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ソフトウェア開発の現場では,短納期,高品質が求められており,技術文書に対するレビューが不可欠となっている.各プロジェクトでは,混入した欠陥をいち早く検出するために,同一文書に対して複数回に渡りレビューを実施したり,開発リーダや有識者がレビューを実施したりする等の工夫がされている.しかし,それでも重大欠陥の検出漏れを防ぐことができず,大きな手戻りが発生し,結果的に時間やコストがかかってしまうケースが多く見られる.そこで,我々はレビュー時の新規役割「ハーベスタ」,及び欠陥分析用ツール「知見分析表」を提案する.
ハーベスタは,レビュー結果を収集し,検出された欠陥の傾向や欠陥混入に至った背景などを分析して,以降のレビューにフィードバックする役割を担う.知見分析表は,影響度と緊急度という2つの指標を軸とした表で,レビュー時に検出された欠陥を,ハーベスタがその表にプロットし,欠陥の検出傾向を捉えるために利用する.ハーベスタは,プロットした結果から傾向や混入原因を考察することで,以降のレビュー観点を導きだす.考察の結果として,検出される可能性があるにも関わらず未検出の欠陥種類があれば,その観点の追加も検討する.
実験では,ハーベスタを配置して知見分析表を用いて欠陥の分析を行い,その結果を次回のレビュー担当者にフィードバックすることで,レビューの質が向上し重大欠陥の検出効率が向上することが確認できた.
ソフトウェア開発の現場では,短納期,高品質が求められており,技術文書に対するレビューが不可欠となっている.各プロジェクトでは,混入した欠陥をいち早く検出するために,同一文書に対して複数回に渡りレビューを実施したり,開発リーダや有識者がレビューを実施したりする等の工夫がされている.しかし,それでも重大欠陥の検出漏れを防ぐことができず,大きな手戻りが発生し,結果的に時間やコストがかかってしまうケースが多く見られる.そこで,我々はレビュー時の新規役割「ハーベスタ」,及び欠陥分析用ツール「知見分析表」を提案する.
ハーベスタは,レビュー結果を収集し,検出された欠陥の傾向や欠陥混入に至った背景などを分析して,以降のレビューにフィードバックする役割を担う.知見分析表は,影響度と緊急度という2つの指標を軸とした表で,レビュー時に検出された欠陥を,ハーベスタがその表にプロットし,欠陥の検出傾向を捉えるために利用する.ハーベスタは,プロットした結果から傾向や混入原因を考察することで,以降のレビュー観点を導きだす.考察の結果として,検出される可能性があるにも関わらず未検出の欠陥種類があれば,その観点の追加も検討する.
実験では,ハーベスタを配置して知見分析表を用いて欠陥の分析を行い,その結果を次回のレビュー担当者にフィードバックすることで,レビューの質が向上し重大欠陥の検出効率が向上することが確認できた.