紹介文 :
ソフトウェアの設計レビューで指摘できた不具合の発生原因を集め、うまく傾向を分類・分析し、原因の傾向に合わせて適切な対策を実施できているでしょうか？ 実際には傾向分析の入力である、分類した原因区分に誤りが割と多く、傾向分析の結果が不正確で、適切な対策になっていないことが起こりがちです。このため、下流工程のテストでも設計時と類似した原因による不具合が残っていることも少なくありません。
そこで、この論文では、品質管理責任者が原因区分の誤りの程度を判断して傾向分析の“確からしさ”を判断でき、そしてレビュー指摘を受けたレビューイも原因区分の誤りを是正できるような、設計レビューでの不具合の原因区分を明確にする仕組みを研究し、「ARCメソッド(Ascertain the Roots Cause method)」手法を提案しています。

紹介文 :
ソフトウェア及びシステムのテストでは、市場で発生する可能性のある故障発生数を予測して、テスト完了を判断方法や定量的な基準を明確にすることができていますか？ これらは、特に自動車開発におけるテストで解決が難しい課題となっています。
この論文では、ソフトウェア開発委託取引先からの受入れテスト時に、市場発生する可能発生数の予測をして、テスト完了時期を判断する方法と基準について研究しています。このため、ソフトウェア信頼度成長モデルを用いた故障率の減衰予測と市場使用期間での累積故障発生数を指数関数モデル化した予測とを組み合わせた予測手法を提案・分析しています。さらに、ユースケーステスト結果も追加評価して潜在故障数を予測することによる二重判断、及び受入れテストでの検出故障が収束傾向にない場合の対策として、開発組織の原因分析・対策活動の促進状況の判断も加えて、故障の市場発生数を予想評価してテスト完了時期を判断する包括的な方法（「オーカマモデル」）を提案しています。