p></li> <li><p><code>a</code>, <code>b</code>: モデル定数。開発モード（組込み、組織型、独立型）によって異なる。COCOMO IIではプロジェクトのフレキシビリティによって変わる。</p></li> <li><p><code>コストドライバ</code>: 信頼性要求、データベース規模、開発者の能力、ツールの利用状況など、プロジェクトの特性を表す複数の係数。それぞれの係数は0.7〜1.6程度の値を取り、それらを全て掛け合わせたものが最終的な工数に乗じられる。</p></li> </ul> <p><strong>特徴:</strong></p> <ul class="wp-block-list"> <li><p>開発初期段階での見積もりに有効。</p></li> <li><p>ソフトウェアの規模（LOC）の予測精度が結果に大きく影響する。</p></li> <li><p>コストドライバの適切な設定が重要。</p></li> </ul> <h4 class="wp-block-heading">2. ファンクションポイント法 (Function Point Analysis: FPA)</h4> <p>ファンクションポイント法は、ユーザーから見たソフトウェアの機能に着目し、その複雑さから規模（ファンクションポイント：FP）を定量化する手法である。LOCに依存しないため、開発言語や技術に左右されずに見積もりが可能という利点がある。</p> <p><strong>基本的な考え方:</strong></p> <ul class="wp-block-list"> <li><p>ソフトウェアが持つ以下の5つの要素を識別し、それぞれをカウントする。</p> <ol> <li><p><strong>外部入力 (External Inputs: EI):</strong> システムへの入力機能</p></li> <li><p><strong>外部出力 (External Outputs: EO):</strong> システムからの出力機能</p></li> <li><p><strong>外部照会 (External Inquiries: EQ):</strong> データの検索・表示機能</p></li> <li><p><strong>内部論理ファイル (Internal Logical Files: ILF):</strong> システム内部で管理されるデータファイル</p></li> <li><p><strong>外部インタフェースファイル (External Interface Files: EIF):</strong> 他システムから参照されるデータファイル</p></li> </ol></li> <li><p>各要素の複雑さ（単純、平均、複雑）に応じて重み付けを行い、未調整ファンクションポイント (UFP) を算出する。</p></li> <li><p>システム特性要因 (Value Adjustment Factor: VAF) を適用して、最終的な調整済みファンクションポイント (AFP) を算出する。</p></li> <li><p>AFPに生産性係数（1FPあたりの工数やコスト）を乗じて工数やコストを算出する。</p></li> </ul> <p><strong>計算式:</strong></p> <ol class="wp-block-list"> <li><p><strong>未調整ファンクションポイント (UFP) の算出:</strong> <code>UFP = Σ (各要素のカウント数 × 複雑度に応じた重み付け係数)</code></p></li> <li><p><strong>調整済みファンクションポイント (AFP) の算出:</strong> <code>AFP = UFP × (0.65 + 0.01 × VAF)</code></p> <ul> <li><code>VAF</code>: 14のシステム特性要因（データ通信、分散処理、処理性能、再利用性など）を0〜5の6段階で評価し、その合計値。合計値は0〜70の範囲。</li> </ul></li> <li><p><strong>工数またはコストの算出:</strong> <code>工数 (人月) = AFP × (1 FPあたりの工数)</code> <code>コスト = AFP × (1 FPあたりのコスト)</code></p></li> </ol> <p><strong>特徴:</strong></p> <ul class="wp-block-list"> <li><p>開発言語や技術に依存しない。</p></li> <li><p>要件定義段階など、開発初期の見積もりに適している。</p></li> <li><p>見積もり担当者の経験やスキルによって、各要素のカウントや複雑度の判断にばらつきが生じる可能性がある。</p></li> </ul> <h3 class="wp-block-heading">要点</h3> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>COCOMO:</strong> プログラム行数（LOC）を基に、コストドライバで調整して工数を見積もる手法。規模予測の精度が重要。</p></li> <li><p><strong>ファンクションポイント法:</strong> ユーザー機能に着目し、機能の複雑さから規模（FP）を算出し、生産性係数で工数・コストを見積もる手法。言語非依存。</p></li> <li><p>どちらの手法も、開発初期の見積もりに役立つが、見積もり対象の特性や利用可能な情報源によって適切な手法を選択する必要がある。</p></li> <li><p>見積もりは一度で終わりではなく、プロジェクトの進行とともに精度を向上させるための<strong>継続的な見直し</strong>が不可欠である。</p></li> </ul>

graph TD
    A["ソフトウェア規模 (KLOC)"] --> B{"指数b"};
    B --> C["ベース工数 (Effort)"];
    C --> D["コストドライバの積"];
    D --> E["開発工数 (人月)"];

    subgraph 計算ステップ
        C --- A * a * (KLOC)^b;
        D --- Π(コストドライバ);
        E --- C * D;
    end