3 件の資料が見つかりました。
ダウンロード数: 1610回
SQuBOK分類 :
紹介文 :
業務システムの受託開発において、要件定義工程の成果物として業務フロー図が作成される。業務フロー図には、業務全体の流れに沿ってシステム化する範囲と作業概要が記述される。その記述内容に基づき、発注者と開発者とで合意形成が行われ、設計工程やテスト工程の成果物が作成される。
業務フロー図をテスト工程の入力成果物として利用するとき、実務中に実行される業務シナリオがすべて記述されておらず、十分なテストを設計できないことが多い。典型的な業務フロー図では、基本シナリオ(業務目的を達成できる代表的なシナリオ)は記述されるが、代替シナリオ(業務目的を達成できる基本シナリオ以外のシナリオ)/例外シナリオ(業務目的を達成できないシナリオ)の記述が一部に留まっている。
業務フロー図に記述されない代替/例外シナリオを表現するため、状態遷移図/表を利用する方法がある。状態遷移図/表は、複数の業務に紐づく代替/例外シナリオを簡潔に表現できる。
しかし、業務システムの受託開発においては、設計工程でもテスト工程でも状態遷移図/表が作成されず、十分なテストを設計できたか検証するのが困難になるという課題がある。
本論文では、業務フロー図および各業務を詳細化した設計書から状態遷移を抽出し、業務フロー図に記載されていない代替/例外シナリオを補完してテストするためのテスト設計手法およびその適用事例について報告する。
業務システムの受託開発において、要件定義工程の成果物として業務フロー図が作成される。業務フロー図には、業務全体の流れに沿ってシステム化する範囲と作業概要が記述される。その記述内容に基づき、発注者と開発者とで合意形成が行われ、設計工程やテスト工程の成果物が作成される。
業務フロー図をテスト工程の入力成果物として利用するとき、実務中に実行される業務シナリオがすべて記述されておらず、十分なテストを設計できないことが多い。典型的な業務フロー図では、基本シナリオ(業務目的を達成できる代表的なシナリオ)は記述されるが、代替シナリオ(業務目的を達成できる基本シナリオ以外のシナリオ)/例外シナリオ(業務目的を達成できないシナリオ)の記述が一部に留まっている。
業務フロー図に記述されない代替/例外シナリオを表現するため、状態遷移図/表を利用する方法がある。状態遷移図/表は、複数の業務に紐づく代替/例外シナリオを簡潔に表現できる。
しかし、業務システムの受託開発においては、設計工程でもテスト工程でも状態遷移図/表が作成されず、十分なテストを設計できたか検証するのが困難になるという課題がある。
本論文では、業務フロー図および各業務を詳細化した設計書から状態遷移を抽出し、業務フロー図に記載されていない代替/例外シナリオを補完してテストするためのテスト設計手法およびその適用事例について報告する。
ダウンロード数: 588回
執筆者 :
井ノ口 伸人(NTTデータ)
、伏田 享平(NTTデータ)
、渡辺 絢子(NTTデータ)
、大杉 直樹(NTTデータ)
、藤貫 美佐(NTTデータ)
、渡辺 真太郎(NTTデータ)
、戸村 元久(NTTデータ)
、木谷 強(NTTデータ)
紹介文 :
システム基盤の構築に要する工数見積もりに関する取組みは少ないものです。国内外の学術機構や企業における事例報告においても十分とは言えません。
そこで、非機能要求のコストに影響にする変数をコストドライバとして定義し定量化を試み、見積もりモデルの有意性を実績との比較で検証し評価しています。
そして、この見積もりモデルをWebツールとして社内展開し運用しています。
システム基盤の構築に要する工数見積もりに関する取組みは少ないものです。国内外の学術機構や企業における事例報告においても十分とは言えません。
そこで、非機能要求のコストに影響にする変数をコストドライバとして定義し定量化を試み、見積もりモデルの有意性を実績との比較で検証し評価しています。
そして、この見積もりモデルをWebツールとして社内展開し運用しています。
ダウンロード数: 211回
執筆者 :
大杉 直樹(NTTデータ)
、伏田 享平(NTTデータ)
、井ノ口 伸人(NTTデータ)
、新井 広之(NTTデータ)
、丹羽 隆(NTTデータ)
、藤貫 美佐(NTTデータ)
、戸村 元久(NTTデータ)
、木谷 強(NTTデータ)
紹介文 :
品質管理においては工数やバグ数等の定量的な数値データであるメトリクスを収集、分析することで定量的な品質管理が可能になりますが、これらのメトリクスを正しく収集するには大きなコストが必要となり、規模の大きくないプロジェクトではメトリクス収集にコストを割けない現状があります。これらを解決するために軽量開発プロセスにおけるTracを用いたチケット駆動開発に基づくメトリクス収集・蓄積・利用する方法を実際に規模の異なる二案件に適用し、案件規模による差やメリット等を紹介している点が分かりやすいです。
品質管理においては工数やバグ数等の定量的な数値データであるメトリクスを収集、分析することで定量的な品質管理が可能になりますが、これらのメトリクスを正しく収集するには大きなコストが必要となり、規模の大きくないプロジェクトではメトリクス収集にコストを割けない現状があります。これらを解決するために軽量開発プロセスにおけるTracを用いたチケット駆動開発に基づくメトリクス収集・蓄積・利用する方法を実際に規模の異なる二案件に適用し、案件規模による差やメリット等を紹介している点が分かりやすいです。